Intelligent management of end consumers loads including electric vehicles through a SCADA system

The large penetration of intermittent resources, such as solar and wind generation, involves the use of storage systems in order to improve power system operation. Electric Vehicles (EVs) with gridable capability (V2G) can operate as a means for storing energy. This paper proposes an algorithm to be included in a SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) system, which performs an intelligent management of three types of consumers: domestic, commercial and industrial, that includes the joint management of loads and the charge/discharge of EVs batteries. The proposed methodology has been implemented in a SCADA system developed by the authors of this paper – the SCADA House Intelligent Management (SHIM). Any event in the system, such as a Demand Response (DR) event, triggers the use of an optimization algorithm that performs the optimal energy resources scheduling (including loads and EVs), taking into account the priorities of each load defined by the installation users. A case study considering a specific consumer with several loads and EVs is presented in this paper.

Electric vehicles in urban areas: test cases using a scenario simulator

Electric vehicles introduction will affect cities environment and urban mobility policies. Network system operators will have to consider the electric vehicles in planning and operation activities due to electric vehicles’ dependency on the electricity grid. The present paper presents test cases using an Electric Vehicle Scenario Simulator (EVeSSi) being developed by the authors. The test cases include two scenarios considering a 33 bus network with up to 2000 electric vehicles in the urban area. The scenarios consider a penetration of 10% of electric vehicles (200 of 2000), 30% (600) and 100% (2000). The first scenario will evaluate network impacts and the second scenario will evaluate CO2 emissions and fuel consumption.

Intelligent electric vehicle heuristic for energy resource management using simulated annealing

The smart grid concept appears as a suitable solution to guarantee the power system operation in the new electricity paradigm with electricity markets and integration of large amounts of Distributed Energy Resources (DERs). Virtual Power Player (VPP) will have a significant importance in the management of a smart grid. In the context of this new paradigm, Electric Vehicles (EVs) rise as a good available resource to be used as a DER by a VPP. This paper presents the application of the Simulated Annealing (SA) technique to solve the Energy Resource Management (ERM) of a VPP. It is also presented a new heuristic approach to intelligently handle the charge and discharge of the EVs. This heuristic process is incorporated in the SA technique, in order to improve the results of the ERM. The case study shows the results of the ERM for a 33-bus distribution network with three different EVs penetration levels, i. e., with 1000, 2000 and 3000 EVs. The results of the proposed adaptation of the SA technique are compared with a previous SA version and a deterministic technique.

Comparative study about heating systems for pultrusion process

Different heating systems have been used in pultrusion, where the most widely used heaters are planar resistances. The primary objective of this study was to develop an improved heating system and compare its performance with that of a system with planar resistances. In this study, thermography was used to better understand the temperature profile along the die. Finite element analysis was performed to determine the amount of energy consumed by the heating systems. Improvements were made to the die to test the new heating system, and it was found that the new system reduced the setup time and energy consumption by approximately 57%.

Support System for Rational Use of Electric Energy

This paper presents the system developed to promote the rational use of electric energy among consumers and, thus, increase the energy efficiency. The goal is to provide energy consumers with an application that displays the energy consumption/production profiles, sets up consuming ceilings, defines automatic alerts and alarms, compares anonymously consumers with identical energy usage profiles by region and predicts, in the case of non-residential installations, the expected consumption/production values. The resulting distributed system is organized in two main blocks: front-end and back-end. The front-end includes user interface applications for Android mobile devices and Web browsers. The back-end provides data storage and processing functionalities and is installed in a cloud computing platform - the Google App Engine - which provides a standard Web service interface. This option ensures interoperability, scalability and robustness to the system.

Day-ahead Resource Scheduling Including Demand Response for Electric Vehicles

The energy resource scheduling is becoming increasingly important, as the use of distributed resources is intensified and massive gridable vehicle (V2G) use is envisaged. This paper presents a methodology for day-ahead energy resource scheduling for smart grids considering the intensive use of distributed generation and V2G. The main focus is the comparison of different EV management approaches in the day-ahead energy resources management, namely uncontrolled charging, smart charging, V2G and Demand Response (DR) programs i n the V2G approach. Three different DR programs are designed and tested (trip reduce, shifting reduce and reduce+shifting). Othe r important contribution of the paper is the comparison between deterministic and computational intelligence techniques to reduce the execution time. The proposed scheduling is solved with a modified particle swarm optimization. Mixed integer non-linear programming is also used for comparison purposes. Full ac power flow calculation is included to allow taking into account the network constraints. A case study with a 33-bus distribution network and 2000 V2G resources is used to illustrate the performance of the proposed method.

