Distribution system operation supported by contextual energy resource management based on intelligent SCADA

Future distribution systems will have to deal with an intensive penetration of distributed energy resources ensuring reliable and secure operation according to the smart grid paradigm. SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) is an essential infrastructure for this evolution. This paper proposes a new conceptual design of an intelligent SCADA with a decentralized, flexible, and intelligent approach, adaptive to the context (context awareness). This SCADA model is used to support the energy resource management undertaken by a distribution network operator (DNO). Resource management considers all the involved costs, power flows, and electricity prices, allowing the use of network reconfiguration and load curtailment. Locational Marginal Prices (LMP) are evaluated and used in specific situations to apply Demand Response (DR) programs on a global or a local basis. The paper includes a case study using a 114 bus distribution network and load demand based on real data.

Projecto integrado de AVAC e outras especialidades para um edifício com necessidades quase nulas de energia

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Aumento de energia renovável na Ilha da Madeira: proposta integrada para o setor dos transportes e da geração de energia elétrica

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Energia

Aproveitamento da energia das correntes marítimas

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica

Tipificação de fundações de torres eólicas em parques industriais, para diversos tipos de solos

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Edificações

Impacto económico, energético e ambiental da produção renovável na Ilha Terceira

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Energia

Estratégias de investimento em mercados liberalizados de energia elétrica

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo Energia

Identificação da combinação ótima das fontes de energia renovável de origem hídrica, eólica e fotovoltaica para a integração no sistema elétrico português

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Energia

Auditoria energética e plano de racionalização de energia

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Eletrólise da água para produção de gás de síntese

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Química e Biológica Ramo de Processos Químicos

Reabilitação energética de um edifício de serviços

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Edificações

Reabilitação energética de um edifício de serviços: convergência para NZEB

Dissertação de Natureza Científica para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Edificações

Estudo de uma central hidroeléctrica com base em turbina hidráulica reversível

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

QoS-enabled middleware for smart grids

Emerging smart grid systems must be able to react quickly and predictably, adapting their operation to changing energy supply and demand, by controlling energy consuming and energy storage devices. An intrinsic problem with smart grids is that energy produced from in-house renewable sources is affected by fluctuating weather factors. The applications driving smart grids operation must rely on a solid communication network that is secure, highly scalable, and always available. Thus, any communication infrastructure for smart grids should support its potential of producing high quantities of real-time data, with the goal of reacting to state changes by actuating on devices in real-time, while providing Quality of Service (QoS).

Distributed MPC for Thermal Comfort and Load Allocation with Energy Auction

This paper presents a distributed predictive control methodology for indoor thermal comfort that optimizes the consumption of a limited shared energy resource using an integrated demand-side management approach that involves a power price auction and an appliance loads allocation scheme. The control objective for each subsystem (house or building) aims to minimize the energy cost while maintaining the indoor temperature inside comfort limits. In a distributed coordinated multi-agent ecosystem, each house or building control agent achieves its objectives while sharing, among them, the available energy through the introduction of particular coupling constraints in their underlying optimization problem. Coordination is maintained by a daily green energy auction bring in a demand-side management approach. Also the implemented distributed MPC algorithm is described and validated with simulation studies.