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dc.creatorBudel, Rodrigo Alexssandre-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8558763556159704por
dc.contributor.advisor1Lotero, Roberto Cayetano-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2866486851342810por
dc.contributor.referee1Franco, Edgar Manuel Carreno-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4430719667450640por
dc.contributor.referee2Nascimento, Bruno de Nadai-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0236505514444560por
dc.date.accessioned2021-04-26T11:29:33Z-
dc.date.issued2020-10-23-
dc.identifier.citationBudel, Rodrigo Alexssandre. Quantificação do risco na seleção e operação de recursos energéticos distribuídos inseridos em uma microrrede. 2020. 87 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Foz do Iguaçu, 2020.por
dc.identifier.urihttp://tede.unioeste.br/handle/tede/5329-
dc.description.resumoAs microrredes podem ser vistas como um pequeno sistema de energia elétrica controlável, que integram localmente cargas com recursos energéticos distribuídos (REDs). Porém, implementar, expandir e operar uma microrrede traz consigo vários desafios econômicos, técnicos e operacionais que devem ser enfrentados, entre eles a quantificação do risco do investimento nestes REDs. Nesse sentido, no presente trabalho é apresentado um modelo de otimização para a seleção e operação de REDs inseridos em uma microrrede, cujo objetivo é minimizar o risco ao qual está exposto o decisor frente à incerteza na demanda e na geração eólica e solar. As incertezas nesses parâmetros foram tratadas através de uma arvore de cenários e a avaliação do risco é realizada utilizando o Valor em Risco (VaR) e o Valor Condicional em Risco (CVaR), sendo esta última métrica de risco a principal contribuição do trabalho. A formulação matemática resultante constitui um modelo de programação linear inteira mista que foi implementado na linguagem GAMS e resolvido com o solver CPLEX. Os resultados obtidos com o modelo permitiram determinar os benefícios econômicos que poderiam ser auferidos com o investimento em REDs em uma microrrede, assim como destacam o impacto que pode produzir a natureza intermitente dos recursos renováveis e a incerteza na demanda sobre a variabilidade desses benefícios. Os resultados também mostram as medidas de risco citadas, servindo como ferramenta de auxílio no momento de tomar decisões em relação à implantação de REDs e à gestão otimizada de energia em uma microrrede.por
dc.description.abstractMicrogrids can be seen as a small controllable electrical power system, which locally integrate charges with distributed energy resources (REDs). However, implementing, expanding and operating a microgrid brings with it several economic, technical and operational challenges that must be faced, among them the quantification of the investment risk in these REDs. Thus, this work presents an optimization model for the selection and operation of REDs inserted in a microgrid, whose objective is to minimize the risk to which the decision-maker is exposed in the face of uncertainty in demand and in wind and solar energy generation. The uncertainties in these parameters have been treated through a decision tree and the risk evaluation is performed using the Value at Risk (VaR) and the Conditional Value at Risk (CVaR), the latter risk metric being the main contribution of the work. The resulting mathematical formulation constitutes a mixed integer linear programming model that was implemented in GAMS language and solved with CPLEX solver. The results obtained with the model have made it possible to determine the economic benefits that could be gained from investing in REDs in a microgrid as well as highlight the impact that can produce the intermittent nature of renewable resources and the uncertainty in demand about the variability of these benefits. The results also show the risk measures cited, serving as a tool to assist in making decisions regarding the implementation of REDs and optimized energy management in a microgrid.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Katia Abreu (katia.abreu@unioeste.br) on 2021-04-26T11:29:33Z No. of bitstreams: 2 Rodrigo_Alexssandre_Budel_2020.pdf: 1325988 bytes, checksum: 5369b12f92f4481789148e421c68f70e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-04-26T11:29:33Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Rodrigo_Alexssandre_Budel_2020.pdf: 1325988 bytes, checksum: 5369b12f92f4481789148e421c68f70e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2020-10-23eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Estadual do Oeste do Paranápor
dc.publisher.departmentCentro de Engenharias e Ciências Exataspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUNIOESTEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectMicrorredespor
dc.subjectRecurso Energético Distribuídopor
dc.subjectIncertezapor
dc.subjectRiscopor
dc.subjectVarpor
dc.subjectCVaRpor
dc.subjectMicrogrideng
dc.subjectDistributed energy resourceng
dc.subjectUncertaintyeng
dc.subjectRiskeng
dc.subjectVaReng
dc.subjectCVaReng
dc.subject.cnpqENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.titleQuantificação do risco na seleção e operação de recursos energéticos distribuídos inseridos em uma microrrede.por
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.campusFoz do Iguaçupor
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica e Computação (FOZ)

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