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Type: Dissertação
Title: Método para alocação dimensionamento e operação de baterias em sistemas de distribuição com redução de perda e análise econômica
Author: Barbosa, Marger Wanderley
First Advisor: Araujo, Leandro Ramos de
Co-Advisor: Araujo, Débora Rosana Ribeiro Penido
Referee Member: Costa, Vander Menengoy da
Referee Member: Rodrigues, Márcio do Carmo Barbosa Poncilio
Resumo: Neste trabalho é analisado o uso de sistemas de armazenamento de energia por baterias (BESS) em sistemas elétricos de distribuição. Esses sistemas de baterias são capazes de injetar ou absorver energia dos sistemas de distribuição. Quando tal processo é realizado em momentos propícios, proporciona uma melhora nos indicadores dos sistemas elétricos. São propostos dois métodos para alocar, dimensionar e gerenciar a operação destes conjuntos de baterias, visando obter um resultado ótimo. Neste trabalho, deseja-se alcançar dois objetivos distintos: a minimização das perdas elétricas do sistema de distribuição e a maximização do retorno financeiro, decorrente do benefício dos BESS a um sistema ao longo de um horizonte de planejamento. A modelagem de bateria utilizada considera questões de dependência temporal entre seus estados de operação e, assim, visa retratar seu funcionamento real. Tal dependência temporal é abordada pela resolução de fluxos de potência sequenciais, que respeitam os limites operativos dos sistemas. A otimização é realizada através de dois métodos propostos, o primeiro é um procedimento de busca direta, que visa solucionar todas as variáveis do problema simultaneamente. O segundo é um procedimento de busca iterativa, que define o cronograma de operação por meio de um processo de otimização e utiliza outro processo para alocar e dimensionar os BESS. Ambos os métodos propostos utilizam o algoritmo genético como ferramenta de otimização. Resultados obtidos em simulações de diferentes sistemas de distribuição são apresentados para demonstrar a aplicabilidade do método proposto.
Abstract: The use of battery energy storage systems (BESS) connected to distribution systems is analyzed. In this work these battery systems are capable of either injecting or draw power from the power systems. When such process happens at appropriate times it leads to an improvement in the electric system indicators. Two methods for optimal sizing, placement and operation schedule management of BESS are proposed aiming to get an optimal result. In this work it is desired to achieve two distinct objectives: the minimization of electrical losses from distribution systems and financial profit maximization due to BESS benefits for a distribution system over a planning horizon. The battery modeling in this paper takes into account the temporal dependency among their operational states and thus aims to portray its real operation. Such temporal dependency is dealt with sequential power flows resolutions, which respects systems operational limits. In addition, the load curve variability is considered during the process. The optimization is performed through two proposed methods, the first one is an straight search procedure that aims to solve all the problem variables simultaneously The second is an iterative search procedure that defines BESS operation schedule through an optimization process and uses another one to set his sizing and placement. Both proposed methods uses Genetic Algorithms as an optimization tool. Results obtained from simulations in different power systems are presented to demonstrate the applicability of the proposed method.
Keywords: Baterias
Sistemas de armazenamento de energia
Algoritmo genético
Dimensionamento e alocação ótimos
Batteries
Battery energy storage system
Distribution system
Genetic algorithm
Optimal sizing and placement
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/11552
Issue Date: 18-Feb-2020
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