Made available in DSpace on 2017-07-10T17:11:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MARCOS GUILHERME ZANCHETTIN.pdf: 1368217 bytes, checksum: 2ad7e15a270a9abefc8d6f85f3ba01e0 (MD5) Previous issue date: 2012-04-25 / The wind generation has stood out among the alternative sources and has experienced a high rate of penetration through the years. Thus, the electrical connection of wind power generation must be analyzed in detail to avoid or minimize the problems inherent this type of source can cause in electric power systems (SEP) and thereby preserve the voltage quality indicators and reliability. This paper deal about the integration of wind farms in SEP, equipped with squirrel-cage induction generator based fixed speed wind turbines (AVV-SCIG) and doublyfed induction generator based variable speed wind turbines (AVV-DFIG). The limits of integration of wind energy generation, i.e., the amount of power that the wind farm can provide the point-of-common-connection (PCC) while complying with certain interconnections requirements, are obtained considering static and transient aspects of the connection of wind farms. The topology adopted to represent, in a simplified way, the local characteristics of the connection between the wind farm and the SEP, as well as characterize the integration of wind generation from the parameters of the PCC, is the single machine infinite-bus system (MBI). Throughout the text also are presents the models used to represent the wind turbine and wind farm in studies of power systems, the main criteria specified to connection of this type of source in SEP and the main issues dealing with the problem of integration of generation wind. The analyzes aim to assess how the wind energy generation is impacted by technical criteria that consider static and transient aspects of the connection of wind farms, the technology used in energy conversion, the control strategy/operation and the characteristics of PCC. The results obtained allow to define which the stricts conditions for the integration of wind energy generation. For these analyzes are considered the criteria of the maximum allowable voltage variation at the connection point of the wind farm, the power range for the maximum transferable power to the electrical system and the fault ride through capability. / A geração eólica vem se destacando entre as fontes alternativas e tem experimentado um elevado índice de pene- tração ao longo dos anos. Assim, a conexão elétrica de parques eólicos precisa ser analisada detalhadamente a fim de evitar ou minimizar os efeitos que os problemas inerentes desse tipo de fonte, geração eólica, podem causar em sistemas elétrico de potência (SEP) e com isso preservar os indicadores de qualidade de tensão e confiabilidade. Este trabalho trata da integração de centrais eólicas em SEP, equipadas com aerogeradores de velocidade fixa com gerador de indução de rotor em gaiola (AVF-SCIG) e aerogeradores de velocidade variável com gerador de indução duplamente alimentado (AVV-DFIG). Os limites de inserção de geração eólica, i.e., a quantidade de potência que o parque eólico pode fornecer ao ponto comum de conexão (PCC) tendo que atender certos critérios da integração, são obtidos considerando aspectos estáticos e transitórios da conexão de centrais eólicas. A topologia adotada para representar, de maneira simplificada, as características locais de conexão entre o parque eólico e o SEP, assim como caracterizar a inserção de geração eólica a partir dos parâmetros do PCC, é o modelo máquina barra-infinita (MBI). Ao longo do texto também são apresentados os modelos empregados para representar tanto o aerogerador quanto o parque eólico em estudos de sistemas de potência, os principais critérios especificados para a conexão desse tipo de fonte em SEP e as principais questões que tratam do problema de inserção de geração eólica. As análises têm por objetivo avaliar como a inserção de geração eólica é impactada por critérios técnicos que consideram aspectos estáticos e transitórios da conexão de centrais eólicas, pela tecnologia empregada na conversão de energia, pela estratégia de controle/operação e pelas características do PCC. Os resultados obtidos permitem definir quais as condições mais severas à inserção de geração eólica. Para estas análises são considerados os critérios da máxima variação de tensão admissível no ponto de conexão da central eólica, a margem de potência relativamente à máxima potência transferível ao sistema elétrico e a capacidade de sustentação durante faltas.

