Maxwell Para Simples Indexação

Título
[pt] AVALIAÇÃO PROBABILÍSTICA DE IMPACTO DE ACESSO DE GERADORES RENOVÁVEIS AO SISTEMA DE TRANSMISSÃO

Título
[en] PROBABILISTIC IMPACT ASSESSMENT OF RENEWABLE GENERATOR CONNECTION TO THE TRANSMISSION

Autor
[pt] DAFINY LORENA RIBEIRO MARQUES

Vocabulário
[pt] SIMULACAO MONTE CARLO

Vocabulário
[pt] ACESSO DE USINAS

Vocabulário
[pt] FONTE DE ENERGIA RENOVAVEL INTERMITENTE

Vocabulário
[pt] FLUXO DE POTENCIA PROBABILISTICO

Vocabulário
[en] MONTE CARLO SIMULATION

Vocabulário
[en] GENERATION INTERCONNECTION

Vocabulário
[en] INTERMITTENT ENERGY SOURCE

Vocabulário
[en] PROBABILISTIC POWER FLOW

Resumo
[pt] O aumento significativo de pequenas usinas de geração, impulsionado pela privatização do mercado de oferta de energia elétrica e avanços tecnológicos, apresenta desafios no acesso desses empreendimentos ao sistema de transmissão. Em algumas regiões, o aumento da implantação de usinas cria filas para acesso à rede elétrica, potencialmente resultando em uma escassez de margem de transmissão. Isso é caracterizado pela saturação de escoamento de potência em áreas geográficas com elevado potencial para fontes renováveis (como eólica e solar), impactando negativamente o planejamento e operação do sistema de transmissão. Esta Dissertação de Mestrado propõe uma abordagem de avaliação probabilística dos riscos associados à entrada de novos geradores, com destaque para fontes eólicas e fotovoltaicas. A utilização do fluxo de potência probabilístico, por meio da simulação de Monte Carlo, estende as capacidades do método determinístico, proporcionando uma melhor representação da intermitência inerente das fontes renováveis variáveis e possíveis contingências de equipamentos. Os estudos realizados no sistema teste IEEE RTS 79 - 24 barras, considerando a incorporação de usinas renováveis, permitem compreender a importância do método probabilístico no fornecimento de informações mais representativas aos tomadores de decisão. A proposta de reformulação do processo de acesso, adaptando métodos de cálculo para refletir a complexidade do cenário atual de geração de energia, emerge como um caminho promissor à utilização eficiente do sistema de transmissão, especialmente diante da crescente presença de fontes renováveis.

Resumo
[en] The significant increase in small generation plants, driven by the privatization of the electricity supply market and technological advances, presents challenges in terms of their access to the transmission system. In some regions, the increasing deployment of power plants creates queues for access to the grid, potentially resulting in a transmission margin shortage. This is characterized by the saturation of power flow in geographical areas with high potential for renewable sources (such as wind and solar), negatively impacting the planning and operation of the transmission system. This Master s Thesis proposes a probabilistic approach to assessing the risks associated with the entry of new generators, especially wind and photovoltaic sources. The use of probabilistic power flow, through Monte Carlo simulation, extends the capabilities of the deterministic method, providing a better representation of the inherent intermittency of variable renewable sources and possible equipment contingencies. The studies carried out on the IEEE RTS 79 - 24-bus test system, considering the incorporation of renewable power plants, allow us to understand the importance of the probabilistic method in providing decision-makers with more representative information. The proposal to reformulate the access process, adapting calculation methods to reflect the complexity of the current energy generation scenario, emerges as a promising way of making efficient use of the transmission system, especially given the growing presence of renewable sources.

Orientador(es)
ANDRE MILHORANCE DE CASTRO

Banca
ERICA TELLES CARLOS

Banca
MARCELO PRAIS

Banca
ANDRE MILHORANCE DE CASTRO

Catalogação
2024-09-12

Apresentação
2024-04-26

Tipo
[pt] TEXTO

Formato
application/pdf

Idioma(s)
PORTUGUÊS

Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67991@1

Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67991@2

Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67991


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