Submitted by Miriam Lucas (miriam.lucas@unioeste.br) on 2017-09-04T14:16:18Z No. of bitstreams: 2 Diego_Dieferson_Apolinario_2013.pdf: 11159824 bytes, checksum: a7eb832c477da03385c667bc970781c1 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-04T14:16:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Diego_Dieferson_Apolinario_2013.pdf: 11159824 bytes, checksum: a7eb832c477da03385c667bc970781c1 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2013-09-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The spatial electric load forescating aims to determine the sapatial and temporal distribution of the growth of electricity demand in the service area of a distribution utility. This information is vital to support the process of decision making in planning the expansion and operation of dostribution networks in the medium and long term. Currently there are many methodologies that can perform spatial load forecasting, among these cell models hace been the most widely used in recent years. Moreover, these models need to be calibrated with information concerning the data in the studied region and one of these information is the spatial rsolution. This work presents a partitioning method, using a divisive algorithm, to crate homogeneous grid cells for cellular models used in saptial electric load forecasting, and thereby determine a spatial resolution that allowa for proper display and inference from the obtained at ffeder ordistribution transformer levels. / A previsão espacial de demanda em sistemas de distribuição de energia elétrica visa determinar a distribuição espaço-temporal do crescimento da demanda de energia elétrica na área se serviço. Essa informação é de vital importância para apoiar o processo de tomada de decisões no planejamento da expansão e operação das redes de distribuição no médio e longo prazo. Atualmente existem muitas metodologias que permitem a previsão espacial de carga, dentre estas os modelos celulares tem sido os mais utilizados nos últimos anos. Além disso, estes modelos precisam ser calibrados com informações referentes aos dados da região em estudo, e uma dessas informações é a resolução espacial. Neste trabalho apresenta-se uma metodologia de particionamento, utilizando um algoritmo divisivo com a finalidade de criar quadrículas homogêneas para os modelos celulares utilizados na previsão espacial de carga, e desta forma determinar uma resolução espacial que permita uma aprpriada visualização e inferência dos resultados obtidos na previsão espacial de carga ao nivel de alimentador ou transformador de distribuição.

It is more than a fact that electrical energy is a main production factor of every economic activity. Since electrical power is not easy to store, it needs to be consumed as it is generated in order to keep a constant balance between supply and demand. As a result, for developing an efficient energy market it is significant to create a method for accurately forecasting the electricity consumption. This thesis describes a method for analyzing data provided by the ENTSO-E transparency platform. The ENTSO-E (European Network of Transmission System Operators) is a network of electricity operators from 36 countries across Europe. Its main objective is to provide transparency concerning data of electricity generation and consumption in Europe in order to promote the development of efficient and competitive electricity markets. By using the method described in this thesis, one may use historical data provided by ENTSO-E to forecast the electricity consumption of an EU country for the years to come. As an example, data of electricity consumption in Greece during the years 2015-2018 have been used in order to calculate the average load demand of a weekday during the year 2030. On the other hand, in order to correctly predict the electricity demand of a specific region over the next decade, one should take into account some crucial parameters that may influence not only the evolution of the load demand, but also the fuel mix that will be used in order to cover our future electricity needs. Advances in power generation technologies, evolution of fuel prices, expansion of electricity grid and economic growth are a subset of parameters that should be taken into account for an accurate forecast of the electricity consumption in the long run. Particularly for Greece, a set of parameters that may affect the electricity consumption are being computationally analyzed in order to evaluate their contribution to the load demand curve by the year 2030. These include the interconnection of Greek islands to the mainland, the development of Hellinikon Project and the increase of the share of electric vehicles. The author of this thesis has developed code in Python programming language that can be found in the Appendix. These scripts and functions that implement most of the calculations described in the following chapters can also be used for forecasting the load demand of other EU countries that are included in the ENTSO-E catalogue. The datasets used as input to these algorithms may also be used from the readers to identify more patterns for predicting the load demand for a specific region and time. A sustainable energy system is based on consumers with environmental awareness. As a result, citizens living inside the European Union should become a member of a community that promotes energy saving measures, investments in renewable energy sources and smart metering applications.

