Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/81663
Title: Ferramenta Para Identificação de Recursos no Lado da Procura para o Fornecimento de Serviços de Sistema
Other Titles: Tool to Identify Resources on the Demand Side in order to Provide Ancillary Services
Authors: Calhau, António David Martins 
Orientador: Gomes, Álvaro Filipe Peixoto Cardoso de Oliveira
Keywords: Serviços de Sistema; Gestão da Procura; Redes Neuronais; Modelos Fisicamente Baseados Simplificados; Mercados de Energia; Ancillary Services; Demand Response; Artificial Neural Networks; Simplified Physically Based Models; Power Markets
Issue Date: 22-Sep-2016
Serial title, monograph or event: Ferramenta Para Identificação de Recursos no Lado da Procura para o Fornecimento de Serviços de Sistema
Place of publication or event: DEEC
Abstract: O Setor elétrico foi desde a sua génese um setor em constante mutação. Nas últimas décadas do século XX assistiu-se à desverticalização das atividades e à liberalização do sector. Com esta reestruturação, surgiram novos agentes, regras e comportamentos mas, as suas premissas mais básicas mantiveram-se. O bom funcionamento dos sistemas de energia elétrica que pressupõe um equilíbrio constante entre a geração e a procura, é uma dessas premissas. Para que tal ocorra, era comummente pedido aos grupos geradores que adequassem os seus níveis de produção à procura, porém, devido aos elevados encargos relativos a estas formas de geração de energia elétrica, é necessário procurar formas menos dispendiosas de manter fiabilidade e estabilidade dos sistemas de energia elétrica. A gestão da procura (Demand Response na terminologia anglo saxónica) tem ganho uma especial relevância neste plano, onde com a introdução de novas tecnologias e novas regras de mercado se abriu caminho à possibilidade da procura participar de forma mais ativa na operação dos sistemas através do fornecimento de serviços essenciais ao seu bom funcionamento como programas de emergência, económicos e de serviços de sistema.Os serviços de sistema são serviços essenciais para manter o bom funcionamento dos sistemas de energia elétrica. Estes serviços, que no passado eram prestados apenas pela geração, podem agora ser fornecidos pela procura devido à evolução das regras de mercado e das Smart Grids. Abre-se assim caminho a que cargas, como por exemplo as cargas termostáticas, forneçam também estes serviços à rede com a participação em programas de gestão da procura. Devido à complexidade das ações necessárias para o fornecimento destes serviços, é muito importante serem alvo de estudo prévio criterioso. A presente dissertação foi desenvolvida com o objetivo de identificar recursos do lado da procura para fornecimento de Serviços de Sistema. Para tal, foi desenvolvida uma ferramenta em MATLAB que permitiu simular o funcionamento de grupos de cargas de Frio Alimentar Doméstico tais como Frigoríficos Combinados e Arcas Refrigeradoras, recorrendo a Modelos Fisicamente Baseados Simplificados Simples e com Redes Neuronais Artificiais.Esta ferramenta foi desenvolvida com o intuito de criar algoritmos suficientemente rápidos para poder simular ações de gestão da procura em tempo real, para que o operador de sistema independente possa incluir a procura no fornecimento de serviços de sistema. A ferramenta permite o estudo do impacto de diferentes ações de gestão da procura no consumo de grupos de cargas de Frio Alimentar Doméstico ou seja, em termos de potência pedida à rede (diagramas de carga), possibilitando a identificação de ações que permitam disponibilizar uma dada quantidade de potência/energia para ser transacionada no mercado de serviços de sistema Neste trabalho são também alvo de estudo os tempos de simulação destas ferramenta e é feita uma análise comparativa com a performance de outros modelos anteriormente desenvolvidos.Assim, este trabalho permite concluir qual o impacto que as diferentes ações de gestão da procura podem ter em termos de potência pedida à rede por grupo de cargas residenciais, e permite aferir a possibilidade de fornecimento de serviços de sistema por parte de cargas de Frio Alimentar Doméstico.O presente trabalho foi desenvolvido no âmbito da Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores, lecionada no Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra, no ano letivo 2015/2016.
From the outset, the electricity sector has been a constantly changing sector. In the last decades of the twentieth century there was a deverticalization of its activities and a liberalization in the sector.This restructuring brought along new agents, rules and behaviors but its basic assumptions have been preserved. One of these basic assumptions is that the normal functioning of the electric power systems requires a constant balance between generation and demand. In order to get this it was commonly asked the producer groups to adapt their production levels to the demand. However, due to the high costs associated with these ways of producing electricity, it is necessary to find less expensive methods of keeping the reliability and the stability of the electrical power systems. The Demand Response has gained a special relevance at this level, since the introduction of new technologies and new market rules paved the way for the demand to actively participate in the systems operation, through the provision of essential services to its proper functioning, such as emergency, economic and ancillary services. Ancillary services are essential services to keep the proper functioning of electrical power systems. These services, in the past only provided by the generation side, can now also be provided by the demand side, due to the evolution of market rules and the smart grids. We thus open a way to some charges, like thermostatic charges, to also provide these services to the electrical network, by participating in demand response programs. Given the complexity of the actions required to provide these services, it is essential they are subject to a prior accurate study. The main goal of this thesis is therefore to identify some resources on the demand side, in order to provide ancillary services. To achieve that goal a MATLAB tool was developed to simulate the functioning of Domestic Cold Storage charges groups, such as combined refrigerators and freezers, using Simplified Physically Based Models and Artificial Neural Networks. This tool was developed in order to create algorithms fast enough to simulate demand response actions in real time, so that the independent system operator can include the demand on the ancillary services provision. This tool also allows the study of the impact of the different demand response actions in the supply of the domestic cold food charges groups, in terms of power requested to the electrical network (load profiles), making it possible to identify the actions that allow the supply of a given quantity of potency/power to be transacted at the system services market. In this study we also sought to study the simulation times of these tools and it is made a comparative analysis with the performance of other models developed in the past. This thesis allows us therefore to understand the impact the different demand response actions can have in terms of potency required to the electrical network by residential load groups and assess the possibility of system services to supply domestic cold food charges. This study was made in the context of my Integrated Master?s Thesis in Electrical and Computer Engineering, taught at the Electrical and Computer Engineering Department- Faculty of Sciences and Technology of the University of Coimbra, in the academic year 2015/2016.
Description: Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/81663
Rights: openAccess
Appears in Collections:UC - Dissertações de Mestrado

Files in This Item:
File Description SizeFormat
ADC_thesisFinal.pdf4.6 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record

Page view(s) 50

450
checked on Aug 2, 2022

Download(s) 50

426
checked on Aug 2, 2022

Google ScholarTM

Check


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons