Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Arruda, Lucia Valeria Ramos de | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-5704-8131 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/8616017152145795 | - |
Autor(es): dc.contributor | Kuiava, Roman | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-6110-6189 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/7128359220048922 | - |
Autor(es): dc.contributor | Schneider, Guilherme Alceu | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/5770096930481375 | - |
Autor(es): dc.contributor | Magatao, Leandro | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-6917-9753 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4652695720103701 | - |
Autor(es): dc.contributor | Arruda, Lucia Valeria Ramos de | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-5704-8131 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/8616017152145795 | - |
Autor(es): dc.contributor | Carlos Bordons, Alba | - |
Autor(es): dc.creator | Freire Junior, Vlademir Aparecido | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-08-04T20:17:12Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-08-04T20:17:12Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-02-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-02-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-12-12 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27502 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/706078 | - |
Descrição: dc.description | Demand-side management (DSM) is an important factor contributing to achieve a balance between electricity production and demand in smart grids. DSM plays a key role in Home Energy Management (HEM), allowing to improve load management and grid reliability, reducing energy demand during peak hours, and minimizing energy consumption in response to price increases. This thesis proposes two approaches to address DSM applied to residential microgrids consisting of an access point to the local utility grid, Renewable Energy Sources (RES) (photovoltaic and wind), Energy Storage System (ESS) composed of batteries (lead-acid and lithium-ion), and loads commonly found in consumers’ homes. The first approach results in a Mixed Integer Linear Programming (MILP) optimization problem that aims to manage the energy flow between the equipment present in a computational residential microgrid by allocating the residential loads in an optimal way from the available resources, seeking to minimize the consumption of electric energy from the utility grid in order to reduce the cost paid by the prosumer. The second approach proposes a model predictive control strategy to manage and control the energy resources of an experimental residential microgrid combined with DR techniques, such as load curtailment, that promotes short term reduction of electricity demand in pre-defined hours. In particular, these proposals encompass issues of ESS degradation, the cost of electricity, RES and the management of electrical loads. Computational and experimental results for different scenarios combining supply/storage under different climatic conditions are presented to demonstrate and verify the effectiveness of the proposed strategies. Thus, the main contributions of this thesis are the development of strategies based on MILP and MPC for the planning, management and control of the use of household appliances in residential microgrids, maximizing the economic and energy benefits, minimizing the electricity consumption of the utility grid, and fulfilling with technical operational constraints defined a priori. | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | O gerenciamento pelo lado da demanda (Demand-Side Management (DSM)) é um importante fator que contribui para alcançar o balanço entre produção de energia elétrica e a demanda nas redes inteligentes (Smart Grids). O DSM desempenha um papel fundamental no gerenciamento de energia residencial (Home Energy Management (HEM)), permitindo melhorar o gerenciamento das cargas, a confiabilidade da rede elétrica, reduzindo a demanda de energia durante os horários de pico e minimizando o consumo de energia em resposta ao aumento dos preços. Esta tese propõe duas abordagens para tratar o DSM aplicado em microrredes residenciais constituídas por um ponto de acesso à rede da concessionária local, fontes de energias renováveis (fotovoltaica e eólica), Sistema de Armazenamento de Energia (SAE) composto por baterias (chumbo-ácido e íon-lítio) e cargas comumente encontradas no domicílio dos consumidores. A primeira abordagem resulta em um problema de otimização de Programação Linear Inteira Mista (MILP) que visa gerenciar o fluxo energético entre os equipamentos presentes em uma microrrede residencial computacional alocando as cargas residenciais de maneira ótima a partir dos recursos disponíveis buscando minimizar o consumo de energia elétrica da rede concessionária a fim de reduzir o custo pago pelo consumidor-gerador (ou prosumidor, termo oriundo do inglês Prosumer – Producer and Consumer). A segunda abordagem propõe uma estratégia de controle preditivo baseado em modelo (Model Predictive Control (MPC)) para gerenciar e controlar os recursos energéticos de uma microrrede residencial experimental combinando técnicas de resposta à demanda (Demand Response (DR)), como a redução de carga (Curtailment Loads), que promove a curto prazo a redução da demanda de eletricidade em horários pré-definidos. Em particular, estas propostas englobam questões de degradação do SAE, o custo da eletricidade, geração de energia renovável e o gerenciamento de cargas elétricas. Resultados computacionais e experimentais para diferentes cenários combinando fornecimento/armazenamento para diferentes condições climáticas são apresentadas para demonstrar e verificar a eficácia das estratégias propostas. Assim, as principais contribuições desta tese são o desenvolvimento de estratégias baseadas em MILP e MPC para o planejamento, gerenciamento e controle do uso dos eletrodomésticos em microrredes residenciais, maximizando os benefícios econômicos e energéticos, minimizando o consumo de energia elétrica da rede concessionária, e cumprindo restrições técnicas operacionais definidas a priori. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Programação linear | - |
Palavras-chave: dc.subject | Controle preditivo | - |
Palavras-chave: dc.subject | Energia elétrica - Armazenamento | - |
Palavras-chave: dc.subject | Energia - Fontes alternativas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Programação (Matemática) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Serviços de eletricidade - Impostos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Linear programming | - |
Palavras-chave: dc.subject | Predictive control | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric power - Storage | - |
Palavras-chave: dc.subject | Renewable energy sources | - |
Palavras-chave: dc.subject | Programming (Mathematics) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric utilities - Taxation | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::AUTOMACAO ELETRONICA DE PROCESSOS ELETRICOS E INDUSTRIAIS | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia Elétrica | - |
Título: dc.title | Gerenciamento e controle pelo lado da demanda de uma microrrede residencial | - |
Título: dc.title | Demand side management and control of a residential microgrid | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: