https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/15448
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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Clase: | Dissertação |
Título : | Meta-heurísticas aplicadas em problemas de sistemas elétricos de potência com mercado atacadista de energia |
Autor(es): | Nepomuceno, Lucas Santiago |
Orientador: | Oliveira, Edimar José de |
Co-orientador: | Belati, Edmarcio Antonio |
Co-orientador: | Oliveira, Leonardo Willer de |
Miembros Examinadores: | Pavani, Ahda Pionkoski Grilo |
Miembros Examinadores: | Silva Junior, Ivo Chaves da |
Resumo: | Esta dissertação apresenta metodologias para tratar duas questões importantes do setor elétrico: o Unit Commitment Térmico e o Planejamento da Expansão da Transmissão de Energia Elétrica. Ambas serão tratadas no contexto de um Mercado Atacadista de Energia Elétrica descentralizado, onde vendedores e compradores negociam livremente a energia e serviços correlatos através de leilões horários na plataforma Power Exchanges (PX). O problema de Profit-Based Unit Commitment (PBUC) será solucionado através de meta-heurísticas e lista de prioridades. A solução desse problema busca maximizar o lucro de uma empresa de geração com a venda de energia no mercado do Dia Seguinte e a venda de reserva do mercado de Capacidade de Reserva ao longo de 24 horas. Modificações são propostas para melhorar o desempenho da meta-heurística Algoritmo Genético (AG) na resolução do PBUC. O problema de Planejamento da Expansão da Rede de Transmissão em Mercados Atacadistas de Energia será resolvido através da meta-heurística Grey Wolf Optimization (GWO). Para isso, é proposto um modelo estocástico que leva em consideração as incertezas quanto à oferta de geração eólica e à demanda do mercado Dia Seguinte. O objetivo deste modelo é ajudar o planejador da rede de transmissão a identificar planos que melhorem a eficiência econômica do sistema, priorizando transações de energia elétrica. Resultados obtidos com sistemas teste mostram que as metodologias propostas são promissoras para aplicações em sistemas reais. |
Resumen : | This paper presents methodologies to address two important issues in the electrical sector: Thermal Unit Commitment and Electric Power Transmission Expansion Planning. Both will be addressed in the context of a decentralized Wholesale Electricity Market, where sellers and buyers freely negotiate energy through hourly auctions on the Power Exchanges (PX) platform. The problem of Profit-Based Unit Commitment (PBUC) will be solved using metaheuristics and priority lists. The solution to this problem aims to maximize the profit of a generation company by selling energy in the Day-Ahead market and selling reserve in the Reserve Capacity market over 24 hours. Modifications are proposed to improve the performance of the metaheuristic Genetic Algorithm (GA) in solving the PBUC. The problem of Transmission Network Expansion Planning in Wholesale Electricity Markets will be solved using the Grey Wolf Optimization (GWO) metaheuristic. For this purpose, a stochastic model is proposed that takes into account uncertainties regarding wind generation supply and Day-Ahead market demand. The objective of this model is to assist the transmission network planner in identifying plans that improve the economic efficiency of the system, prioritizing electricity transactions. Results obtained from test systems show that the proposed methodologies are promising for real-world applications. |
Palabras clave : | Profit-based unit commitmen Planejamento da expansão da transmissão Mercado atacadista de energia elétrica Meta-heurísticas Otimização híbrida Profit-based unit commitment Transmission expansion planning Electric energy wholesale market Metaheuristics Hybrid optimization |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editorial : | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
Sigla de la Instituición: | UFJF |
Departamento: | Faculdade de Engenharia |
Programa: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
Clase de Acesso: | Acesso Aberto Attribution 3.0 Brazil |
Licenças Creative Commons: | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ |
URI : | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/15448 |
Fecha de publicación : | 16-mar-2023 |
Aparece en las colecciones: | Mestrado em Engenharia Elétrica (Dissertações) |
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