Reactive power management strategies in future smart grids

The reactive power management in distribution network with large penetration of distributed energy resources is an important task in future power systems. The control of reactive power allows the inclusion of more distributed recourses and a more efficient operation of distributed network. Currently, the reactive power is only controlled in large power plants and in high and very high voltage substations. In this paper, several reactive power control strategies considering a smart grids paradigm are proposed. In this context, the management of distributed energy resources and of the distribution network by an aggregator, namely Virtual Power Player (VPP), is proposed and implemented in a MAS simulation tool. The proposed methods have been computationally implemented and tested using a 32-bus distribution network with intensive use of distributed resources, mainly the distributed generation based on renewable resources. Results concerning the evaluation of the reactive power management algorithms are also presented and compared.

Estudo para a optimização dos sistemas de climatização com vista à obtenção de um edifício com baixas necessidades energéticas em climatização

A presente tese tem como principal objectivo abordar o tema da eficiência energética em edifícios, no que se refere aos sistemas de climatização. O desenvolvimento deste projecto realizou-se em torno dos consumos energéticos dos diferentes sistemas de climatização estudados (e por conseguinte da envolvente do edifício), focando o cumprimento dos requisitos térmico e energéticos das normas vigentes (RCCTE e RSECE) em Portugal, tendo como objectivo identificar os parâmetros com maior impacto e a relação tendencial entre as soluções construtivas e tecnológicas adoptadas, sempre com o horizonte de maximizar a eficiência energética e diminuir a dependência face à energia primária e consequentemente a emissão de gases que provocam o efeito de estufa. É âmbito desta tese comparar diferentes tipos de sistemas de climatização a nível energético e torná-los os mais eficientes possíveis, para que também se possam tornar monetariamente aliciantes e aumentar o rácio entre benefício/custo. Para tal, numa primeira fase foi feito um estudo térmico da envolvente do edifício, tendo sido utilizado um software de simulação energética de edifícios acreditado pela norma ASHRAE 140-2004 para se poder compreender como o edifício se comportava ao longo do ano, e introduzir algumas correcções na respectiva envolvente, para baixar as potências térmicas/eléctricas dos equipamentos do sistema de AVAC. De seguida foram estudados três sistemas possíveis de climatização para o edifício, de modo a identificar o mais eficiente numa base anual, bem como a possibilidade de combinar o uso de fontes de energia renováveis com o intuito de satisfazer ao máximo as necessidades térmicas do edifício e, ainda, de minimizar o consumo de energia de origem não renovável. Por fim, para avaliar as diferentes potencialidades de cada sistema de climatização estudado, fez-se o respectivo estudo à sua viabilidade económica. Nas considerações finais da presente tese é realizado um estudo aos benefícios que uma possível alteração da arquitectura do edifício pode trazer no aumento da iluminação natural do mesmo integrado com um controlo da iluminação artificial necessária para os diferentes espaços climatizados. Os resultados obtidos foram comparados entre si e corrigir a envolvente exterior reduz os consumos energéticos do edifício em cerca de 11%. As medidas correctivas propostas no sistema de climatização base originam uma redução energética igual a 43%. A nível ambiental, é possível a redução do número de emissões de CO2 em cerca de 72.1%.

Modelamento e simulação de um sistema inversor trifásico para injeção de energia na rede de distribuição a partir de fontes renováveis do tipo FV

Este trabalho baseia se na necessidade de aumentar as fontes renováveis de energia, reduzindo assim a dependência de fontes não renováveis, principalmente as poluentes como as de provenientes de combustíveis fosseis. A fonte de energia renovável explorada neste trabalho é a advinda de energia solar, com a utilização de painéis solares e métodos de extração para converter esta energia em energia elétrica e assim poder utilizar esta energia de forma eficiente. A energia produzida por painéis fotovoltaicos se apresenta em forma de corrente continua, tendo assim a necessidade do uso de conversores CC-CA, ou ditos inversores de tensão, para utilização da mesma, já que a maioria do equipamentos que utilizam energia elétrica são construídos em forma a serem abastecidos com energia elétrica em corrente alternada. Como este trabalho foca na injeção da energia produzida pelos painéis FV na rede de distribuição de baixa tensão, faz se necessário o uso de um PLL para garantir que o sistema inversor esteja em sincronismo com a rede de distribuição e possa garantir a entrega de energia ativa. Por fim mas não menos importante, é utilizado neste projeto técnicas de MPPT para garantir um maior aproveitamento da energia proveniente dos painéis FV, ajudando assim a melhorar a eficácia deste tipo de energia, sendo mais fiável e viável.

