[pt] Para combater as alterações climáticas, os sistemas energéticos modernos
estão a passar por uma transição baseada na descarbonização, envolvendo
uma vasta implantação de fontes de energia renováveis e a electrificação
das sociedades. Para que esta transição seja bem sucedida, vários desafios
associados à produção de energia renovável precisam de ser abordados nas
operações do sistema energético. Esses desafios decorrem da alta variabilidade
de produção, juntamente com previsibilidade e controlabilidade limitadas,
levando a necessidades de flexibilidade nas operações do sistema de energia. O
fluxo de potência ideal (OPF) e o comprometimento da unidade (UC) estão
entre as ferramentas computacionais mais importantes para os operadores do
sistema determinarem o estado do sistema de potência. Este cálculo é realizado
para otimizar diversas decisões na rede, para despachar os componentes da
rede e para reconfigurá-los. Além disso, o cálculo é utilizado para precificar
os serviços prestados por geradores de grande escala e, progressivamente, por
entidades descentralizadas como famílias e pequenas empresas que, além de
consumirem, também geram e armazenam energia, e assim, têm um papel
no equilíbrio energético através de sua flexibilidade. Várias simplificações são
feitas no OPF e no UC para lidar com a carga computacional dos modelos, que
tende a ser elevada para sistemas realistas. A imprecisão do modelo devido à
simplificação das equações de fluxo de potência ou ao ignorar a estocasticidade,
está causando cada vez mais altos custos para as operações do sistema, à
medida que a situação real se desvia da previsão, implicando ações dispendiosas
por parte dos operadores do sistema em tempo real.
Esta tese centra-se nos desafios das operações dos sistemas de energia
modernos, tais como gestão coordenada de congestionamento e tensão, programação de energia e reservas, bem como cálculo de preços. Em primeiro
lugar, a tese constrói métodos e algoritmos para melhorar a capacidade computacional e a precisão do modelo para problemas de UC e OPF com restrita
de rede e corrente alternada (AC) através do desenvolvimento de uma aproximação melhorada das leis físicas que governam os fluxos de potência. Em
segundo lugar, aplica estes métodos e algoritmos ao problema de coordenação entre múltiplos Operadores de Redes de Distribuição (DSO) e Operadores
de Redes de Transmissão (TSO), introduzindo novas técnicas de optimização
descentralizada para gerir problemas de congestionamento e tensão, bem como
abordar aspectos de troca de informação de rede. Por fim, a tese propõe novos
mecanismos de precificação, abordando endogenamente as decisões operacionais não convexas de energia e programação de reservas para o planejamento
do dia seguinte, considerando a estocasticidade da geração de energia renovável. Os benefícios computacionais e de precisão são ilustrados em estudos de
caso, empregando diversas métricas desenvolvidas. / [en] To counter climate change, modern power systems are undergoing a
decarbonisation-based transition involving vast deployment of renewable energy sources and electrification of societies. For this transition to succeed,
various challenges associated with renewable power production need to be addressed in power system operations. These challenges stem from high output
variability along with limited predictability and controllability, leading to flexibility needs in power system operations. Optimal power flow (OPF) and unit
commitment (UC) are amongst the most important computational tools for
system operators to determine the state of the power system. This computation is performed to optimise various decisions on the grid, to dispatch the
components in the network, and to reconfigure them. Additionally, the computation is used to price the services provided by large scale generators and,
progressively, by decentralised entities such as households and small enterprises
which, apart from consuming, also generate and store power, and thus, have
a role in energy balancing through their flexibility. Various simplifications are
made in OPF and UC to tackle the computational burden of the models, which
tends to be high for realistic systems. Model inaccuracy due to simplification
of power flow equations or ignoring stochasticity, is increasingly causing high
costs for system operations, as the real situation deviates from the forecast
implying costly actions by system operators in real-time.
This thesis focuses on challenges in modern power system operations,
such as coordinated congestion and voltage management, energy and reserve
scheduling as well as price computation. Firstly, the thesis constructs methods and algorithms to enhance computational capability and model accuracy
for Alternating Current (AC) Network-Constrained UC and OPF problems
through devising an improved approximation of the physical laws governing
power flows. Secondly, it applies these methods and algorithms to the coordination problem amongst multiple Distribution System Operators (DSO) and
Transmission System Operators (TSO), introducing novel decentralised optimisation techniques for managing congestion and voltage problems as well as
addressing network information exchange aspects. Finally, the thesis proposes
new pricing mechanisms, endogenously tackling the non-convex operational
decisions for energy and reserve scheduling for day-ahead planning, considering stochasticity of renewable energy generation. Computational and accuracy
benefits are illustrated in case studies by employing various metrics developed.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:67552 |
| Date | 15 August 2024 |
| Creators | NURAN CIHANGIR MARTIN |
| Contributors | BRUNO FANZERES DOS SANTOS, BRUNO FANZERES DOS SANTOS, BRUNO FANZERES DOS SANTOS, BRUNO FANZERES DOS SANTOS, BRUNO FANZERES DOS SANTOS |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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