Atualmente, os órgãos reguladores do sistema elétrico têm imposto valores rigorosos de indicadores de continuidade às empresas de distribuição de energia. Essa imposição visa, principalmente, em condições de contingência, reduzir a duração e a frequência das interrupções no fornecimento da energia elétrica aos consumidores. As empresas de distribuição são penalizadas quando esses indicadores ultrapassam limites previamente fixados pelos órgãos reguladores. Nesse contexto, seguindo uma tendência mundial para melhorar a continuidade, sistemas modernos automatizados estão se disseminando cada vez mais nas redes elétricas de distribuição. Em condições de contingência, dispositivos de seccionamento automatizados podem ser utilizados na transferência rápida e eficiente de grupos de consumidores de um ponto de suprimento para outro, com o intuito de minimizar a interrupção do fornecimento da energia elétrica. Assim, faz-se necessário alocar eficientemente esses equipamentos em locais que permitam a melhoria nos indicadores de continuidade, porém respeitando as restrições técnicas e orçamentárias. Este trabalho propõe, em quatro etapas, uma metodologia para a instalação de religadores automatizados em alimentadores de distribuição primária, visando minimizar os indicadores de duração e frequência de interrupções, além da energia não distribuída. Na primeira etapa, os indicadores de continuidade são equacionados a partir dos parâmetros: frequência acumulada de consumidores na rede, demanda média dos consumidores, quantidade de falhas e seus respectivos tempos de interrupção. Cada um desses parâmetros é formulado como uma função do comprimento do tronco de cada alimentador. Posteriormente, para cada alimentador, um grupo de alternativas é definido. Cada alternativa é criada a partir da quantidade de religadores automatizados, normalmente fechados, para serem instalados ao longo do alimentador e em suas respectivas posições. A posição de instalação de cada religador é determinada considerando a melhor redução dos indicadores de continuidade e da energia não distribuída. Na segunda etapa, combinações de alternativas (com religadores automatizados, normalmente fechados) para todos os alimentadores são avaliadas, em termos da melhoria dos indicadores de continuidade para toda a região em estudo. Visando o tratamento de todas as combinações de solução e a maximização do benefício/custo, um processo de otimização baseado em algoritmos genéticos é aplicado. Na terceira etapa, visando correlacionar um alimentador e seus vizinhos, religadores automatizados normalmente abertos são considerados e agregados à melhor alternativa obtida na etapa anterior. Desta forma, grupos de consumidores podem ser transferidos para outros alimentadores em casos de contingência. A melhor posição desses dispositivos considera a menor distância entre grupos de consumidores de alimentadores vizinhos. As restrições técnicas são avaliadas considerando níveis de tensão das barras e carregamento das linhas durante a simulação de contingências. Na quarta etapa, a segunda e a terceira etapa se repetem, até atingir o nível de saturação da melhoria produzida pelos novos religadores. Uma aplicação da metodologia proposta é apresentada considerando uma subestação e seus alimentadores. Resultados são mostrados, ilustrando a validade da metodologia proposta. Essa dissertação é uma pesquisa acadêmica concebida e baseada em projeto incluído no Programa de P&D da Companhia Energética de Minas Gerais (CEMIG), apresentado à Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). / Currently, government regulatory agencies have been imposing stringent values of continuity indicators to electric utilities. This imposition is principally, under contingency conditions, to reduce the duration and frequency of electricity supply interruptions to final customers. Electric utilities are penalized when these indicators exceed limits previously set up by regulators. In such a context, following global trend, modern automated systems are spreading increasingly in electrical distribution networks. Under contingency conditions, automatic switch can be used for fast and efficient transfer of consumer groups from a supply point to another in order to minimize the electricity supply interruption. Therefore, it is necessary to efficiently allocate these devices in order to improve continuity indicators, however, respecting the technical and financial constraints. This thesis proposes, in four steps, a methodology for automated reclosers installation on primary distribution feeders in order to minimize continuity indicators (duration and frequency of the interruptions) and energy not distributed. In the first step, the continuity indicators are equated using the parameters: cumulative frequency of consumers, mean power of consumers, number of faults and its durations. Each one of these parameters is formulated as a function of the main feeder length for each feeder. Subsequently, for each feeder, a group of alternatives is defined. Each alternative is created from number of automated reclosers operating normally closed to be installed along the feeder and at their respective positions. The position of each recloser is determined by considering the best reduction of continuity indicators and energy not distributed. In the second step (with automated reclosers operating normally opened) groups of alternatives for each feeders are evaluated considering the best reduction of total continuity indicators. In order to deal with all solution and maximizing the benefit/cost, an optimization process based on genetic algorithms is presented. In the third step, aiming to correlate a feeder and its neighbors, normally open automated reclosers are considered and added to the best alternative obtained from the previous step. Thus, consumer groups can be transferred to other feeders in case of contingencies. The best position for these devices is obtained by considering the shortest distance between consumer groups from neighboring feeders. The technical constraints are evaluated considering voltage levels at each bar and loading at each line during contingency simulations. In the fourth step, the second and third steps are remade until saturate the improvement of the new reclosers. An application of this proposed methodology is shown considering a substation and its feeders. Results are presented showing its validation. This thesis is an academic research based on a project included on CEMIG R&D Program, presented to ANEEL (Brazilian regulatory agency).

