949 resultados para Hydrothermal electric power systems
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The implementation of competitive electricity markets has changed the consumers’ and distributed generation position power systems operation. The use of distributed generation and the participation in demand response programs, namely in smart grids, bring several advantages for consumers, aggregators, and system operators. The present paper proposes a remuneration structure for aggregated distributed generation and demand response resources. A virtual power player aggregates all the resources. The resources are aggregated in a certain number of clusters, each one corresponding to a distinct tariff group, according to the economic impact of the resulting remuneration tariff. The determined tariffs are intended to be used for several months. The aggregator can define the periodicity of the tariffs definition. The case study in this paper includes 218 consumers, and 66 distributed generation units.
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The concept of demand response has drawing attention to the active participation in the economic operation of power systems, namely in the context of recent electricity markets and smart grid models and implementations. In these competitive contexts, aggregators are necessary in order to make possible the participation of small size consumers and generation units. The methodology proposed in the present paper aims to address the demand shifting between periods, considering multi-period demand response events. The focus is given to the impact in the subsequent periods. A Virtual Power Player operates the network, aggregating the available resources, and minimizing the operation costs. The illustrative case study included is based on a scenario of 218 consumers including generation sources.
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Recent changes of paradigm in power systems opened the opportunity to the active participation of new players. The small and medium players gain new opportunities while participating in demand response programs. This paper explores the optimal resources scheduling in two distinct levels. First, the network operator facing large wind power variations makes use of real time pricing to induce consumers to meet wind power variations. Then, at the consumer level, each load is managed according to the consumer preferences. The two-level resources schedule has been implemented in a real-time simulation platform, which uses hardware for consumer’ loads control. The illustrative example includes a situation of large lack of wind power and focuses on a consumer with 18 loads.
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The current practices in the consumption metering by electricity utilities is currently largely based on monthly consumption reading. The consumption metering device is always calculating the cumulative consumption. Then, it is possible to calculate the difference between the actual and the previous consumption evaluation in order to estimate the monthly consumption. The power systems planning needs in many aspects to handle consumption data obtained for shorter periods, namely in the Demand Response programs planning. The work presented in this paper is based on the application of typical consumption profiles that are previously defined for a certain power system area. Such profiles are then used in order to estimate the 15 minutes consumption for a certain consumer or consumer type.
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Wind speed forecasting has been becoming an important field of research to support the electricity industry mainly due to the increasing use of distributed energy sources, largely based on renewable sources. This type of electricity generation is highly dependent on the weather conditions variability, particularly the variability of the wind speed. Therefore, accurate wind power forecasting models are required to the operation and planning of wind plants and power systems. A Support Vector Machines (SVM) model for short-term wind speed is proposed and its performance is evaluated and compared with several artificial neural network (ANN) based approaches. A case study based on a real database regarding 3 years for predicting wind speed at 5 minutes intervals is presented.
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Multi-agent approaches have been widely used to model complex systems of distributed nature with a large amount of interactions between the involved entities. Power systems are a reference case, mainly due to the increasing use of distributed energy sources, largely based on renewable sources, which have potentiated huge changes in the power systems’ sector. Dealing with such a large scale integration of intermittent generation sources led to the emergence of several new players, as well as the development of new paradigms, such as the microgrid concept, and the evolution of demand response programs, which potentiate the active participation of consumers. This paper presents a multi-agent based simulation platform which models a microgrid environment, considering several different types of simulated players. These players interact with real physical installations, creating a realistic simulation environment with results that can be observed directly in the reality. A case study is presented considering players’ responses to a demand response event, resulting in an intelligent increase of consumption in order to face the wind generation surplus.
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Most of distributed generation and smart grid research works are dedicated to network operation parameters studies, reliability, etc. However, many of these works normally uses traditional test systems, for instance, IEEE test systems. This paper proposes voltage magnitude and reliability studies in presence of fault conditions, considering realistic conditions found in countries like Brazil. The methodology considers a hybrid method of fuzzy set and Monte Carlo simulation based on the fuzzy-probabilistic models and a remedial action algorithm which is based on optimal power flow. To illustrate the application of the proposed method, the paper includes a case study that considers a real 12-bus sub-transmission network.
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The recent changes on power systems paradigm requires the active participation of small and medium players in energy management. With an electricity price fluctuation these players must manage the consumption. Lowering costs and ensuring adequate user comfort levels. Demand response can improve the power system management and bring benefits for the small and medium players. The work presented in this paper, which is developed aiming the smart grid context, can also be used in the current power system paradigm. The proposed system is the combination of several fields of research, namely multi-agent systems and artificial neural networks. This system is physically implemented in our laboratories and it is used daily by researchers. The physical implementation gives the system an improvement in the proof of concept, distancing itself from the conventional systems. This paper presents a case study illustrating the simulation of real-time pricing in a laboratory.
