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Avaliando a Capacidade de Energia Solar em Redes Locais

Um novo método melhora o cálculo da capacidade de acolhimento de energia solar.

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O número de casas e prédios com painéis solares, conhecidos como sistemas fotovoltaicos (PV), tá aumentando. Esses sistemas geralmente se conectam a redes de distribuição de baixa tensão, que são responsáveis por entregar energia elétrica de fontes locais pros consumidores. Como muita gente tá instalando esses painéis solares, é essencial descobrir quanto de energia solar a rede consegue suportar sem causar problemas.

Pra saber quanto de capacidade PV uma rede consegue aguentar, os engenheiros usam vários métodos. A maioria desses métodos depende de Modelos de Computador que simulam como a eletricidade flui pela rede. No entanto, essas simulações podem ficar imprecisas ao tentar resolver o problema da capacidade de acolhimento. Por isso, alguns modelos são mais complexos e demoram mais pra rodar, mas dão respostas exatas.

Esse artigo discute os desafios de calcular quanto de energia solar pode ser ligada às Redes de baixa tensão e apresenta um novo método pra simplificar esse processo.

Motivação

Instalar painéis solares permite que os donos de casa usem a eletricidade que eles geram em vez de comprar da rede. Isso ajuda a reduzir os custos de eletricidade. Mas muita gente tá instalando painéis solares sem coordenar os esforços, o que pode criar problemas pra rede elétrica. Se muita gente conectar seus sistemas solares de uma vez, isso pode levar a problemas técnicos e dificultar a gestão da rede.

Pra evitar esses problemas, é preciso calcular a quantidade máxima de painéis solares que podem ser adicionados a uma rede. Isso se chama capacidade de acolhimento PV. É importante saber esse número pra garantir que mais painéis solares possam ser instalados sem quebrar nenhuma regra de segurança ou causar problemas no sistema de distribuição.

Métodos Atuais de Cálculo

A maioria dos métodos pra calcular quanto de capacidade PV uma rede consegue suportar depende de simulações de computador. No entanto, à medida que a estrutura das redes de baixa tensão fica mais complicada, esses modelos exigem cálculos mais detalhados. Essa complexidade surge de fatores como diferenças de voltagem entre fases e as interações entre diversas partes da rede.

Em alguns casos, os cálculos demoram demais e podem não resultar em respostas precisas. Muitos métodos existentes se concentram em simplificar o problema, muitas vezes à custa da precisão. Algumas tentativas foram feitas pra usar aleatoriedade ou considerar vários cenários, mas esses métodos ainda carecem de precisão.

Método Proposto

Pra enfrentar esses desafios, um novo método é proposto pra calcular a capacidade de acolhimento dos sistemas PV em redes de baixa tensão. Esse método não depende de variáveis binárias complexas, que podem complicar os cálculos. Em vez disso, ele garante que os painéis solares sejam conectados a uma fase de cada vez, simplificando os problemas associados com conexões, mas mantendo a precisão.

O novo método compara os resultados dessa abordagem mais simples com aqueles obtidos a partir de modelos mais complexos. Assim, os engenheiros podem avaliar como o novo método se desempenha em termos de velocidade e precisão em comparação com os métodos tradicionais.

Estudos de Caso

Pra testar a eficácia da nova abordagem, vários estudos de caso foram realizados usando dados do mundo real de uma rede residencial de baixa tensão. Cada estudo de caso avaliou diferentes métodos de conexão para os sistemas PV.

  1. Primeiro Estudo de Caso: O método tradicional, que garante os melhores e mais precisos resultados usando o modelo complexo com variáveis binárias.
  2. Segundo Estudo de Caso: Um método mais simples onde a fase de conexão é atribuída aleatoriamente durante cada intervalo de cálculo.
  3. Terceiro Estudo de Caso: Uma atribuição aleatória semelhante, mas a fase de conexão permanece a mesma durante todo o período de cálculo.
  4. Quarto Estudo de Caso: Essa abordagem permite que a fase de conexão mude em cada intervalo de tempo, mas se conecta à fase com a maior demanda pra equilibrar as cargas.
  5. Quinto Estudo de Caso: Em vez de mudar de fases, o sistema tá sempre conectado à fase com a maior demanda média ao longo do tempo.