Para implantação de diversas funções de controle e operação em tempo real em Sistemas de Distribuição (SDs), como, por exemplo, restabelecimento de energia, é necessário um procedimento para representar a carga em tempo real. Ou seja, uma metodologia que possibilite a estimação em tempo real das demandas dos transformadores de distribuição que em geral não são monitoradas de forma direta. Para esse fim propõe-se, neste trabalho, um Estimador de Demanda em Tempo Real (EDTR) baseado em: informações off-line (consumo mensal dos consumidores e curvas de carga típicas); um algoritmo computacionalmente eficiente para cálculo de fluxo de potência baseado na estrutura de dados denominada Representação Nó-Profundidade (RNP); e nas poucas medidas disponíveis em tempo real nos SDs. O EDTR proposto opera em dois estágios: (1) Estimação Off-line das Demandas; e (2) Refinamento em Tempo Real das Demandas, executados em instantes diferentes (um de maneira off-line e outro em tempo real), de forma a prover uma estimativa das demandas dos transformadores de distribuição. Considerando somente as informações off-line, o EDTR proposto permite a estimação das demandas dos transformadores de distribuição com uma medida da incerteza da estimativa. Através do processamento das medidas disponíveis em tempo real, via um algoritmo eficiente para cálculo de fluxo de potência, o EDTR proposto permite o refinamento das estimativas off-line. Neste trabalho serão apresentados resultados de diversas simulações computacionais demonstrando a eficiência do EDTR proposto. Alguns parâmetros são avaliados quanto à influência nas estimativas do EDTR proposto, como a presença de erros grosseiros nas medidas disponíveis em tempo real e alimentadores somente com medidas de magnitude de corrente. Além disto, destaca-se a influência da qualidade das estimativas iniciais obtidas pelo Estágio (1), e a importância das hipóteses estatísticas utilizadas nesse estágio para o processo de estimação. Apresenta-se, ainda, a aplicação do EDTR proposto em um SD real brasileiro. Um teste de validação foi realizado através de uma campanha de medição em um alimentador real, que consistiu na instalação de medidores de demanda em três transformadores de distribuição para aferir a qualidade das estimativas obtidas pelo EDTR proposto. Finalmente, o EDTR proposto é aplicado em um SD real de larga escala, para aferir o desempenho computacional da metodologia implantada e as dificuldades de implantação. Vale ressaltar que sua implantação é condizente com ferramentas consolidadas nos Centros de Operação da Distribuição, como o uso do processo de agregação de cargas e o cálculo de fluxo de potência, e poucas rotinas precisam ser adicionadas para integração do EDTR. / Several real time control and operation applications for Distribution Systems (DS), such as, service restoration, require a procedure for real time load modeling. That is, a methodology for real time estimation of the distribution transformers loading which are generally not monitored. For this purpose, in this dissertation, a Real Time Load Estimator (RTLE) is proposed based on: off-line information (monthly consumption and typical load curves); a computationally efficient algorithm for power flow calculation based on the data structure called Node-Depth Encoding; and on the few available real time measurements on the distribution system. The proposed RTLE operates in two stages: (1) Off-line Load Estimation and (2) Real Time Load Refinement, performed in different moments (one off-line and the other in real time), providing the distribution transformers load estimates. Using only the offline information, the proposed RTLE allows the estimation of the loads of the distribution transformers with a measure of uncertainty. By processing the available real time measurements, using an efficient power flow calculation algorithm, the proposed RTLE refines these off-line estimates. This dissertation presents several simulations showing the efficiency of the proposed RTLE. Some parameters are evaluated and their influence on the RTLE load estimates, such as gross errors in the available real time measurements and feeders with only current magnitude measurements. Besides, it is emphasized the influence of the initial load estimates obtained from Stage (1), and the importance of the statistical hypothesis used in this stage in the load estimation process. Also, this work presents the application of the proposed RTLE in a real Brazilian DS. A validation test was performed through in-field verification in a real distribution feeder, which was executed via load meters installation in three distribution transformers to evaluate the quality of the load estimates provided by the RTLE. Finally, the proposed RTLE was tested in a real large scale DS to evaluate its computational performance and the difficult level of its implementation. It is noteworthy that its implementation is straightforward with other Distribution Operation Center tools, such as load aggregation and load flow calculation, and few routines must be added for integrating the RTLE.

