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dc.contributor.advisorHaffner, Sérgio Luíspt_BR
dc.contributor.authorSchertel, Marina Neubauer da Costapt_BR
dc.date.accessioned2020-07-04T03:51:04Zpt_BR
dc.date.issued2019pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/211394pt_BR
dc.description.abstractO presente trabalho tem como objetivo propor uma estrutura de comercialização de energia local entre consumidores e prosumidores de uma microrrede conectada a rede elétrica por intermédio de um leilão duplo com uma hora de antecedência. A microrrede é composta por três tipos de unidades consumidoras que são classificados em função da existência de geração e armazenamento de energia em suas instalações. Para cada classificação, foi desenvolvido um algoritmo para representar um agente autônomo que toma decisões em relação à oferta que a unidade consumidora na qual ele está instalado enviará para a plataforma digital de leilão. Esses algoritmos definem como cada agente deve comprar, armazenar e vender a energia elétrica na próxima hora. As transações reais de energia entre as unidades consumidoras e a concessionária ocorrem durante a hora para qual o leilão foi previsto. Assim, após a finalização dessas transações, comparam-se as transações financeiras previstas pelo leilão e as trocas de energia elétrica que foram realizadas. A concessionária realiza o ajuste financeiro, comprando ou vendendo a diferença de energia para cada agente para que eles possam cumprir os contratos firmados no leilão. Para ilustrar o funcionamento e os benefícios proporcionados pela utilização da estrutura de comercialização proposta, foram considerados diferentes cenários de análise simulados no software Matlab. Nesses cenários foram avaliados a influência do leilão, do armazenamento e da modalidade da tarifa da concessionária (convencional ou branca) utilizada como referência para as ofertas realizadas no leilão. Conclui-se esse trabalho apresentando os ganhos financeiros e benefícios aportados pela estrutura de comercialização proposta.pt_BR
dc.description.abstractThe goal of this paper is to propose a local energy trading framework between consumers and prosumers of a microgrid connected to the power grid based on an hour-ahead double auction. The microgrid consists of three types of consumers which are classified according to the existence of energy generation and storage in their facilities. For each classification, an algorithm has been developed to represent an autonomous agent who makes decisions regarding the offer that the consumer unit in which it is installed will send to the digital auction platform. These algorithms define how each agent should buy, store and sell electricity in the next hour. Actual energy transactions between consumer units occur during the time for which the auction was predicted. Thus, after the conclusion of the transactions, the financial transactions provided by the auction and the actual electricity exchanges are compared. The utility makes the financial adjustment by buying or selling the energy difference for each agent so that they can fulfill the contracts signed in the auction. To evaluate the functioning and benefits provided by the use of the proposed energy trading framework, different scenarios were simulated in the software Matlab. In these scenarios, the influence of the auction, storage and utility tariff (conventional or white) used as a reference for the offers sent to the auction were evaluated. This paper is concluded by presenting the financial gains and the benefits provided by the proposed framework.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectProsumeren
dc.subjectEngenharia de energiapt_BR
dc.subjectP2P tradingen
dc.subjectMicrogriden
dc.subjectDouble Auctionen
dc.titleEstrutura de comercialização de energia entre consumidores e prosumidores de uma microrrede por intermédio de um leilão duplopt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001114114pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2019pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia de Energiapt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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