Planejamento de reativos e alocação de baterias em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída e cargas especiais

Abstract

O crescimento da demanda por energia elétrica e a crescente preocupação com o meio ambiente e o desenvolvimento sustentável provoca desafios aos pesquisadores, profissionais e empresas da área no planejamento e operação das redes de distribuição de energia elétrica. Um sistema de distribuição de energia elétrica (SDEE) deve operar sujeito a um conjunto de restrições físicas e operacionais que possibilitem disponibilizar qualidade do produto, viabilidade financeira e operacional. Com o crescimento da demanda e a instalação de novos equipamentos na rede as restrições físicas e operacionais do SDEE podem ser violadas. Apesar deste maior consumo, o planejamento deve ser realizado de forma que contemple as restrições do sistema, bem como estar de acordo com políticas ambientais que visem mitigar a emissão de gases poluentes. Neste trabalho, propõe-se uma metodologia para efetuar o planejamento de curto-médio prazo de sistemas de distribuição para que os custos de operação e investimentos sejam minimizados e as condições operacionais sejam viabilizadas. Desta forma, considerando os desafios para executar o planejamento, uma estratégia de alocação ótima de bancos de capacitores (BCs), unidades de geração distribuída fotovoltaica (GD) e sistemas de armazenamento de energia elétrica (SAEE) é proposta através de um modelo de otimização genérico. A solução deste modelo fornece ações para viabilizar a tomada de decisão sobre a alocação destes equipamentos, com o objetivo de minimizar perdas operacionais e custos, e ainda reduzir a emissão de carbono para o meio ambiente. A técnica de solução é por um algoritmo baseado no Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II), dedicado. A validação da implementação computacional da metodologia proposta foi executada através de testes em um sistema de 135 barras da literatura. As propostas de planejamento fornecidas pela implementação computacional da metodologia proposta permitem verificar que é possível reduzir consideravelmente as perdas técnicas do sistema e a emissão de gases de efeito estufa e manter o sistema operando em condições factíveis estabelecidas pelas normas das agências reguladoras.

The growing demand for electrical energy, along with increasing concerns about the environment and sustainable development, presents challenges for researchers, professionals, and companies in the field when planning and operating power distribution networks. An electric power distribution system (EPDS) must operate under a set of physical and operational constraints to ensure product quality, financial viability, and operational feasibility. As demand grows and new equipment is installed in the network, the physical and operational constraints of the EPDS may be violated. Despite this increased consumption, planning must be carried out in a way that considers system constraints while also complying with environmental policies aimed at mitigating greenhouse gas emissions. This study proposes a methodology for short- to medium-term planning of distribution systems, ensuring that operational costs and investments are minimized while maintaining operational feasibility. Given the challenges associated with planning execution, an optimal allocation strategy for capacitor banks (CBs), photovoltaic distributed generation (DG) units, and electrical energy storage systems (EESS) is proposed through a generic optimization model. The solution of this model provides actions to support decision-making regarding the allocation of these components, with the objective of minimizing operational losses and costs while also reducing carbon emissions into the environment. mThe solution technique is based on a dedicated algorithm using the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II). The computational implementation of the proposed methodology was validated through tests on a 135-bus system from the literature. The planning proposals provided by the computational implementation of the proposed methodology demonstrate that it is possible to significantly reduce the system's technical losses and greenhouse gas emissions while maintaining operation under feasible conditions established by regulatory agencies.