Programação da operação de um dia à frente de microrredes isoladas

Abstract

Resumo: Devido à crescente demanda por energia nas últimas décadas, o sistema elétrico de potência vem enfrentando desafios no que tange a geração de energia para atender a demanda de potência requisitada pela sociedade. Nesse sentido, as microrredes surgiram como uma alternativa viável, pois baseiam-se na utilização de recursos energéticos locais para contribuir com a geração de energia ao sistema elétrico (microrredes conectadas à rede) e fornecer eletricidade em áreas de difícil acesso (microrredes isoladas). Desta forma, este trabalho propõe uma metodologia para o planejamento energético de um dia à frente de microrredes isoladas que possuem ramos de curta extensão e são equipadas com fontes renováveis de energia, sistema de armazenamento e geração de backup. A metodologia proposta é baseada em fluxo de potência ótimo (FPO) e a microrrede em estudo é a existente na Ilha de Lençóis-MA. Os recursos renováveis disponíveis nesta microrrede são a energia solar fotovoltaica e energia eólica, que apresentam um comportamento intermitente e, portanto, têm seus custos de geração modelados por uma função densidade de probabilidade na formulação proposta de FPO. A microrrede conta também com geração à diesel, como fonte de backup, e um sistema de armazenamento constituído de um banco de baterias. Posto isto, a função objetivo do FPO incorpora além de um modelo estocástico para estimar os custos da energia solar fotovoltaica e eólica, os custos associados ao ciclo de vida do banco de baterias e os custos do consumo de combustível com a geração à diesel, de modo a tornar a função objetivo sensível às variações climáticas inerentes aos recursos intermitentes. A formulação proposta foi testada para diferentes cenários de geração solar fotovoltaica e eólica e os resultados obtidos mostraram que o o planejamento energético de um dia a frente em microrredes é sensível a variações das condições climáticas que caracterizam um cenário de geração. Além disto, os resultados foram discutidos com o que se espera da operação de microrredes isoladas. A evolução diferencial foi a técnica de otimização utilizada para resolver a formulação proposta e obter um custo mínimo de operação considerando o perfil de carga determinístico para a operação da microrrede em estudo. Palavras Chave: Modelo estocástico; Fluxo de potência ótimo; Planejamento de um dia à frente; Microrrede isolada; Evolução diferencial.

Abstract: Due to the growing demand for energy in the last decades, the electric power system has been facing challenges to supply the power consumed by population. In this sense, isolated microgrids have emerged as a viable alternative based on the use of local energy resources to feed hard to reach areas. In this context, this paper develops a day-ahead planning based on optimal power flow for isolated microgrids which are equipped with storage system, backup generation and renewable resources. The renewable resources available in the studied microgrid are the photovoltaic solar and wind energies, which present an intermittent behavior, and so it is modeled by a probability density function in the proposed OPF formulation. The storage system represents approximately fiftytwo percent of the total microgrid investment. Considering that, the objective function of the OPF incorporates the costs associated to the life cycle of the storage system and the fuel consumption with the backup generation, as well as, a stochastic model to estimate the costs of the generated active power of photovoltaic solar and wind generation plants. . The proposed formulation was developed for differents wind and photovoltaic generation scenarios and and related to what is expected from an isolated microgrid operation. The Differential Evolution algorithm was used to solve the proposed formulation and to obtain a minimum cost of generation considering the load profile of a typical microgrid operation day. Keywords: Stochastic Model; Optimal Power Flow; Day-Ahead Planning; Isolated Microgrid; Differential Evolution.