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In the current scenario, the increasing penetration of microphotovoltaic distributed generation (MPVDG) in the low voltage distribution networks (LVDNs) has caused technical problems, such as reverse power flow, voltage fluctuation and overvoltage. The overvoltage issue occurs due to the high LVDN R/X ratios of cables associated with active power injection by MPVDG. Such problems, in turn, have generated financial losses for both utilities and residential consumers. In the technical literature, emerging technologies and equipment, such as smart inverters with advanced Volt-VAr and Volt-Watt functions and battery energy storage systems (BESS), rise as potential solutions to mitigate the mentioned problems. This article comparatively evaluates the performance of Volt-VAr and Volt-Watt control techniques and a residential BESS charge/discharge control, highlighting the potential and limitations of each technique. The simulations are performed in a real LVDN. Time-series power flow simulations evaluate the mitigation techniques.

Este trabalho propõe uma metodologia para a alocação ótima de sistemas de armazenamento de energia a baterias utilizando o método algoritmo genético (AG) visando a mitigação do problema da sobretensão causada pela massiva penetração da geração distribuída fotovoltaica (GDFV). Na aplicação e validação, utiliza-se o software Open Distribution System Simulator (OpenDSS) para simular a rede IEEE-13 Barras. Deste modo, compara-se os impactos causados pela alocação dos sistemas de armazenamento de energia por bateria (do inglês, BESS) proposta pelo método algoritmo genético e a alocação direta nas barras da GDFV. Ao avaliar-se a quantidade de transgressões de tensão referentes aos níveis propostos pelo Módulo 8 do Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional (PRODIST) da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), identifica-se desempenho superior na solução proposta com AG e o uso de menos unidades de BESS ao comparar-se a solução usual.