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Tipo: TCC
Título : Modelo de mercado de eletricidade para sistemas de distribuição com resposta da demanda
Autor : Santos, Leandro Inaia dos
Tutor: Melo, Lucas Silveira
Palabras clave : Mercado de eletricidade;Gerenciamento pelo lado da demanda;Resposta da demanda;Otimização estocástica;Simulador
Fecha de publicación : 2022
Citación : SANTOS, Leandro Inaia dos. Modelo de mercado de eletricidade para sistemas de distribuição com resposta da demanda. 2022. 62 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2022
Resumen en portugués brasileño: Tendo em vista o aumento da participação da eletricidade na matriz energética ao longo dos últimos anos, tanto no Brasil quanto em todo o mundo, se fazem necessários investimentos no setor elétrico para que esse aumento de demanda seja atendido de forma sustentável e eficiente. A forma tradicional de resolver essa questão é a previsão do aumento da demanda com base na atual por meio de taxas e métodos estatísticos, assim elabora-se um planejamento para seleção de novas usinas para atender a demanda. Entretanto, essa abordagem ocasiona custos adicionais ao preço da eletricidade. Outra abordagem surgiu focada em modificar a demanda, denominada Gerenciamento pelo Lado da Demanda (GLD). O GLD consiste em definir grupos de ações destinadas a modificar, gerenciar e otimizar o consumo de energia dos clientes a fim de reduzir as taxas de encargos gerais do sistema, ou seja, os custos de geração de energia, os custo do sistema de transmissão e distribuição da mesma. Neste trabalho, é apresentado o desenvolvimento de uma proposta de modelo de mercado, existente, de eletricidade para sistemas de distribuição em que é implementado um tipo de GLD, este tipo é a Resposta da Demanda (RD). Além disso, o modelo de mercado proposto contempla as novas características da rede elétrica (armazenamento de energia, geração distribuída, etc.). Ao passo que contribui para a eficiência energética do sistema elétrico, este modelo considera as incertezas provocadas pelas fontes distribuídas de energia e considera a tomada de decisão dos usuários por meio dos incentivos da RD. A RD nesse modelo é realizada por controle indireto da carga, ou seja, por meio de incentivos financeiros (tarifas horárias) por parte do fornecedor a um controle da carga. Estas cargas são de três tipos: reduzíveis, interruptivas e deslocáveis. Além disso, há dois ambientes de contratação de energia, um de contratação futura e outro de contratação em tempo real. Para a simulação deste modelo com o acréscimo da RD foram utilizadas as bibliotecas Pyomo e PySP da linguagem de programação Python que utiliza a otimização estocástica para permitir aos consumidores a implementação da RD. Três sistemas de testes foram feitos em que se utilizou diferentes postos horários para o controle indireto das cargas por meio de incentivos financeiros. Os resultados apontam que o modelo proposto já existente se mantém estável e que o consumo de energia por parte dos consumidores teve uma redução significativa.
Abstract: Given the increase in the share of electricity in the energy matrix over the last few years, both in Brazil and worldwide, the electric sector requires investments to meet this demand. The traditional way of solving this issue is to forecast the increase in demand based on the present demand, using rates and statistical methods, so a plan can be drawn up for the selection of new power plants to meet such demand; however, this approach causes additional costs to the electricity price. Therefore, another approach focused on modifying demand emerged, the Demand-side Management (DSM), which consists of groups of actions aimed at modifying, managing and optimizing the energy consumption of customers in order to reduce the overall system charge rates. Thus, in this work, an electricity market model that includes the new characteristics of the system (energy storage, distributed generation, etc.), but which adds a type of demand-side management, is proposed. This type of DSM is the demand response, while maintaining its energy balance. In this model, the uncertainties caused by distributed energy sources and the influence of the decision-making of users by means of demand response incentives are taken into account. The demand response in this model is carried out by direct load control, i.e., through financial incentives (hourly rates) by the supplier to control the load. These loads can be of three types: reducible, interruptible and displaceable. In addition, there are two energy contracts, one for future contracting and the other for real-time contracting. For the simulation of this model with the addition of RD were used as libraries Pyomo and PySP of the Python programming language in which the stochastic optimization to allow the use of the consumers the implementation of the RD. Three test systems made at different times for the indirect control of the machines. The results point to the already existing and stable proposed model and that the energy consumption by the months had a significance.
URI : http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/72321
Aparece en las colecciones: ENGENHARIA ELÉTRICA - Monografias

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