Solução baseada em programação estocástica para a gestão de redes de distribuição ativas considerando eficiência energética
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Data
2018-04-19
Autores
Quijano Rodezno, Darwin Alexis
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Atualmente, existe uma tendência para aumentar a participação da Geração Distribuída (GD) baseada em Fontes de Energia Renováveis (FER) no suprimento do consumo global de energia elétrica. Esta tendência está sendo impulsionada principalmente por iniciativas governamentais destinadas a aumentar a eficiência energética, aumentar o uso da energia proveniente das FER e reduzir as emissões de gases de efeito estufa. No entanto, à medida que seu nível de penetração aumenta, a GD pode dar origem a um sistema incapaz de fornecer energia de forma confiável e de acordo com os padrões de qualidade. Nesse cenário, a Gestão de Redes Ativas (GRA) surge como uma alternativa para a integração de grandes montantes de GD. A GRA promove a disponibilização de instrumentos comerciais e regulatórios, e o fornecimento das redes de distribuição com tecnologias de automação para procurar serviços ancilares e flexibilidade a partir da GD. A GRA requer o desenvolvimento de ferramentas computacionais para coordenar a implementação de esquemas de controle inteligentes, chamados de esquemas de GRA, a fim de otimizar a utilização e operação das redes. Neste trabalho, são propostos modelos de otimização e técnicas de solução para a GRA considerando a integração de GD solar fotovoltaica e eólica e a eficiência energética. O primeiro modelo é desenvolvido para determinar a capacidade máxima de GD que pode ser alocada em uma rede de distribuição quando se considera o efeito da tensão na eficiência das cargas. No segundo modelo, o procedimento de controlar os níveis de tensão para reduzir a demanda das cargas é implementado para economia de energia e para o balanço de geração e demanda, através de uma estratégia projetada para o planejamento da operação de redes de distribuição ativas. Em ambos os modelos as incertezas são consideradas através de formulações de programação estocásticas de dois estágios. Os esquemas de GRA considerados são o controle coordenado da tensão através de reguladores de tensão e transformadores com comutador de tap sob carga, suporte de potência reativa através da GD, e corte de geração. A técnica de solução envolve a discretização das funções de densidade de probabilidade que definem os parâmetros incertos através de um processo de geração e redução de cenários. Depois, o método de decomposição de Benders é aplicado para reduzir o esforço computacional necessário para resolver os problemas formulados. Os algoritmos desenvolvidos foram testados em dois sistemas teste IEEE e os resultados mostraram benefícios importantes para a integração de GD e a eficiência energética.
Nowadays, there is a trend to increase the participation of distributed generation (DG) based on renewable energy sources in supplying the global electricity consumption. This trend is being driven mainly by government initiatives to increase energy efficiency, convert the energy use to renewable sources and reduce greenhouse gas emissions. However, as its penetration level increases, the DG can give rise to a system unable to deliver energy reliably and according to quality standards. In this scenario, active network management (ANM) emerges as an alternative for the integration of large amounts of DG. ANM promotes the availability of commercial and regulatory instruments and the provision of distribution networks with automation technologies for procuring ancillary services and flexibility from the DG. ANM requires the development of computational tools to coordinate the implementation of intelligent control schemes, called ANM schemes, in order to optimize the utilization and operation of distribution networks. In this work, optimization models and solution techniques are proposed for ANM considering the integration of solar and wind-based DG and energy efficiency. The first model is developed to determine the maximum capacity of DG that can be allocated in a distribution network when considering the effect of voltage on load efficiency. In the second model, the procedure of controlling the voltage levels to reduce the load demand is implemented for energy saving and for balancing the demand and generation, in a strategy designed for the operation planning of active distribution networks. In both models the uncertainties are considered through two-stage stochastic programming formulations. The ANM schemes considered are the coordinated voltage control through voltage regulators and transformers with on-load tap changer, reactive power support from the DG, and DG generation curtailment. The solution technique involves the discretization of the probability density functions that define the uncertain parameters through a scenario generation and reduction process. Then, the Benders decomposition method is applied in order to reduce the computational effort required to solve the formulated problems. The developed algorithms were tested in two IEEE test systems and the results showed important benefits for the integration of DG and energy efficiency.
Nowadays, there is a trend to increase the participation of distributed generation (DG) based on renewable energy sources in supplying the global electricity consumption. This trend is being driven mainly by government initiatives to increase energy efficiency, convert the energy use to renewable sources and reduce greenhouse gas emissions. However, as its penetration level increases, the DG can give rise to a system unable to deliver energy reliably and according to quality standards. In this scenario, active network management (ANM) emerges as an alternative for the integration of large amounts of DG. ANM promotes the availability of commercial and regulatory instruments and the provision of distribution networks with automation technologies for procuring ancillary services and flexibility from the DG. ANM requires the development of computational tools to coordinate the implementation of intelligent control schemes, called ANM schemes, in order to optimize the utilization and operation of distribution networks. In this work, optimization models and solution techniques are proposed for ANM considering the integration of solar and wind-based DG and energy efficiency. The first model is developed to determine the maximum capacity of DG that can be allocated in a distribution network when considering the effect of voltage on load efficiency. In the second model, the procedure of controlling the voltage levels to reduce the load demand is implemented for energy saving and for balancing the demand and generation, in a strategy designed for the operation planning of active distribution networks. In both models the uncertainties are considered through two-stage stochastic programming formulations. The ANM schemes considered are the coordinated voltage control through voltage regulators and transformers with on-load tap changer, reactive power support from the DG, and DG generation curtailment. The solution technique involves the discretization of the probability density functions that define the uncertain parameters through a scenario generation and reduction process. Then, the Benders decomposition method is applied in order to reduce the computational effort required to solve the formulated problems. The developed algorithms were tested in two IEEE test systems and the results showed important benefits for the integration of DG and energy efficiency.
Descrição
Palavras-chave
Conservation voltage reduction, Eficiência energética, Geração distribuída, Gestão de redes ativas, Otimização estocástica, Energy efficiency, Distributed generation, Active network management, Stochastic optimization