Análise de risco financeiro considerando incertezas para alocação de geração distribuída em um ambiente de redes inteligentes

• Processo: 14/21522-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 20 de janeiro de 2015
• Data de Término da vigência: 19 de janeiro de 2016
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: José Roberto Sanches Mantovani
• Beneficiário: Augusto César Rueda Medina
• Supervisor: Yong Fu
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FEIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Ilha Solteira. Ilha Solteira , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Mississippi State University (MSU), Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 12/15210-8 - Reserva de Potência Ativa para Controle de Frequência e Suporte de Potência Reativa Fornecidos por Geradores Distribuídos, BP.PD
• Assunto(s): Análise de risco Geração distribuída
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise De Risco | Geração distribuída | incertezas | Sistemas de distribuição

Resumo

Os benefícios que a geração distribuída pode trazer para os sistemas elétricos sugerem que ela poderia fornecer energia não apenas para satisfazer as cargas e as perdas do sistema, mas também outros serviços essenciais, necessários para garantir a estabilidade e segurança do sistema, conhecidos como serviços ancilares. Porém, para considerar a geração distribuída como uma alternativa confiável, as incertezas dos geradores distribuídos baseados em fontes de energia renováveis com alto grau de variabilidade devem ser reduzidas através do desenvolvimento e aplicação de modelos de previsão precisos e eficientes. Além disso, problemas operacionais podem ocorrer se os geradores distribuídos não são alocados corretamente, e os investidores devem equilibrar risco e ganho através de uma análise de risco financeiro.Neste projeto de pesquisa, modelos matemáticos considerando geração distribuída e técnicas de otimização serão abordados em um ambiente de redes inteligentes (ou de smart grids). Modelos de fontes renováveis (modelos eólicos e hidrológicos) considerando variáveis climáticas, um modelo de mercado de energia para satisfazer as cargas e as perdas do sistema, uma estrutura de mercado de co-otimização para reservas para controle de frequência fornecidos pela geração distribuída, e uma metodologia de análise de risco financeiro para prover sinais para o investimento em nova capacidade de geração distribuída, serão desenvolvidos e aprimorados. Solvers de optimização e meta-heurísticas serão utilizadas para a solução do problema proposto. (AU)