Integração de veículos elétricos no planejamento da expansão dos sistemas de distribuição
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Data
2019-02-15
Autores
Bañol Arias, Maria Nataly
Título da Revista
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
A crescente penetração dos Veículos Elétricos (VEs) no setor de transportes representa um novo e grande desafio para o planejamento da expansão e da operação dos Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (SDEEs) devido ao correspondente aumento da demanda associada ao carregamento das baterias. Portanto, devem ser desenvolvidos métodos que ajudem os SDEEs a lidar com esses desafios, considerando as incertezas associadas às demandas convencionais e aos VEs. Nesta tese é proposto um método robusto baseado em um modelo de Programação Linear Inteira-Mista (PLIM) para auxiliar a integração de VEs no SDEE. O método proposto permite resolver o problema de planejamento multi-estágio da expansão do SDEE considerando a alocação e o dimensionamento de Estações de Carregamento de VEs (ECVEs). Restrições probabilísticas são usadas na formulação proposta para lidar com as incertezas associadas à demanda, garantindo o cumprimento da capacidade de potência das subestações com um nível de confiança especificado. O modelo proposto para o planejamento da expansão avalia a construção e/ou reforço de subestações, ECVEs e circuitos, assim como também a alocação de unidades de geração distribuída e bancos de capacitores ao longo do horizonte de planejamento. O modelo de PLIM proposto é resolvido através de técnicas de otimização clássica visando garantir a solução ótima do problema. A eficiência e robustez do modelo são verificadas usando sistemas teste de 18 e 54 nós, junto com simulações de Monte Carlo para verificar o cumprimento da restrição probabilística proposta. Os resultados obtidos indicam que o método proposto é uma ferramenta eficiente que pode ser aplicada no planejamento da expansão de futuros SDEEs com alta penetração de VEs.
The increasing penetration of electric vehicles (EVs) in the transportation sector represents a new challenge for the expansion planning of electrical distribution systems (EDS) due to the corresponding increase of the energy demand. Therefore, methods to support the EDS considering the uncertainties associated with conventional and EV demands should be developed. This thesis presents a methodology to consider the EV integration into the EDS. A mixed-integer linear programming (MILP) model is proposed to solve the multi-stage expansion planning of EDS considering the allocation and sizing of EV charging stations (EVCSs). Chance constraints are used in the formulation to deal with the uncertainties associated with the demands, guaranteeing the fulfilment of the substation capacities within a given confidence level. The proposed model for the expansion planning considers the construction/reinforce of substations, EVCSs and circuits as well as the allocation of distributed generation units and capacitor banks along the planning horizon. The proposed MILP model guarantees optimality using classical optimization techniques. The efficiency and robustness of the model is verified using two test systems with 18-nodes and 54-nodes. Monte Carlo simulations were carried out to verify the compliance of the proposed chance constraint.
The increasing penetration of electric vehicles (EVs) in the transportation sector represents a new challenge for the expansion planning of electrical distribution systems (EDS) due to the corresponding increase of the energy demand. Therefore, methods to support the EDS considering the uncertainties associated with conventional and EV demands should be developed. This thesis presents a methodology to consider the EV integration into the EDS. A mixed-integer linear programming (MILP) model is proposed to solve the multi-stage expansion planning of EDS considering the allocation and sizing of EV charging stations (EVCSs). Chance constraints are used in the formulation to deal with the uncertainties associated with the demands, guaranteeing the fulfilment of the substation capacities within a given confidence level. The proposed model for the expansion planning considers the construction/reinforce of substations, EVCSs and circuits as well as the allocation of distributed generation units and capacitor banks along the planning horizon. The proposed MILP model guarantees optimality using classical optimization techniques. The efficiency and robustness of the model is verified using two test systems with 18-nodes and 54-nodes. Monte Carlo simulations were carried out to verify the compliance of the proposed chance constraint.
Descrição
Palavras-chave
Incertezas, Planejamento da expansão, Programação linear inteira-mista, Restrições probabilísticas, Sistemas de distribuição de energia elétrica, Veículos elétricos, Chance constraints, Electrical distribution systems, Electric vehicles, Expansion planning, Mixed-integer linear programming, Uncertainties