Estudo de uma bomba de calor de expansão direta assistida por energia solar para a preparação de AQS

Este estudo consiste na caracterização da eficiência energética de uma bomba de calor de expansão direta que utiliza a energia solar como fonte térmica. De uma forma geral, teve-se a obrigação de procurar cada vez mais recursos renováveis e neste sentido a bomba de calor de expansão direta tem um papel importante no aquecimento de águas quentes sanitárias (AQS). Como ponto de partida, foi realizada uma descrição detalhada sobre todos os equipamentos da bomba de calor e elaborado um desenho técnico que identifica todos os componentes. No laboratório (casa inteligente) realizaram-se vários ensaios a fim de interpretar com rigor os resultados obtidos do desempenho da bomba de calor (COP) e do fator médio de desempenho sazonal (SPF). No início, realizaram-se ensaios para determinar as perdas estáticas do sistema termodinâmico, de seguida foram elaborados ensaios segundo a norma EN 16147 e por fim, ensaios de acordo com o perfil de utilização de AQS definido. No estudo experimental do COP, obteve-se uma elevada eficiência energética com um valor médio de 4,12. O COP aumenta para valores médios de 5 quando a temperatura de água no termoacumulador desce para 35ºC. Verificou-se que durante o período diurno o COP aumenta aproximadamente de 10% relativamente ao período noturno. A potência elétrica é mais elevada (450W) quando a água no termoacumulador está perto da temperatura desejável (55ºC), originando um esforço maior da bomba de calor. No estudo experimental do SPF, verificou-se que nos ensaios segundo a norma EN16147 os valores obtidos variaram entre 1,39 e 1,50 (Classe “B”). No estudo realizado de acordo com o perfil de utilização de AQS definido pelo utilizador, o SPF é superior em 12% relativamente ao obtido segundo os ensaios realizados de acordo a norma EN16147. Verificou-se que o aumento da temperatura do ar exterior implica um aumento do SPF (cerca de 2% a 5%), enquanto a energia solar não influência nos resultados.

Avaliação de Impacto Ambiental, Valorização do Efluente e dos Resíduos Sólidos da Indústria Corticeira