<div>The numerical calculation of the electromagnetic fields within electric machines is sensitive to the magnetic characteristic of steel. However, the magnetic characteristic of steel is uncertain due to fluctuations in alloy composition, possible contamination, and other manufacturing process variations including punching. Previous attempts to quantify magnetic uncertainty due to punching are based on parametric analytical models of <i>B-H</i> curves, where the uncertainty is reflected by model parameters. In this work, we set forth a data-driven approach for quantifying the uncertainty due to punching in <i>B-H</i> curves. In addition to the magnetic characteristics of steel lamination, the remanent flux density (<i>B_r</i>) exhibited by the permanent magnets in a permanent magnet synchronous machine (PMSM) is also uncertain due to unpredictable variations in the manufacturing process. Previous studies consider the impact of uncertainties in <i>B-H</i> curves and <i>B_r</i> of the permanent magnets on the average torque, cogging torque, torque ripple and losses of a PMSM. However, studies pertaining to the impact of these uncertainties on the combined machine/drive system of a PMSM is scarce in the literature. Hence, the objective of this work is to study the effect of <i>B-H</i> and <i>B_r</i> uncertainties on the performance of a PMSM machine/drive system using a validated finite element simulator. </div><div>Our approach is as follows. First, we use principal component analysis to build a reduced-order stochastic model of <i>B-H</i> curves from a synthetic dataset containing <i>B-H</i> curves affected by punching. Second, we model the the uncertainty in <i>B_r</i> and other uncertainties in <i>B-H</i> characteristics e.g., due to unknown state of the material composition and unavailability of accurate data in deep saturation region. Third, to overcome the computational limitations of the finite element simulator, we replace it with surrogate models based on Gaussian process regression. Fourth, we perform propagation studies to assess the effect of <i>B-H</i> and <i>B_r</i> uncertainties on the average torque, torque ripple and the PMSM machine/drive system using the constructed surrogate models.</div>

<div>Aerospace and shipboard power systems, as well as merging terrestrial microgrids, typically include a large ercentage of regulated power-electronic loads. It is well nown that such systems are prone to so-called negative- mpedance instabilities that may lead to deleterious scillations and/or the complete collapse of bus voltage. umerous small-displacement criteria have been developed o ensure dynamic stability for small load perturbations, and echniques for estimating the regions of asymptotic stability bout specic equilibrium points have previously been established. However, these criteria and analysis techniques o not guarantee system stability following large nd/or rapid changes in net load power. More recent research as focused on establishing criteria that ensure arge-displacement stability for arbitrary time varying loads rovided that the net load power is bounded. These yapunov-based techniques and recent advancements in eachability analysis described in this thesis are applied to xample dc and ac microgrids to not only introduce a large- isplacement stability margin, but to demonstrate that the elected systems can be designed to be large-displacement table with practicable constraints and parameters.</div>

Essa pesquisa tem como objetivo propor um novo referencial metodológico para estimar a linha de base para projetos de MDL a serem conectados ao sistema interligado nacional SIN, a partir de uma visão do mix futuro das fontes energéticas que serão responsáveis pelas gerações de energia, nos próximos dez anos. Objetiva também aplicar essa nova abordagem para calcular as emissões deslocadas pelas atividades de projetos de MDL, através do cálculo do fator de substituição, medido em tCO2/MWh. Este fator estima a redução das emissões decorrente da substituição de parte da energia gerada pelas usinas térmicas convencionais, pela entrada no sistema de usinas que geram energia limpa e/ou pela redução da demanda agregada do sistema elétrico pela implementação de programas/medidas de eficiência energética pelo lado da demanda Para tanto, usando um modelo que simula o equilíbrio entre a oferta elétrica e os requisitos de energia previstos para o horizonte de 10 anos de energia calcula-se, inicialmente, as emissões dos GEE do sistema elétrico sem considerar a entrada do projeto de MDL. Na seqüência, as emissões do sistema elétrico são novamente calculadas, considerando a entrada do projeto MDL. Atualmente a linha de base do SIN é calculada, mensalmente, com base no Tool to calculate the emission factor for an eletricity system, que é uma ferramenta metodológica aprovada pelo CE do MDL, para determinar o fator de emissão de