Previsão de curto prazo do consumo de energia elétrica

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

Opportunistic packet scheduling in body area networks

Significant research efforts are being devoted to Body Area Networks (BAN) due to their potential for revolutionizing healthcare practices. Energy-efficiency and communication reliability are critically important for these networks. In an experimental study with three different mote platforms, we show that changes in human body shadowing as well as those in the relative distance and orientation of nodes caused by the common human body movements can result in significant fluctuations in the received signal strength within a BAN. Furthermore, regular movements, such as walking, typically manifest in approximately periodic variations in signal strength. We present an algorithm that predicts the signal strength peaks and evaluate it on real-world data. We present the design of an opportunistic MAC protocol, named BANMAC, that takes advantage of the periodic fluctuations of the signal strength to achieve high reliability even with low transmission power.

Metaheuristic approach to the Holt-Winters optimal short term load forecast

Electricity short-term load forecast is very important for the operation of power systems. In this work a classical exponential smoothing model, the Holt-Winters with double seasonality was used to test for accurate predictions applied to the Portuguese demand time series. Some metaheuristic algorithms for the optimal selection of the smoothing parameters of the Holt-Winters forecast function were used and the results after testing in the time series showed little differences among methods, so the use of the simple local search algorithms is recommended as they are easier to implement.

Metaheuristhic approach to the Holt-Winters optimal short term load forecast

Electricity short-term load forecast is very important for the operation of power systems. In this work a classical exponential smoothing model, the Holt-Winters with double seasonality was used to test for accurate predictions applied to the Portuguese demand time series. Some metaheuristic algorithms for the optimal selection of the smoothing parameters of the Holt-Winters forecast function were used and the results after testing in the time series showed little differences among methods, so the use of the simple local search algorithms is recommended as they are easier to implement.

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.

Marx-Type solid-state bipolar modulator topologies: Performance comparison

The operation of generalized Marx-type solid-state bipolar modulators is discussed and compared with simplified Marx-derived circuits, to evaluate their capability to deal with various load conditions. A comparative analysis on the number of switches per cell, fiber optic trigger count, losses, and switch hold-off voltages has been made. A circuit topology is obtained as a compromise in terms of operating performance, trigger simplicity, and switching losses. A five-stage laboratory prototype of this circuit has been assembled using 1200 V insulated gate bipolar transistors (IGBTs) and diodes, operating with 1000 V dc input voltage and 1 kHz frequency, giving 5 kV bipolar pulses, with 2.5 mu s pulse width and 5 mu s relaxation time into resistive, capacitive, and inductive loads.

Estudo e parametrização das principais proteções elétricas de geradores e transformadores de grupo de uma central hidroelétrica

Nesta dissertação, é realizado o estudo e parametrização dos relés de proteção para geradores e transformadores de grupo de uma central hidroelétrica. É efetuada, também, uma breve abordagem à manutenção e ensaio dos respetivos relés. No fornecimento de Energia Elétrica aos seus consumidores, deve-se ter em consideração todo o funcionamento do Sistema Elétrico de Energia (SEE). Como os SEE são projetados para gerar energia elétrica para responder à carga, é necessário garantir que este assegure o fornecimento de energia elétrica com elevados padrões de qualidade e continuidade de serviço. Assim, as proteções revelam, um papel fulcral na garantia da continuidade de serviço. As proteções são constituídas por equipamentos de proteção nomeadamente, relés de proteção, que são dispositivos cuja função é retirar de serviço os equipamentos em defeito, permitindo que o restante sistema elétrico seja alimentado. Os sistemas de proteção são, assim, de extrema importância, já que têm como função, assegurar, garantir e eliminar anomalias evitando danos nos equipamentos e nos utilizadores/consumidores.