Evaluation of the Electric Vehicle Impact in the Power Demand Curve in a Smart Grid Environment

Smart grids with an intensive penetration of distributed energy resources will play an important role in future power system scenarios. The intermittent nature of renewable energy sources brings new challenges, requiring an efficient management of those sources. Additional storage resources can be beneficially used to address this problem; the massive use of electric vehicles, particularly of vehicle-to-grid (usually referred as gridable vehicles or V2G), becomes a very relevant issue. This paper addresses the impact of Electric Vehicles (EVs) in system operation costs and in power demand curve for a distribution network with large penetration of Distributed Generation (DG) units. An efficient management methodology for EVs charging and discharging is proposed, considering a multi-objective optimization problem. The main goals of the proposed methodology are: to minimize the system operation costs and to minimize the difference between the minimum and maximum system demand (leveling the power demand curve). The proposed methodology perform the day-ahead scheduling of distributed energy resources in a distribution network with high penetration of DG and a large number of electric vehicles. It is used a 32-bus distribution network in the case study section considering different scenarios of EVs penetration to analyze their impact in the network and in the other energy resources management.

Dynamic load management in a smart home to participate in demand response events

In future power systems, in the smart grid and microgrids operation paradigms, consumers can be seen as an energy resource with decentralized and autonomous decisions in the energy management. It is expected that each consumer will manage not only the loads, but also small generation units, heating systems, storage systems, and electric vehicles. Each consumer can participate in different demand response events promoted by system operators or aggregation entities. This paper proposes an innovative method to manage the appliances on a house during a demand response event. The main contribution of this work is to include time constraints in resources management, and the context evaluation in order to ensure the required comfort levels. The dynamic resources management methodology allows a better resources’ management in a demand response event, mainly the ones of long duration, by changing the priorities of loads during the event. A case study with two scenarios is presented considering a demand response with 30 min duration, and another with 240 min (4 h). In both simulations, the demand response event proposes the power consumption reduction during the event. A total of 18 loads are used, including real and virtual ones, controlled by the presented house management system.

Estudo comparativo entre o sistema convencional de arrefecimento e o arrefecedor evaporativo para os edifícios industriais portugueses

Em Portugal existem muitos espaços comerciais e industriais em que as necessidades térmicas de arrefecimento são muito superiores às necessidades de aquecimento devido aos ganhos internos que advêm da existência de equipamentos e da iluminação dos edifícios, assim como, da presença das pessoas. A instalação de sistemas convencionais de ar condicionado para espaços comerciais e industriais de grande dimensão está geralmente associada ao transporte de grandes caudais de ar, e consequentemente, a elevados consumos de energia primária, e também, elevados custos de investimento, de manutenção e de operação. O arrefecedor evaporativo é uma solução de climatização com elevada eficiência energética, cujo princípio de funcionamento promove a redução do consumo de energia primária nos edifícios. A metodologia utilizada baseou-se na criação de uma ferramenta informática de simulação do funcionamento de um protótipo de um arrefecedor evaporativo. Foi efetuada a modelação matemática das variáveis dinâmicas envolvidas, dos processos de transferência de calor e de massa, assim como dos balanços de energia que ocorrem no arrefecedor evaporativo. A ferramenta informática desenvolvida permite o dimensionamento do protótipo do arrefecedor evaporativo, sendo determinadas as caraterísticas técnicas (potência térmica, caudal, eficiência energética, consumo energético e consumo e água) de acordo com o tipo de edifício e com as condições climatéricas do ar exterior. Foram selecionados três dimensionamentos de arrefecedores evaporativos, representativos de condições reais de uma gama baixa, média e elevada de caudais de ar. Os resultados obtidos nas simulações mostram que a potência de arrefecimento (5,6 kW, 16,0 kW e 32,8 kW) e o consumo de água (8 l/h, 23,9 l/h e 48,96 l/h) aumentam com o caudal de ar do arrefecedor, 5.000 m3/h, 15.000 m3/h e 30.000 m3/h, respetivamente. A eficácia de permuta destes arrefecedores evaporativos, foi de 69%, 66% e 67%, respetivamente. Verificou-se que a alteração de zona climática de V1 para V2 implicou um aumento de 39% na potência de arrefecimento e de 20% no consumo de água, e que, a alteração de zona climática de V2 para V3 implicou um aumento de 39% na potência de arrefecimento e de 39% no consumo de água. O arrefecedor evaporativo apresenta valores de consumo de energia elétrica entre 40% a 80% inferiores aos dos sistemas de arrefecimento convencionais, sendo este efeito mais intenso quando a zona climática de verão se torna mais severa.

