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dc.contributor.advisor1Araujo, Leandro Ramos de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5968839321163534pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Araujo, Débora Rosana Ribeiro Penido-
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dc.contributor.referee1Oliveira, Bráulio César de-
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dc.contributor.referee2Peres, Wesley-
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dc.contributor.referee3Melo, Igor Delgado de-
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dc.contributor.referee4Dias, Bruno Henriques-
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dc.creatorOctaviano, Maria Elisa Fernandes-
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dc.date.accessioned2025-10-09T15:32:25Z-
dc.date.available2025-10-08-
dc.date.available2025-10-09T15:32:25Z-
dc.date.issued2025-09-22-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/19559-
dc.description.abstractThis work addresses battery energy storage systems (BESS) applied to distribution systems. Due to the contributions that BESS can provide to the energy supply of these systems, they can be used for diverse applications, improving electrical power quality indices and associated costs. In this work, an optimal formulation for the allocation and management of batteries is presented, considering various parameters related to operational aspects such as, for example, the BESS lifespan, voltage constraints, depth of discharge, SOH, among others. The optimization method used to solve the battery allocation and management problem is the Genetic Algorithm (GA), since the problem has a nonlinear nature, with discrete and continuous variables, as well as temporal coupling. To improve the convergence of GA, a method for reducing the search space of candidate solutions was implemented through enhancements in the algorithm’s initial populations. The proposal is to perform an optimal allocation considering multiple operating periods, that is, a multiperiod formulation is necessary. For the temporal aspects inherent to battery operation, Quasi-Static Time-Series (QSTS) is used, which solves sequential power flows. The developed method was tested on several electrical systems, with batteries of different characteristics, to analyze the behavior of BESS and demonstrate its effectiveness.pt_BR
dc.description.resumoO presente trabalho trata dos sistemas de armazenamento de energia por baterias (BESS) aplicados em sistemas de distribuição. Devido as contribuições que os BESS podem promover no suprimento energético dos sistemas, eles podem ser utilizados com aplicação diversificada melhorando índices de qualidade de energia elétrica e custos associados. Neste trabalho é apresentada uma formulação ótima para alocação e gerenciamento de baterias, na qual serão considerados vários parâmetros relativos a aspectos operacionais como, por exemplo, a vida útil dos BESS, restrições de tensão, profundidade de descargas, SOH, dentre outros. O método de otimização utilizado para solucionar o problema de alocação e gerenciamento das baterias é o Algoritmo Genético (AG), uma vez que o problema possui natureza não linear, variáveis discretas e contínuas e acoplamento temporal. Buscando a melhoria da convergência do AG, foi implementado um método de redução da área de procura de soluções candidatas através de melhorias nas populações iniciais do algoritmo. A proposta é que seja feita uma alocação ótima considerando vários períodos de operação, ou seja, é necessária uma formulação multiperíodo. Para as questões temporais existentes na operação da bateria, utiliza-se o QSTS (do inglês: Quasi-Static Time-Series) que soluciona fluxos de potência sequenciais. O método desenvolvido foi testado em diversos sistemas elétricos, com baterias de diferentes características, para análise do comportamento dos BESS e demonstração de sua eficácia.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Engenhariapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectBESSpt_BR
dc.subjectSistemas de distribuiçãopt_BR
dc.subjectAlgoritmo genéticopt_BR
dc.subjectGerenciamento de bateriaspt_BR
dc.subjectDistribution systemspt_BR
dc.subjectGenetic algorithmpt_BR
dc.subjectBattery managementpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.titleFormulação ótima multiperíodo para alocação de BESS em sistemas de distribuição considerando aspectos operacionaispt_BR
dc.typeTesept_BR
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