Intelligent power system

Artificial intelligence techniques are being widely used to face the new reality and to provide solutions that can make power systems undergo all the changes while assuring high quality power. In this way, the agents that act in the power industry are gaining access to a generation of more intelligent applications, making use of a wide set of AI techniques. Knowledge-based systems and decision-support systems have been applied in the power and energy industry. This article is intended to offer an updated overview of the application of artificial intelligence in power systems. This article paper is organized in a way so that readers can easily understand the problems and the adequacy of the proposed solutions. Because of space constraints, this approach can be neither complete nor sufficiently deep to satisfy all readers’ needs. As this is amultidisciplinary area, able to attract both software and computer engineering and power system people, this article tries to give an insight into themost important concepts involved in these applications. Complementary material can be found in the reference list, providing deeper and more specific approaches.

Demand response in future power systems management – a conceptual framework and simulation tool

Mestrado em Engenharia Electrotécnica – Sistemas Eléctricos de Energia

Neural networks for condition monitoring of wind turbines gearbox

Wind energy is considered a hope in future as a clean and sustainable energy, as can be seen by the growing number of wind farms installed all over the world. With the huge proliferation of wind farms, as an alternative to the traditional fossil power generation, the economic issues dictate the necessity of monitoring systems to optimize the availability and profits. The relatively high cost of operation and maintenance associated to wind power is a major issue. Wind turbines are most of the time located in remote areas or offshore and these factors increase the referred operation and maintenance costs. Good maintenance strategies are needed to increase the health management of wind turbines. The objective of this paper is to show the application of neural networks to analyze all the wind turbine information to identify possible future failures, based on previous information of the turbine.

Real-Time Simulation of Real-Time Pricing Demand Response to Meet Wind Variations

Recent changes of paradigm in power systems opened the opportunity to the active participation of new players. The small and medium players gain new opportunities while participating in demand response programs. This paper explores the optimal resources scheduling in two distinct levels. First, the network operator facing large wind power variations makes use of real time pricing to induce consumers to meet wind power variations. Then, at the consumer level, each load is managed according to the consumer preferences. The two-level resources schedule has been implemented in a real-time simulation platform, which uses hardware for consumer’ loads control. The illustrative example includes a situation of large lack of wind power and focuses on a consumer with 18 loads.

Influência dos Ciclos Térmicos na Soldadura do Aço GRAU 91- SA213 T91 / SA 335 P91

A indústria metalomecânica nacional possui uma larga tradição no fabrico de equipamentos de elevada qualidade nas mais diversas vertentes. Seja em moldes, colunas de geradores de energia eólica, torres de telecomunicações, equipamento para a agropecuária, básculas de camiões ou simplesmente em silos, a indústria metalomecânica portuguesa é reconhecida internacionalmente pela sua competitividade e qualidade. Sectores como o da maquinagem, estampagem e soldadura mantêm viva a economia nacional, exportando produtos e serviços de engenharia que são largamente reconhecidos pelas empresas estrangeiras, tanto na Europa como em África e na América. O sector da construção soldada teve sempre uma forte tradição no nosso país, conhecendo um novo impulso com o fabrico de estruturas metálicas para geradores de energia eólica e torres de telecomunicações. Atualmente esta indústria mantém viva a sua atividade devido a um forte ’know-how’ nesta matéria e a uma qualidade invejável. Apesar do forte ‘know-how’ já existente, esta indústria está constantemente a ser solicitada para novos desafios, passando pela necessidade da aplicação de novos materiais os quais trazem sempre requisitos específicos aos processos, necessitando ser estudados com pormenor. Este estudo baseia-se na necessidade de uma empresa industrial portuguesa precisar de realizar equipamentos em construção soldada com base em aço do tipo Cr-Mo, grau 91, cuja soldadura é tradicionalmente bastante complicada. A realização dos adequados tratamentos ao material, quer antes, quer depois da soldadura, são a garantia de que a qualidade final do produto atinge os níveis exigidos pelos clientes. Assim, o presente estudo, com uma forte componente experimental, permitiu determinar com sucesso quais as melhores condições para o ciclo térmico na soldadura que podem ser aplicadas a esta liga, para que os resultados obtidos possam exibir a qualidade desejada.