A preocupação com o meio ambiente, nomeadamente na descarga de águas residuais, consumo de água excessivo e produção de resíduos industriais, está cada vez mais presente no quotidiano. Devido a estas problemáticas, efetuou-se a avaliação de impacte ambiental (AIA) do processo produtivo das rolhas de cortiça naturais, tratamento das águas de cozedura da cortiça (estudo da possível reutilização do efluente tratado) e valorização de subprodutos – resíduo sólido (raspa de cortiça), sendo estes os objetivos propostos para a realização da presente dissertação. Na AIA, efetuada no decorrer das fases da Análise do Ciclo de Vida (ACV), foram selecionadas 8 categorias de impacte – aquecimento global, acidificação, dessecação, toxicidade e ecotoxicidade, eutrofização, consumo de recursos não renováveis e oxidação foto-química. A água de cozedura caracterizou-se por uma elevada carga poluente, apresentando elevada concentração de cor, Carência Química de Oxigénio (CQO), taninos e lenhina e Sólidos Suspensos Totais (SST). O processo de tratamento proposto consistiu num pré-tratamento por ultrafiltração (UF), com membranas de 30.000 e 20.000 MWCO, seguido de adsorção por carvão ativado (comercial e produzido a partir de raspa de cortiça). No tratamento por UF, utilizando uma membrana de 30.000 MWCO, foram obtidas percentagens de remoção para a primeira amostra de água de cozedura de 74,8 % para a cor, 33,1 % para a CQO e para a segunda amostra de 85,2 % para a cor e 41,8 % para a CQO. Posteriormente, apenas para a segunda amostra de água de cozedura e com uma membrana de 20.000 MWCO, as percentagens de remoção obtidas foram superiores, de 93% para a cor, 68,9 % para a CQO, 88,4 % para taninos e lenhina e 43,0 % para azoto total. No tratamento por adsorção com carvão ativado estudou-se o tempo de equilíbrio do carvão ativado comercial e do carvão ativado produzido a partir de aparas de cortiça, seguindo-se o estudo das isotérmicas de adsorção, no qual foram analisados os parâmetros da cor e CQO para cada solução. Os ajustes dos modelos teóricos aos pontos experimentais demonstraram que ambos os modelos (Langmuir e Freundlich) poderiam ser considerados, uma vez que apresentaram ajustes idênticos. Relativamente ao tratamento de adsorção em contínuo do permeado, obtido por UF com membrana de 20.000 MWCO, constatou-se que ambos os carvões ativados (comercial e produzido) não ficaram saturados, tendo em consideração os tempos de saturação estimados pela capacidade máxima de adsorção (determinada para a isotérmica de Langmuir) e as representações gráficas dos valores experimentais obtidos para cada ensaio. No ensaio de adsorção com carvão ativado comercial verificou-se que o efluente tratado poderia ser descarregado no meio hídrico ou reutilizado no processo industrial (considerando os parâmetros analisados), uma vez que até aos 11 minutos de ensaio a concentração da solução à saída foi de 111,50 mg/L O2, para a CQO, e incolor, numa diluição de 1:20. Em relação à adsorção em contínuo com carvão ativado produzido verificou-se no ensaio 4 que o efluente resultante apresentou uma concentração de CQO de 134,5 mg/L O2 e cor não visível, numa diluição de 1:20, ao fim de 1h22 min de ensaio. Assim, concluiu-se que os valores obtidos são inferiores aos valores limite de emissão (VLE) presentes no Decreto-Lei n.º 236/98 de 1 de Agosto. O carvão ativado produzido apresentou elevada área superficial específica, com 870 m2/g, comparativamente ao carvão comercial que foi de 661 m2/g. O processo de extração da suberina a partir de raspa de cortiça isenta de extraíveis, efetuado através da metanólise alcalina, apresentou percentagens de extração superiores aos restantes métodos. No processo efetuado em scale-up, por hidrólise alcalina, obteve-se uma extração de 3,76 % de suberina. A aplicação da suberina no couro demonstrou que esta cera apresenta enormes potencialidades, uma vez que a sua aplicação confere ao couro um aspeto sedoso, com mais brilho e um efeito de “pull-up”.

Real-time energy resources scheduling considering intensive wind penetration

The use of distributed energy resources, based on natural intermittent power sources, like wind generation, in power systems imposes the development of new adequate operation management and control methodologies. A short-term Energy Resource Management (ERM) methodology performed in two phases is proposed in this paper. The first one addresses the day-ahead ERM scheduling and the second one deals with the five-minute ahead ERM scheduling. The ERM scheduling is a complex optimization problem due to the high quantity of variables and constraints. In this paper the main goal is to minimize the operation costs from the point of view of a virtual power player that manages the network and the existing resources. The optimization problem is solved by a deterministic mixedinteger non-linear programming approach. A case study considering a distribution network with 33 bus, 66 distributed generation, 32 loads with demand response contracts and 7 storage units and 1000 electric vehicles has been implemented in a simulator developed in the field of the presented work, in order to validate the proposed short-term ERM methodology considering the dynamic power system behavior.