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The operation of distribution networks has been facing changes with the implementation of smart grids and microgrids, and the increasing use of distributed generation. The specific case of distribution networks that accommodate residential buildings, small commerce, and distributed generation as the case of storage and PV generation lead to the concept of microgrids, in the cases that the network is able to operate in islanding mode. The microgrid operator in this context is able to manage the consumption and generation resources, also including demand response programs, obtaining profits from selling electricity to the main network. The present paper proposes a methodology for the energy resource scheduling considering power flow issues and the energy buying and selling from/to the main network in each bus of the microgrid. The case study uses a real distribution network with 25 bus, residential and commercial consumers, PV generation, and storage.
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A sustentabilidade do sistema energético é crucial para o desenvolvimento económico e social das sociedades presentes e futuras. Para garantir o bom funcionamento dos sistemas de energia actua-se, tipicamente, sobre a produção e sobre as redes de transporte e de distribuição. No entanto, a integração crescente de produção distribuída, principalmente nas redes de distribuição de média e de baixa tensão, a liberalização dos mercados energéticos, o desenvolvimento de mecanismos de armazenamento de energia, o desenvolvimento de sistemas automatizados de controlo de cargas e os avanços tecnológicos das infra-estruturas de comunicação impõem o desenvolvimento de novos métodos de gestão e controlo dos sistemas de energia. O contributo deste trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia de gestão de recursos energéticos num contexto de SmartGrids, considerando uma entidade designada por VPP que gere um conjunto de instalações (unidades produtoras, consumidores e unidades de armazenamento) e, em alguns casos, tem ao seu cuidado a gestão de uma parte da rede eléctrica. Os métodos desenvolvidos contemplam a penetração intensiva de produção distribuída, o aparecimento de programas de Demand Response e o desenvolvimento de novos sistemas de armazenamento. São ainda propostos níveis de controlo e de tomada de decisão hierarquizados e geridos por entidades que actuem num ambiente de cooperação mas também de concorrência entre si. A metodologia proposta foi desenvolvida recorrendo a técnicas determinísticas, nomeadamente, à programação não linear inteira mista, tendo sido consideradas três funções objectivo distintas (custos mínimos, emissões mínimas e cortes de carga mínimos), originando, posteriormente, uma função objectivo global, o que permitiu determinar os óptimos de Pareto. São ainda determinados os valores dos custos marginais locais em cada barramento e consideradas as incertezas dos dados de entrada, nomeadamente, produção e consumo. Assim, o VPP tem ao seu dispor um conjunto de soluções que lhe permitirão tomar decisões mais fundamentadas e de acordo com o seu perfil de actuação. São apresentados dois casos de estudo. O primeiro utiliza uma rede de distribuição de 32 barramentos publicada por Baran & Wu. O segundo caso de estudo utiliza uma rede de distribuição de 114 barramentos adaptada da rede de 123 barramentos do IEEE.
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O constante crescimento dos produtores em regime especial aliado à descentralização dos pontos injetores na rede, tem permitido uma redução da importação de energia mas também tem acarretado maiores problemas para a gestão da rede. Estes problemas estão relacionados com o facto da produção estar dependente das condições climatéricas, como é o caso dos produtores eólicos, hídricos e solares. A previsão da energia produzida em função da previsão das condições climatéricas tem sido alvo de atenção por parte da comunidade empresarial do setor, pelo facto de existir modelos razoáveis para a previsão das condições climatéricas a curto prazo, e até a longo prazo. Este trabalho trata, em concreto, do problema da previsão de produção em centrais mini-hídricas, apresentando duas propostas para essa previsão. Em ambas as propostas efetua-se inicialmente a previsão do caudal que chega à central, sendo esta depois convertida em potência que é injetada na rede. Para a previsão do caudal utilizaram-se dois métodos estatísticos: o método Holt-Winters e os modelos ARMAX. Os dois modelos de previsão propostos consideram um horizonte temporal de uma semana, com discretização horária, para uma central no norte de Portugal, designadamente a central de Penide. O trabalho também contempla um pequeno estudo da bibliografia existente tanto para a previsão da produção como de afluências de centrais hidroelétricas. Aborda, ainda, conceitos relacionados com as mini-hídricas e apresenta uma caraterização do parque de centrais mini-hídricas em Portugal.
