Discente: RAFAELA SANTOS DO NASCIMENTO

Título: APLICAÇÃO DE SISTEMAS DE ARMAZENAMENTO DE ENERGIA EM BATERIAS COMO BACKUP PARA SUPRIMENTO ENERGÉTICO DE CARGAS

Orientador: PROF. DR. MANOEL HENRIQUE NÓBREGA MARINHO

Examinador externo: PROF. DR. MARCELO GRADELLA VILLALVA

Examinador externo: PROFA. DRA. TATIANE SILVA COSTA

Data: 31 DE MARÇO DE 2023

Horário: 13:00

Local: ONLINE 

Resumo do projeto: 

A confiabilidade do fornecimento de energia é um fator importante para os usuários finais de eletricidade. Apesar dos muitos avanços e esforços feitos pelas distribuidoras para garantir a qualidade da energia, ainda acontecem muitos distúrbios na rede elétrica que afetam principalmente os consumidores da classe industrial. Como alternativa para minimizar tais problemas, Sistemas de Armazenamento de Energia em Baterias podem ser usados para fornecer alimentação elétrica às unidades consumidoras em caso de falta de energia ou diante de problemas de qualidade de energia. Dessa forma, esta dissertação se propõe a apresentar e analisar a utilização de um Sistema de Armazenamento de Energia em Baterias como forma de mitigar as interrupções da rede elétrica local. Para isso, foram realizados ensaios num sistema de armazenamento de energia, localizado numa microrrede em Belo Jardim, cidade do agreste pernambucano. Os resultados de testes foram avaliados de modo a compreender, de forma detalhada, o modo que esse tipo de sistema se comporta diante das interrupções de energia e qual o impacto de sua operação para as cargas da microrrede estudada.

Discente: LUANA PEREIRA PONTES

Título: ANÁLISE DE DADOS OPERACIONAIS DE UM SISTEMA DE ARMAZENAMENTO DE ENERGIA POR BATERIAS PARA SUPORTE À GERAÇÃO EÓLICA

Orientador: PROF. DR. MANOEL HENRIQUE NÓBREGA MARINHO

Coorientador: PROF. DR. ROBERTO FELICIANO DIAS FILHO

Examinador interno: PROFA. DRA. MARIA DE LOURDES MELO GUEDES ALCOFORADO

Examinador externo: PROFA. DRA. TATIANE SILVA COSTA

Data: 30 DE MARÇO DE 2023

Horário: 09:00

Local: ONLINE 

Resumo do projeto: 

A inserção de fontes renováveis para diversificar a matriz energética é uma das alternativas para a transição energética. Em consequência, a depender do nível de penetração dessas fontes intermitentes no sistema elétrico, esta integração pode causar distúrbios na rede elétrica. Numa análise mundial, o Brasil é um dos maiores produtores de energia renovável, principalmente na geração eólica. Desta forma, para avaliar a integração de energia renovável à matriz energética, este trabalho tem como objetivo analisar dados operacionais de um sistema real em território brasileiro, visando investigar os problemas de qualidade de energia gerados por turbinas eólicas em conexão com o sistema elétrico, além de apresentar o sistema de armazenamento de energia por bateria (em inglês, Battery Energy Storage System - BESS) como solução para resolver ou mitigar esses distúrbios na rede. Este trabalho utiliza um BESS real localizado no complexo eólico Campo dos Ventos (CDV), na cidade de João Câmara - RN, cuja capacidade do sistema é de 1MW/1,29MWh, conectado em paralelo a um grupo de aerogeradores, o qual fornece uma potência de aproximadamente 50,4 MW, além de apresentar a simulação do sistema no software HOMER Pro. A metodologia utilizada é a análise dos dados de operação do BESS, assim como a simulação por meio do software Homer Pro, validando a importância deste sistema de armazenamento. A aplicação principal encontrada a partir do BESS em questão é a suavização de potência, sendo assim, a aplicação mais abordada neste trabalho. No entanto, também são apresentados os resultados das outras quatro aplicações em operação no parque eólico estudado: (i) correção do fator de potência, (ii) controle de tensão, (iii) controle de frequência e (iv) time-shift.

