Uma estratégia para estimar a máxima capacidade de alocação de geração distribuída e penetração de veículos elétricos em sistemas de distribuição de energia elétrica

Abstract

A integração a grande escala da geração distribuída (GD) renovável e veículos elétricos (VEs) nos sistemas de distribuição de energia elétrica (SDEEs) pode impactar significativamente em sua operação. Sendo assim, o operador do sistema de distribuição (OSD) é responsável por desenvolver estratégias para integrar essas tecnologias de forma apropriada no SDEE. Portanto, este trabalho apresenta uma estratégia para encontrar a máxima capacidade de GD e penetração de VEs em SDEEs, garantindo a operação segura e confiável do sistema, em que os limites técnicos e operacionais sejam satisfeitos. O comportamento dos VEs é modelado por funções probabilísticas, que fornecem horário de chegada e saída, quilometragem percorrida, no entanto o efeito dos VEs na rede é representado por uma entidade nomeada agregador. Naturalmente, um problema de otimização é obtido, em que para encontrar sua solução um algoritmo baseado na meta-heurística GRASP-BT é desenvolvido. Este algoritmo é composto por duas fases, a construtiva e a busca local. A primeira constrói uma solução iterativamente, e a segunda procura melhorar a solução, encontrada na fase construtiva, por meio da busca em sua vizinhança. Com o intuito de avaliar a metodologia proposta neste trabalho, um sistema de 33 barras é utilizado sob diferentes condições de teste. Os resultados numéricos encontrados mostram que quando a capacidade máxima de GD e a penetração de VEs é estimada considerando o carregamento controlado, a capacidade de GD pode ser aumentada mais de 9% quando comparada com um caso sem a coordenação do carregamento dos VEs.

The large-scale integration of renewable-based distributed generation (DG) and electric vehicles (EVs) in electrical distribution systems (EDSs) can significantly impact its operation. In this regard, the distribution system operator (DSO) is responsible for developing strategies to properly integrate these technologies into the EDS. Therefore, this work presents a strategy to determine the maximum capacity of DG and EVs penetration in EDSs, guaranteeing the safe and reliable operation of the system, for which the technical and operational limits are met. The EVs behavior is modeled by using probabilistic density functions, which provide arrival and departure times, mileage traveled, while the effect of EVs on the grid is represented by an entity called aggregator. Naturally, an optimization problem is obtained, where for determining its solution, an algorithm based on the GRASP-BT metaheuristic is developed. This algorithm consists of two phases, the constructive and the local search. The first builds a solution iteratively, and the second seeks to improve the determined solution by the constructive phase searching in its neighborhood. In order to evaluate the proposed methodology in this work, a 33-bus system is used under different test conditions. The numerical results show that when the maximum DG capacity and EVs penetration is estimated, by considering the EVs charging coordination, the DG capacity can be increased more than 9% when compared with a case of uncontrolled charging of EVs.