Study of distribution network demand response events in the Portuguese system

In competitive electricity markets with deep concerns for the efficiency level, demand response programs gain considerable significance. As demand response levels have decreased after the introduction of competition in the power industry, new approaches are required to take full advantage of demand response opportunities. Grid operators and utilities are taking new initiatives, recognizing the value of demand response for grid reliability and for the enhancement of organized spot markets’ efficiency. This paper proposes a methodology for the selection of the consumers that participate in an event, which is the responsibility of the Portuguese transmission network operator. The proposed method is intended to be applied in the interruptibility service implemented in Portugal, in convergence with Spain, in the context of the Iberian electricity market. This method is based on the calculation of locational marginal prices (LMP) which are used to support the decision concerning the consumers to be schedule for participation. The proposed method has been computationally implemented and its application is illustrated in this paper using a 937 bus distribution network with more than 20,000 consumers.

Distributed generation producers' reserve management

Sustainable development concerns are being addressed with increasing attention, in general, and in the scope of power industry, in particular. The use of distributed generation (DG), mainly based on renewable sources, has been seen as an interesting approach to this problem. However, the increasing of DG in power systems raises some complex technical and economic issues. This paper presents ViProd, a simulation tool that allows modeling and simulating DG operation and participation in electricity markets. This paper mainly focuses on the operation of Virtual Power Producers (VPP) which are producers’ aggregations, being these producers mainly of DG type. The paper presents several reserve management strategies implemented in the scope of ViProd and the results of a case study, based on real data.

MASCEM: electricity markets simulation with strategic agents

Electricity markets are complex environments, involving numerous entities trying to obtain the best advantages and profits while limited by power-network characteristics and constraints.1 The restructuring and consequent deregulation of electricity markets introduced a new economic dimension to the power industry. Some observers have criticized the restructuring process, however, because it has failed to improve market efficiency and has complicated the assurance of reliability and fairness of operations. To study and understand this type of market, we developed the Multiagent Simulator of Competitive Electricity Markets (MASCEM) platform based on multiagent simulation. The MASCEM multiagent model includes players with strategies for bid definition, acting in forward, day-ahead, and balancing markets and considering both simple and complex bids. Our goal with MASCEM was to simulate as many market models and player types as possible. This approach makes MASCEM both a short- and mediumterm simulation as well as a tool to support long-term decisions, such as those taken by regulators. This article proposes a new methodology integrated in MASCEM for bid definition in electricity markets. This methodology uses reinforcement learning algorithms to let players perceive changes in the environment, thus helping them react to the dynamic environment and adapt their bids accordingly.

Demand response in electrical energy supply: an optimal real time pricing approach

In competitive electricity markets with deep concerns for the efficiency level, demand response programs gain considerable significance. As demand response levels have decreased after the introduction of competition in the power industry, new approaches are required to take full advantage of demand response opportunities. This paper presents DemSi, a demand response simulator that allows studying demand response actions and schemes in distribution networks. It undertakes the technical validation of the solution using realistic network simulation based on PSCAD. The use of DemSi by a retailer in a situation of energy shortage, is presented. Load reduction is obtained using a consumer based price elasticity approach supported by real time pricing. Non-linear programming is used to maximize the retailer’s profit, determining the optimal solution for each envisaged load reduction. The solution determines the price variations considering two different approaches, price variations determined for each individual consumer or for each consumer type, allowing to prove that the approach used does not significantly influence the retailer’s profit. The paper presents a case study in a 33 bus distribution network with 5 distinct consumer types. The obtained results and conclusions show the adequacy of the used methodology and its importance for supporting retailers’ decision making.

