Avaliação de algoritmos de carregamento de veículos elétricos em parques que integrem sistemas fotovoltaicos em autoconsumo

Cruz, Dario Medina da

http://hdl.handle.net/10400.1/12167

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Authors

Cruz, Dario Medina da

Advisor(s)

Monteiro, J. M.

Abstract(s)

Prevê-se que ao longo dos próximos anos haja um aumento significativo do número de Veículos Elétricos Plug-In. Nesse contexto, as redes elétricas existentes têm de se preparar para acomodar a carga simultânea de um número potencialmente elevado desses veículos. Uma solução para este desafio pode estar na integração das fontes de energia renováveis, distribuídas na rede elétrica, que está a ser incentivada pela legislação que, em vários países, já permite a produção para autoconsumo. No entanto, devido à sua variabilidade, as fontes de energia renováveis são frequentemente caracterizadas como intermitentes, causando imparidades no equilíbrio exigido entre produção e procura. Medidas de demand-response são, nestes casos, consideradas como uma solução. No caso dos Veículos Elétricos estas medidas correspondem ao escalonamento dos respetivos períodos de carregamento de acordo com os níveis de geração previstos, mas sem esquecer as tarifas horárias e as exigências do proprietário do veículo. Em médias e grandes estações de carregamento, tais algoritmos de agendamento e modelos devem permitir uma redução dos custos e a maximização dos investimentos feitos em fontes de energia renovável. Nesse cenário, este trabalho amplia os modelos e análises feitas em um estudo anterior, comparando vários modelos preditivos de carregamento de Veículos Elétricos, incluindo os algoritmos Adapted Earliest Departure First (AEDF) e Programação Linear nas seguintes condições: (1) considerando diferentes VEs com várias potências de carga, (2) utilizando dados reais relativos a energia produzida e informações reais sobre o preço de energia em diferentes períodos do ano e (3) Considerando um cenário de autoconsumo onde as instalações de carregamento podem comprar e vender energia da rede elétrica. Os resultados mostram que o modelo eco-friendly Adapted Earliest Departure First é capaz de alcançar reduções significativas de custos com uma baixa complexidade computacional.