A framework for optimal scheduling of eletric vehicles and demand response to smart grids

Orientador : Prof. Dr. Clodomiro Unsihuay VilaDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 26/02/2015Inclui referênciasÁrea de concentraçãoResumo: As microredes e os sistemas de distribuição têm uma posição de importância no sistema de energia, sendo os principais pontos de ligação entre a energia em grandes quantidades e os consumidores finais. Devido à convergência de várias tendências próprias do setor, as redes inteligentes estão emergindo como uma solução para a modernização da rede elétrica, integrando percentagens cada vez maiores de fontes de energia renováveis e intermitentes, armazenamento de energia e veículos elétricos, assim como o compromisso de oferecer aos consumidores maior controle no seu consumo de energia. Esta dissertação apresenta uma metodologia computacional que estabelece um agendamento ótimo para a resposta à demanda no caso de uma casa padrão inserida em um ambiente de microrede, além de determinar o seu impacto sobre a rede de distribuição de energia elétrica ao longo de um horizonte de 24 horas por dia. Este trabalho apresenta também um Sistema de Sistemas (SoS) contextualizado para uma operação ótima de redes de distribuição ativas. O SoS proposto define tanto a companhia de distribuição (DISCO) e a microrede (MGs) como sistemas autônomos, e reconhece o processo de troca de informações entre eles. O algoritmo matemático proposto utiliza um processo de otimização separado que visa maximizar o benefício de cada sistema independente. Adicionalmente, um algoritmo de optimização hierárquica é apresentado para coordenar os sistemas independentes e para determinar o ponto de funcionamento óptimo da rede ativa de distribuição baseada no SoS. O modelo proposto considera uma ênfase especial sobre as variáveis que afetam o comportamento total do sistema, tanto para o fornecedor de energia como para o consumidor final. O problema de otimização proposto é dividido em dois itens: o problema da resposta à demanda baseado no tempo para um horizonte diário, que é modelado como uma programação linear inteira mista e o segundo problema é o problema de rede radial que é modelado com um fluxo de potência ótimo. A metodologia proposta permite um agendamento otimizado para a resposta à demanda ao nível de usuário final e considera simultaneamente seu impacto na rede de distribuição. Além, nesta dissertação foram analisados os benefícios da programação da resposta à demanda, micro-geração distribuída e integração de veículos elétricos modelado na microrede. Um caso de estúdio contendo três distintos cenários revela a utilidade e eficácia do modelo proposto. Em primeiro lugar, mostrando o funcionamento normal, sem qualquer tipo de otimização, em segundo lugar, conduzindo um processo de otimização dentro da microrede com a inserção do veículo elétrico apenas modelado como uma carga e gerenciando o sistema de distribuição, e em terceiro lugar considerando a inserção de geração renovável distribuída, e processos tanto de carga como descarga dos veículos elétricos. Finalmente, foi efetuado um processo de otimização para a junção da microrede e da rede de distribuição. Palavras-chave: Rede inteligente. Veículo elétrico. Fluxo de potência ótimo. Programação linear inteira mista. Sistema de distribuição.Abstract: Microgrids and distribution systems holds a very important position in the power system since are the main points of link between bulk power and consumers. Due to the convergence of several trends in the energy sector, smart grids are emerging as a solution for the modernization of the electric grid, integrating large shares of distributed and intermittent renewable energy sources, energy storage and electric vehicles, as well as the promise to give consumers more control on their energy consumption. This dissertation presents a computational method for an optimal scheduling for demand response and electric vehicle for a typical house under a microgrid environment and its impact on the electric power distribution network along a 24 hours-daily horizon. The proposed method is a System of Systems (SoS) based framework for optimally operating active distribution grids. The proposed SoS framework defines both; distribution company (DISCO) and microgrids (MGs) as autonomous systems, and recognizes the exchange information process among them. The proposed mathematical algorithm uses a separated optimization process that aim maximizing the benefit of each independent system. A hierarchical optimization algorithm is presented to coordinate the independent systems and to find the optimal operating point of the SoS-based active distribution grid. Therefore, the proposed model considers a special emphasis on variables that impact the total behavior of the system for both the energy supplier and the final consumer. The proposed optimization problem is divided in two sub-problems: the demand response problem-based time for a daily horizon, that is modeled as a mixed integer linear programming and the second problem is the electric distribution network problem that is modeled with an optimal power flow. The proposed method allows an optimized schedule of demand response to end-user level and considers their impacts on the distribution network simultaneously. It also examined the additional benefits of demand response programming, micro-distributed generation, integration of electric vehicles modeling in the microgrid. A case of study containing three scenarios reveals the usefulness and effectiveness of the proposed model. Firstly showing the normal operation without any type of optimization, secondly conducting an optimization process inside of the microgrid with the insertion of the electric vehicle just modeled as a load and managing the distribution system, thirdly inserting renewable distributed generation, electric vehicles for both process: charging and discharging. Finally, making the optimization process for the junction of the microgrid and the distribution network. Key-words: Smart grid. Electric Vehicle. Optimal power flow. Mixed integer linear programming. Distribution system