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Browsing by Author "Dias, Gustavo Afonso Burgoa"

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  • Sistema de otimização para gestão de armazenamento de energia elétrica em baterias
    Publication . Dias, Gustavo Afonso Burgoa; Barata, Filipe André de Sousa Figueira; Fonte, Pedro Miguel Neves da
    Face ao caminho que é percorrido com o objetivo de promover a descarbonização das indústrias e da economia mundial, ao longo dos últimos anos tem vindo a ser estabelecidas várias metas e objetivos com o propósito de reduzir a dependência dos combustíveis fósseis. Neste âmbito, a estrutura do ISEL decidiu desenvolver um conjunto de medidas, contempladas na iniciativa ISELGreen. A implementação destas iniciativas previa a instalação de um sistema solar fotovoltaico para a produção de energia para autoconsumo, concluído no final de 2019. Tendo em mente a otimização das necessidades energéticas do ISEL, para poder delinear estratégias num futuro próximo, serão desenvolvidos modelos de previsão associados ao consumo e à produção solar fotovoltaica, através de redes neuronais artificiais (RNA). Desta forma ao longo deste estudo foram definidas as variáveis que constituem estes dois modelos de previsão. Com base nos modelos de previsão foi desenvolvido um sistema de otimização que visa a implementação de um sistema a de armazenamento (SAE). O desenvolvimento deste modelo tem como foco minimizar o custo da energia consumida da rede, otimizando as trocas de energia entre o campus e a rede elétrica. Este sistema será desenvolvido através de um modelo de programação linear. O objetivo será entender o impacto da implementação de um modelo de otimização com recurso a um SAE, onde o conjunto de entrada deste modelo tem como base os modelos de previsão desenvolvidos com recurso às RNA. No final do estudo será verificada a robustez/validade do modelo de previsão, comparando os resultados do modelo de otimização, com os valores de consumo e produção solar reais/medidos. Combinando o modelo de previsão com o modelo de otimização foi possível estimar que a implementação de um SAE poderá resultar na redução de 1.1% no custo da energia consumida da rede, valor que foi obtido tendo em consideração os valores previstos. Considerando um modelo de previsão com erro nulo (valores medidos), foi conseguida uma redução no custo da energia consumida da rede de 1.6%.
    2023-05Master thesis Open access Show more