sistemas elétricos interligados. Essa ferramenta determina o fator de emissão de atividades de projetos que substituem eletricidade gerada na rede elétrica. Sustenta-se nesta pesquisa que é pouco provável, pelo menos no SIN, que as condições observadas em anos recentes e/ou atuais se reproduzam no futuro. Ao contrário do que ocorria até poucos anos atrás, em que a expansão do sistema elétrico era basicamente assentada em empreendimentos hidrelétricos, na atualidade desenha-se uma clara tendência à fossilização da matriz do setor elétrico nacional. Os resultados do trabalho mostraram que há uma tendência de elevação das emissões do SIN, embora o comportamento do Fator de Substituição, em termos anuais apresente variações importantes, em função das reais necessidades do despacho das térmicas inflexíveis que servem ao SIN a cada ano. No entanto, considerando todo o período estudado, os resultados encontrados são coerentes com o aumento da participação das UTE emissoras dos GEE no mix futuro das fontes energéticas que fornecerão eletricidade ao SIN. Os valores obtidos dos fatores de substituição (FSSINp) para todos os experimentos, entre 2008 e 2017, são significativamente superiores à linha de base do SIN de 2007, calculada com base no Tool to calculate the emission factor for an electricity system. / This research has as a goal propose a new methodological reference to assess the baseline for CDM projects designed to be connected to the national connected system SIN, coming from a foreseen sight of the energetic sources mix that will be responsible for the energy generation, in the next ten years and apply the news approach to calculate the emissions move to distinct amounts of entry energies of SIN, either by generation of new plants that do not generate emissions of GHE, except concern nuclear plants, or by the reduction of future demand of electrical energy, originated from the implantation of programs/measures of energetic efficiency considering demand. The factor of emission replacement factor of the electrical system measures the energy movement generated by the plants that serve the electrical system by the entrance of new plants that do not generate emissions of GHE. Thus, using a model that simulates the balance between supply and requirements for electric energy provided to the horizon of 10 years of energy it is estimated, initially, the GHG emissions of the electric system without considering the input of the CDM project. Following the emissions of the electric system are again calculated, considering the entry of the CDM project. Currently, the SIN baseline is calculated, monthly as a base tool to calculate the emission factor for an electricity system, which is a methodological tool approved by the CDM Executive Board, to determine emission factor of electrical systems. This thesis sustains that it is unlikely, at last in the SIN that the conditions noticed in recent years and/or conditions, will reproduce in the future. On the contrary of what has occurred a few years ago, in which the expansion of the electrical system was basically set up in hydro electrical enterprise, nowadays there is a trend toward fossilization of matrix of national electrical sector. The results of the study showed that there is a trend of increased emissions of SIN, but behavior of Factor Substitution in the year, vary in important ways, depending on the needs of the order of thermal inflexible to serve the SIN each year. However, considering the whole period studied, the results are consistent with the increased participation of the GHG emission UTEs in future mix of energy sources that will provide electricity to the SIN. The values of the factors of substitution (FSSINp) for all experiments, between 2008 and 2017 are significantly above the baseline of SIN, 2007, calculated on the Tool do calculate the emission factor for an electricity system.

A demanda e, consequentemente, a geração de energia elétrica são questões de suma importância para o desenvolvimento econômico e social dos países. Modelos para previsão destes parâmetros no longo e médio prazo são empregados com a finalidade de antever possíveis cenários e propor estratégias para a realização de um planejamento energético adequado. Neste contexto, o presente estudo tem como objetivo realizar a previsão da geração de energia elétrica no estado do Rio Grande do Sul (RS) em um horizonte de médio prazo (um ano), utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA’s) do tipo feedforward com algoritmo de aprendizado supervisionado backpropagation. Para o desenvolvimento deste trabalho elaborou-se um script para executar as simulações necessárias, as quais foram realizadas através do software Matlab®. As variáveis de influência selecionadas como entradas do modelo de previsão referem-se à economia (estadual e nacional), ao balanço de energia elétrica e à meteorologia do estado, durante o