Doutorado em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)
URI Permanente para esta coleção
Navegar
Navegando Doutorado em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC) por Por Orientador "Alvarenga, Bernardo Pinheiro de"
Agora exibindo 1 - 3 de 3
Resultados por página
Opções de Ordenação
Item Análise de viabilidade técnica, econômica e ambiental de um projeto de eficiência energética associado com geração distribuída(Universidade Federal de Goiás, 2022-04-25) Faria, Adriano Ferreira de; Marra, Enes Gonçalves; http://lattes.cnpq.br/8463332056679918; Alvarenga, Bernardo Pinheiro de; http://lattes.cnpq.br/9850449311607643; Alvarenga, Bernardo Pinheiro de; Marra, Enes Gonçalves; Belchior, Fernando Nunes; Viajante, Ghunter Paulo; Domingos, José LuisThis study focused on developing a sustainability project carried out in 11 Federal Institute of Education, Science, and Technology of Goiás (IFG) campuses, combining energy efficiency and distributed generation actions to optimize energy consumption by through the retrofit of the lighting system, installation of a photovoltaic generation system, energy monitoring, and qualification and training of teachers, students and employees, in compliance with the guidelines established by the National Electric Energy Agency (ANEEL) within the scope of the Public Call for Priority Projects for EE and Strategic R&D nº 01/2016 – “Energy Efficiency and Mini Generation in Public Institutions of Higher Education”. In the lighting system, 18,377 inefficient lamps were replaced by lamps with more efficient technology, with an energy saving of 867.9 MWh/year and a peak demand reduction of 309.6 kW. The proposed generation system aimed to install 3076 PV modules on the rooftops of selected campus buildings, totaling 1 MWp of installed power with an average annual power generation of 1736.9 MWh/year. The total project investment was USD 1,348,768.50 and the global cost–benefit ratio of the project was 0.68, which will result in annual savings of approximately USD 197,321.85. This corresponded to a 58% reduction in energy bills. The project proposed in this work was considered technically and economically viable within the scope of the Brazilian Energy. The estimate of avoided carbon emissions is also carried out, considering the methodologies used by the United Nations Framework Climate Change Convention (UNFCCC) for Clean Development Mechanism (CDM) projects that include energy efficiency activities and grid-connected renewable energy generation, resulting in an avoided emission of 983.36 tCO2 eq.Item Machine learning methods applied to intraday solar forecasting for power system operation(Universidade Federal de Goiás, 2021-03-05) Paiva, Gabriel Mendonça de; Marra, Enes Gonçalves; http://lattes.cnpq.br/8463332056679918; Alvarenga, Bernardo Pinheiro de; http://lattes.cnpq.br/9850449311607643; Alvarenga, Bernardo Pinheiro de; Mussetta, Marco; Marra, Enes Gonçalves; Pimentel, Sergio Pires; Brito, Leonardo da CunhaPrever o recurso solar é uma ferramenta essencial para sua integração com a rede elétrica. Esta tese foca em previsão solar intra-diária, com uma análise robusta de previsão de irradiância testada em múltiplas localidades e uma proposta de implementação de previsão de potência fotovoltaica (FV). Dois algoritmos de aprendizagem de máquinas são avaliados para previsão intra-diária da irradiância solar: programação genética multigene (PGMG) e redes neurais artificiais do tipo multilayer perceptron (MLP). PGMG é um algoritmo evolucionário e um método tipo "caixa branca" e é uma nova técnica na área. Os algoritmos de aprendizagem de máquinas também são comparados com um modelo de persistência inteligente (smart persistence) para prever a irradiância solar com dados de seis localidades. Os horizontes de previsão considerados são 15-120 minutos à frente. Os resultados das simulações mostram um aprimoramento consistente das previsões quando variáveis climáticas exógenas são adicionadas como entrada aos modelos, sendo 5.68% o aprimoramento pelo cálculo de erro médio absoluto (MAE) e 3.41% o aprimoramento pelo cálculo de raiz do erro quadrático médio (RMSE). Os resultados também mostram que localidade, horizonte de previsão e métrica de erro escolhida influenciam a dominância de acurácia dos modelos. Dois modelos de irradiância de céu claro foram implementados, mas os resultados indicam para uma baixa influência dos modelos na acurácia de previsão para previsões multivariadas por aprendizagem de máquinas. Em uma perspectiva genérica, PGMG apresentou resultados mais precisos e robustos que MLP em previsões individuais, provendo soluções mais rápidas. Entretanto, MLP apresentou mais precisão em previsões do tipo ensemble, porém estas apresentam também maior complexidade e maior custo computacional. A implementação de previsão de potência FV mostrou resultados consistentes, aprimorando valores de RMSE de previsões de persistência em 9.79%-23.75% para horizontes de 15-120 minutos.Item Macro e micro modelo de planejamento para microrredes participantes de mercado local de energia(Universidade Federal de Goiás, 2022-03-21) Tonhá, Henrique Mesquita; Alvarenga, Bernardo Pinheiro de; http://lattes.cnpq.br/9850449311607643; Alvarenga, Bernardo Pinheiro de; Kopcak, Igor; Silva, Luis Gustavo Wesz da; Marques, Thyago Carvalho; Silva, Luiz Carlos Pereira daMicrogrids (MRs) have intelligence and flexibility that provide the integration of renewable sources into their configuration. The complementary technical aspect between the different renewable sources and the storage schemes associated with a flexibility of energy contracts allows the existence of a local market involving MRs. This work aims to study two models of competition of MRs: macro and micro. The macro model deals with market competition between local MRs and the micro model, the competition between different generation sources. The virtual association of remotely installed MRs applied to a competition platform seeks to confer justice for these agentes in a macro market model competing with more centralized MRs in the network. By remunerating everyone involved, the model aims to reduce resistance and encourage the entry of new agents, especially those that enable the greatest gains in the quality of energy supply to the grid. From a constraint set and Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions, it is possible to process the Nash equilibrium (EN) and Pareto efficiency (EP) points. A unique normalized EN can be obtained when the game is played in a convex environment with diagonally strictly concave or convex functions as the case in question. About the micro