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dc.contributor.advisorGalvis Manso, Juan Carlospt_BR
dc.contributor.authorFalçoni, Kaila Ambrosim-
dc.date.accessioned2022-07-27T16:45:24Z-
dc.date.available2022-07-27T16:45:24Z-
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.citationFALÇONI, Kaila Ambrosim. Análise comparativa de modelos de gerenciamento ótimo para operação de recursos energéticos distribuídos em micro-redes. 2022. 92 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4428-
dc.description.abstractAs tecnologias de Geração Distribuída (GD), dos Sistemas de Armazenamento de Energia (SAE), da Eficiência Energética e do Gerenciamento pelo Lado da Demanda (GLD) constituem Recursos Energéticos Distribuídos (RED). Com o aumento da presença das tecnologias dos RED dentro dos Sistemas de Distribuição (SD), o gerenciamento se faz necessário para que os custos sejam minimizados e as restrições de operação do sistema sejam mantidas. O presente trabalho apresenta o problema de gerenciamento em Micro-Redes (MRs) e sua solução através de três diferentes técnicas de programação, sendo elas: a Programação Não Linear (PNL), a Programação Linear (PL) e a Programação Linear Decomposta. O objetivo é minimizar os custos de operação de uma MR levando em consideração os custos de geração distribuída, da operação de cargas controláveis, da operação dos sistemas de armazenamento e da compra de energia da rede principal, considerando as restrições de operação da micro-rede. Os modelos de PNL e PL foram resolvidos via MATLAB usando as funções fmincon e linprog, respectivamente. Já o modelo de PL decomposto foi resolvido via Scritp no MATLAB, usando a técnica de decomposição de Dantzig Wolfe em conjunto com a função linprog. Os modelos foram testados em sistemas com diferentes números barras e os resultados das simulações mostram que os três modelos apresentam resultados factíveis, ou seja, minimizam o problema respeitando suas restrições, sendo similares entre si para os sistemas menores, mas conforme o número de barras aumenta, os resultados apresentam divergências.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
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dc.subjectEnergia elétrica - gerênciapt_BR
dc.subjectGeração distribuída de energia elétricapt_BR
dc.subjectProgramação linearpt_BR
dc.subjectProgramação não-linearpt_BR
dc.subjectRecursos energéticospt_BR
dc.titleAnálise comparativa de modelos de gerenciamento ótimo para operação de recursos energéticos distribuídos em micro-redes.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeGalvis Manso, Juan Carlospt_BR
dc.contributor.refereeBarbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resendept_BR
dc.contributor.refereeZvietcovich, Wilingthon Guerrapt_BR
dc.description.abstractenDistributed Generation, Energy Storage Systems, Energy Efficiency and Demand-Side Management technologies constitute Distributed Energy Resources. With the increasing presence of RED technologies within Distribution Systems, management is necessary so that costs are minimized and system operation restrictions are maintained. The present work presents the management problem in MicroGrid and its solution through three different programming techniques, namely: Non-Linear Programming , Linear Programming and Decomposed Linear Programming. The objective is to minimize the operating costs of a MicroGrid taking into account the generation costs distribution, the operation of controllable loads, the operation of storage systems and the purchase of energy from the main grid, considering the operating restrictions of the MicrGrid. The Non-Linear Programming and Linear Programming models were solved via MATLAB using the fmincon and linprog functions, respectively. The Decomposed Linear Programming model was solved via Script in MATLAB, using the Danzig Wolfe decomposition technique in conjunction with the linprog function. The models were tested in systems with different numbers of bus and the simulation results show that the three models present feasible and similar results for the smaller systems, but as the number of bus increases, the results show divergences.pt_BR
dc.contributor.authorID15.1.5959pt_BR
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