Neste trabalho foi desenvolvida uma metodologia para realizar a gestão ativa da demanda de energia elétrica de consumidores, providos de armazenamento de energia elétrica e geração solar fotovoltaica, inseridos em redes inteligentes. Tal metodologia pode ser utilizada em instalações residenciais e comerciais. Utilizando estratégias de otimização e inteligência artificial, a metodologia configura um sistema de tomada de decisão para o gerenciador do conversor da bateria, que realiza a gestão da energia armazenada, visando reduzir o custo com energia elétrica para o consumidor final. Esta gestão propicia contribuição com a distribuidora em forma de aumento da reserva de capacidade da rede elétrica nos casos em que a tarifa de energia elétrica for mais cara no horário de pico. De qualquer forma, há potencial postergação da necessidade de expansão da rede elétrica e redução de impactos ambientais advindos da geração convencional de energia elétrica, uma vez que tal gestão de energia propicia redução de consumo de energia elétrica da rede. O mesmo sistema de tomada de decisão do gerenciador do conversor da bateria pode ser utilizado em vários consumidores com características semelhantes (mesmo tipo, localização e tarifação de energia elétrica, e perfil de consumo similar), uma vez que tal sistema é composto por uma rede neural treinada com dados locais. Estudo de caso foi conduzido considerando consumidor residencial na cidade de São Paulo. Foram construídos quinze perfis de consumo, que foram combinados com três perfis de geração solar. A metodologia apresentou desempenho satisfatório, tanto na avaliação da etapa de otimização quanto de treinamento da rede neural, uma vez que as curvas de armazenamento de energia apresentaram comportamentos próximos aos esperados. O sistema de tomada de decisão também respondeu de forma adequada, alterando a curva de carga do consumidor vista pela rede de forma a reduzir o custo diário com energia elétrica e o consumo de energia no horário de pico da residência em todos os casos estudados. A análise econômica apontou a necessidade de encontrar formas de tornar a iniciativa positiva do ponto de vista econômico no estudo de caso realizado. / This work presents a methodology developed to perform the active demand side management for consumers, provided with energy storage and solar photovoltaic power, inserted in smart grids. Such methodology can be used in residential and commercial installations. Using optimization and artificial intelligence strategies, the methodology sets up a decision-making system for the battery converter manager, which performs energy storage management, in order to reduce the cost with electricity for the final consumer. This management contributes with the utility increasing the grid reserve capacity when the electricity tariff is more expensive during peak hours. Anyway, there is potential postponement of the need to expand the grid, and environmental impacts reduction from conventional power generation, since such power management provides a reduction of the grid electricity consumption. The same decision-making system of the battery converter manager can be used in several consumers with similar characteristics (same type, location and electricity tariff, and similar consumption profile), since this system is composed by a neural network trained with local data. A case study was conducted considering household in the city of São Paulo. Fifteen consumption profiles were built, which were combined with three solar generation profiles. The methodology presented satisfactory performance both in the evaluation of the optimization stage and the neural network training stage, since the energy storage curves presented behaviors close to those expected. The decision-making system also responded adequately, changing the consumer load curve seen by the grid in order to reduce the daily electricity cost, and energy consumption at peak hours of the household in all cases studied. The economic analysis pointed to the need to find ways to make the initiative positive from an economic point of view in the case study carried out.