Palavras-chave: Recursos renováveis; Transição energética; Sistema de armazenamento de energia por baterias; Energia eólica; Intermitência; Suavização do fator de potência.

Discente: ELIAS AMANCIO DE SIQUEIRA FILHO

Título: MODELOS HÍBRIDOS MULTIVARIADOS BASEADOS NA CORREÇÃO DE ERRO PARA PREVER O CONSUMO DE COMBUSTÍVEL DE USINAS TERMOELÉTRICAS MOVIDAS A ÓLEO DIESEL/HFO

Orientador: PROF. DR. CARMELO JOSÉ ALBANEZ BASTOS FILHO

Examinador interno: PROF. DR. MANOEL HENRIQUE NÓBREGA MARINHO

Examinador externo: PROF. DR. PATRÍCIA TEIXEIRA LEITE ASANO

Data: 24 DE MARÇO DE 2023

Horário: 09:00

Local: ONLINE

Resumo do projeto: 

Monitorar e controlar parâmetros operacionais relacionados a motores diesel/HFO utilizados em UTEs se tornou uma atividade essencial para garantir a confiabilidade do sistema, principalmente em períodos emergenciais. Devido à complexidade inerente ao processo, o controle dos parâmetros operacionais dos motores, que muitas vezes já são monitorados em tempo real, comumente se baseia conhecimento técnico da equipe e em modelos matemáticos simplificados que podem resultar em observações limitadas sobre o comportamento físico do sistema. Uma alternativa para esta tarefa é a utilização de métodos de previsão de séries temporais que buscam generalizar as características do sistema com base em informações passadas. Contudo, apesar destas técnicas serem amplamente aplicadas em UTEs movidas a carvão e gás natural, a análise da operação de motores diesel/HFO de grande porte utilizados em usinas brasileiras sob o regime de despachos foi pouco explorada. Dessa forma, dada as características tipicamente complexas atreladas ao consumo de combustível destes motores durante a geração de energia elétrica, este trabalho buscou investigar a capacidade de generalização de padrões por meio da aplicação de modelos lineares, não-lineares e híbridos de previsão em um banco de dados representativo de um grupo motogerador utilizado em uma usina localizada em Pernambuco. Adicionalmente, foi avaliado o impacto da adição de variáveis exógenas aos modelos univariados com base na análise de causalidade ao longo do tempo que buscou não apenas inferir a relação entre sinais, mas também identificou o regime de influência desta causalidade ao longo do tempo. Em síntese, foi possível observar que os modelos lineares AR e ARIMA-PSO possuíram desempenhos similares entre operações, apesar da melhor aderência do modelo ARIMA-PSO para captação de períodos de ajuste de carga. Em contrapartida, as abordagens não lineares NAR e XGBoost obtiveram desempenho significativamente superiores, especialmente na captação de distúrbios relacionados as etapas de rampa, desligamento e oscilações bruscas no consumo de combustível, apesar de serem inferiores na previsão em plena carga e da alta sensibilidade atrelada ao modelo XGBoost. A etapa de seleção de variáveis exógenas inicialmente identificou melhoria de desempenho ao se utilizar 8 diferentes sinais adicionais. Contudo, a causalidade de cada sinal ao longo das operações indicou que apenas 4 variáveis auxiliaram a previsão do consumo de formas distintas. A introdução destes sinais aos modelos ARIMAX e NARX resultou apenas em melhorias significativas a abordagem não-linear que foi capaz de reconhecer distúrbios operacionais mais rapidamente em comparação aos outros modelos analisados. Além disso, a aplicação dos modelos híbridos aditivos e multivariados proporciou a capacidade de detecção de variações mais complexas e, ao mesmo tempo, a estabilidade do modelo durante a operação em plena carga, se beneficiando da captação de características lineares e não-lineares da modelagem combinada.

Palavras-chave: Previsão de Séries Temporais, Metodologia Box & Jenkins, Aprendizado de Máquina, Modelagem Híbrida, Causalidade