Busca avançada
Ano de início
Entree

Alocação on-line de pegada de carbono (carbon footprint): um modelo integrado para gerenciar a redução de emissão de gases de efeito estufa e a demanda de energia elétrica

Processo: 16/14319-7
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 15 de outubro de 2016
Vigência (Término): 14 de outubro de 2017
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
Pesquisador responsável:José Roberto Sanches Mantovani
Beneficiário:Mahdi Pourakbari Kasmaei
Supervisor no Exterior: Javier Contreras Sanz
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia (FEIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Ilha Solteira. Ilha Solteira , SP, Brasil
Local de pesquisa : Universidad de Castilla-La Mancha, Ciudad Real (UCLM), Espanha  
Vinculado à bolsa:14/22828-3 - Desenvolvimentos de modelos de programação não linear inteira mista para solução de problema de fluxo de potência ótimo ativo e reativo para sistemas com geradores multi-combustíveis considerando restrições ambientais, BP.PD
Assunto(s):Fluxo de potência ótimo   Programação não linear inteira mista   Geração de energia elétrica   Gases do efeito estufa   Pegada de carbono

Resumo

Este subprojeto de pesquisa é parte da pesquisa de pós-doutorado, financiado pela (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo) FAPESP, No. 2014 / 22828-3, que deve ser desenvolvido junto ao Departamento de Engenharia de Sistemas Integrados, da Universidade Estadual de Ohio, EUA sob a supervisão do Dr. Antonio Conejo. Trabalhos de pesquisas recentes estão focados na área de redução de emissões de carbono no setor de geração de energia. Embora a redução das emissões de lado a geração possa reduzir indiretamente as pegadas de carbono no lado da demanda, a falta de controle inteligente da pegada de carbono dos consumidores é uma grande limitação no gerenciamento das emissões pelo lado da demanda. Neste projeto, objetivando resolver esta lacuna deve ser pesquisado um modelo baseado na gestão da demanda para redução da emissão de gases de efeito estufa. A proposta principal deste projeto é propor um modelo que funcione com base em uma comunicação inteligente entre os consumidores. Depois de um procedimento online de alocação da emissão de carbono e custos, os consumidores devem ter conhecimentos não só do preço da energia que eles usam, mas também da quantidade de carbono induzida por sua atividade em um determinado período de tempo. A comunicação adequada das informações fornecidas pelo modelo de demandas responsável em termos de preço e pegada de carbono, que desempenha um papel importante na metodologia proposta, deve ser investigada. Supõe-se para este modelo de comunicação que exige capacidade de resposta e que deve ser ativado por alocações em tempo real. O gerenciamento pelo lado da demanda através deste novo paradigma pode resultar em evitar a sobretaxa nas faturas de eletricidade e reduzir as emissões de carbono e demandas de energia elétrica. O modelo mais adequado, praticamente, a ser pesquisado e desenvolvido, é um fluxo de potência ótimo ativo e reativo com restrições ambientais (FPOARRA) e considerando restrições com zonas de operação disjuntas (como zona de operação proibida). O modelo FPOARRA deve ser implementado no General algebraic modeling system (GAMS) com solvers comerciais existentes, tornando-o um modeloimportante e adequado tanto sob o aspecto acadêmico como de interesse prático do setor elétrico. Para testar os modelos e as suas funcionalidades devem ser simulados vários sistemas testes do IEEE e os resultados serão analisados detalhadamente. (AU)

Publicações científicas (7)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
POURAKBARI-KASMAEI, MAHDI; LEHTONEN, MATTI; FOTUHI-FIRUZABAD, MAHMUD; MARZBAND, MOUSA; SANCHES MANTOVANI, JOSE ROBERTO. Optimal power flow problem considering multiple-fuel options and disjoint operating zones: A solver-friendly MINLP model. INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS, v. 113, p. 45-55, DEC 2019. Citações Web of Science: 0.
CERNA, FERNANDO V.; POURAKBARI-KASMAEI, MAHDI; CONTRERAS, JAVIER; GALLEGO, LUIS A. Optimal Selection of Navigation Modes of HEVs Considering CO2 Emissions Reduction. IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY, v. 68, n. 3, p. 2196-2206, MAR 2019. Citações Web of Science: 2.
CERNA, FERNANDO V.; POURAKBARI-KASMAEI, MAHDI; ROMERO, RUBEN A.; RIDER, MARCOS J. Optimal Delivery Scheduling and Charging of EVs in the Navigation of a City Map. IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID, v. 9, n. 5, p. 4815-4827, SEP 2018. Citações Web of Science: 5.
HOME ORTIZ, JUAN MANUEL; POURAKBARI-KASMAEI, MAHDI; LOPEZ, JULIO; SANCHES MANTOVANI, JOSE ROBERTO. A stochastic mixed-integer conic programming model for distribution system expansion planning considering wind generation. ENERGY SYSTEMS-OPTIMIZATION MODELING SIMULATION AND ECONOMIC ASPECTS, v. 9, n. 3, SI, p. 551-571, AUG 2018. Citações Web of Science: 8.
MELGAR DOMINGUEZ, OZY D.; KASMAEI, MAHDI POURAKBARI; LAVORATO, MARINA; SANCHES MANTOVANI, JOSE R. Optimal siting and sizing of renewable energy sources, storage devices, and reactive support devices to obtain a sustainable electrical distribution systems. ENERGY SYSTEMS-OPTIMIZATION MODELING SIMULATION AND ECONOMIC ASPECTS, v. 9, n. 3, SI, p. 529-550, AUG 2018. Citações Web of Science: 8.
POURAKBARI-KASMAEI, MANDI; SANCHES MANTOVANI, JOSE ROBERTO. Logically constrained optimal power flow: Solver-based mixed-integer nonlinear programming model. INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS, v. 97, p. 240-249, APR 2018. Citações Web of Science: 9.
POURAKBARI-KASMAEI, MANDI; CONTRERAS, JAVIER; SANCHES MANTOVANI, JOSE ROBERTO. A demand power factor-based approach for finding the maximum loading point. Electric Power Systems Research, v. 151, p. 283-295, OCT 2017. Citações Web of Science: 3.

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas escrevendo para: cdi@fapesp.br.