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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/76984
Type: | Dissertação |
Title: | Aplicação de Algoritmos Inteligentes na Previsão do Montante de Uso do Sistema de Transmissão para Otimização do Contrato de Uso do Sistema de Transmissão em Distribuidoras de Energia Elétrica. |
Authors: | Cysne, Karol Damasceno |
Advisor: | Barroso, Giovanni Cordeiro |
Keywords in Brazilian Portuguese : | MUST;Previsão de Energia Elétrica;Algoritmos Inteligentes;Modelagem de Equações Estruturais;CUST |
Keywords in English : | MUST;CUST;Structural Equation Modeling;;Electricity Forecast;Intelligent Algorithms |
Issue Date: | 8-Feb-2024 |
Citation: | CYSNE, K.D. Aplicação de Algoritmos Inteligentes na Previsão do Montante de Uso do Sistema de Transmissão para Otimização do Contrato de Uso do Sistema de Transmissão em Distribuidoras de Energia Elétrica. 2024. 85f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2024. |
Abstract in Brazilian Portuguese: | Os agentes geradores, as distribuidoras e os consumidores de energia elétrica conectados ao Sistema Interligado Nacional (SIN) possuem um vínculo contratual, o Contrato de Uso do Sistema de Transmissão (CUST), com o Operador Nacional do Sistema (ONS). O CUST permite que o ONS gerencie e promova a otimização da operação do sistema eletroenergético e quantifique os custos incorridos pelo uso da rede básica para que sejam rateados entre os usuários do sistema. No CUST, os agentes geradores informam a sua máxima potência elétrica injetável no sistema enquanto as distribuidoras e os consumidores informam anualmente seus montantes do Uso do Sistema de Transmissão (MUST), definidos de acordo com os valores de máxima demanda em cada ponto de conexão com a rede básica e horário de contratação para os quatro anos civis subsequentes. De forma a estabelecer o valor do MUST a ser contratado, a maioria das concessionárias de energia elétrica se baseia em estimativas derivadas de métodos simplificados e/ou estatísticos a partir da base histórica de dados de demanda de energia elétrica. Neste trabalho é proposta a aplicação de algoritmos inteligentes para previsão dos MUST, a fim de se obter valores mais próximos da realidade e que fundamentem uma otimização no CUST de forma a se obter o menor valor financeiro associado. Para isto, são levadas em consideração variáveis climáticas, econômicas, temporais e operacionais destacadas como fatores que influenciam a demanda de energia elétrica, através do uso da Modelagem de Equações Estruturais (MEE). Após ser feito um estudo de correlação entre variáveis, foi proposta a aplicação de algoritmos inteligentes para prever os dados de demanda de energia elétrica e, a partir disso, otimizar os valores de contratação do CUST. Os resultados indicaram que o algoritmo de melhor |
Abstract: | (ONS). CUST allows the ONS to manage and promote the optimization of the operation of the electroenergetic system and quantify the costs incurred when using the basic network so that they can be apportioned among the system’s users. In CUST, generating agents report their maximum electrical power injectable into the system while distributors and consumers report annually their MUST, defined according to the maximum demand values at each connection point with the core network and hiring schedule for the subsequent four calendar years. In order to establish the MUST value to be contracted, most electricity concessionaires rely on estimates derived from simplified and/or statistical methods based on historical electricity demand data. This work proposes the application of intelligent algorithms to predict MUST, in order to obtain values closer to reality and that support an optimization in CUST in order to obtain the lowest associated financial value. To this end, climatic, economic, temporal and operational variables are taken into account, highlighted as variables that influence the demand for electrical energy, through the use of MEE. After carrying out a correlation study between variables, the application of intelligent algorithms was proposed to predict electrical energy demand data and, based on this, optimize the CUST contracting values. The results indicated that the |
Description in Brazilian Portuguese: | CYSNE, Karol Damasceno. Aplicação de Algoritmos Inteligentes na Previsão do Montante de Uso do Sistema de Transmissão para Otimização do Contrato de Uso do Sistema de Transmissão em Distribuidoras de Energia Elétrica. 2024. 85f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2024. |
URI: | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/76984 |
Author's Lattes: | http://lattes.cnpq.br/6718622022686556 |
Advisor's Lattes: | http://lattes.cnpq.br/1218783106447217 |
Access Rights: | Acesso Aberto |
Appears in Collections: | DEEL - Dissertações defendidas na UFC |
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