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Gestão coordenada dos recursos de energia na presença de incerteza considerando veículos elétricos e flexibilidade da procura de energia em redes de distribuição

Processo: 18/08008-4
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de setembro de 2018 - 31 de agosto de 2022
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
Convênio/Acordo: Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT)
Pesquisador responsável:Rubén Augusto Romero Lázaro
Beneficiário:Rubén Augusto Romero Lázaro
Pesq. responsável no exterior: João André Pinto Soares
Instituição no exterior: Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP), Portugal
Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FEIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Ilha Solteira. Ilha Solteira , SP, Brasil
Pesquisadores associados:John Fredy Franco Baquero
Assunto(s):Otimização  Veículos elétricos  Incerteza 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Gestão de recursos de energia | incerteza | otimização | Veículos Elétricos | Otimização de Sistemas Elétricos

Resumo

Os recursos energéticos distribuídos (DER), como a geração distribuída renovável e os veículos elétricos (EVs), são de elevada importância para a sociedade, mas colocam desafios de integração na rede que precisam de ser eficazmente abordados. A geração eólica e solar fotovoltaica introduzem incertezas significativas, pois dependem das condições climatéricas. A penetração elevada de EVs na rede de distribuição irá contribuir para o aumento da incerteza. Assim, para poder integrar as energias renováveis e os EVs, a rede inteligente deve ser adotada com modelos e métodos capazes de lidar com a incerteza. Não sendo considerados poderá levar a resultados inesperados e a custos elevados de energia. As formulações existentes para a gestão ótima de recursos energéticos (ERM) não consideram completamente a incerteza. Na maioria dos casos a incerteza associada a EVs não e considerada. Abordagens adequadas irão permitir que os EVs suportem os desequilíbrios da rede em vez de serem uma nova ameaça. O CENERGETIC é um projeto proposto pelo Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP) em colaboração com a Universidade Estadual Paulista (Unesp), câmpus de Ilha Solteira, que se foca em fornecer um sistema de apoio a decisão eficaz para a gestão coordenada de um elevado número de DER. É importante salientar que a equipe já obteve resultados significativos para a ERM do dia seguinte, incluindo a coordenação ótima de EVs. O projeto irá contribuir para o avanço do estado da arte abordando o problema em diferentes horizontes temporais incluindo incerteza; propondo novos programas de flexibilidade e permitindo assim uma melhor utilização dos DER em ambiente competitivo. O CENERGETIC prevê a existência de vários players (retalhistas, agregadores, agregadores virtuais de produção) que partilham recursos comuns (rede elétrica), com papéis diversos e inter-relações mútuas geridas por relações contratuais. Os modelos da ERM incluirão as restrições do operador da rede de distribuição (DSO), a flexibilidade dos recursos e as fontes de incerteza (as renováveis, os EVs, a carga, os preços de mercado) em vários horizontes (dia seguinte, intra-diário e em tempo real). Para resolver a complexidade da ERM, serão criados, desenvolvidos e implementados métodos computacionais (meta-heurísticas e métodos exatos) para abordar o problema da formulação estocástica e resolver cenários mais realistas, ou seja, de grandes dimensões, considerando restrições não-lineares e com tempo de execução aceitável. Tal abordagem é crucial para a tomada de decisão em um curto horizonte temporal. Por fim, um sistema de apoio a decisão para a escolha adequada do método de otimização, dependendo da complexidade do problema, será desenvolvido com abordagens de aprendizagem. A adoção dos modelos propostos irá representar um passo significativo permitindo a coordenação adequada entre o DSO e os intervenientes envolvidos. O CENERGETIC irá antever as interdependências dos DERs e, por fim, obter uma operação ótima com elevada integração de DER, contribuindo para benefícios econômicos, ambientais e sociais. (AU)