Submitted by Igoor Morro Mello (igoor.mello@unesp.br) on 2018-09-03T21:44:57Z No. of bitstreams: 1 dissertação de mestrado 2018 - Igoor Morro Mello.pdf: 10593338 bytes, checksum: 0253d1ce16d1ea2f863390cd1d68fd1e (MD5) / Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-09-04T17:09:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 mello_im_me_ilha.pdf: 10593338 bytes, checksum: 0253d1ce16d1ea2f863390cd1d68fd1e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-04T17:09:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 mello_im_me_ilha.pdf: 10593338 bytes, checksum: 0253d1ce16d1ea2f863390cd1d68fd1e (MD5) Previous issue date: 2018-08-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Nos últimos anos, o uso dos veículos elétricos nas zonas urbanas tem se intensificado. Como política para o aumento na penetração de veículos elétricos e reduzir a poluição do ar, os táxis elétricos vem sendo introduzidos nos sistemas de transporte. Eles necessitam de atenção especial devido aos seus diferentes padrões de condução. Em contraste com os veículos elétricos privados, que podem ser recarregados por um longo período, táxis elétricos necessitam de recarga em um curto período de tempo devido a sua constante operação. Portanto, estações de recarga rápida são necessárias para receber a demanda de recarga dos táxis elétricos e devem estar localizadas em locais estratégicos. Além disso, uma análise deve ser realizada para a conexão destas estações com a rede elétrica. Para melhorar sua alocação e conectividade, este trabalho apresenta uma metodologia para auxiliar na tomada de decisão da instalação de estações de recarga rápida considerando como critérios: locais com maior fluxo de táxis elétricos e baixo nível de carga nas baterias, espaço físico disponível para realizar o carregamento e funções de custo para a conexão das estações de recarga. Os resultados da proposta são mapas com a localização das estações de recarga rápida e análise dos locais de menor custo para a conexão com a rede elétrica. A metodologia é testada em uma cidade de médio porte no Brasil, mostrando a importância dos mapas e funções de custo na tomada de decisão. A proposta é comparada com outras metodologias, mostrando que esta metodologia proposta considera diferentes critérios e cria uma melhor distribuição espacial para as estações de recarga, dando melhores opções aos donos dos táxis elétricos. / In recent years, the use of electric vehicles in urban zones has been intensified. As a policy of increasing the penetration of electric vehicles and reducing air pollution, electric taxis have been introduced into transportation systems. They need special attention because of its different driving patterns. In contrast to private electric vehicles, which can be recharged for a long period, electric taxis need to recharge only for a short time due to their constant operation. Therefore, fast charging stations are required to meet the demand for recharging electric taxis and should be located at strategic places. In addition, an analysis must be performed to connect these stations in the electric network. To improve their allocation and connectivity, this work presents a methodology to help in decision making for installing fast charging stations, considering as criteria: locations with greater flow of electric taxis and low level of state of charge, the available physical space to carry out their recharge and cost functions for the connection of charging stations. The result of the proposal is a map with the location of fast charging stations and analysis of the lowest cost places for connection to the network. The methodology is tested in a medium-sized city in Brazil, showing the importance of this map and cost functions in decision making. The proposal is compared with another methodology, showing that the proposed method considers different criteria and creates a better spatial distribution of charging stations giving better options to the owners of electric taxis. / CAPES: 1667419

Orientador: Antonio Padilha Feltrin / Abstract: In recent years, the use of electric vehicles in urban zones has been intensified. As a policy of increasing the penetration of electric vehicles and reducing air pollution, electric taxis have been introduced into transportation systems. They need special attention because of its different driving patterns. In contrast to private electric vehicles, which can be recharged for a long period, electric taxis need to recharge only for a short time due to their constant operation. Therefore, fast charging stations are required to meet the demand for recharging electric taxis and should be located at strategic places. In addition, an analysis must be performed to connect these stations in the electric network. To improve their allocation and connectivity, this work presents a methodology to help in decision making for installing fast charging stations, considering as criteria: locations with greater flow of electric taxis and low level of state of charge, the available physical space to carry out their recharge and cost functions for the connection of charging stations. The result of the proposal is a map with the location of fast charging stations and analysis of the lowest cost places for connection to the network. The methodology is tested in a medium-sized city in Brazil, showing the importance of this map and cost functions in decision making. The proposal is compared with another methodology, showing that the proposed method considers different criteria and creates a better s... (Complete abstract click electronic access below) / Resumo: Nos últimos anos, o uso dos veículos elétricos nas zonas urbanas tem se intensificado. Como política para o aumento na penetração de veículos elétricos e reduzir a poluição do ar, os táxis elétricos vem sendo introduzidos nos sistemas de transporte. Eles necessitam de atenção especial devido aos seus diferentes padrões de condução. Em contraste com os veículos elétricos privados, que podem ser recarregados por um longo período, táxis elétricos necessitam de recarga em um curto período de tempo devido a sua constante operação. Portanto, estações de recarga rápida são necessárias para receber a demanda de recarga dos táxis elétricos e devem estar localizadas em locais estratégicos. Além disso, uma análise deve ser realizada para a conexão destas estações com a rede elétrica. Para melhorar sua alocação e conectividade, este trabalho apresenta uma metodologia para auxiliar na tomada de decisão da instalação de estações de recarga rápida considerando como critérios: locais com maior fluxo de táxis elétricos e baixo nível de carga nas baterias, espaço físico disponível para realizar o carregamento e funções de custo para a conexão das estações de recarga. Os resultados da proposta são mapas com a localização das estações de recarga rápida e análise dos locais de menor custo para a conexão com a rede elétrica. A metodologia é testada em uma cidade de médio porte no Brasil, mostrando a importância dos mapas e funções de custo na tomada de decisão. A proposta é comparada com outras me... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Mestre