Otimização de microprodução em redes inteligentes de energia

As energias renováveis têm-se tornado uma alternativa viável e complementar aos combustíveis fósseis, pelo facto de serem energias virtualmente inesgotáveis, limpas e economicamente vantajosas. Um dos principais problemas associados às fontes de energia renováveis é a sua intermitência. Este problema impossibilita o controlo da produção de energia e reflete-se na qualidade da energia elétrica. Em sistemas de microprodução de energia, este problema pode ser atenuado com a inclusão de sistemas de armazenamento intermédio que possibilitam o armazenamento do excedente extraído das fontes renováveis, podendo ser utilizado como recurso auxiliar na alimentação de cargas ou como meio de estabilização e otimização do desempenho da Rede Elétrica de Energia (REE), evitando variações bruscas na energia transferida para a mesma. Os sistemas de microprodução com armazenamento intermédio podem ser considerados fundamentais na implementação do conceito de Rede Inteligente de Energia (RIE), visto serem sistemas de energia descentralizados que permitem uma melhor gestão da energia elétrica e uma consequente redução de custos. No presente trabalho desenvolveu-se um sistema de microprodução de energia renovável compatível com as fontes renováveis fotovoltaica e eólica, possuindo um banco de baterias como sistema de armazenamento intermédio. A construção deste sistema teve como principal objetivo seguir as referências de potência impostas pela RIE, independentemente das condições meteorológicas, com recurso à energia armazenada nas baterias, evitando a introdução de perturbações na REE ao nível da tensão e da frequência. Estudou-se o comportamento do sistema na ocorrência de variações bruscas da fonte renovável, perturbações na tensão da REE e introdução de cargas lineares e não lineares. Foi desenvolvido um protótipo experimental com painéis fotovoltaicos, no qual foram registados os valores de alguns parâmetros da qualidade da energia elétrica. Obteve-se uma resposta de aproximadamente 25 μs por parte das baterias para cada Watt de potência requisitado pela RIE.

Controlo de estufagem do Vinho Madeira em escala piloto

Um dos processos de envelhecimento do Vinho Madeira é a “Estufagem” realizada através da circulação de água aquecida a uma determinada temperatura por um sistema de serpentina existente no interior de cada estufa. De modo a tornar o processo de estufagem eficiente e preservar a qualidade do Vinho Madeira, a monitorização, registo e controlo da temperatura reveste-se da maior importância sendo, atualmente, todo esse processo realizado, por norma, manualmente, quer no sistema de dez estufas de aço inox existente no laboratório de enologia da Universidade da Madeira (UMa), quer nos sistemas das cooperativas de Vinho Madeira. Existem, no mercado, alguns sistemas que solucionam, com menor ou maior limitação, este problema. Porém, nenhum desses sistemas implementa um sistema de controlo “inteligente” capaz de se adaptar automaticamente a diferentes períodos de temperaturas predefinidos e manter o aquecimento das estufas de acordo com essas temperaturas com uma margem de erro inferior a ±0,5℃, bem como o custo associado aos mesmos é elevado o que dificulta a sua implementação neste setor. O sistema implementado, nesta tese, consiste em duas aplicações: uma aplicação web e uma Windows Forms Application. A aplicação web foi desenvolvida em C# com recurso à framework ASP.NET Web Pages e implementa toda a lógica necessária à monitorização gráfica e à gestão do sistema, nomeadamente a definição do setpoint para cada estufa. A Windows Forms Application, também desenvolvida em C# devido à necessidade de interligação com a biblioteca fornecida pela CAREL para conexão aos controladores de temperatura IR32, efetua o registo e controlo automático da temperatura, de acordo com o setpoint definido para cada estufa através da aplicação web. O controlo de temperatura realiza-se com recurso às redes neuronais, nomeadamente através dum controlador DIC (Direct Inverse Controller) que obteve, de entre os vários controladores testados, o melhor Erro Quadrático Médio (MSE) e o melhor Coeficiente de Correlação (R). Através da utilização do sistema implementado conseguiu-se eliminar a limitação física de erro com ± 1℃ em torno do setpoint tendo-se conseguido, para o melhor caso, uma margem de erro de ± 0,1℃ relativamente ao setpoint reduzindo-se, assim, a margem de variação de temperatura até um máximo de 1,8ºC e, consequentemente, o erro associado.