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Publicações científicas (13)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
GUZMAN, CINDY PAOLA; ARIAS, NATALY BANOL; FRANCO, JOHN FREDY; RIDER, MARCOS J.; ROMERO, RUBEN. Enhanced Coordination Strategy for an Aggregator of Distributed Energy Resources Participating in the Day-Ahead Reserve Market. ENERGIES, v. 13, n. 8, . (18/23617-7, 17/02831-8, 15/21972-6, 18/08008-4)
SABILLON, CARLOS; FRANCO, JOHN F.; RIDER, MARCOS J.; ROMERO, RUBEN. Joint optimal operation of photovoltaic units and electric vehicles in residential networks with storage systems: A dynamic scheduling method. INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS, v. 103, p. 136-145, . (17/02831-8, 15/21972-6, 18/08008-4)
CORDERO BAUTISTA, LUIS GUSTAVO; SOARES, JOAO; FRANCO BAQUERO, JOHN FREDY; VALE, ZITA; IEEE. Probabilistic Algorithm based on 2m+1 Point Estimate Method Edgeworth considering Voltage Confidence Intervals for Optimal PV Generation. 2022 17TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PROBABILISTIC METHODS APPLIED TO POWER SYSTEMS (PMAPS), v. N/A, p. 6-pg., . (18/08008-4, 15/21972-6, 18/23617-7, 17/02831-8, 18/20990-9)
ZANDRAZAVI, SEYED FARHAD; TABARES, ALEJANDRA; FRANCO, JOHN FREDY; SHAFIE-KHAH, MIADREZA; SOARES, JOAO; VALE, ZITA; IEEE. A Two-stage Stochastic Model for Coordinated Operation of Natural Gas and Microgrid Networks. 2023 IEEE BELGRADE POWERTECH, v. N/A, p. 7-pg., . (15/21972-6, 22/03161-4, 18/08008-4)
ARIAS, NATALY BANOL; SABILLON, CARLOS; FRANCO, JOHN FREDY; QUIROS-TORTOS, JAIRO; RIDER, MARCOS J.. Hierarchical Optimization for User-Satisfaction-Driven Electric Vehicles Charging Coordination in Integrated MV/LV Networks. IEEE SYSTEMS JOURNAL, v. N/A, p. 12-pg., . (18/08008-4, 17/21752-1, 18/23617-7)
DE LIMA, TAYENNE DIAS; SOARES, JOAO; LEZAMA, FERNANDO; FRANCO, JOHN F.; VALE, ZITA. A Risk-Based Planning Approach for Sustainable Distribution Systems Considering EV Charging Stations and Carbon Taxes. IEEE TRANSACTIONS ON SUSTAINABLE ENERGY, v. 14, n. 4, p. 14-pg., . (15/21972-6, 22/03161-4, 18/08008-4)
VIDANALAGE, ISURU; SABILLON, CARLOS; VENKATESH, BALA; TORQUATO, RICARDO; FREITAS, WALMIR; IEEE. Scheduling of Merchant-Owned EV Charging at a Charging Facility with Multiple Chargers. 2018 IEEE ELECTRICAL POWER AND ENERGY CONFERENCE (EPEC), v. N/A, p. 6-pg., . (18/08008-4, 14/09538-6, 16/20157-0)
DE LIMA, TAYENNE DIAS; SOARES, JOAO; LEZAMA, FERNANDO; FRANCO, JOHN F.; VALE, ZITA; IEEE. Eco-friendly Planning of DG units and EV Charging Stations in Electrical Distribution Systems: A Multi-Objective Mixed Integer Linear Programming Model. 2022 17TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PROBABILISTIC METHODS APPLIED TO POWER SYSTEMS (PMAPS), v. N/A, p. 6-pg., . (18/20990-9, 15/21972-6, 17/02831-8, 18/23617-7, 18/08008-4)
MAHDAVI, MEISAM; KHEIRKHAH, ALI REZA; MACEDO, LEONARDO H.; ROMERO, RUBEN; IEEE. A Genetic Algorithm for Transmission Network Expansion Planning Considering Line Maintenance. 2020 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), v. N/A, p. 6-pg., . (18/08008-4, 18/20355-1, 15/21972-6, 16/12190-7)
ZANDRAZAVI, SEYED FARHAD; GUZMAN, CINDY PAOLA; TABARES POZOS, ALEJANDRA; QUIROS-TORTOS, JAIRO; FRANCO, JOHN FREDY. Stochastic multi-objective optimal energy management of grid-connected unbalanced microgrids with renewable energy generation and plug-in electric vehicles. ENERGY, v. 241, . (18/20990-9, 15/21972-6, 17/02831-8, 18/08008-4)
GUZMAN, CINDY P.; ARIAS, NATALY BANOL; FRANCO, JOHN FREDY; SOARES, JOAO; VALE, ZITA; ROMERO, RUBEN. Boosting the Usage of Green Energy for EV Charging in Smart Buildings Managed by an Aggregator Through a Novel Renewable Usage Index. IEEE ACCESS, v. 9, p. 105357-105368, . (17/02831-8, 18/23617-7, 18/08008-4)
DE LIMA, TAYENNE D.; FRANCO, JOHN F.; LEZAMA, FERNANDO; SOARES, JOAO. A Specialized Long-Term Distribution System Expansion Planning Method With the Integration of Distributed Energy Resources. IEEE ACCESS, v. 10, p. 16-pg., . (17/02831-8, 18/23617-7, 18/08008-4, 18/20990-9, 15/21972-6)
LEZAMA, FERNANDO; SOARES, JOAO; FAIA, RICARDO; VALE, ZITA; MACEDO, LEONARDO H.; ROMERO, RUBEN; ACM. Business Models for Flexibility of Electric Vehicles: Evolutionary Computation for a Successful Implementation. PROCEEDINGS OF THE 2019 GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE COMPANION (GECCCO'19 COMPANION), v. N/A, p. 6-pg., . (18/08008-4, 18/20355-1)

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