Decision Support Concerning Demand Response Programs Design and Use – A Conceptual Framework and Simulation Tool

Demand response can play a very relevant role in the context of power systems with an intensive use of distributed energy resources, from which renewable intermittent sources are a significant part. More active consumers participation can help improving the system reliability and decrease or defer the required investments. Demand response adequate use and management is even more important in competitive electricity markets. However, experience shows difficulties to make demand response be adequately used in this context, showing the need of research work in this area. The most important difficulties seem to be caused by inadequate business models and by inadequate demand response programs management. This paper contributes to developing methodologies and a computational infrastructure able to provide the involved players with adequate decision support on demand response programs and contracts design and use. The presented work uses DemSi, a demand response simulator that has been developed by the authors to simulate demand response actions and programs, which includes realistic power system simulation. It includes an optimization module for the application of demand response programs and contracts using deterministic and metaheuristic approaches. The proposed methodology is an important improvement in the simulator while providing adequate tools for demand response programs adoption by the involved players. A machine learning method based on clustering and classification techniques, resulting in a rule base concerning DR programs and contracts use, is also used. A case study concerning the use of demand response in an incident situation is presented.

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.

Comparing wind generation profiles: A circular data approach

The importance of wind power energy for energy and environmental policies has been growing in past recent years. However, because of its random nature over time, the wind generation cannot be reliable dispatched and perfectly forecasted, becoming a challenge when integrating this production in power systems. In addition the wind energy has to cope with the diversity of production resulting from alternative wind power profiles located in different regions. In 2012, Portugal presented a cumulative installed capacity distributed over 223 wind farms [1]. In this work the circular data statistical methods are used to analyze and compare alternative spatial wind generation profiles. Variables indicating extreme situations are analyzed. The hour (s) of the day where the farm production attains its maximum daily production is considered. This variable was converted into circular variable, and the use of circular statistics enables to identify the daily hour distribution for different wind production profiles. This methodology was applied to a real case, considering data from the Portuguese power system regarding the year 2012 with a 15-minutes interval. Six geographical locations were considered, representing different wind generation profiles in the Portuguese system.In this work the circular data statistical methods are used to analyze and compare alternative spatial wind generation profiles. Variables indicating extreme situations are analyzed. The hour (s) of the day where the farm production attains its maximum daily production is considered. This variable was converted into circular variable, and the use of circular statistics enables to identify the daily hour distribution for different wind production profiles. This methodology was applied to a real case, considering data from the Portuguese power system regarding the year 2012 with a 15-minutes interval. Six geographical locations were considered, representing different wind generation profiles in the Portuguese system.

Estudo e análise das centrais híbridas de energias renováveis

Com o aumento do preço da eletricidade e o fim dos combustíveis fósseis, associados à necessidade de Portugal reduzir a sua dependência energética do exterior, provoca a necessidade urgente de apostar nas energias renováveis. Perante este cenário, e assumindo que o custo da fatura energética, é para as empresas portuguesas um fator cada vez mais determinante para serem competitivas, devido aos aumentos consecutivos da energia nos últimos anos, bem como, a subida do imposto de valor acrescentado (IVA) de 6% para 23%. Outro aspeto importante é a eficiência energética como instrumento para reduzir os consumos de eletricidade. Com estas duas medidas: utilização de energias renováveis e o aumento da eficiência energética, são extremamente importantes para a redução da produção dos gases de efeito estufa (GEE). Consequentemente, as empresas terão de investir na produção da própria energia a partir de fontes renováveis, de modo a proporcionar um desenvolvimento sustentável, associado à redução da fatura energética. Esta dissertação propõe o dimensionamento de um sistema híbrido composto por tecnologia fotovoltaica e eólica, com e sem armazenamento de energia em baterias, adequado para reduzir uma parte dos consumos de uma empresa enquadrada no sector dos plásticos. O dimensionamento deste sistema, foi efetuado com recurso à caracterização dos consumos da empresa através da recolha de dados e leituras no local da instalação. Paralelamente, foi efetuada uma pesquisa em diversos fabricantes, de modo a identificar qual o sistema mais indicado a adotar, considerando painéis fotovoltaicos, turbinas eólicas, inversores e baterias. Com base nos dados recolhidos na empresa e referentes ao potencial eólico e solar para o distrito do Porto, em conjunto com as características técnicas dos equipamentos selecionados, foi delineado o sistema híbrido utilizando para o efeito um software de simulação e otimização de sistemas híbridos, denominado Hybrid Optimization Model for Eletric Renewable (HOMER). São apresentadas várias simulações para as diversas configurações escolhidas e estudos comparativos entre si, com o objetivo de reduzir o consumo de eletricidade da rede. Adicionalmente, foram realizadas duas configurações apenas com tecnologia fotovoltaica, de modo a efetuar uma análise comparativa entre um sistema híbrido e outro apenas com uma fonte renovável. Os resultados apresentados focaram-se no desempenho diário, mensal e anual, bem como, a produção individual de cada tecnologia evidenciada. Por último, procedeu-se ao estudo da viabilidade técnico-económica das configurações.

