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http://hdl.handle.net/123456789/3927
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Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | PEREIRA, Magda dos Santos | - |
dc.date.accessioned | 2019-10-11T15:35:10Z | - |
dc.date.accessioned | 2019-10-11T15:35:11Z | - |
dc.date.available | 2019-10-11T15:35:10Z | - |
dc.date.available | 2019-10-11T15:35:11Z | - |
dc.date.issued | 2018-12-19 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/3927 | - |
dc.description | ABSTRACT During the last decades, changes in the operational and organizational structure of power systems have led to new challenges and barriers to overcome. The decrease of fossil fuel reservoirs and the growing concern with the preservation of the environment leads us to search for renewable sources of energy. In this way, microgrids introduce new paradigms to the electric power system. With the exponential growth of electricity consumption, the development of the microgrid was driven by the need to supply consumers in a more stable and reliable way. In this way, the microgrids introduce new paradigms of operation and control of the distribution systems. These systems can operate connected to the main network or operate in isolation (islanding). With the increase of microgrid penetration in low voltage systems, it is necessary to create control concepts and methodologies to operate several microgrids. This concept, known as multi-microgrids, consists of a high-level structure formed by several microsystems. The ability to operate in isolated mode of the micro grids can be extended to the multi-microgrids, allowing two modes of operation. Within this context, this work consists of the study, formulation of the problem and resolution of the resilient operation of microgrids in a collaborative way in situations of loss of main network. The proposed methodology is based on the management of the energetic resources of microgrids through the particle swarm optimization algorithm - Particle Swarm Optimization, whose objective function is to minimize the cut of priority loads. The microgrid management model during the proposed resilient operation is implemented in two cases: microgrid management system and the multi-microgrid management system. The microgrids used as test in this work use generation data obtained from the isolated micro-region of Island Grande and the microregion of Island Lençóis, both in Maranhão. The demand curves were based on the typical curve curves of the National Integrated System. For simulations, renewable generations have priority because they are non-dispatchable sources. The proposed methodology of resilient operation of microgrids in a collaborative way proved to be more efficient in minimizing the cut of priority loads, evidencing the increase of the system's resilience. The results obtained demonstrate the capacity of minimizing the power supply for the critical loads of the microgrids. | pt_BR |
dc.description.abstract | Durante as últimas décadas, as mudanças ocorridas na estrutura operacional e organizacional dos sistemas elétricos de potência, acarretou em novos desafios e barreiras a serem vencidos. A diminuição de reservatórios de combustíveis fósseis e a crescente preocupação com a preservação do meio ambiente nos leva a busca por fontes renováveis de geração de energia. Dessa maneira, as microrredes introduzem novos paradigmas ao sistema elétrico de potência. Com o crescimento exponencial do consumo de eletricidade, o desenvolvimento das microrredes foi impulsionado pela necessidade de suprir os consumidores de forma mais estável e confiável. Dessa maneira, as microrredes introduzem novos paradigmas de operação e controle dos sistemas de distribuição. Esses sistemas podem operar conectados à rede principal ou operar de maneira isolada (ilhamento). Com o aumento da penetração de microrredes em sistemas de baixa tensão, percebe-se a necessidade da criação de conceitos e metodologias de controle para operar diversas microrredes. Este conceito, conhecido como multi-microrredes, consiste em uma estrutura de alto nível formada por vários microssistemas. A capacidade de operação em modo isolado das microrredes pode ser estendida as multi-microrredes, possibilitando dois modos de operação. Dentro desse contexto, este trabalho consiste no estudo, formulação do problema e resolução da operação resiliente de microrredes de forma colaborativa em situações de perda de rede principal. A metodologia proposta baseia-se no gerenciamento dos recursos enérgicos das microrredes através do algoritmo de otimização por enxame de partículas - Particle Swarm Optimization, que tem como função objetivo, minimizar o corte de cargas prioritárias. O modelo de gerenciamento de microrredes durante a operação resiliente proposto é implementado em dois casos: sistema de gerenciamento de microrredes e o sistema de gerenciamento de multi-microrredes. As microrredes usadas como teste neste trabalho utilizam dados de geração obtidos da microrrede isolada da Ilha Grande e da microrrede de Ilha dos Lençóis, ambas no Maranhão. As curvas de demandas foram baseadas nas curvas típicas de carga curva do Sistema Interligado Nacional (SIN). Para as simulações, as gerações renováveis têm prioridade porque não são fontes despacháveis. A metodologia proposta para operação resiliente de microrredes de forma colaborativa mostrou-se mais eficiente na minimização do corte de cargas prioritárias, evidenciando o aumento da resiliência do sistema. Os resultados obtidos demonstram a capacidade de minimização do fornecimento de energia para as cargas críticas das microrredes. | pt_BR |
dc.language.iso | other | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Maranhão | pt_BR |
dc.subject | Microrredes | pt_BR |
dc.subject | Operação resiliente | pt_BR |
dc.subject | Geração distribuída | pt_BR |
dc.subject | Multi-microrredes | pt_BR |
dc.subject | Microgrids | pt_BR |
dc.subject | Resilient operation | pt_BR |
dc.subject | Distributed generation | pt_BR |
dc.subject | Multi-microgrid | pt_BR |
dc.title | Operação de microrredes inteligentes | pt_BR |
dc.title.alternative | Intelligent microgrid operation | pt_BR |
dc.type | Other | pt_BR |
Aparece nas coleções: | TCCs de Graduação em Engenharia Elétrica do Campus do Bacanga TCCs de Graduação em Engenharia Elétrica do Campus do Bacanga |
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MagdaPereira.pdf | Trabalho de Conclusão de Curso | 2,78 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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