Previsão de vento baseado em técnicas de Data Mining

Mestrado em Engenharia Electrotécnica – Sistemas Eléctricos de Energia

Estudo técnico relativo à instalação de micro eólicas em edifícios urbanos para microprodução de energia eléctrica

O Planeta Terra tem vindo a ser fustigado pelas alterações climáticas resultado da poluição ambiental provocada pelo Homem. Com o objectivo de minimizar estes efeitos deletérios, os países mais desenvolvidos estabeleceram compromissos relativamente às emissões de gases com efeito de estufa, tendo por base o Protocolo de Kyoto. A iniciativa «Renováveis na Hora» é uma das medidas previstas no plano para a política de energia e alterações climáticas, apresentado em Fevereiro de 2008, pelo Ministério da Economia e da Inovação Português. Actualmente, em Portugal, existe um mercado emergente para a microgeração, que se rege segundo a legislação aplicada recentemente, que estabelece o novo regime jurídico aplicável à produção de energia por intermédio de unidades de microprodução. Esta iniciativa levará à criação de um novo paradigma de exploração e utilização de energia. Deste modo, é fundamental avançar com alguns alertas das condições de exploração. A energia eólica é umas das fontes renováveis em que o rendimento de conversão pode atingir valores interessantes (poderá ser superior a 50%) e em determinadas regiões o seu potencial é bastante bom, nomeadamente em zonas litorais e em zonas montanhosas. Em ambiente urbano é impraticável a instalação de grandes torres eólicas, mas a micro produção baseada em pequenas turbinas eólicas é perfeitamente possível e desejável. O propósito deste trabalho é realizar um estudo de cariz técnico acerca da instalação de um mini parque eólico num edifício urbano, tendo em conta todas as condicionantes (velocidade do vento, obstáculos na zona, altura de montagem, inter-distância entre aerogeradores). Foi realizado um software que irá auxiliar a escolha dos aerogeradores e inversores para o tipo de local onde vai ser instalado o parque eólico.

Desenvolvimento de uma metodologia baseada em redes neuronais para o cálculo da energia produzida por aerogeradores

O uso da energia eólica para a produção de eletricidade apresenta na última década um crescimento apreciável. Monitorizar o desempenho dos aerogeradores torna-se um processo incontornável, quer por motivos financeiros, quer por questões operacionais. Os investimentos despendidos na construção de parques eólicos são muito consideráveis, pelo que é essencial a análise constante dos aspetos preponderantes no retorno do investimento. A maximização da energia produzida por cada aerogerador é o objetivo principal da monitorização dos parques eólicos. Os sistemas Supervisory Control and Data Acquisition (SCADAs) instalados nos parques eólicos permitem uma supervisão em tempo real relativamente ao estado e funcionamento dos aerogeradores, adquirindo uma elevada importância na avaliação dos rendimentos energéticos e anomalias de funcionamento, garantido desta forma melhorias de produtividade. O objetivo deste trabalho é estimar a energia produzida pelos aerogeradores quando ocorrem falhas de comunicação com o seu contador interno ou avaria do mesmo. A ocorrência destas situações não permite a monitorização da energia produzida durante esse período. Foram analisados dados operacionais dos aerogeradores relativos a um parque eólico localizado na zona Norte de Portugal, sendo usados os dados recolhidos pelo sistema SCADA sobre a forma de médias de 10 min referentes ao período de janeiro de 2011 a agosto 2011. O desempenho da rede neuronal depende da qualidade e quantidade do conjunto de dados usados para o treino da rede. Os dados usados devem representar de forma fiel o estado que se pretende para o equipamento. Para a obtenção do objetivo proposto foi fundamental a identificação das grandezas disponíveis a utilizar no método de cálculo da energia produzida. Os resultados obtidos com aplicação das redes neuronais no método de cálculo da energia produzida por aerogeradores demonstram que independentemente do período de indisponibilidade da informação referente à energia produzida é possível estimar o valor da mesma.

Escalonamento de geradores térmicos com integração de produção eólica: uma abordagem baseada em programação inteira mista

