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dc.contributor.advisor1Oliveira, Janaína Gonçalves de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7072017865332999pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Oliveira, Leonardo Willer de-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9223644407644508pt_BR
dc.contributor.referee1Dias, Robson Francisco da Silva-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2906225521746148pt_BR
dc.contributor.referee2Araujo, Débora Rosana Ribeiro Penido-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9225532686125475pt_BR
dc.creatorBarros, Thiago Ribeiro de-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5694641735285324pt_BR
dc.date.accessioned2023-11-23T15:07:12Z-
dc.date.available2023-11-23-
dc.date.available2023-11-23T15:07:12Z-
dc.date.issued2023-09-15-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16239-
dc.description.abstractThe operation of electric energy networks has become a challenge due to the incentive for Distributed Generation (DG) and the high insertion of variable alternative sources, which can generate technical and economic impacts, whose evaluation must be associated with control techniques that mitigate possible problems. With this, a solution known as Active Network Management (ANM), allows a decision-making algorithm to adjust parameters of equipment connected to the electrical system, based on the detection of violation of restrictions technical and/or economic. In this scenario, Energy Storage Systems (ESSs) can be crucial in controlling the power injected by renewable sources, however, due to their high cost, the management of ESSs by the ANM must consider, in addition to technical criteria to support the grid, criteria to make such investments attractive. With this, the present work proposes the development of a simulation platform that integrates software PSCAD with the Python language, seeking to create a tool that portrays realistic and dynamic characteristics of the operation of an electrical system with PSCAD, in addition to enable the application of a control algorithm through the Python environment. Using the Python/PSCAD platform, an electrical network with photovoltaic systems (PVs), electric vehicles (EVs) and battery banks will be modeled in software PSCAD, as well as local, coordinated and optimization controls. Local and coordinated controls were implemented in PSCAD programmable blocks and act on network undervoltage and overvoltage problems. In the python Interface, the optimized control was implemented, an optimization algorithm based on a Model Predictive Control (MPC), which determines the optimal operating curve of the battery banks at each hour of simulation, with the objective of reducing the cost of operating the system. Local controls are applied to PV system converters. The coordinated and optimized controls, in turn, act together in the bidirectional converter of the battery banks, with the coordinated control having priority for acting on the voltage profiles of the electrical network in times of violation and the optimized control in times when the voltage of the system is within established limits. The obtained results show that the local and coordinated controls are able to act and correct under and overvoltage problems, while the optimized control is able to reduce the cost of operating the network when enabled. Thus, the proposed platform performs the technical-economic monitoring of the distribution system, becoming a promising tool for the creation of algorithms for active management of electrical networks in dynamic simulations.pt_BR
dc.description.resumoA operação de redes de energia elétrica tornou-se um desafio devido ao incentivo à Geração Distribuída (GD) e à alta inserção de fontes alternativas variáveis, que podem gerar impactos técnicos e econômicos, cuja avaliação deve estar associada a técnicas de controle que mitiguem possíveis problemas. Com isso, uma solução conhecida como Gestão Ativa de Redes, do inglês Active Network Management (ANM), permite que um algoritimo de tomada de decisões ajuste parâmetros de equipamentos conectados ao sistema elétrico, a partir da detecção de violação de restrições técnicas e/ou econômicas. Nesse cenário, Sistemas de Armazenamento de Energia (SAEs) podem ser cruciais no controle da potência injetada por fontes renováveis, porém, devido ao seu alto custo, o gerenciamento de SAEs via ANM deve considerar, além de critérios técnicos de suporte à rede, critérios econômicos para tornar tais investimentos atrativos. Com isso, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de uma plataforma de simulação que integre o software PSCAD com a linguagem Python, buscando criar uma ferramenta que retrate características realistas e dinâmicas do funcionamento de um sistema elétrico com o PSCAD, além de possibilitar a aplicação de algoritimo de controle por meio do ambiente em Pyhton. A partir da plataforma Python/PSCAD, será modelada no software PSCAD uma rede elétrica com sistemas fotovoltaicos (PVs), veículos elétricos (VEs) e bancos de baterias, além de controles locais, coordenados e de otimização. Os controles locais e coordenados foram implementados em blocos programávis do PSCAD e atuam nos problemas de sub e sobretensão da rede. Já na Interface do python, implementou-se o controle otimizado, um algoritimo de otimização baseado em um Modelo de Controle Preditivo (MCP), que determina a curva ótima de operação dos bancos de baterias a cada hora de simulação, com o objetivo de reduzir o custo de operação do sistema. Os controles locais são aplicados nos conversores dos sistemas PVs. Os controles coordenado e otimizado, por sua vez, atuam em conjunto no conversor bidirecional dos bancos de baterias, sendo o controle coordenado prioritário por atuar nos perfis de tensão da rede elétrica em momentos de violação e o controle otimizado em momentos em que a tensão do sistema está dentro dos limites estabelecidos. Os resultados obtidos mostram que os controles locais e coordenados conseguem atuar e corrigir problemas de sub e sobretensão, enquanto que o controle otimizado é capaz de reduzir o custo de operação da rede quando habilitado. Assim, a plataforma proposta realiza o monitoramento técnico-econômico do sistema de distribuição, tornando-se uma ferramenta promissora para a criação de algoritimos de gerenciamento ativo de redes elétricas em simulações dinâmicas.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 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/*
dc.subjectPlataforma Python/PSCADpt_BR
dc.subjectRecursos energéticos distribuídospt_BR
dc.subjectModelo de controle preditivopt_BR
dc.subjectGerenciamento ativo da redept_BR
dc.subjectControle otimizadopt_BR
dc.subjectPython/PSCAD platformpt_BR
dc.subjectDistributed energy resourcespt_BR
dc.subjectModel predictive controlpt_BR
dc.subjectActive network managementpt_BR
dc.subjectOptimized controlpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.titleDesenvolvimento de uma plataforma Python/PSCAD para gerenciamento ativo de recursos energéticos distribuidos em redes elétricaspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica (Dissertações)



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