Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-11-07T10:48:05Z No. of bitstreams: 1 victorhugonetocortez.pdf: 3818044 bytes, checksum: a304eae89e97b941ff18b7233b80be9e (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-11-09T14:32:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 victorhugonetocortez.pdf: 3818044 bytes, checksum: a304eae89e97b941ff18b7233b80be9e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-09T14:32:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 victorhugonetocortez.pdf: 3818044 bytes, checksum: a304eae89e97b941ff18b7233b80be9e (MD5) Previous issue date: 2017 / Grandes indústrias e parques industriais estão entre os maiores consumidores de energia de um país e sendo assim é interessante do ponto de vista do sistema elétrico fazer com que a energia utilizada por estes consumidores seja consumida de forma eficiente. Também é do interesse dos consumidores buscar a otimização do uso da energia, principalmente pela ótica da economia que pode ser alcançada nos custos e tarifas com energia elétrica. Uma das maneiras de se atingir este objetivo é através do Gerenciamento pelo Lado da Demanda onde se pode remanejar cargas de acordo com um objetivo preestabelecido, como por exemplo, a diminuição de custos com energia elétrica. Neste trabalho é apresentada uma metodologia para realocação de cargas em sistemas industriais. Esta metodologia utiliza cargas que estejam dentro de programas de controle direto de carga e busca encontrar um horário de alocação que traga a maior economia. A realocação é realizada através do uso de um algoritmo genético que tem como resultado final o horário otimizado de alocação de todas as cargas e consequentemente a curva de carga resultante. / Large industries and industrial parks are one of the largest energy consumers in a country and therefore it is essential to encourage that the energy consumed by those industries is done so efficiently. It is also in the best interest of the consumers to encourage those changes, especially regarding the economy that can be achieved by the embedded costs and tariffs. One of the ways to achieve this goal is to use a demand side management technique where loads can be shifted according to pre-determined objectives such as reducing the costs with electrical energy. In this thesis, a methodology for load shifting is presented for use in industrial systems. This methodology utilizes loads that are in direct load control programmes and aims to find the connection time that brings the most economical benefit. The reallocation is realized through the use of a genetic algorithm that has the best allocated time and load curve as a result.

Submitted by Patrícia Cerveira (pcerveira1@gmail.com) on 2017-06-14T19:17:38Z No. of bitstreams: 1 Tiago Bornia de Castro Dissertação.pdf: 4966184 bytes, checksum: 7e49563b573266804e94e53d4b7db605 (MD5) / Approved for entry into archive by Biblioteca da Escola de Engenharia (bee@ndc.uff.br) on 2017-06-29T13:48:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tiago Bornia de Castro Dissertação.pdf: 4966184 bytes, checksum: 7e49563b573266804e94e53d4b7db605 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-29T13:48:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tiago Bornia de Castro Dissertação.pdf: 4966184 bytes, checksum: 7e49563b573266804e94e53d4b7db605 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Smart grids surgem como a evolução da rede elétrica. Sua proposta é incorporar redes de telecomunicações à rede elétrica, possibilitando o monitoramento em tempo real, rápida detecção/tratamento de falhas, maior facilidade de integração de fontes renováveis entre outros serviços. Porém sua implantação afeta a manutenção do equilíbrio entre a produção e o consumo de energia, que é essencial para a estabilidade da rede elétrica. Com o aumento de fontes renováveis, a predição da energia produzida torna-se mais difícil, devido à natureza intermitente dessas fontes. Fontes de energia renováveis dependem de fatores ambientais que tornam a previsão de geração de energia mais complexa e menos precisa. Portanto, existe uma mudança de paradigma com a modernização de rede de energia: na rede tradicional, a produção adapta-se à demanda, mas nas smart grids, a demanda adapta-se à produção e faz com que o consumo de usuário seja mais eficiente. Os programas de Gerenciamento pelo Lado da Demanda (GLD) surgem como uma solução para ajustar o consumo do usuário à geração. GLD são ações ou decisões tomadas pela empresa de energia para alterar ou modelar o padrão de consumo do usuário. A proposta deste trabalho é a criação de mecanismos de gerenciamento pelo lado da demanda direcionado para o usuário residencial no Brasil diante da implantação das smart grids. Foi criado o DEFLEGER-ECO, mecanismo de economia de energia elétrica usando tarifa branca, nova forma de tarifação que entrará em vigor a partir de 2018, e DEFLEGER-EMER, mecanismo emergencial voltado a redução de demanda durante eventos emergenciais. Devido a inexistência de uma ferramenta para a validação dos mecanismos, também foi desenvolvida uma ferramenta de simulação que é fruto da integração de dois simuladores, o NS-3 e o EnergyPlus. Os modelos foram simulados em quatro perfis de residências com a finalidade de avaliar seus desempenhos. Os mecanismos funcionaram conforme o esperado e uma de das principais contribuições é a possibilidade de atender diversos perfis de usuários residenciais. / Smart grids arise as the power grid evolution. The key idea is to incorporate telecommunications networks to the power grid, allowing real-time monitoring, fast detection/treatment failures, easier integration of renewable sources, and other services. Nevertheless the implementation of smart grids affects the maintenance of the balance between energy production and consumption, which is the essential for the power grid stability. With the increase in the number of renewable sources, prediction of energy produced becomes more difficult due to the intermittent nature of these sources. Renewable power sources depend on environmental factors that make power generation prediction more complex and less accurate. Therefore, there is a paradigm change with the grid modernization: in traditional grid energy, production adapts to the demand, but in smart grids, demand adapts to the production and makes user consumption more efficient. Demand Side Management (DSM) programs arise as one of the solutions to adjust user consumption to supply. DSM is an action or decision made by utility to alter and model user pattern of consumption. The purpose of this work is the creation of DSM mechanisms for Brazilian users. DEFLEGER-ECO was created, an electric energy saving mechanism using the white tariff, a new form of charging that will take effect from 2018, and DEFLEGEREMER, an emergency mechanism aimed at reducing demand during emergency events. Due to the lack of a tool for the validation of the mechanisms, a simulation tool was also developed, which is the result of the integration of two simulators, NS-3 and EnergyPlus. The models were simulated in four residential profiles in order to evaluate their performance. The mechanisms worked as expected and one of the main contributions is the possibility to serve several profiles of residential users.