A alta e crescente participação da energia eólica na matriz da produção traz grandes desafios aos operadores do sistema na gestão da rede e planeamento da produção. A incerteza associada à produção eólica condiciona os processos de escalonamento e despacho económico dos geradores térmicos, uma vez que a produção eólica efetiva pode ser muito diferente da produção prevista. O presente trabalho propõe duas metodologias de otimização do escalonamento de geradores térmicos baseadas em Programação Inteira Mista. Pretende-se encontrar soluções de escalonamento que minimizem as influências negativas da integração de energia eólica no sistema elétrico. Inicialmente o problema de escalonamento de geradores é formulado sem considerar a integração da energia eólica. Posteriormente foi considerada a penetração da energia eólica no sistema elétrico. No primeiro modelo proposto, o problema é formulado como um problema de otimização estocástico. Nesta formulação todos os cenários de produção eólica são levados em consideração no processo de otimização. No segundo modelo, o problema é formulado como um problema de otimização determinística. Nesta formulação, o escalonamento é feito para cada cenário de produção eólica e no fim determina-se a melhor solução por meio de indicadores de avaliação. Foram feitas simulações para diferentes níveis de reserva girante e os resultados obtidos mostraram que a alta participação da energia eólica na matriz da produção põe em causa a segurança e garantia de produção devido às características volátil e intermitente da produção eólica e para manter os mesmos níveis de segurança é preciso dispor no sistema de capacidade reserva girante suficiente capaz de compensar os erros de previsão.

Deteção de avarias na caixa de engrenagens de aerogeradores

Ao longo dos últimos anos tem-se assistido a um forte desenvolvimento e crescimento do número de parques eólicos instalados no mundo, o que leva a que seja necessário o incremento de ferramentas que permitam aperfeiçoar os sistemas de monitorização e controlo atualmente existentes. Por outro lado, não se deve deixar de ter em conta os custos elevados de operação e manutenção dos sistemas eólicos bem como o facto de os aerogeradores estarem localizadas em locais remotos ou offshore, o que faz aumentar os custos associados à sua exploração. A dissertação nasce da intenção clara do mercado em apostar na supervisão e previsão de avarias graves, de forma a minimizar os encargos subjacentes. Este trabalho de dissertação visa a utilização de redes neuronais para criar uma ferramenta informática de previsão de avarias em caixas de engrenagens em aerogeradores. As redes neuronais são ferramentas informáticas ideais para trabalhar com muita informação, sendo que a sua aplicação depende da qualidade e quantidade dos dados. Para tal irá ser efetuado um estudo em um parque eólico, no qual se analisará as principais avarias detetadas bem como as grandezas que deverão integrar a construção desta rede neuronal. Assim sendo, a informação relativa às diversas máquinas existentes num parque, é de enorme importância para a definição e otimização da rede neuronal a construir. Os resultados obtidos neste trabalho com a aplicação de redes neuronais para a previsão de avarias em caixas de engrenagens do parque eólico de estudo, provam que é possível realizar uma deteção da avaria bem como uma constatação de que a reparação possa ter sido bem efetuada ou mal sucedida, podendo assim ser ajustados os programas de manutenção a efetuar e uma verificação das ações de reparação para sua validação.

Desenvolvimento de apoio à decisão operacional – previsão de curto prazo de geração distribuída de tecnologia eólica ligada à RND

No contexto da penetração de energias renováveis no sistema elétrico, Portugal ocupa uma posição de destaque a nível mundial, muito devido à produção de eólica. Com um sistema elétrico com forte presença de fontes de energia renováveis, novos desafios surgem, nomeadamente no caso da energia eólica pela sua imprevisibilidade e volatilidade. O recurso eólico embora seja ilimitado não é armazenável, surgindo assim a necessidade da procura de modelos de previsão de produção de energia elétrica dos parques eólicos de modo a permitir uma boa gestão do sistema. Nesta dissertação apresentam-se as contribuições resultantes de um trabalho de pesquisa e investigação sobre modelos de previsão da potência elétrica com base em valores de previsões meteorológicas, nomeadamente, valores previstos da intensidade e direção do vento. Consideraram-se dois tipos de modelos: paramétricos e não paramétricos. Os primeiros são funções polinomiais de vários graus e a função sigmoide, os segundos são redes neuronais artificiais. Para a estimação dos modelos e respetiva validação, são usados dados recolhidos ao longo de dois anos e três meses no parque eólico do Pico Alto de potência instalada de 6 MW. De forma a otimizar os resultados da previsão, consideram-se diferentes classes de perfis de produção, definidas com base em quatro e oito direções do vento, e ajustam-se os modelos propostos em cada uma das classes. São apresentados e discutidos resultados de uma análise comparativa do desempenho dos diferentes modelos propostos para a previsão da potência.