Este trabalho apresenta a metodologia, o desenvolvimento e testes de um sistema de automação independente, baseado em Redes Neurais Artificiais, para redução de perdas técnicas em redes de distribuição subterrâneas reticuladas por meio do controle ótimo dos bancos de capacitores presentes na rede. A metodologia proposta contempla funcionalidades típicas de Redes Inteligentes, incluindo soluções práticas para o posicionamento de sensores de corrente em redes subterrâneas, coleta de medições de campo e transmissão para o Centro de Operação da Distribuição e controle em tempo real dos equipamentos de campo (bancos de capacitores). Portanto este trabalho consiste na implementação da solução através de baixo custo de investimento na mitigação do controle do fator de potência nos pontos de entrega ao consumidor, sendo que com isto ocorrem melhorias nos indicadores de qualidade e confiabilidade atendendo aos requisitos regulamentares e contratuais de fornecimento das distribuidoras. Para validação da metodologia proposta, foram utilizados os dados da concessionária de energia AES Eletropaulo sobre a Rede de Distribuição Subterrânea Reticulada do centro da cidade de São Paulo. As etapas da metodologia proposta e os principais aspectos do desenvolvimento do sistema são também descritos, bem como os testes realizados para comprovação dos resultados e validação do sistema. / This work presents the methodology, development and testing of an independent automation system, based on Artificial Neural Networks, to reduce technical losses in reticulated underground distribution networks by means of the optimal control of the capacitor banks present in the network. The proposed methodology includes typical functionalities of Intelligent Networks, including practical solutions for the positioning of current sensors in underground networks, collection of field measurements and transmission to the Distribution Operation Center and real-time control of field equipment (capacitors banks). Therefore, this work consists in the implementation of the solution through a low cost of investment in the mitigation of the control of the power factor in the points of delivery to the consumer, and with this there are improvements in the indicators of quality and reliability taking into account the regulatory and contractual requirements of supply of the distributors. The energy concessionaire AES Eletropaulo had great participation in this research project, providing the necessary data of the Reticulated Underground Distribution Network of the city center of São Paulo. The steps of the proposed methodology and the main aspects of system development are also described, as well as the tests performed to prove the results and validate the system.

Sistemas elétricos possuem grande influência no desenvolvimento econômico mundial. Dada a importância da energia elétrica para nossa sociedade, os sistemas elétricos frequentemente são alvos de intrusões pela rede causadas pelas mais diversas motivações. Para minimizar ou até mesmo mitigar os efeitos de intrusões pela rede, estão sendo propostos mecanismos que aumentam o nível de segurança dos sistemas elétricos, como novos protocolos de comunicação e normas de padronização. Além disso, os sistemas elétricos estão passando por um intenso processo de modernização, tornando-os altamente dependentes de sistemas de rede responsáveis por monitorar e gerenciar componentes elétricos. Estes, então denominados Smart Grids, compreendem subsistemas de geração, transmissão, e distribuição elétrica, que são monitorados e gerenciados por sistemas de controle e aquisição de dados (SCADA). Nesta dissertação de mestrado, investigamos e discutimos a aplicabilidade e os benefícios da adoção de Redes Definidas por Software (SDN) para auxiliar o desenvolvimento da próxima geração de sistemas SCADA. Propomos também um sistema de detecção de intrusões (IDS) que utiliza técnicas específicas de classificação de tráfego e se beneficia de características das redes SCADA e do paradigma SDN/OpenFlow. Nossa proposta utiliza SDN para coletar periodicamente estatísticas de rede dos equipamentos SCADA, que são posteriormente processados por algoritmos de classificação baseados em exemplares de uma única classe (OCC). Dado que informações sobre ataques direcionados à sistemas SCADA são escassos e pouco divulgados publicamente por seus mantenedores, a principal vantagem ao utilizar algoritmos OCC é de que estes não dependem de assinaturas de ataques para detectar possíveis tráfegos maliciosos. Como prova de conceito, desenvolvemos um protótipo de nossa proposta. Por fim, em nossa avaliação experimental, observamos a performance e a acurácia de nosso protótipo utilizando dois tipos de algoritmos OCC, e considerando eventos anômalos na rede SCADA, como um ataque de negação de serviço (DoS), e a falha de diversos dispositivos de campo. / Power grids have great influence on the development of the world economy. Given the importance of the electrical energy to our society, power grids are often target of network intrusion motivated by several causes. To minimize or even to mitigate the aftereffects of network intrusions, more secure protocols and standardization norms to enhance the security of power grids have been proposed. In addition, power grids are undergoing an intense process of modernization, and becoming highly dependent on networked systems used to monitor and manage power components. These so-called Smart Grids comprise energy generation, transmission, and distribution subsystems, which are monitored and managed by Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems. In this Masters dissertation, we investigate and discuss the applicability and benefits of using Software-Defined Networking (SDN) to assist in the deployment of next generation SCADA systems. We also propose an Intrusion Detection System (IDS) that relies on specific techniques of traffic classification and takes advantage of the characteristics of SCADA networks and of the adoption of SDN/OpenFlow. Our proposal relies on SDN to periodically gather statistics from network devices, which are then processed by One- Class Classification (OCC) algorithms. Given that attack traces in SCADA networks are scarce and not publicly disclosed by utility companies, the main advantage of using OCC algorithms is that they do not depend on known attack signatures to detect possible malicious traffic. As a proof-of-concept, we developed a prototype of our proposal. Finally, in our experimental evaluation, we observed the performance and accuracy of our prototype using two OCC-based Machine Learning (ML) algorithms, and considering anomalous events in the SCADA network, such as a Denial-of-Service (DoS), and the failure of several SCADA field devices.

