Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10316/41677
Title: Caracterização de consumos residenciais para ações de Demand Response
Authors: Oliveira, Paulino Gonçalves 
Orientador: Jorge, Humberto Manuel Matos
Keywords: Consumo de energia; Eficiência energética; Energia eléctrica
Issue Date: Jul-2013
Abstract: Nesta tese é feita uma abordagem baseada na caracterização dos consumos de DR (demand response). Na futura Smart Grid, o DSM (demand side management) irá melhorar a estabilidade da rede e garantir o fornecimento de energia segura. Exemplos de dispositivos viáveis para a DR são as cargas residenciais (por exemplo, máquinas de lavar roupa, termoacumulador, máquinas de lavar louça e máquinas de secar roupa) e os veículos elétricos (por exemplo, veículos elétricos híbridos, VEHPs). Em larga escala a DR é particularmente desafiadora; um grande número de dispositivos podem precisar de ser geridos tendo em conta as restrições de usuários, minimizando os custos globais de fornecimento de energia elétrica. A incerteza e a dinâmica do comportamento do consumidor e o aumento dos custos de eletricidade agravam ainda mais a complexidade da DR em grande escala. Esta tese propõe um simulador para resolver o problema de alocação de carga com a PTR (preços em tempo real). Posteriormente, é apresentado um estudo de caso detalhado, onde se mostram as capacidades do simulador proposto e vários cenários possíveis de alocação de cargas.
This thesis proposes an approach based on the characterization of consumption to DR (demand response). In the future Smart Grid, DSM will improve grid stability and secure energy supply. Examples, in this thesis of viable devices for DR are domestic appliances (e.g. washing machines, heater, dishwasher machines and dryer machines) and electric cars (e.g. plug- in hybrid electric vehicles, PHEVs). Large-scale DR is particularly challenging; millions of devices may need to be managed, taking into account both user constraints, while minimizing overall electricity supply costs. Uncertainty and dynamism of user behavior and electricity costs further add to the complexity of large-scale DR. This thesis proposes a simulator to solve load scheduling problem with RTP (real time pricing). Subsequently, it presented a detailed case study where it shows the ability of the proposed simulator and several possible scenarios of loads allocation.
URI: https://hdl.handle.net/10316/41677
Rights: openAccess
Appears in Collections:UC - Dissertações de Mestrado
FCTUC Eng.Electrotécnica - Teses de Mestrado

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