A Data Mining Framework for Electric Load Profiling

This paper consists in the characterization of medium voltage (MV) electric power consumers based on a data clustering approach. It is intended to identify typical load profiles by selecting the best partition of a power consumption database among a pool of data partitions produced by several clustering algorithms. The best partition is selected using several cluster validity indices. These methods are intended to be used in a smart grid environment to extract useful knowledge about customers’ behavior. The data-mining-based methodology presented throughout the paper consists in several steps, namely the pre-processing data phase, clustering algorithms application and the evaluation of the quality of the partitions. To validate our approach, a case study with a real database of 1.022 MV consumers was used.

Real-Time Tariffs for Electric Vehicles in Wind Power based Power Systems

The use of Electric Vehicles (EVs) will change significantly the planning and management of power systems in a near future. This paper proposes a real-time tariff strategy for the charge process of the EVs. The main objective is to evaluate the influence of real-time tariffs in the EVs owners’ behaviour and also the impact in load diagram. The paper proposes the energy price variation according to the relation between wind generation and power consumption. The proposed strategy was tested in two different days in the Danish power system. January 31st and August 13th 2013 were selected because of the high quantities of wind generation. The main goal is to evaluate the changes in the EVs charging diagram with the energy price preventing wind curtailment.

Energy Resource Management under the Influence of the Weekend Transition Considering an Intensive use of Electric Vehicles

Energy resource scheduling is becoming increasingly important, as the use of distributed resources is intensified and of massive electric vehicle is envisaged. The present paper proposes a methodology for day-ahead energy resource scheduling for smart grids considering the intensive use of distributed generation and Vehicle-to-Grid (V2G). This method considers that the energy resources are managed by a Virtual Power Player (VPP) which established contracts with their owners. It takes into account these contracts, the users' requirements subjected to the VPP, and several discharge price steps. The full AC power flow calculation included in the model takes into account network constraints. The influence of the successive day requirements on the day-ahead optimal solution is discussed and considered in the proposed model. A case study with a 33-bus distribution network and V2G is used to illustrate the good performance of the proposed method.

Influência das energias renováveis na certificação energética de uma habitação de acordo com o regulamento do desempenho energético dos edifícios de habitação