Data mining techniques contributions to support electrical vehicle demand response

The introduction of Electric Vehicles (EVs) together with the implementation of smart grids will raise new challenges to power system operators. This paper proposes a demand response program for electric vehicle users which provides the network operator with another useful resource that consists in reducing vehicles charging necessities. This demand response program enables vehicle users to get some profit by agreeing to reduce their travel necessities and minimum battery level requirements on a given period. To support network operator actions, the amount of demand response usage can be estimated using data mining techniques applied to a database containing a large set of operation scenarios. The paper includes a case study based on simulated operation scenarios that consider different operation conditions, e.g. available renewable generation, and considering a diversity of distributed resources and electric vehicles with vehicle-to-grid capacity and demand response capacity in a 33 bus distribution network.

Advances in smart grids - benefits on sharing background experiences from Portugal, Central Europe and Brazil

This paper presents ELECON - Electricity Consumption Analysis to Promote Energy Efficiency Considering Demand Response and Non-technical Losses, an international research project that involves European and Brazilian partners. ELECON focuses on energy efficiency increasing through consumer´s active participation which is a key area for Europe and Brazil cooperation. The project aims at significantly contributing towards the successful implementation of smart grids, focussing on the use of new methods that allow the efficient use of distributed energy resources, namely distributed generation, storage and demand response. ELECON puts together researchers from seven European and Brazilian partners, with consolidated research background and evidencing complementary competences. ELECON involves institutions of 3 European countries (Portugal, Germany, and France) and 4 Brazilian institutions. The complementary background and experience of the European and Brazilian partners is of main relevance to ensure the capacities required to achieve the proposed goals. In fact, the European Union (EU) and Brazil have very different resources and approaches in what concerns this area. Having huge hydro and fossil resources, Brazil has not been putting emphasis on distributed renewable based electricity generation. On the contrary, EU has been doing huge investments in this area, taking into account environmental concerns and also the economic EU external dependence dictated by huge requirements of energy related products imports. Sharing these different backgrounds allows the project team to propose new methodologies able to efficiently address the new challenges of smart grids.

An optimal scheduling problem in distribution networks considering V2G

This paper addresses the problem of energy resource scheduling. An aggregator will manage all distributed resources connected to its distribution network, including distributed generation based on renewable energy resources, demand response, storage systems, and electrical gridable vehicles. The use of gridable vehicles will have a significant impact on power systems management, especially in distribution networks. Therefore, the inclusion of vehicles in the optimal scheduling problem will be very important in future network management. The proposed particle swarm optimization approach is compared with a reference methodology based on mixed integer non-linear programming, implemented in GAMS, to evaluate the effectiveness of the proposed methodology. The paper includes a case study that consider a 32 bus distribution network with 66 distributed generators, 32 loads and 50 electric vehicles.

Genetic algorithm methodology applied to intelligent house control

In recent years the use of several new resources in power systems, such as distributed generation, demand response and more recently electric vehicles, has significantly increased. Power systems aim at lowering operational costs, requiring an adequate energy resources management. In this context, load consumption management plays an important role, being necessary to use optimization strategies to adjust the consumption to the supply profile. These optimization strategies can be integrated in demand response programs. The control of the energy consumption of an intelligent house has the objective of optimizing the load consumption. This paper presents a genetic algorithm approach to manage the consumption of a residential house making use of a SCADA system developed by the authors. Consumption management is done reducing or curtailing loads to keep the power consumption in, or below, a specified energy consumption limit. This limit is determined according to the consumer strategy and taking into account the renewable based micro generation, energy price, supplier solicitations, and consumers’ preferences. The proposed approach is compared with a mixed integer non-linear approach.

Energy resources scheduling in competitive environment

The increasing use of distributed generation units based on renewable energy sources, the consideration of demand-side management as a distributed resource, and the operation in the scope of competitive electricity markets have caused important changes in the way that power systems are operated. The new distributed resources require an entity (player) capable to make them able to participate in electricity markets. This entity has been known as Virtual Power Player (VPP). VPPs need to consider all the business opportunities available to their resources, considering all the relevant players, the market and/or other VPPs to accomplish their goals. This paper presents a methodology that considers all these opportunities to minimize the operation costs of a VPP. The method is applied to a distribution network managed by four independent VPPs with intensive use of distributed resources.

