Avaliação Probabilística da Capacidade de Hospedagem de Geração Distribuída em um Sistema de Distribuição Universitário

Diogo, Vinicius M. R.; Melo, Igor D.; Mingorança, Jeanderson S.; Daniel, Glauber

doi:10.17648/cbqee-2021-130509

Anais Da XIV Conferência Brasileira Sobre Qualidade Da Energia Elétrica 2021

DOI: 10.17648/cbqee-2021-130509

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Avaliação Probabilística da Capacidade de Hospedagem de Geração Distribuída em um Sistema de Distribuição Universitário

Vinicius M. R. Diogo

Igor D. Melo

Jeanderson S. Mingorança

et al.

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“…Sociedade Brasileira de Automática (SBA) IX Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos -SBSE 2022, 10 a 13 de julho de 2022 no estudo é a rede de distribuição da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), modelada a partir da referênciaDiogo et al (2021). A rede em questão transporta energia para os principais centros de carga do Campus, representados pelas 22 barras de carga, conforme a Figura 2.…”

unclassified

Máxima capacidade de hospedagem de geração distribuída considerando um modelo de otimização usando o método de injeção de correntes

Glauber D. S. do Vale,

Igor D. de Melo,

João A. P. Filho

et al. 2022

Proceedings IX Simpósio Brasileiro De Sistemas Elétricos

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This article presents a novel deterministic methodology to determine the maximum distributed generation capacity in power distribution systems. In the proposed approach, an optimization problem is formulated to calculate the maximum amount of power to be accommodated in a power system without violating operational limits. For the proposed formulation, the current injection method equations are considered as equality constraints to compute the power flow solution. Maximum and mnimum limits for the voltage magnitudes are considered as inequality constraints, as well as the powers at each busbar and the reverse power flow at the utility substation. The optimization problem is solved via interior-point method. Aditionally, in order to account for uncertainties, the system loads are modeled using Gaussian probability density functions considering a statistical dipersion with respect to their nominal values. Computational simulations are conducted using a 23-bus distribution system. Several analysis are carried out, considering the generation units allocated dispersely in the grid to be evaluated, proving the efficiency and versatility of the proposed method. Resumo: Este artigo apresenta uma nova metodologia determinística para encontrar a máxima capacidade de hospedagem de geração distribuída (GD) em sistemas de distribuição. Na abordagem proposta, um problema de otimização é formulado a fim de se calcular o máximo montante de potência a ser acomodado em um sistema elétrico sem violar limites operacionais. Para a formulação proposta, as equações do método de injeção de correntes são consideradas como restrições de igualdade para se computar o fluxo de potência. Como restrições de desigualdade, consideram-se os limites máximos e mínimos de magnitudes de tensão, de potências geradas em cada barra e a restrição em relação à reversão do fluxo de potência na subestação da concessionária. O problema de otimização é resolvido via método de pontos interiores. Adicionalmente, a fim de considerar incertezas no método proposto, as cargas do sistema são modeladas através da função de densidade de probabilidade Gaussiana, considerando uma dispersão estatística em relação a seus valores nominais. Simulações computacionais são conduzidas utilizando um sistema de distribuição de 23 barras. Diversas análises são efetuadas considerando as unidades de geração distribuída alocadas de maneira dispersa na rede a ser avaliada, mostrando a eficiência e versatilidade do método proposto.

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unclassified

Máxima capacidade de hospedagem de geração distribuída considerando um modelo de otimização usando o método de injeção de correntes

Glauber D. S. do Vale,

Igor D. de Melo,

João A. P. Filho

et al. 2022

Proceedings IX Simpósio Brasileiro De Sistemas Elétricos

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Avaliação da estabilidade de tensão utilizando análise modal e estimação de estados: uma abordagem considerando o impacto de erros de medição para a identificação de barras críticas

Mingorança¹

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Esta dissertação apresenta uma nova abordagem para a avaliação da estabilidade de tensão em sistemas de potencia aplicando-se a análise modal nos resultados obtidos pela estimação de estados (EE). Na metodologia proposta, medições são obtidas de redes elétricas monitoradas continuamente e essas são processadas por meio do método dos Mínimos Quadrados Ponderados (MQP), o qual ´e modificado a partir de uma abordagem híbrida em que medições sincronizadas e não sincronizadas são mescladas a fim de prover maior robustez ao estimador de estados. Dessa forma, medidores fatoriais sincronizados são utilizados conjuntamente a medidores inteligentes e sensores tradicionais do sistema SCADA (em inglês, Supervisory Control and Data Acquisition) a fim de determinar o estado operativo mais prov´avel de um sistema de potência monitorado. A partir da introdução do conceito de robustez estatística no método proposto, almeja-se suprimir o impacto de erros grosseiros, garantindo maior confiabilidade aos resultados, valendo-se de aplicações de testes de Qui-quadrada de Pearson, Máximo Resíduo Normalizado (MRN) e Algoritmo Genético (AG). A partir das estimativas de magnitudes de tensões e ˆângulos em todos os barramentos do sistema, ´e calculada uma matriz de sensibilidade das potências reativas em relação `as magnitudes de tensão estimadas por meio de equações algébricas. A análise modal ´e aplicada nessa matriz determinando seus autovalores e auto vetores os quais são utilizados para estimar fatores de participação para cada barra do sistema, indicando as mais críticas em relação ao problema da estabilidade de tensão. O sistema de 30 barras de transmissão, o de 33 barras de média tensão e um sistema de distribuição universitário que modela a rede elétrica da UFJF (Universidade Federal de Juiz de Fora) foram utilizados para a condução de casos de estudo a fim de validar o método através de métricas estatísticas. Ademais, apresentam-se estudos, análises e resultados acerca de erros grosseiros, formas de detectá-los, identificá-los e suprimi-los/corrigi-los para manter a confiabilidade da EE e, por consequência, garantir que estudos de estabilidade de tensão possam ser realizados na prática, reduzindo os impactos negativos de possíveis erros de medição.

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Máxima capacidade de hospedagem de geração distribuída em sistemas multifásicos: uma abordagem considerando um modelo de otimização usando o método de injeção de correntes trifásico

Vale¹

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Este trabalho apresenta duas novas metodologias determinísticas para encontrar a máxima capacidade de hospedagem (MCH) de geração distribuída (GD) em sistemas de distribuição. Na abordagem proposta, um problema de otimização é formulado a fim de se calcular o máximo montante de potência a ser acomodado em uma rede elétrica de média tensão sem violar limites operacionais. Para a formulação proposta, as equações do método de injeção de correntes são consideradas como restrições de igualdade para se computar o fluxo de potência ótimo (FPO) proposto. Como restrições de desigualdade, consideram-se os limites máximos e mínimos de magnitudes de tensão, de potências geradas em cada barra e da possibilidade de ocorrência de reversão do fluxo na subestação principal da concessionária. Ainda como contribuição desta pesquisa, propõe-se uma nova metodologia para se determinar a MCH em sistemas multifásicos desequilibrados em que, através de modificações no FPO, almeja-se determinar a máxima quantidade de potência a ser hospedada em redes trifásicas, multiaterradas, a quatro fios. Para isso, restrições de desigualdade incorporam limites associados às magnitudes de tensão em cada fase, fator de desequilíbrio e tensão de neutro. Equações do método de injeção de correntes trifásico a quatro fios são tratadas como restrições de igualdade. O problema de otimização é resolvido via método de pontos interiores. Adicionalmente, a fim de considerar incertezas nos métodos propostos, as cargas do sistema são modeladas através da função de densidade de probabilidade Gaussiana, considerando uma dispersão estatística em relação a seus valores nominais com o objetivo de se avaliar impacto de incertezas nos valores de carga nos valores de MCH. Simulações computacionais são conduzidas utilizando dois sistemas: o equivalente monofásico da rede de distribuição da Universidade Federal de Juiz de Fora, composto de 23 barras e o sistema trifásico desequilibrado de 33 barras do IEEE. Diversas análises são efetuadas considerando as unidades de geração distribuída alocadas de maneira dispersa nas redes a serem avaliadas. Ainda, a fim de validar as metodologias propostas, os resultados são comparados à trabalhos correlatos da literatura, mostrando versatilidade e aplicabilidade das metodologias propostas nesta dissertação.

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