A presente dissertação tem como objetivo principal o estudo da importância que os sistemas de energias renováveis têm na obtenção da classe de eficiência energética em edifícios de habitação. Analisou-se assim, qual dos sistemas apresentados na legislação é mais vantajoso na relação entre a classe energética e o investimento necessário a efetuar. Como caso de estudo, utilizou-se um edifício de habitação em fase de projeto situada em ambiente urbano, a uma distância muito curta da costa marítima, no distrito do Porto. A primeira etapa da dissertação passou pela caracterização do edifício, determinando as suas necessidades nominais anuais de energia para aquecimento, para arrefecimento, para preparação de águas quentes sanitárias e por fim, as necessidades nominais de energia primária. Com isto, obteve-se a classe de eficiência energética da habitação sem a utilização de qualquer tipo de sistema de aproveitamento de energia renovável. Após esta obtenção, verificou-se que o edifício em análise já possuía uma classe muito eficiente, classe A, superior à classe mínima exigida pelo regulamento, B-. A desvantagem do edifício já possuir esta classe é que a implementação de sistemas de energia não iriam alterar drasticamente a classe, e por isso, não se iria conseguir retirar uma dedução correta de qual o melhor para promover a eficiência energética. De seguida, procedeu-se ao estudo dos sistemas de energia renovável, apresentando sistemas adequados para a habitação e calculando-se as novas classes de eficiência energética, com a utilização de cada sistema. Consecutivamente, começou-se a retirar ilações dos sistemas mais eficientes, ou seja, os sistemas que tem como função aquecer a moradia ou a função de preparar águas quentes sanitárias, pois, iriam mitigar necessidades nominais de energia, enquanto os sistemas de produção de energia elétrica apenas iriam contribuir para uma melhoria energética. Outra desvantagem verificada foi que, devido ao local onde a habitação se situa, não seria possível efetuar uma análise a todos os sistemas de aproveitamento de energia renovável. iv Por fim, efetuou-se uma análise dos investimentos necessários para a implementação dos sistemas de energias renováveis face às diminuições percentuais do rácio de eficiência energética. Posto isto, obteve-se os melhores sistemas a implementar na moradia, no ponto de vista de melhorar a classe de eficiência energética, seria uma caldeira a pellets com função de aquecimento e produção de águas quentes sanitárias, enquanto que, do ponto de vista financeiro obteve-se o sistema de aquecimento e produção de águas quentes sanitárias através de um recuperador de calor a lenha, que em ambos os casos a classe de eficiência energética passou de A para A+.

Estudo de viabilidade técnico-económica da instalação de caldeiras a biomassa para o aquecimento central do ISEP

Neste projeto pretende-se utilizar uma fonte energética renovável (nomeadamente a biomassa), no âmbito da produção de água quente para aquecimento central das instalações do Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP). O objetivo principal remete para a avaliação técnico-económica da substituição das quinze caldeiras existentes, alimentadas a gás natural, por seis caldeiras alimentadas a biomassa, nomeadamente a pellets. Desta forma, permite-se apostar na biomassa como uma alternativa para reduzir a dependência dos combustíveis fósseis. Neste trabalho apresenta-se uma comparação realista do sistema de aquecimento existente face ao novo a implementar, alimentado por um combustível renovável utilizando caldeiras a pellets de 85% de rendimento. Para realizar esta comparação, usou-se as faturas energéticas de gás natural do ISEP, o custo da quantidade equivalente necessária de pellets, os custos de manutenção dos dois tipos de caldeiras e, os custos do consumo de energia elétrica por parte de ambas as caldeiras. Com este estudo, estimou-se uma poupança anual de 84.100,76 €/ano. Determinaram-se experimentalmente, em laboratório, os parâmetros essenciais de uma amostra de pellets, que foram usados para calcular as necessidades energéticas em biomassa no ISEP, bem como a produção de cinzas gerada por parte das caldeiras. Foi proposto um destino ambientalmente adequado para os 788,5 kg/ano de cinzas obtidas – a utilização na compostagem, após tratamento e aprovação de ensaios ecotoxicológicos realizados pela empresa que fará a sua recolha. As caldeiras a pellets terão um consumo mínimo teórico de 16,47 kgpellets/h, consumindo previsivelmente 197,13 tpellets/ano. Para este efeito, serão usadas caldeiras Quioto de 150 kW da marca Zantia. Para comparar distintas possibilidades de investimento para o projeto, avaliaram-se dois cenários: um foi escolhido de forma a cobrir o somatório da potência instalada das caldeiras atuais e o outro de forma a responder aos consumos energéticos em aquecimento atuais. Além disso, avaliaram-se cenários de financiamento do investimento distintos: um dos cenários corresponde ao pagamento do investimento total do projeto no momento da aquisição das caldeiras, enquanto o outro cenário, mais provável de ser escolhido, refere-se ao pedido de um empréstimo ao banco, no valor de 75% do investimento total. Para o cenário mais provável de investimento, obteve-se um VAL de 291.364,93 €/ano, com taxa interna de rentabilidade (TIR) de 17 %, um índice de rentabilidade (IR) de 1,85 e um período de retorno (PBP) de 5 anos. Todos os cenários avaliados registam rentabilidade do projeto de investimento, sem risco para o projeto.