Alocação ótima de geração distribuída em sistemas de distribuição considerando incertezas no modelo probabilístico de geração
dc.contributor.advisor-co1 | Rocha, Helder Roberto de Oliveira | |
dc.contributor.advisor1 | Fardin, Jussara Farias | |
dc.contributor.author | Pereira, Luan Diego de Lima | |
dc.contributor.referee1 | Donadel, Clainer Bravin | |
dc.contributor.referee2 | Medina, Augusto César Rueda | |
dc.date.accessioned | 2018-09-11T12:38:31Z | |
dc.date.available | 2018-09-11 | |
dc.date.available | 2018-09-11T12:38:31Z | |
dc.date.issued | 2018-06-08 | |
dc.description.abstract | This dissertation proposes a methodology to determine a probabilistic model of distributed generation of electrical energy from wind generators and photovoltaic panels and to determine the optimal location of these generators in a distribution network of electric energy, based on technical and economic parameters. The methodology correlates the historical wind speed and solar irradiance data of a particular study region and applies the Monte Carlo simulation to model the power of wind and solar generation, preserving its stochastic nature. The optimization of the location of the distributed generation units aims to minimize the annual losses of active power and the installation costs of the generators connected to the network. The optimization problem also provides for the allocation of capacitor banks in conjunction with the distributed generators, in order to manage the reactive power of the network and, consequently, to improve the voltage profile and minimize the electrical losses. The optimization algorithm used was the Genetic Algorithm, which receives as input the annual data of active power of the wind generators, solar and the demand of the load and search for better solutions to the problem. In order to validate the effectiveness of the proposed model, tests were performed on two real radial feeders, resulting in annual losses of active power, voltage profiles and total investment cost. | eng |
dc.description.resumo | Nesta dissertação propõe-se uma metodologia para determinar um modelo probabilístico de geração distribuída de energia elétrica, a partir de geradores eólicos e painéis fotovoltaicos, e determinar a localização ótima destes geradores em uma rede de distribuição de energia elétrica, com base em parâmetros técnicos e econômicos. A metodologia correlaciona os dados históricos da velocidade do vento e da irradiação solar de uma determinada região de estudo e aplica a simulação de Monte Carlo para modelar a potência da geração eólica e solar, preservando sua natureza estocástica. A otimização da localização das unidades de geração distribuída tem como objetivo minimizar as perdas anuais de potência ativa e os custos de instalação dos geradores conectados à rede. O problema de otimização prevê também a alocação de bancos de capacitores em conjunto com os geradores distribuídos, com a finalidade de gerenciar a potência reativa da rede e, consequentemente, melhorar o perfil de tensão e minimizar as perdas elétricas. O algoritmo de otimização utilizado foi o Algoritmo Genético, o qual recebe como entrada os dados anuais de potência ativa dos geradores eólicos, solares e a demanda da carga e busca por melhores soluções para o problema. Para validar a eficácia do modelo proposto, foram realizados testes em dois alimentadores radiais reais, obtendo como resultado as perdas anuais de potência ativa, os perfis de tensão e os custos totais de investimento. | |
dc.format | Text | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufes.br/handle/10/10428 | |
dc.language | por | |
dc.publisher | Universidade Federal do Espírito Santo | |
dc.publisher.country | BR | |
dc.publisher.course | Mestrado em Engenharia Elétrica | |
dc.publisher.department | Centro Tecnológico | |
dc.publisher.initials | UFES | |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | |
dc.rights | open access | |
dc.subject | Alocação de geração distribuída | por |
dc.subject.br-rjbn | Geração distribuída de energia elétrica - Previsão | |
dc.subject.br-rjbn | Algorítmos genéticos | |
dc.subject.br-rjbn | Sistemas de energia fotovoltaica | |
dc.subject.br-rjbn | Sistema de conversão de energia eólica | |
dc.subject.br-rjbn | Estudos de viabilidade | |
dc.subject.br-rjbn | Método de Monte Carlo | |
dc.subject.cnpq | Engenharia Elétrica | |
dc.subject.udc | 621.3 | |
dc.title | Alocação ótima de geração distribuída em sistemas de distribuição considerando incertezas no modelo probabilístico de geração | |
dc.type | masterThesis |
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