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Os Transformadores de potência são máquinas de elevada importância ao nível dos Sistemas Elétricos de Energia (SEE) uma vez que são estas máquinas que possibilitam a interligação dos diferentes níveis de tensão da rede e a transmissão de energia elétrica em Corrente Alternada (CA). Geralmente, estas máquinas são de grandes dimensões e de elevado nível de complexidade construtiva. Caracterizam-se por possuírem períodos de vida útil bastante elevados (vinte a trinta anos) e preços elevados, o que conduz a um nível de exigência de fiabilidade muito elevada, uma vez que não e viável a existência de muitos equipamentos de reserva nos SEE. Com o objetivo de tentar maximizar o período de vida útil dos transformadores de potência e a sua fiabilidade, tenta-se, cada vez mais, implementar conceitos de manutenção preventiva a este tipo de máquinas. No entanto, a gestão da sua vida útil e extremamente complexa na medida em que, estas máquinas têm vários componentes cruciais e suscetiveis de originar falhas e, quase todos eles, encontram-se no interior de uma cuba. Desta forma, não e possível obter uma imagem do seu estado, em tempo real, sem colocar o transformador fora de serviço, algo que acarreta custos elevados. Por este motivo, desenvolveu-se uma técnica que permite obter uma indicação do estado do transformador, em tempo real, sem o retirar de serviço, colhendo amostras do óleo isolante e procedendo a sua análise físico-química e Analise Gases Dissolvidos (DGA). As análises aos óleos isolantes tem vindo a adquirir uma preponderância muito elevada no diagnóstico de falhas e na analise do estado de conservação destes equipamentos tendo-se desenvolvido regras para interpretação dos parâmetros dos óleos com carácter normativo. Considerando o conhecimento relativo a interpretação dos ensaios físico-químicos e DGA ao oleol, e possível desenvolver ferramentas capazes de otimizar essas mesmas interpretações e aplicar esse conhecimento no sentido de prever a sua evolução, assim como o surgimento de possíveis falhas em transformadores, para assim otimizar os processos de manutenção. Neste campo as Redes Neuronais Artificiais (RNAs) têm um papel fundamental
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A presente dissertação insere-se no âmbito da unidade curricular de “Dissertação/Projeto/Estágio”, do 2º ano do mestrado em Engenharia Eletrotécnica – Sistemas Elétricos de Energia. Com o crescente aumento do consumo energético a nível mundial, e consequente esgotamento dos recursos fósseis, surge a necessidade de procurar soluções alternativas para a produção de energia. As energias renováveis aparecem como uma solução sustentável na produção de eletricidade, pois a sua produção representa um menor custo. Este trabalho tem como principais objetivos o dimensionamento de uma central de produção fotovoltaica para o ISEP nos regimes de exploração em autoconsumo e pequena produção, tendo em conta o atual Decreto-Lei (DL) n.º 153/2014, e também a análise de viabilidade económica dessa mesma instalação. O sistema fotovoltaico usado no dimensionamento em autoconsumo e pequena produção foi realizado com recurso ao software PVsyst. Tendo em conta que os consumos do ISEP são bastante inferiores nos períodos de férias escolares e fins-de-semana, e também por haver uma limitação de área disponível para a colocação dos módulos fotovoltaicos, a melhor opção a adotar será um sistema fotovoltaico de 237 kWp, tanto para autoconsumo como para pequena produção. Outro objetivo é a realização de um estudo de viabilidade económica do sistema fotovoltaico dimensionado. Os resultados obtidos permitem então clarificar qual dos regimes de exploração é mais viável para o ISEP, sendo que esses resultados poderão servir de apoio a uma futura decisão, caso o ISEP decida instalar um sistema deste tipo.
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This paper presents a decision support methodology for electricity market players’ bilateral contract negotiations. The proposed model is based on the application of game theory, using artificial intelligence to enhance decision support method’s adaptive features. This model is integrated in AiD-EM (Adaptive Decision Support for Electricity Markets Negotiations), a multi-agent system that provides electricity market players with strategic behavior capabilities to improve their outcomes from energy contracts’ negotiations. Although a diversity of tools that enable the study and simulation of electricity markets has emerged during the past few years, these are mostly directed to the analysis of market models and power systems’ technical constraints, making them suitable tools to support decisions of market operators and regulators. However, the equally important support of market negotiating players’ decisions is being highly neglected. The proposed model contributes to overcome the existing gap concerning effective and realistic decision support for electricity market negotiating entities. The proposed method is validated by realistic electricity market simulations using real data from the Iberian market operator—MIBEL. Results show that the proposed adaptive decision support features enable electricity market players to improve their outcomes from bilateral contracts’ negotiations.
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This study contributes to knowledge of Anopheles species, including vectors of Plasmodium from the western Brazilian Amazon in Porto Velho, Rondônia State. The sampling area has undergone substantial environmental changes as a consequence of agricultural and hydroelectric projects, which have caused intensive deforestation and favored habitats for some mosquito species. The purpose of this study was to diagnose the occurrence of anopheline species from collections in three locations along an electric-power transmission line. Each locality was sampled three times from 2010 to 2011. The principal adult mosquitoes captured in Shannon trap were Anopheles darlingi, An. triannulatus, An. nuneztovari l.s., An.gilesi and An. costai. In addition, larvae were collected in ground breeding sites for Anopheles braziliensis, An. triannulatus, An. darlingi, An. deaneorum, An. marajoara, An. peryassui, An. nuneztovari l.s. and An. oswaldoi-konderi. Anopheles darlingi was the most common mosquito in the region. We discuss Culicidae systematics, fauna distribution, and aspects of malaria in altered habitats of the western Amazon.