OTIMIZAÇÃO POR ENXAME DE PARTÍCULAS BINÁRIO APLICADO AO PROBLEMA DE GERENCIAMENTO DE ENERGIA EM UM CAMPUS INTELIGENTE

por Anna Júlia de Santana Sobrinho publicado 08/03/2023 15h22, última modificação 20/10/2023 16h30

Orientador: Frederico Galaxe Paes

Coorientador: André Soares Velasco

Com o aumento da demanda global de energia elétrica e a limitação dos recursos se torna indispensável desenvolver estratégias mais sustentáveis de produção e consumo. Nesse contexto, surgem as Redes Inteligentes com o objetivo de aperfeiçoar o Gerenciamento Pelo Lado da Demanda e a eficiência energética e, em conjunto com ferramentas de Resposta à Demanda, como as tarifas de Tempo-de-Uso, podem reduzir a demanda em períodos críticos e ser um benefício para o consumidor. Porém, devido à complexidade, muitos consumidores acabam não aderindo a essa tarifa, sendo necessário a aplicação de sistemas de gerenciamento de energia inteligente para tirar o máximo de proveito dessa prática. O objetivo deste trabalho é estabelecer um referencial teórico sobre o uso de algoritmos bio-inspirados nesses sistemas e criar a modelagem de um campus inteligente para realizar o gerenciamento dos seus dispositivos utilizando a Otimização por Enxame de Partículas Binário. Este trabalho está estruturado em dois artigos: o primeiro artigo é uma revisão sistemática onde foram encontrados os principais objetivos e modelos utilizados para criação desse sistema, as simulações realizadas, classificação dos dispositivos e os algoritmos utilizados; o segundo artigo é um estudo de caso onde foi implementada a metaheurística no modelo proposto e foram realizados testes em relação aos parâmetros e ao seu comportamento de acordo com o nível de conforto do usuário. Com a devida parametrização o algoritmo realiza a minimização do consumo e da demanda em horários de pico, mas sem causar desconforto considerável ao usuário, auxiliando na sua aderência a programas de resposta à demanda.

Palavras-chave: Otimização, Gerenciamento de Energia, Redes Inteligentes.

With the increase in the global demand for electric energy and the limitation of resources, it becomes essential to develop more sustainable strategies for production and consumption. In this context, Smart Grids emerge with the objective of improving Demand-Side Management and energy efficiency and, with Demand Response tools, such as Time-of-Use tariffs, can reduce demand in critical periods and be a benefit to the consumer. However, due its complexity, many consumers end up not adhering to this tariff, requiring the use of intelligent energy management systems to take full advantage of this practice. The objective of this work is to establish a theoretical framework on the use of bio-inspired algorithms in these systems and create the modeling of a smart campus to manage its devices using Binary Particle Swarm Optimization. This work is structured in two articles: the first article is a systematic review where the main objectives and models used to create this system, the simulations performed, classification of devices and the algorithms used were found; the second article is a case study where the metaheuristic was implemented in the proposed model and tests were carried out in relation to the parameters and their behavior according to the user's comfort level. With proper parameterization, the algorithm minimizes consumption and demand at peak times, but without causing considerable discomfort to the user, helping to adhere to demand response programs.

Keywords: Optimization, Energy Management, Smart Grid.

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