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:11:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO ARTUR CARRIJO2.pdf: 2100488 bytes, checksum: 46e631e94e2bb6d4c69d8d2891f6e200 (MD5) Previous issue date: 2013-12-18 / The electricity market has many participants performing various roles. In the context of Smart Grids, it expands the number of participating agents and, consequently, the number, the competition and complexity of the interactions between them. The competition allows consumersto discover and explore energy sources of low cost but requires the consumer other interactions beyond the traditional relationship with the distribution company (distco). With the redefinition of the role of the consumer as a result of his active participation in the balance between supply and demand of energy, it becomes necessary to identify their interactions with the other participants, tasks, systems, subsystems and functions important to actively contribute to this balance. These interactions, called interfaces, are characterized by information that actors communicate itself to perform its functions of information collection and control tasks related to market equilibrium. The determination of these interfaces is not a trivial task because of the various alternatives for integration of the demand side. Different types and combinations of interactions between the supplier and its customers are possible. In this work will be used as a basis for discussion a concept of balance between generation and demand called homeostatic control, initially designed for a scenario of a vertically integrated monopoly. It will be studied the interactions of the consumer using the concept of homeostatic control expanded to consider the functions of demand control and integration of distributed generation and a market model that allows for consumer empowerment and within the paradigm of smart grids. / O mercado de energia elétrica possui diversos participantes exercendo vários papéis. No contexto das redes elétricas inteligentes, amplia-se o número de agentes participantes e, consequentemente, o número, a competição e a complexidade das interações entre eles. A competição permite aos consumidores descobrir e explorar fontes de baixo custo, mas requer do consumidor outras interações além da tradicional relação com a empresa distribuidora. Com a redefinição do papel do consumidor, resultado da participação ativa no processo de equilíbrio entre suprimento e demanda de energia, torna-se necessário identificar suas interações com os demais participantes, tarefas, sistemas, subsistemas e funções, importantes para que contribua ativamente com esse equilíbrio. Estas interações, denominadas interfaces, são caracterizadas pelas informações que os atores comunicam em si para executar suas funções de coleta de informações e tarefas de controle relacionadas ao equilíbrio do mercado. A determinação destas interfaces não é uma tarefa trivial em razão das diversas alternativas de integração do lado da demanda. São possíveis diferentes tipos e combinações de interações entre o fornecedor e seus clientes. Neste trabalho será utilizado como base de discussão um conceito de equilíbrio entre geração e demanda denominado controle homeostático, desenhado inicialmente para um cenário de monopólio verticalmente integrado. Serão estudadas as interações do consumidor utilizando o conceito de controle homeostático ampliado para considerar as funções de controle da demanda e a integração da geração distribuída em um modelo de mercado que permite o empoderamento do consumidor dentro do paradigma das redes elétricas inteligentes.

