Título: PROCSIM An energy community simulator to develop and evaluate load balancing schemes
Autor: Nuno Alexandre Silva Velosa
Local: Sala de Documentação da FCEE e Sessão Zoom
Dia/Hora: 25/11/2022 14:00 Sala de Documentação FCEE e sessão Zoom ID: 930 4503 9746 Senha: 184189
https://videoconf-colibri.zoom.us/j/93045039746?pwd=WEcyM2ViOGtkVW1LSzg5Q1VyYjJPQT09
Resumo:
As alterações climáticas são um dos maiores problemas do presente milénio. O sector da energia é o que mais contribui para este problema com aproximadamente 25% das emissões globais. A fim de mitigar este problema, uma grande solução está relacionada com a utilização de energia proveniente de recursos renováveis. É importante começar a tirar um melhor partido das fontes renováveis de forma mais eficaz e mais frequente. Neste sentido, é muito importante o desenvolvimento de mecanismos para equilibrar a procura e a oferta, com o objectivo de minimizar, tanto quanto possível, a utilização de energia proveniente de fontes não renováveis. Por esta razão, RECs começaram a surgir. No entanto, elas não estão isentas de problemas. Dois dos desafios mais importantes a resolver são: a redução do peak demand, evitando assim a necessidade de adquirir energia de fora da comunidade, e a distribuição dos recursos de forma justa. A este respeito, muitos investigadores estão a concentrar as atenções em abordagens load shifting (adaptar o tempo de funcionamento dos aparelhos para melhor equilibrar a carga). No entanto, a maioria deles utiliza abordagens implícitas através do uso de incentivos (tais como tarifas e preços dinâmicos), o que pode ser considerado injusto, uma vez que as pessoas mais ricas serão beneficiadas. Com base nisto, neste trabalho é sugerida uma abordagem explícita de load shifting baseada na distribuição de timeslots, utilizando o problema de otimização combinatorial Multiple Knapsack. Embora haja alguma literatura que demonstra a aplicabilidade do Knapsack numa variedade de problemas do mundo real, o mesmo não acontece no campo da energia. Além disso, uma vez que é necessária uma grande quantidade de dados para testar e avaliar múltiplos cenários neste esquema de load balancing, e tendo em consideração que apenas dois datasets de comunidades energéticas foram encontrados na literatura, nesta tese é também proposto um simulador de comunidades energéticas que permite criar diferentes datasets de EC e avaliar o impacto da optimização, considerando apenas a produção fotovoltaica (não são considerados outros tipos de fontes renováveis, bem como baterias). Finalmente, com o intuito de avaliar o impacto da estratégia de load balancing desenvolvida, o simulador desenvolvido foi utilizado em três experiências diferentes: variação no tamanho do bin, variação no tamanho da comunidade e variação na flexibilidade. Os resultados foram positivos e mostraram que esta estratégia pode proporcionar uma melhor gestão dos recursos do PV uma vez que aumenta a utilização do PV, diminui o desperdício do PV e também diminui a utilização de energia da rede.
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