Otimização integrada da potência contratada e do armazenamento em baterias para possumidores industriais na Espanha .

Abstract

A crescente complexidade do sistema elétrico, associada ao processo de transição energética, impõe a necessidade de soluções que promovam maior eficiência, flexibilidade e sustentabilidade no consumo de energia elétrica, especialmente no setor industrial. Esta dissertação apresenta o desenvolvimento e a aplicação de um modelo de otimização matemática voltado à gestão energética de consumidores industriais, com ênfase na determinação ótima da potência contratada e na integração de sistemas de armazenamento de energia. O modelo proposto baseia-se em programação não linear e foi implementado em ambiente computacional utilizando a linguagem Python, a biblioteca Pyomo e o solver IPOPT. O modelo tem como objetivo a minimização do custo anual total de eletricidade, considerando simultaneamente os custos associados à potência contratada, ao consumo de energia e às penalizações decorrentes de ultrapassagens contratuais, em conformidade com o enquadramento regulatório vigente no contexto espanhol. A aplicação do modelo foi realizada a partir de dados reais de consumo de empresas industriais localizadas na Galícia, Espanha, representando diferentes perfis de carga e padrões operacionais. Os resultados obtidos evidenciam reduções significativas no custo anual de eletricidade, variando entre 1,3% e 7,1%, bem como uma diminuição expressiva das penalizações associadas ao excesso de potência contratada, confirmando a eficácia da abordagem proposta. Além da redução de custos, o modelo contribui para uma gestão energética mais eficiente e previsível, apoiando a tomada de decisão contratual baseada em dados reais e promovendo práticas alinhadas com os objetivos de eficiência energética e sustentabilidade. A inclusão da modelagem do sistema de armazenamento de energia amplia a aplicabilidade do estudo, permitindo avaliar os impactos técnicos e económicos da sua integração no contexto industrial. Dessa forma, o trabalho apresenta uma abordagem completa e integrada para o planejamento energético industrial, oferecendo uma ferramenta prática e replicável para a otimização de contratos de energia elétrica.

The increasing complexity of electrical power systems, combined with the ongoing energy transition, requires solutions that enhance efficiency, flexibility, and sustainability in electricity consumption, particularly in the industrial sector. This dissertation presents the development and application of a mathematical optimization model aimed at improving energy management in industrial consumers, with emphasis on the optimal determination of contracted power and the integration of energy storage systems. The proposed methodology is based on nonlinear programming and was implemented using the Python programming language, the Pyomo optimization library, and the IPOPT solver. The model seeks to minimize the total annual electricity cost by simultaneously considering the fixed costs associated with contracted power, the variable costs of energy consumption, and penalties resulting from contractual power exceedances, in accordance with the regulatory framework in force in the Spanish context. The model was applied using real electricity consumption data from industrial companies located in Galicia, Spain, representing different load profiles and operational characteristics. The results demonstrate significant reductions in annual electricity costs, ranging from 1.3% to 7.1%, as well as a substantial decrease in penalties associated with excess contracted power, confirming the effectiveness of the proposed approach. Beyond cost reduction, the model contributes to more efficient and predictable energy management, supporting contract-related decisionmaking based on real consumption data and promoting practices aligned with energy efficiency and sustainability objectives. The inclusion of energy storage system model expands the applicability of the study, enabling the assessment of technical and economic impacts of storage integration in the industrial context. Overall, this work presents a comprehensive and integrated approach to industrial energy planning, offering a practical and replicable tool for optimizing electricity contracts.