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Type: Dissertação
Title: Otimização de microrredes híbridas com V2G e BESS: análise de carga, geração e sazonalidade com impactos econômico-ambientais
Author: Assis, João Vitor de Souza
First Advisor: Oliveira, Janaína Gonçalves de
Co-Advisor: Oliveira, Leonardo Willer de
Referee Member: Dias, Bruno Henriques
Referee Member: Borba, Bruno Soares Moreira Cesar
Resumo: Esta dissertação aborda a otimização de microrredes híbridas isoladas, integrando veículos elétricos (VEs) com funcionalidade Vehicle-to-Grid (V2G), sistemas de armazenamento de energia em baterias (BESS), geração solar e eólica, com ênfase na análise de carga, geração renovável e sazonalidade, além de impactos econômico-ambientais. Através de uma revisão bibliográfica abrangente, são explorados os aspectos históricos, técnicos e operacionais dos VEs, bem como os desafios na infraestrutura de carregamento e na integração de fontes renováveis em microrredes, destacando a evolução desde o século XIX até as políticas contemporâneas de sustentabilidade. Propõe-se um modelo de otimização multiobjetivo baseado em programação linear inteira mista (MO-MILP), implementado no MATLAB, para minimizar o consumo de diesel, a degradação do BESS e as emissões de CO2, maximizando o uso de V2G em horários de pico. A metodologia inclui modelagem matemática dos componentes, simulações Monte Carlo para capturar incertezas com modelos SARIMA, AR e cadeias de Markov, considerando interdependências climáticas, e análises econômicas (VPL, TIR, payback, LCOE). Os resultados indicam redução de 29,3% nas emissões, vida útil do BESS de 8 anos e inviabilidade financeira com payback de 24 anos, validando a abordagem em cenários isolados no Brasil. Esta pesquisa contribui para a eletromobilidade sustentável e a gestão eficiente de energia em microrredes isoladas, alinhando-se a metas nacionais de descarbonização e promovendo a transição energética.
Abstract: This dissertation addresses the optimization of isolated hybrid microgrids, integrating electric vehicles (EVs) with Vehicle-to-Grid (V2G) functionality, battery energy storage systems (BESS), solar and wind generation, focusing on load, renewable generation and seasonality analysis, as well as economic-environmental impacts. Through a comprehensive literature review, the historical, technical, and operational aspects of EVs are explored, along with challenges associated with charging infrastructure and renewable source integration in microgrids, highlighting the evolution from the 19th century to contemporary sustainability policies. A multi-objective optimization model based on mixed-integer linear programming (MO-MILP), implemented in MATLAB, is proposed to minimize diesel consumption, BESS degradation, and CO2 emissions while maximizing V2G usage during peak hours. The methodology includes mathematical modeling of components, Monte Carlo simulations to capture uncertainties using SARIMA, AR, and Markov Chain models, considering climatic interdependencies, and economic analyses (NPV, IRR, payback, LCOE). Results show a 29.3% reduction in emissions, BESS lifespan of 8 years, and financial unviability with a 24-year payback, validating the approach in isolated scenarios in Brazil. This research contributes to sustainable electromobility and efficient energy management in isolated microgrids, aligning with national decarbonization goals and promoting the energy transition.
Keywords: Veículos elétricos
Microrredes híbridas
Otimização multiobjetivo
Otimização de carregamento
Armazenamento em baterias(BESS)
Fontes renováveis
Despacho de energia
Análise Monte Carlo
Electric vehicles
Hybrid microgrids
Multi-objective optimization
Charging optimization
Battery energy storage systems (BESS)
Renewable sources
Energy dispatch
Monte Carlo analysis
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Institution Initials: UFJF
Department: Faculdade de Engenharia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Access Type: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
Creative Commons License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/19908
Issue Date: 19-Sep-2025
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica (Dissertações)



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