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.

Gestão Inteligente de uma Habitação considerando o Controlo de Cargas, de Microgeração e Veículos Elétricos em Função do seu Perfil de Utilização

Os consumidores finais são vistos, no novo paradigma da operação das redes elétricas, como intervenientes ativos com capacidade para gerir os seus recursos energéticos, nomeadamente as cargas, as unidades de produção, os veículos elétricos e a participação em eventos de Demand Response. Tem sido evidente um aumento do consumo de energia, sendo que o setor residencial representa uma importante parte do consumo global dos países desenvolvidos. Para que a participação ativa dos consumidores seja possível, várias abordagens têm vindo a ser propostas, com ênfase nas Smart Grids e nas Microgrids. Diversos sistemas têm sido propostos e desenvolvidos com o intuito de tornar a operação dos sistemas elétricos mais flexível. Neste contexto, os sistemas de gestão de instalações domésticas apresentam-se como um elemento fulcral para a participação ativa dos consumidores na gestão energética, permitindo aos operadores de sistema coordenarem a produção mas também a procura. No entanto, é importante identificar as vantagens da implementação e uso de sistemas de gestão de energia elétrica para os consumidores finais. Nesta dissertação são propostas metodologias de apoio ao consumidor doméstico na gestão dos recursos energéticos existentes e a implementação das mesmas na plataforma de simulação de um sistema de gestão de energia desenvolvido para consumidores domésticos, o SCADA House Intelligent Management (SHIM). Para tal, foi desenvolvida uma interface que permite a simulação em laboratório do sistema de gestão desenvolvido. Adicionalmente, o SHIM foi incluído no simulador Multi-Agent Smart Grid Simulation Plataform (MASGriP) permitindo a simulação de cenários considerando diferentes agentes. Ao nível das metodologias desenvolvidas são propostos diferentes algoritmos de gestão dos recursos energéticos existentes numa habitação, considerando utilizadores com diferentes tipos de recursos (cargas; cargas e veículos elétricos; cargas, veículos elétricos e microgeração). Adicionalmente é proposto um método de gestão dinâmica das cargas para eventos de Demand Response de longa duração, considerando as características técnicas dos equipamentos. Nesta dissertação são apresentados cinco casos de estudos em que cada um deles tem diferentes cenários de simulação. Estes casos de estudos são importantes para verificar a viabilidade da implementação das metodologias propostas para o SHIM. Adicionalmente são apresentados na dissertação perfis reais dos vários recursos energéticos e de consumidores domésticos que são, posteriormente, utilizados para o desenvolvimento dos casos de estudo e aplicação das metodologias.

Defining Electricity Tariffs Using the Knowledge About the Consumers Profiles in ELECON Project

The increasing importance of the integration of distributed generation and demand response in the power systems operation and planning, namely at lower voltage levels of distribution networks and in the competitive environment of electricity markets, leads us to the concept of smart grids. In both traditional and smart grid operation, non-technical losses are a great economic concern, which can be addressed. In this context, the ELECON project addresses the use of demand response contributions to the identification of non-technical losses. The present paper proposes a methodology to be used by Virtual Power Players (VPPs), which are entities able to aggregate distributed small-size resources, aiming to define the best electricity tariffs for several, clusters of consumers. A case study based on real consumption data demonstrates the application of the proposed methodology.

Multilayer Perceptron Neural Networks Training Through Charged System Search and its Application for Non-Technical Losses Detection

The non-technical loss is not a problem with trivial solution or regional character and its minimization represents the guarantee of investments in product quality and maintenance of power systems, introduced by a competitive environment after the period of privatization in the national scene. In this paper, we show how to improve the training phase of a neural network-based classifier using a recently proposed meta-heuristic technique called Charged System Search, which is based on the interactions between electrically charged particles. The experiments were carried out in the context of non-technical loss in power distribution systems in a dataset obtained from a Brazilian electrical power company, and have demonstrated the robustness of the proposed technique against with several others natureinspired optimization techniques for training neural networks. Thus, it is possible to improve some applications on Smart Grids.