ANN based support for distributed energy resources scheduling in smart grids

The future scenarios for operation of smart grids are likely to include a large diversity of players, of different types and sizes. With control and decision making being decentralized over the network, intelligence should also be decentralized so that every player is able to play in the market environment. In the new context, aggregator players, enabling medium, small, and even micro size players to act in a competitive environment, will be very relevant. Virtual Power Players (VPP) and single players must optimize their energy resource management in order to accomplish their goals. This is relatively easy to larger players, with financial means to have access to adequate decision support tools, to support decision making concerning their optimal resource schedule. However, the smaller players have difficulties in accessing this kind of tools. So, it is required that these smaller players can be offered alternative methods to support their decisions. This paper presents a methodology, based on Artificial Neural Networks (ANN), intended to support smaller players’ resource scheduling. The used methodology uses a training set that is built using the energy resource scheduling solutions obtained with a reference optimization methodology, a mixed-integer non-linear programming (MINLP) in this case. The trained network is able to achieve good schedule results requiring modest computational means.

Intelligent energy resources management in the context of smart grids

Smart grids are envisaged as infrastructures able to accommodate all centralized and distributed energy resources (DER), including intensive use of renewable and distributed generation (DG), storage, demand response (DR), and also electric vehicles (EV), from which plug-in vehicles, i.e. gridable vehicles, are especially relevant. Moreover, smart grids must accommodate a large number of diverse types or players in the context of a competitive business environment. Smart grids should also provide the required means to efficiently manage all these resources what is especially important in order to make the better possible use of renewable based power generation, namely to minimize wind curtailment. An integrated approach, considering all the available energy resources, including demand response and storage, is crucial to attain these goals. This paper proposes a methodology for energy resource management that considers several Virtual Power Players (VPPs) managing a network with high penetration of distributed generation, demand response, storage units and network reconfiguration. The resources are controlled through a flexible SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) system that can be accessed by the evolved entities (VPPs) under contracted use conditions. A case study evidences the advantages of the proposed methodology to support a Virtual Power Player (VPP) managing the energy resources that it can access in an incident situation.

Demand response programs definition supported by clustering and classification techniques

The growing importance and influence of new resources connected to the power systems has caused many changes in their operation. Environmental policies and several well know advantages have been made renewable based energy resources largely disseminated. These resources, including Distributed Generation (DG), are being connected to lower voltage levels where Demand Response (DR) must be considered too. These changes increase the complexity of the system operation due to both new operational constraints and amounts of data to be processed. Virtual Power Players (VPP) are entities able to manage these resources. Addressing these issues, this paper proposes a methodology to support VPP actions when these act as a Curtailment Service Provider (CSP) that provides DR capacity to a DR program declared by the Independent System Operator (ISO) or by the VPP itself. The amount of DR capacity that the CSP can assure is determined using data mining techniques applied to a database which is obtained for a large set of operation scenarios. The paper includes a case study based on 27,000 scenarios considering a diversity of distributed resources in a 33 bus distribution network.

Renewable-based generation integration in electricity markets with virtual power producers

The development of renewable energy sources and Distributed Generation (DG) of electricity is of main importance in the way towards a sustainable development. However, the management, in large scale, of these technologies is complicated because of the intermittency of primary resources (wind, sunshine, etc.) and small scale of some plants. The aggregation of DG plants gives place to a new concept: the Virtual Power Producer (VPP). VPPs can reinforce the importance of these generation technologies making them valuable in electricity markets. VPPs can ensure a secure, environmentally friendly generation and optimal management of heat, electricity and cold as well as optimal operation and maintenance of electrical equipment, including the sale of electricity in the energy market. For attaining these goals, there are important issues to deal with, such as reserve management strategies, strategies for bids formulation, the producers’ remuneration, and the producers’ characterization for coalition formation. This chapter presents the most important concepts related with renewable-based generation integration in electricity markets, using VPP paradigm. The presented case studies make use of two main computer applications:ViProd and MASCEM. ViProd simulates VPP operation, including the management of plants in operation. MASCEM is a multi-agent based electricity market simulator that supports the inclusion of VPPs in the players set.