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capa do ebook MODELAGEM E SIMULAÇÃO SISTEMA DE GERAÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA APLICADAS A REDES INTELIGENTES

MODELAGEM E SIMULAÇÃO SISTEMA DE GERAÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA APLICADAS A REDES INTELIGENTES

O estudo integrado de hábitos e demandas elétricas em uma residência é fundamental para a implementação de sistemas de uso eficiente de energia elétrica, tendo em vista a necessidade de suprimento de carga devido ao crescente consumo desta energia. Assim, o corrente trabalho apresenta a modelagem de um sistema de consumo e geração de energia por fontes renováveis, baseando-se no perfil de uma residência típica brasileira, a fim de gerar aplicações a projetos de residências inteligentes e sustentáveis. Encontrou-se a curva de carga desta moradia a partir de dados do IBGE, EPE e PROCEL referentes a quantidade média de residentes, potência e horas de uso de eletrodomésticos. O consumo médio diário de 7,078 kWh/dia encontrado foi utilizado como valor base a ser suprido para o dimensionamento de fontes de geração de energia renovável, com diferentes hipóteses de combinação de geração eólica e solar. Para dimensionamento e curva de produção de energia do sistema, foram adquiridos do INMET os dados horários da velocidade de vento e irradiância de junho de 2018 a junho de 2019, referentes a cidade de Aracaju/SE. Após análise, escolheram-se duas hipóteses tecnicamente viáveis: a 1ª com o abastecimento integral da demanda residencial com energia fotovoltaica; e a segunda com geração de 25% de energia eólica e 75% solar. Para a modelagem foi utilizado os Modelos Ocultos de Markov através de algoritmo desenvolvido em MATLAB, encontrando-se as características da cadeia de Markov e previsão de suprimento por hora associados a cada estação do ano para cada hipótese. Os melhores resultados corresponderam à configuração composta por 4 painéis fotovoltaicos da marca Half Cell e dois aerogeradores da marca GERAR 246. Desse modo, é possível auxiliar moradores a racionalizar e reduzir o consumo de energia, tornando as casas mais adaptadas às redes inteligentes e sustentáveis.

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MODELAGEM E SIMULAÇÃO SISTEMA DE GERAÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA APLICADAS A REDES INTELIGENTES

  • DOI: 10.22533/at.ed.6032006108

  • Palavras-chave: energias renováveis; Modelos Ocultos de Markov; previsões de suprimento de energia.

  • Keywords: renewable energy; Markov Hidden Models; energy supply forecasts.

  • Abstract:

    The integrated study of electrical habits and demands in a home is essential for the implementation of efficient electrical energy usage systems, seeing as there is a need to meet the demand of its increasing consumption. Thus, the current work presents the modeling of a system of energy consumption and generation by renewable sources, based on the profile of a typical Brazilian household, to be applied in the creation projects for smart and sustainable homes. The load profile of this household was found based on data from IBGE, EPE and PROCEL referring to the average number of residents, hours of use and power of household appliances. The average daily consumption of 7,078 kWh/day found was used as a base value to be met to find the dimensions of the renewable energy generation sources, with different hypothesis combining wind and solar power. For sizing and calculation energy production curve of the system, the hourly data of wind speed and irradiance from June 2018 to June 2019, for the city of Aracaju/SE, were acquired from INMET. After analysis, two technically feasible hypotheses were chosen: supplying the residential demand in full via photovoltaic energy. or splitting it between 25% wind power and 75% solar power For the modeling of the system, the Hidden Markov Models were used through an algorithm developed in MATLAB, finding first the characteristics of the Markov chain and then the supply forecast per hour by season, individually for each hypothesis. The best results corresponded to the configuration made up of 4 Half Cell photovoltaic panels and two GERAR 246 wind turbines. With this method, it is possible to help residents consume energy more efficiently based on seasonal changes, making homes more adaptable to smarter and sustainable energy networks.

  • Número de páginas: 15

  • Cláudio de Oliveira
  • Josué Eduardo da Silva Montalvão
  • Nayr Lara Tenório de Mello Albino
  • Thayza Marcela Van Der Laan Melo
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