Planos de expansão de geração de sistema de energia elétrica

Prévia do material em texto

Planos de expansão de geração de sistema de energia elétrica, considerando o impacto de tecnologias Smart Grid.
O problema do planejamento de expansão da geração de eletricidade (GEP) envolve a determinação das opções de tecnologia de geração a serem adicionados a um sistema de geração de energia existente, e a hora e local onde eles deveriam ser instalados para atender a crescente demanda de energia em um horizonte de planejamento.
Em um GEP existem muitos objetivos conflitantes, como o impacto ambiental, confiabilidade, combustível importado, entre outros. Além disso, há incertezas associadas ao planejamento, problema como as previsões da demanda, os preços do combustível de entrada, o componente do sistema falha e outros. Portanto, um multi-objetivo, método de otimização estocástica é desejável para resolver o problema GEP.
O presente artigo investiga como os planos de expansão da geração do sistema de energia elétrica mudam e melhoram com base na disponibilidade de tecnologias Smart Grid.
O novo modelo especificamente considera a disponibilidade de tecnologias de Smart Grid, melhorando o desempenho do sistema de distribuição, e / ou a disponibilidade das tecnologias deslocando a demanda dos horários de pico para as horas fora do horário de pico.
Um sistema Smart Grid pode ser definido como um sistema inteligente que consiste em um sistema autônomo, sistema digital capaz de identificar surtos, linhas derrubadas e interrupções; resiliente ou "auto-cura" que fornece instantaneamente controle de dano; flexível, capaz de acomodar novas fontes alternativas, fiável que fornece o balanceamento de carga dinâmico; e seguro, minimizando a vulnerabilidade ao terrorismo ou outros ataques.
 	Os impactos e benefícios das tecnologias Smart Grid podem se basicamente listado em três categorias: (i) mudança / redução demanda de energia, particularmente durante as horas de pico, (ii) aumento a disponibilidade efetiva dos componentes do sistema e (iii) reduzir perdas de energia durante a transmissão e distribuição.
Neste estudo, foram minimizados simultaneamente objetivos múltiplos, como o custo e as emissões atmosféricas, em um horizonte de planejamento de longo prazo sob um ambiente incerto. A simulação de Monte-Carlo é usada para gerar cenários com base na incerteza da disponibilidade de os componentes do sistema. Os cenários selecionados são usados ​​para caracterizar a incerteza da demanda dos usuários e a disponibilidade do sistema componentes, incluindo unidades de geração, linhas de transmissão, sistema de distribuição, suprimentos de gás, etc. Então, um estocástico de dois estágios de modelo de programação é usado para resolver o problema da geração de eletricidade do planejamento da expansão.
A topologia para um sistema central existente estudado pelo artigo consiste em unidades de geração central distribuídas entre dez grupos de poder. Essas unidades de geração possuem tecnologias diferentes. A energia gerada nesses grupos de energia é transmitida ao sistema de distribuição por meio de linhas de transmissão. Ao expandir ou atualizar a rede elétrica, as tecnologias de nova geração são distribuídas ou centralizadas.
Foi utilizada a simulação de Monte Carlo para representar numerosos cenários gerados considerando a disponibilidade dos componentes do sistema. A simulação de Monte Carlo é usada para atribuir aleatoriamente se os ativos do sistema (linhas, unidades de geração, etc.) estão disponíveis para esse cenário com base na disponibilidade estimada do componente.
Para investigar o impacto das tecnologias de redes inteligentes, a indisponibilidade eficaz dos componentes do sistema de distribuição é diminuída em conformidade, quando as tecnologias de redes inteligentes são adaptadas e as indisponibilidades correspondentes para as linhas de distribuição equivalentes de grade área aos blocos de carga são usadas ​como entrada para simulação de Monte Carlo para gerar cenários para cada caso. Sendo que a disponibilidade do sistema é afetada por duas coisas: a taxa de falha e a taxa de reparo.
O objetivo do trabalho é encontrar o plano de expansão que simultaneamente minimiza o custo e minimiza as emissões de gases no ar. Os objetivos únicos foram dimensionados e combinados em uma única função objetiva.
Os custos consistem em (i) custo de investimento, (ii) custo operacional e de manutenção fixo, (iii) custo de geração de eletricidade, (iv) custo da demanda não atendida e (v) receita do vapor gerado. Foi considerada duas emissões atmosféricas; CO2 e NOx. Como as emissões de SO2 e CO2 estão altamente correlacionadas, minimizando o CO2 também minimizamos as emissões de SO2 de forma implícita.
Para demonstrar o modelo, um problema de exemplo é resolvido para um horizonte de planejamento de 15 anos. No sistema de exemplo, há 50 blocos de carga. O horizonte de planejamento é dividido em três períodos de 5 anos cada.
Com a resposta do modelo pode-se concluir que com a implantação de tecnologias Smart Grid obtém uma melhoria das funções objetivas, e em todas as combinações, o custo e as emissões de CO2 são melhorados, oque influencia diretamente no plano de expansão.
As tecnologias Smart Grid que afetam as disponibilidades reduzem o custo operacional, reduzindo o custo de demanda insatisfeita e permitindo utilizar unidades de geração de custos menores.
Além disso, as tecnologias Smart Grid que mudam a demanda reduzem os custos operacionais, permitindo usar as unidades de geração de menor custo para satisfazer a demanda deslocada ou reduzir as emissões de gases, permitindo usar unidades de geração com emissões de gases mais baixas para satisfazer a demanda deslocada. Uma vez que a grade foi projetada para satisfazer a demanda de carga máxima, são introduzidas menos unidades de geração na presença de tecnologias Smart Grid