Cada estudo de caso produziu resultados diferentes que mostraram uma gama de resultados para a capacidade de acolhimento. O primeiro método ofereceu os resultados mais precisos, mas levou muito tempo pra calcular. Em contraste, os métodos mais simples foram mais rápidos, mas as respostas eram menos precisas.

Resultados dos Estudos de Caso

Os resultados mostram que, enquanto o método complexo garante um cálculo preciso de quanto de capacidade solar pode ser adicionada, ele pode levar muito tempo-mais de uma hora em alguns casos. Em situações mais complicadas, os cálculos foram tão intensos que o processo teve que ser interrompido após vários dias sem uma solução.

Os métodos mais simples produziram resultados que estavam razoavelmente próximos dos do modelo complexo, mas exigiram significativamente menos tempo pra cálculos-frequentemente abaixo de dois minutos. Essa eficiência de tempo os torna atraentes pra uso prático, mesmo que não ofereçam a maior precisão.

Perda de Energia e Problemas de Voltagem

Além do foco principal na capacidade de acolhimento, os estudos de caso também examinaram como a energia é perdida na rede devido a vários fatores, incluindo como os sistemas solares estão conectados. Foi descoberto que usar um modelo complexo poderia levar a perdas de energia maiores. Em contraste, métodos que permitiam conexões aleatórias ou fixas tendiam a criar perdas menores.

O monitoramento de voltagem também mostrou que, enquanto níveis de voltagem mais altos eram uma preocupação no modelo mais complicado, os métodos mais simples mantiveram os níveis de voltagem dentro de faixas aceitáveis. Isso sugere que métodos de conexão mais simples podem ajudar a manter uma voltagem saudável na rede.

Conclusão

O aumento das instalações de energia solar em redes de baixa tensão apresenta tanto oportunidades quanto desafios. Cálculos precisos de quanto de capacidade essas redes conseguem suportar são essenciais. Métodos tradicionais, embora detalhados, podem ser excessivamente complexos e demorados.

A abordagem proposta, mais direta, mostra potencial em equilibrar velocidade e precisão no cálculo da capacidade de acolhimento. Embora possa resultar em menos precisão do que modelos complexos, os benefícios de cálculos mais rápidos a tornam valiosa para aplicações práticas.

Pesquisas futuras poderiam melhorar esses métodos incorporando aleatoriedade e considerando diferentes cenários. Isso aumentaria a compreensão e gestão da energia solar em redes de baixa tensão, contribuindo pra um futuro energético mais sustentável.

Fonte original

Título: Solving scalability issues in calculating PV hosting capacity in low voltage distribution networks

Resumo: The share of end-users with installed rooftop photovoltaic (PV) systems is continuously growing. Since most end-users are located at the low voltage (LV) level and due to technical limitations of LV networks, it is necessary to calculate PV hosting capacity. Most approaches in calculating a network's hosting capacity are based on three-phase optimal power flow (OPF) formulations. Linearized and relaxed three-phase OPF formulations respectively lose their accuracy and exactness when applied to solve the hosting capacity problem, and only non-linear programming (NLP) models guarantee the exact solution. Compared to linearized or relaxed models, NLP models require a higher computational time for finding an optimal solution. The binary variables uplift the problem to mixed-integer (MI)NLP and increase the computational burden. To resolve the scalability issues in calculating the hosting capacity of single-phase connected PVs, we propose a method that does not entail binary variables but still ensures that PVs are not connected to more than one phase at a time. Due to a risk of a sub-optimal solution, the proposed approach is compared to the results obtained by the MINLP formulation. The comparison includes values of the solution time and technical quantities such as network losses, voltage deviations, and voltage unbalance factor.

Autores: Tomislav Antic, Andrew Keane, Tomislav Capuder

Última atualização: 2023-07-19 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2307.09971

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.09971

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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