[pt] O Objetivo dessa dissertação é propor um conjunto de indicadores e métricas para avaliar e mensurar a eficiência das subestações de um microgrid. No conceito institucional o qual a pesquisa se insere, considera-se que o esforço proporcionará a empresa em questão avaliar a eficiência e inteligência das suas subestações em seu microgrid. A pesquisa pode ser considerada aplicada, descritiva e metodológica. Quanto aos meios de investigação, foi usado o método de construção de indicadores para avaliação da eficiência energética aliada a dois métodos de apoio à decisão: AHP (Analytic Hierarchy Process) para definição dos pesos dos critérios classificatórios e a técnica TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) para hierarquização dos indicadores propostos por categoria dos requisitos de eficiência energética e inteligência, a partir dos graus atribuídos pelos especialistas. Destacam-se como resultados: a ferramenta de seleção e classificação de subestações e um conjunto consistente de indicadores de eficiência e inteligência. Como resultados, espera-se obter a melhoria da eficiência das subestações de um microgrid e poder acompanhar o processo de melhoria contínua. / [en] The aim of this study is to propose a set of indicators and metrics to evaluate and measure the efficiency and intelligence on microgrid electric substations. It was used a methodology to stablish indicators for evaluating the energy efficiency combined with two decision support methods: AHP (Analytic Hierarchy Process) for definition the importance of criteria selected, and TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal of Solution) to classify the most efficiency and intelligent substation. As a result, it is expected to obtain the improvement of efficiency of power substations of a microgrid and follow the process of continuous improvement of their intelligence. Geller (2004) emphasizes the importance to adopt energy efficiency measures, through the use of alternative energy resources. The author states that the numbness in the current energy sources will result in irreparable harm to the environment, generating major climate change .It is necessary consider an innovative energy management model capable for meeting the challenges to meet the new standards of consumption, combining environmental, social and economic aspects . Smart Grids (SG) are able to incorporate information and communication technology in all aspects of generating electricity, allowing the entrance of new suppliers in the energy network, generating a better management of distribution and consumption, optimizing efficiency, minimizing costs, and diminishing environmental impacts. Currently, the SG is in development stage, with large spaces for research and development of enhancements and applications. Countries like USA, Japan and other European Community are planning to implement this novel grid till mid-2020 to 2030 Rivera (2013). In Brazil, this trend follows a different reality, due to economic crisis and regulatory aspects. In this country, most of smart grid projects are in development research and they are in slower progress status when compared to developed countries Rivera (2013). The implementation of a smart grid, with various alternatives of energy sources, provides better management and optimal use of each alternative. So, the necessity of managing the power distribution network more efficiently as possible increases Caneppele (2011). Microgrid is a concept widely disseminated in the literature. It can be defined as an intelligent electrical network applied in a smaller scale. As example we can cite: large commercial centers, a large industries; a large condominiums, a neighborhoods, etc. The aim of this article is to propose a set of indicators and metrics to evaluate and measure the efficiency and intelligence on microgrid electric substations. The methodology proposed will support mathematically the decision maker in the energy management of a huge television studio, which can be considered a microgrid. The research methodology followed a procedural structure analysis based on literature review focused on central themes of research: (i) substations (ii) energy efficiency (iii) microgrids (iv) multiple criteria decision methods (MCDM), trying to select the best methods to be considered in the context of energy efficiency of substations in microgrids. The model used in this work considered a hybrid multi-criteria decision-making (MCDM) method, putting together two methods widely used in literature: AHP (Analytic Hierarchy Process), and (TOPSIS Technique for Order Preference by Similarity to Ideal of Solution). AHP method was proposed by Saaty (2000). It is a multi-criteria support tool for decision making, which reveals the wide number of applications in current literature. Through peer comparisons, it is possible to perform the trials because the priorities calculated by the method will capture both the subjective measures, and the depth the particular criterion (or alternative) n relation to another. The second method used will be the TOPSIS. The technique is used to examine the performance of options by similarity to ideal solution. It was introduced by Hwang and Yoon Hwang (1981), in 1981, since then, it

