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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/79475
Tipo: | Dissertação |
Título: | Análise da utilização de sistemas de armazenamento de energia na suavização da curva de operação de uma usina fotovoltaica |
Autor(es): | Mendes, Ivens Gabriel de Oliveira Ciríaco |
Orientador: | Lima, Francisco Kleber de Araújo |
Palavras-chave em português: | Energia Solar;Bateria de lítio;Energia - Armazenamento;Sistemas de energia elétrica |
Palavras-chave em inglês: | Solar energy;Batteries - Lithium;Energy - Storage;Electric power systems |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
Data do documento: | 2024 |
Citação: | MENDES, Ivens Gabriel de Oliveira Ciríaco. Análise da utilização de sistemas de armazenamento de energia na suavização da curva de operação de uma usina fotovoltaica. 2024. 53 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2024. |
Resumo: | A busca por fontes renováveis de energia, como a solar e eólica tem se intensificado devido à crescente demanda por energia elétrica e acessibilidade por parte dos consumidores. Essas fontes apresentam uma crescente competitividade em termos de custo, impulsionando a transição energética dos sistemas elétricos no mundo todo. No entanto, a integração desses sistemas com a infraestrutura existente apresenta desafios significativos, exigindo o desenvolvimento de técnicas para garantir a confiabilidade e a qualidade da energia elétrica fornecida. O presente estudo propõe uma solução envolvendo o Battery Energy Storage System (BESS) e analisa a viabilidade e eficácia da integração dessa tecnologia juntamente com o Voltage-Oriented Control (VOC) no lado CA de uma planta fotovoltaica (FV) utilizando o Power Ramp Rate (PRR) para controlar a potência a ser compensada pelo banco de baterias em um cenário em que a usina FV está sujeita a variações de irradiância solar e outras condições operacionais reais. A plataforma de desenvolvimento utilizada foi o MATLAB/Simulink, escolhida pela sua robustez e ampla utilização na simulação de sistemas elétricos e de controle. O algoritmo desenvolvido foi testado em três diferentes cenários de parametrização do BESS: 30%/15min, 20%/15min e 10%/15min, correspondendo aos cenários 1, 2 e 3, respectivamente. O objetivo era avaliar a capacidade do BESS em compensar rampas com taxas superiores às especificadas. No primeiro cenário, todas as rampas acima da taxa estipulada foram compensadas, com uma taxa máxima de 24,92%/15min. No segundo cenário, houve apenas uma rampa com uma taxa superior à especificada, que atingiu 20,36%. Já no terceiro cenário, também foi registrada apenas uma rampa acima da taxa estipulada, com um valor de 11,49%. Esses resultados evidenciam a eficácia do algoritmo. |
Abstract: | The search for renewable energy sources (RES), such as solar and wind, has intensified due to the increasing demand for energy and accessibility for consumers. These sources are becoming increasingly competitive in terms of cost, driving the energy transition of electrical systems worldwide. However, the integration of RES into the existing infrastructure presents significant challenges, requiring the development of techniques to ensure the reliability and quality of the supplied energy. This study proposes a solution involving the Battery Energy Storage System (BESS) and analyzes the feasibility and effectiveness of integrating this technology together with the Voltage-Oriented Control (VOC) on the AC side of a photovoltaic plant (PVP), using the Power Ramp Rate (PRR) to control the power to be compensated by the battery bank in a scenario where the PVP is subject to variations in solar irradiance and other real operational conditions. The developed algorithm was tested in three different BESS parameterization scenarios: 30%/15min, 20%/15min, and 10%/15min, corresponding to scenarios 1, 2, and 3, respectively. The objective was to evaluate the BESS's ability to compensate for ramp rates exceeding the specified limits. In the first scenario, all ramp rates above the stipulated threshold were compensated, with a maximum rate of 24.92%/15min. In the second scenario, there was only one ramp rate above the specified limit, reaching 20.36%. In the third scenario, only one ramp exceeded the specified threshold, with a rate of 11.49%. These results highlight the algorithm's effectiveness. |
Descrição: | Este documento está disponível online com base na Portaria no 348, de 08 de dezembro de 2022, disponível em: https://biblioteca.ufc.br/wp-content/uploads/2022/12/portaria348-2022.pdf, que autoriza a digitalização e a disponibilização no Repositório Institucional (RI) da coleção retrospectiva de TCC, dissertações e teses da UFC, sem o termo de anuência prévia dos autores. Em caso de trabalhos com pedidos de patente e/ou de embargo, cabe, exclusivamente, ao autor(a) solicitar a restrição de acesso ou retirada de seu trabalho do RI, mediante apresentação de documento comprobatório à Direção do Sistema de Bibliotecas. |
URI: | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/79475 |
Currículo Lattes do(s) Autor(es): | http://lattes.cnpq.br/2004674540572497 |
ORCID do Orientador: | https://orcid.org/0000-0002-1281-9190 |
Currículo Lattes do Orientador: | http://lattes.cnpq.br/6063062703504217 |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | DEEL - Dissertações defendidas na UFC |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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