período de janeiro de 2009 a março de 2016. Para realizar o treinamento da rede neural, adicionou-se a matriz de entrada este conjunto de dados, com frequência mensal, referentes a janeiro de 2009 a março de 2015 e para previsão foram inseridos dados de abril de 2015 a março de 2016. Por fim, depois de realizada a simulação completa da RNA, comparou-se o resultado observado da geração de energia elétrica do estado com o obtido através do modelo de previsão, indicando um erro percentual absoluto médio (MAPE) de 5,86% e um desvio absoluto médio (MAD) de 134,15 MW médio. Os resultados obtidos neste trabalho mostram-se promissores, além de semelhantes aos encontrados na literatura, demonstrando assim confiabilidade e eficácia do método empregado. / The demand and, consequently, the generation of electric power are very important issues for social and economic development of countries. Models to forecast these parameters in long and medium terms are used to anticipate possible sceneries and propose strategies for the energy planning of countries. In this context, the present study aims to forecast the generation of electric energy in Rio Grande do Sul State (RS) in a medium-term horizon (one year) using, Artificial Neural Networks (ANNs) of the feedforward type with algorithm of supervised learning backpropagation. For the development of this work, a script was elaborated in order to execute the necessary simulations, which were carried out through Matlab® software. The selected variables of influence as inputs of forecasting model refer to economy (State and National), to the electric energy balance and to the meteorology State, during the period from January, 2009 to March, 2016. In order to train the neural network, this data set was added to the entrance matrix, with monthly frequency, from January, 2009 to March, 2015 and for prediction, data were inserted from April, 2015 to March, 2016. Finally, after RNA complete simulation, the observed result of the electric power generation of the State was compared with the one obtained through the prediction model, indicating a mean absolute percent error (MAPE) of 5.86% and a mean absolute deviation (MAD) of 134.15 average MW. The obtained results in this work are promising, besides; they are similar to those found in literature, in this way demonstrating the reliability and efficacy of the using method.

Essa pesquisa tem como objetivo propor um novo referencial metodológico para estimar a linha de base para projetos de MDL a serem conectados ao sistema interligado nacional SIN, a partir de uma visão do mix futuro das fontes energéticas que serão responsáveis pelas gerações de energia, nos próximos dez anos. Objetiva também aplicar essa nova abordagem para calcular as emissões deslocadas pelas atividades de projetos de MDL, através do cálculo do fator de substituição, medido em tCO2/MWh. Este fator estima a redução das emissões decorrente da substituição de parte da energia gerada pelas usinas térmicas convencionais, pela entrada no sistema de usinas que geram energia limpa e/ou pela redução da demanda agregada do sistema elétrico pela implementação de programas/medidas de eficiência energética pelo lado da demanda Para tanto, usando um modelo que simula o equilíbrio entre a oferta elétrica e os requisitos de energia previstos para o horizonte de 10 anos de energia calcula-se, inicialmente, as emissões dos GEE do sistema elétrico sem considerar a entrada do projeto de MDL. Na seqüência, as emissões do sistema elétrico são novamente calculadas, considerando a entrada do projeto MDL. Atualmente a linha de base do SIN é calculada, mensalmente, com base no Tool to calculate the emission factor for an eletricity system, que é uma ferramenta metodológica aprovada pelo CE do MDL, para determinar o fator de emissão de sistemas elétricos interligados. Essa ferramenta determina o fator de emissão de atividades de projetos que substituem eletricidade gerada na rede elétrica. Sustenta-se nesta pesquisa que é pouco provável, pelo menos no SIN, que as condições observadas em anos recentes e/ou atuais se reproduzam no futuro. Ao contrário do que ocorria até poucos anos atrás, em que a expansão do sistema elétrico era basicamente assentada em empreendimentos hidrelétricos, na atualidade desenha-se uma clara tendência à fossilização da matriz do setor elétrico nacional. Os resultados do trabalho mostraram que há uma tendência de elevação das emissões do SIN, embora o comportamento do Fator de Substituição, em termos anuais apresente variações importantes, em função das reais necessidades do despacho das térmicas inflexíveis que servem ao SIN a cada ano. No entanto, considerando todo o período estudado, os resultados encontrados são coerentes com o aumento da participação das UTE emissoras dos GEE no mix futuro das fontes energéticas que fornecerão eletricidade ao SIN. Os valores obtidos dos fatores de substituição (FSSINp) para todos os experimentos, entre 2008 e 2017, são significativamente superiores à linha de base do SIN de 2007, calculada com base no Tool to calculate the emission factor for an electricity system. / This research has as a goal propose a new methodological reference to assess the baseline for CDM projects designed to be connected to the national connected system SIN, coming from a foreseen sight of the energetic sources mix that will be responsible for the energy generation, in the next ten years and apply the news approach to calculate the emissions move to distinct amounts of entry energies of SIN, either by generation of new plants that do not generate emissions of GHE, except concern nuclear plants, or by the reduction of future demand of electrical energy, originated from the implantation of programs/measures of energetic efficiency considering demand. The factor of emission replacement factor of the electrical system measures the energy movement generated by the plants that serve the electrical system by the entrance of new plants that do not generate emissions of GHE. Thus, using a model that simulates the balance between supply and requirements for electric energy provided to the horizon of 10 years of energy it is estimated, initially, the GHG emissions of the electric system without considering the input of the CDM project. Following the emissions of the electric system are again calculated, considering the entry of the CDM project. Currently, the SIN baseline is calculated, monthly as a base tool to calculate the emission factor for an electricity system, which is a methodological tool approved by the CDM Executive Board, to determine emission factor of electrical systems. This thesis sustains that it is unlikely, at last in the SIN that the conditions noticed in recent years and/or conditions, will reproduce in the future. On the contrary of what has occurred a few years ago, in which the expansion of the electrical system was basically set up in hydro electrical enterprise, nowadays there is a trend toward fossilization of matrix of national electrical sector. The results of the study showed that there is a trend of increased emissions of SIN, but behavior of Factor Substitution in the year, vary in important ways, depending on the needs of the order of thermal inflexible to serve the SIN each year. However, considering the whole period studied, the results are consistent with the increased participation of the GHG emission UTEs in future mix of energy sources that will provide electricity to the SIN. The values of the factors of substitution (FSSINp) for all experiments, between 2008 and 2017 are significantly above the baseline of SIN, 2007, calculated on the Tool do calculate the emission factor for an electricity system.

Due to Vietnam’s economic development its energy demand will continue to rise by 12–16% annually over the next few years. The government has realized that supply problems in the energy sector pose a significant threat to further development. Therefore, it is making concerted efforts to modernize the existing energy sector and expand the generating structure. There are ambitious expansion plans in the field of renewable energy sources, too. Owing to its very high potential, biomass could play a key role in energy production. This paper attempts to analyze the current status of biomass based energy production in Vietnam addressing variety of aspects such as biomass potential, legal framework as well as financial aspect. Section 4 contains an overview of ongoing bioenergy projects. Instead of providing a complete picture, these examples are intended to illustrate the various ways in which biomass can be used in different economic sectors. Finally existing barriers as well as action to incentivise bioenergy are discussed. / Do phát triển kinh tế, nhu cầu năng lượng của Việt Nam sẽ tiếp tục tăng 12-16% mỗi năm trong vài năm tới. Chính phủ đã nhận ra rằng vấn đề cung cấp trong lĩnh vực năng lượng gây ra một mối đe dọa đáng kể cho sự phát triển tiếp theo. Vì vậy, có các nỗ lực để hiện đại hóa ngành năng lượng hiện có và mở rộng cấu trúc sản sinh năng lượng. Cũng có những kế hoạch mở rộng đầy tham vọng trong lĩnh vự nguồn năng lượng tái tạo. Do có tiềm năng rất cao, sinh khối có thể đóng một vai trò quan trọng trong sản xuất năng lượng. Bài viết này cố gắng phân tích tình trạng hiện tại của sản xuất năng lượng sinh khối tại Việt Nam giải quyết nhiều khía cạnh nhưtiềm năng sinh khối, khuôn khổ pháp lý cũng như các khía cạnh về tài chính. Tổng quan về các dự án năng lượng sinh học đang diễn ra được trình bày trong phần 4. Thay vì cung cấp một bức tranh hoàn chỉnh, các ví dụ được dùng để minh họa cho những cách khác nhau, trong đó sinh khối có thể được sử dụng trong các lĩnh vực kinh tế khác nhau. Rào cản cuối cùng hiện tại cũng nhưhành động để khuyến khích năng lượng sinh học sẽ được thảo luận.

