Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10316/94283
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dc.contributor.advisorAntunes, Carlos Alberto Henggeler de Carvalho-
dc.contributor.authorPaulino, Ana Carolina Cartaxo-
dc.date.accessioned2021-04-16T00:55:44Z-
dc.date.available2021-04-16T00:55:44Z-
dc.date.issued2021-02-18-
dc.date.submitted2021-04-16-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10316/94283-
dc.descriptionDissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia-
dc.description.abstractA introdução das tarifas dinâmicas tem tido grandes avanços nos últimos anos, justificada pela maior consciencialização por parte dos consumidores para o uso racional da energia, tanto por motivos económicos como por motivos ambientais. Este tipo de tarifas induz que o consumidor tenha um papel mais ativo, potenciando benefícios económicos e criando um ambiente favorável para a gestão integrada de recursos energéticos, promovendo ainda a penetração da geração a partir de fontes renováveis. No setor residencial, a otimização integrada da utilização dos recursos energéticos, de forma a minimizar o custo de energia para o utilizador sem comprometer o seu conforto, envolve a consideração simultânea da rede, da gestão de cargas, da microgeração local e do armazenamento. Nesta Dissertação é implementado um modelo de programação linear inteira mista para a gestão integrada dos recursos, considerando uma função objetivo de minimização do custo, incluindo restrições técnicas, tipos de cargas a escalonar, preferências e requisitos de conforto do utilizador. Posteriormente, é implementada uma abordagem híbrida de um modelo de programação linear inteira mista com uma meta-heurística (algoritmo genético).Estes modelos matemáticos de otimização da gestão integrada dos recursos energéticos, considerando tarifas dinâmicas, permitem dotar os sistemas de gestão energética residenciais da inteligência computacional para oferecer aos consumidores a diminuição dos seus custos de energia sem abdicar do conforto.por
dc.description.abstractThe implementation of dynamic tariffs has seen significant advances in recent years, motivated by the increasing consumer awareness of rational use of energy, for economic, quality of service and environmental reasons.This type of tariffs encourages consumers to play a more proactive role, enhancing economic benefits and creating a favourable environment for the integrated optimization of energy resources, while also promoting the growth of the penetration of generation from renewable sources.In the residential sector, the minimization of the user’s costs without compromising comfort requires the integrated optimization of the use of energy resources, simultaneously considering the possibility of exchanges with the grid, changes of load operation patterns, local microgeneration and storage. In this thesis mixed-integer linear programming models for integrated management of energy resources are implemented, considering the minimization of a cost objective function subject to technical constraints, types of loads to be scheduled, user’s preferences and comfort requirements. Moreover, a hybrid approach is implemented, which combines a mixed-integer linear programming solver with a genetic algorithm customized to the problem characteristics. These mathematical models to optimize the integrated management of energy resources, considering dynamic tariffs, allow for home energy management systems to provide the computational intelligence to offer consumers the reduction of their energy costs without giving up their comfort.eng
dc.language.isopor-
dc.rightsopenAccess-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
dc.subjectModelo de Programação Linear Inteira Mista (MILP)por
dc.subjectTarifas Dinâmicas,por
dc.subjectFlexibilidadepor
dc.subjectGestão Integrada de Recursos Energéticospor
dc.subjectAlgoritmo Genético (GA)por
dc.subjectMixed Integer Linear Programming (MILP)eng
dc.subjectDynamic Tariffseng
dc.subjectFlexibilityeng
dc.subjectIntegrated Energy Resources Managementeng
dc.subjectGenetic Algorithm (GA)eng
dc.titleModelos de Gestão de Recursos Energéticos para Exploração da Flexibilidade da Procurapor
dc.title.alternativeModels of Management of Energy Resources for Exploring Demand Flexibilityeng
dc.typemasterThesis-
degois.publication.locationDEEC-
degois.publication.titleModelos de Gestão de Recursos Energéticos para Exploração da Flexibilidade da Procurapor
dc.peerreviewedyes-
dc.identifier.tid202697134-
thesis.degree.disciplineEngenharia Electrotécnica e de Computadores-
thesis.degree.grantorUniversidade de Coimbra-
thesis.degree.level1-
thesis.degree.nameMestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores-
uc.degree.grantorUnitFaculdade de Ciências e Tecnologia - Departamento de Eng. Electrotécnica e de Computadores-
uc.degree.grantorID0500-
uc.contributor.authorPaulino, Ana Carolina Cartaxo::0000-0001-7732-4685-
uc.degree.classification17-
uc.degree.presidentejuriJorge, Humberto Manuel Matos-
uc.degree.elementojuriAntunes, Carlos Alberto Henggeler de Carvalho-
uc.degree.elementojuriMoura, Pedro Manuel Soares-
uc.contributor.advisorAntunes, Carlos Alberto Henggeler de Carvalho::0000-0003-4754-2168-
item.grantfulltextopen-
item.cerifentitytypePublications-
item.languageiso639-1pt-
item.openairetypemasterThesis-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.fulltextCom Texto completo-
crisitem.advisor.researchunitINESC Coimbra – Institute for Systems Engineering and Computers at Coimbra-
crisitem.advisor.orcid0000-0003-4754-2168-
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