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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3105
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Galvis Manso, Juan Carlos | pt_BR |
dc.contributor.author | Costa, Caio Felipe Cordeiro | - |
dc.date.accessioned | 2021-05-12T14:10:52Z | - |
dc.date.available | 2021-05-12T14:10:52Z | - |
dc.date.issued | 2021 | pt_BR |
dc.identifier.citation | COSTA, Caio Felipe Cordeiro. Despacho ótimo de uma usina virtual composta por geração eólica e armazenamento em VEs utilizando programação linear, dinâmica e estocástica. 2021. 61 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2021. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3105 | - |
dc.description.abstract | A Geração Distribuída, composta de fontes de energias renováveis, está conquistando cada vez mais espaço para auxiliar as fontes tradicionais de geração de energia elétrica com a maior demanda de energia decorrente do crescimento populacional e industrial. O objetivo deste trabalho é modelar uma usina virtual que possui como característica uma fonte de geração eólica e um sistema de armazenamento de energia, de modo que seu lucro seja maximizado. Inicialmente essa modelagem foi elaborada por meio da Programação Linear, porém este método não trata a característica de aleatoriedade do vento, trazendo resultados não confiáveis para a usina geradora. A partir deste problema, o modelo original foi implementado por meio da Programação Dinâmica e posteriormente foi evoluído para Programação Dinâmica Estocástica. Neste último caso, portanto, a velocidade do vento passa a ser considerada como uma variável aleatória, sendo atribuídas probabilidades de ocorrência a cada cenário escolhido. A aplicação deste método foi possível por meio da alteração da função objetivo e das equações de restrição do modelo original. Com base nos resultados obtidos, pôde-se observar que o modelo que trata a aleatoriedade do vento traz resultados mais confiáveis para a usina geradora. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Energia - fontes alternativas | pt_BR |
dc.subject | Geração distribuída de energia elétrica | pt_BR |
dc.subject | Força eólica | pt_BR |
dc.subject | Programação dinâmica | pt_BR |
dc.subject | Programação linear | pt_BR |
dc.subject | Programação - matemática | pt_BR |
dc.title | Despacho ótimo de uma usina virtual composta por geração eólica e armazenamento em VEs utilizando programação linear, dinâmica e estocástica. | pt_BR |
dc.type | TCC-Graduação | pt_BR |
dc.contributor.referee | Galvis Manso, Juan Carlos | pt_BR |
dc.contributor.referee | Barbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resende | pt_BR |
dc.contributor.referee | Pereira, Luana Kruger Melgaço | pt_BR |
dc.description.abstracten | The Distributed Generation, made up of renewable energy sources, is gaining more and more space to assist traditional sources of electricity generation with the greatest demand for energy, due to population and industrial growth. The objective of this work is to model a virtual power station, which features a source of wind generation and an energy storage system, so that its gain is maximized. Initially, this modeling was elaborated by means of Linear Programming, however this method does not deal with the wind randomness characteristic, thus bringing unreliable results for the forecast of energy generation. Based on this problem, the original model was implemented through Dynamic Programming and later evolved into Stochastic Dynamic Programming. In this way, the model is evolved to Stochastic Dynamic Programming. In the latter case, therefore, wind speed starts to be considered as a random variable, with probabilities of occurrence being attributed to each chosen scenario. The application of this method was made possible by changing the objective function and the constraint equations of the original model. Based on the results obtained, it was observed that the model that deals with wind randomness brings more reliable results for the generating plant. | pt_BR |
dc.contributor.authorID | 14.1.8314 | pt_BR |
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