A new Markov chain based energy storage model to evaluate the power supply availability of microgrids with renewable energy generation for critical loads is proposed. Since critical loads require above-average availability to ensure reliable operation during extreme events, e.g., natural disasters, using renewable energy generation has been considered to diversify sources. However, the low availability and high variability of renewable energy sources bring a challenge in achieving the required availability for critical loads. Hence, adding energy storage systems to renewable energy generation becomes vital for ensuring the generation of enough power during natural disasters. Although adding energy storage systems would instantaneously increase power supply availability, there is another critical aspect that should be carefully considered; energy storage sizing to meet certain availability must be taken into account in order to avoid oversizing or undersizing capacity, which are two undesirable conditions leading to inadequate availability or increased system cost, respectively. This dissertation proposes to develop a power supply availability framework for renewable energy generation in a given location and to suggest the optimal size of energy storage for the required availability to power critical loads. In particular, a new Markov chain based energy storage model is presented in order to model energy states in energy storage system, which provides an understanding of the nature of charge and discharge rates for energy storage that affect the system's power output. Practical applications of the model are exemplified using electrical vehicles with photovoltaic roofs. Moreover, the minimal cut sets method is used to analyze the effects of microgrid architectures on availability characteristics of the microgrid power supply in the presence of renewable energy sources and energy storage. In addition, design considerations for energy storage power electronics interfaces and a comparison of various energy storage methods are also presented. / text

In Electric Power Systems understand the future behavior of electric loads is crucial to make a decision. The long, medium and short term load forecast is essential power systems. Considering the gradual transformation of the traditional distribution systems to smart grids, where the electric system automation and online communication are effective, the forecast in very short term gets new challenges. Based on these facts, the objective of this thesis is to identify the most appropriate methods to accomplish these forecasts to contribute to decision-making in distribution systems operation. Various techniques of forecasting and simulations in different methods were studied, in order to identify which of these offers the best results regarding demand the forecast in the very short term. The quantities considered to make predictions and, which have more relevance to the horizon under study are electrical and climate. The methods used in the simulations were the Artificial Neural Networks (ANN) type recurrent Elman e NARX and Neurofuzzy. / Em Sistemas Elétricos de Potência conhecer o comportamento futuro das cargas elétricas é de fundamental importância para tomada de decisões. A previsão de cargas elétricas é essencial nos horizontes de longo, médio, curto e curtíssimo prazo. Tendo em vista a gradual transformação dos sistemas de distribuição tradicionais para sistemas inteligentes de distribuição, onde a automação do sistema elétrico e a comunicação online estejam efetivas, a previsão no curtíssimo prazo ganha novos desafios. Com base nesses fatos esta dissertação busca identificar os métodos mais adequados para realizar essas previsões de forma a contribuir com a tomada de decisões na operação dos sistemas de distribuição de energia elétrica. Foram estudadas várias técnicas de previsão e realizadas simulações em diferentes métodos de forma a identificar qual desses apresenta melhor resultado com relação à previsão de demanda no curtíssimo prazo. As grandezas consideradas para realizar as previsões e que apresentam maior relevância para o horizonte em estudo são elétricas e climáticas. Os métodos utilizados nas simulações foram as Redes Neurais Artificiais (RNAs) do tipo recorrente Elman e NARX e Neurofuzzy.

L’ouverture des marchés de l’énergie et les nouveaux usages ont induit à des changements significatifs sur les réseaux de distribution (le réseau basse tension – BT – notamment), comme : l’augmentation des interconnections de production à partir de sources d’énergies renouvelables (EnR), l’accroissement de la pointe de consommation, entre autres. Ces derniers créent des contraintes électriques. Dans l’optique d’une gestion pragmatique des réseaux électriques intelligents, des gisements de flexibilité comme le pilotage des charges/sources ou le stockage sont recherchés pour offrir des nouvelles solutions à ces contraintes. Cette thèse étudie ainsi les enjeux de la gestion du stockage et son impact dans les méthodes de planification des réseaux BT. Ainsi, dans un premier temps, les impacts du stockage et de la production photovoltaïque sur des grandeurs utilisées dans la planification des réseaux de distribution sont étudiés. Dans un second temps, une méthode de calcul des coûts des pertes est adaptée à la présence du stockage et/ou de la production PV. Dans une dernière partie, des algorithmes de fonctions avancées de conduite sont développés afin d’illustrer la valeur économique du stockage dans la planification des réseaux BT, et comparés à une planification classique plus couteuse. / The opening up of energy markets and new uses have led to significant changes in distribution grids, in particular low-voltage grids. Notably, it has led to an augmentation in the integration of renewable energy production, an increase in the peak consumption, among others. This is accompanied by the appearance of the electrical constraints with which power systems must cope. This has resulted in the development multiple flexibility capabilities such as load/source management or energy storage, providing new solutions, now to be considered in planning methods. This thesis studies the issue of energy storage in the low-voltage grid planning. The first part of this thesis studies the impact of storage and photovoltaic production on variables involved in distribution grid planning. In the second part, a method for calculating the cost of losses is adapted to the presence of energy storage and/or PV production. Finally, advanced d operation algorithms are developed to illustrate the economic value of energy storage in LV distribution grid planning, compared to a more expensive conventional planning method.