In the United States, 40% of energy use was for electricity generation in 2011, but two thirds of the energy used to produce electricity was lost as heat. Combined heat and power systems are an energy technology that provides electrical and thermal energy at high efficiencies by utilizing excess heat from the process of electricity generation. This technology can offer a decentralized method of energy generation for urban regions which can provide a more reliable, resilient and efficient power supply, and has a lower impact on the environment compared to certain centralized electricity generation systems. In order for the use of combined heat and power systems to become more widespread and mainstream, studies must be performed which analyze their use in various conditions and applications. This work examines the use of a combined heat and power system with a microturbine as the prime mover in residential and commercial scenarios and analyzes the technical and economic feasibility of various system configurations. Energy models are developed for R1, R6 and 2-story office building scenarios using eQUEST, and these results give the electrical and thermal energy requirements for each building. Combined heat and power system models are then developed and presented for each scenario, and the building energy requirements and system component sizes available are considered in order to determine the optimal configurations for each system. The combined heat and power system models designed for each scenario are analyzed to find energy savings, water impacts, and emissions impacts of the system, and each model is examined for economic and environmental feasibility. The models created provide information on the most technically and economically efficient configurations of combined heat and power systems for each scenario examined. Data on system component sizing, system efficiencies, and environmental impacts of each system were determined, as well as how these scenarios compared to the use of traditional centralized energy systems. Combined heat and power has the potential to significantly improve the resiliency, reliability and efficiency of the current energy system in the U.S., and by studying and modeling its uses we more completely understand its function in a range of scenarios and can deploy the systems in a greater number of environments and applications.

Diss. (sammanfattning) Uppsala : Sveriges lantbruksuniv. / Härtill 6 uppsatser.

A demanda e, consequentemente, a geração de energia elétrica são questões de suma importância para o desenvolvimento econômico e social dos países. Modelos para previsão destes parâmetros no longo e médio prazo são empregados com a finalidade de antever possíveis cenários e propor estratégias para a realização de um planejamento energético adequado. Neste contexto, o presente estudo tem como objetivo realizar a previsão da geração de energia elétrica no estado do Rio Grande do Sul (RS) em um horizonte de médio prazo (um ano), utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA’s) do tipo feedforward com algoritmo de aprendizado supervisionado backpropagation. Para o desenvolvimento deste trabalho elaborou-se um script para executar as simulações necessárias, as quais foram realizadas através do software Matlab®. As variáveis de influência selecionadas como entradas do modelo de previsão referem-se à economia (estadual e nacional), ao balanço de energia elétrica e à meteorologia do estado, durante o período de janeiro de 2009 a março de 2016. Para realizar o treinamento da rede neural, adicionou-se a matriz de entrada este conjunto de dados, com frequência mensal, referentes a janeiro de 2009 a março de 2015 e para previsão foram inseridos dados de abril de 2015 a março de 2016. Por fim, depois de realizada a simulação completa da RNA, comparou-se o resultado observado da geração de energia elétrica do estado com o obtido através do modelo de previsão, indicando um erro percentual absoluto médio (MAPE) de 5,86% e um desvio absoluto médio (MAD) de 134,15 MW médio. Os resultados obtidos neste trabalho mostram-se promissores, além de semelhantes aos encontrados na literatura, demonstrando assim confiabilidade e eficácia do método empregado. / The demand and, consequently, the generation of electric power are very important issues for social and economic development of countries. Models to forecast these parameters in long and medium terms are used to anticipate possible sceneries and propose strategies for the energy planning of countries. In this context, the present study aims to forecast the generation of electric energy in Rio Grande do Sul State (RS) in a medium-term horizon (one year) using, Artificial Neural Networks (ANNs) of the feedforward type with algorithm of supervised learning backpropagation. For the development of this work, a script was elaborated in order to execute the necessary simulations, which were carried out through Matlab® software. The selected variables of influence as inputs of forecasting model refer to economy (State and National), to the electric energy balance and to the meteorology State, during the period from January, 2009 to March, 2016. In order to train the neural network, this data set was added to the entrance matrix, with monthly frequency, from January, 2009 to March, 2015 and for prediction, data were inserted from April, 2015 to March, 2016. Finally, after RNA complete simulation, the observed result of the electric power generation of the State was compared with the one obtained through the prediction model, indicating a mean absolute percent error (MAPE) of 5.86% and a mean absolute deviation (MAD) of 134.15 average MW. The obtained results in this work are promising, besides; they are similar to those found in literature, in this way demonstrating the reliability and efficacy of the using method.