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capa do ebook GERENCIAMENTO DE REDES DE ENERGIA INTELIGENTES (REI) EMPREGANDO ANÁLISE POR MODELO PREDITIVO EMPREGANDO REDES MODULARES EXPANSÍVEIS DE INSTRUMENTAÇÃO

GERENCIAMENTO DE REDES DE ENERGIA INTELIGENTES (REI) EMPREGANDO ANÁLISE POR MODELO PREDITIVO EMPREGANDO REDES MODULARES EXPANSÍVEIS DE INSTRUMENTAÇÃO

A pesquisa de eficiência energética em microredes de energia constituídas por sistemas fotovoltaicos e eólicos passa pela solução das limitações inerentes a intermitencia. Assim as tecnologias aplicadas a instrumentação e controle devem ser modeladas de forma a permitir o efetivo gerenciamento da energia gerada, do processo de armazenamento e distribuição de acordo com os requisitos das cargas alimentadas pela microrede de energia considerando as possibilidades de expansão modular de capacidade de geração. A Companhia Energética de São Paulo (CESP) desenvolve desde 2017 pesquisa aplicada a metodologias inovativos para o gerenciamento de armazenamento de energia aplicado a Redes Inteligentes de Energia (REI) empregando avaliação de comportamento por análise de modelo preditivo, numa infraestrutura de pesquisa de experimento de armazenamento com banco de baterias de ion lítio e sistema de armazenamento em hidrogênio por eletrólise empregando tecnologia PEM, alimentados por conjunto de plantas solares e aerogeradores numa microrede de energia. O desenvolvimento de um sistema robusto de instrumentação e controle aplicado ao projeto inclui a implementação e teste de sistemas dedicados, modulares com capacidade de integração sem fio e ferramentas de segurança de dados por criptografia ponto a ponto embarcada. Os dados coletados em instrumentação de dados são empregados para geração de modelo comportamental dos subsistema de geração, armazenamento e distribuição, sendo base para a  elaboração de modelo preditivo e controle ativo  preventivo a ser testado na infraestrutura de pesquisa. Foi implantado na UNESP laboratório com ambiente controlado visando a geração de modelos representativos de comportamento para subsidiar os testes de controle e segurança do sistema.

 

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GERENCIAMENTO DE REDES DE ENERGIA INTELIGENTES (REI) EMPREGANDO ANÁLISE POR MODELO PREDITIVO EMPREGANDO REDES MODULARES EXPANSÍVEIS DE INSTRUMENTAÇÃO

  • DOI: 10.22533/at.ed.5912010126

  • Palavras-chave: instrumentação, controle, armazenamento

  • Keywords: instrumentation, control, storage

  • Abstract:

    The research of energy efficiency in energy micro-networks constituted by photovoltaic and wind systems goes through the solution of the limitations inherent to intermittency. Thus, the technologies applied to instrumentation and control must be modeled in such a way as to allow the effective management of the generated energy, the storage and distribution process according to the requirements of the loads fed by the micro power network considering the possibilities of modular expansion of generation capacity. . Since 2017, Companhia Energética de São Paulo (CESP) has been developing research applied to innovative methodologies for the management of energy storage applied to Intelligent Energy Grids (REI) employing behavioral assessment by predictive model analysis, in a research infrastructure of research experiment. storage with bank of lithium ion batteries and hydrogen storage system by electrolysis using PEM technology, powered by a set of solar plants and wind turbines in a micro power network. The development of a robust instrumentation and control system applied to the project includes the implementation and testing of dedicated, modular systems with wireless integration capabilities and embedded point-to-point encryption data security tools. The data collected in data instrumentation are used to generate the behavioral model of the generation, storage and distribution subsystem, being the basis for the elaboration of a predictive model and active preventive control to be tested in the research infrastructure. A laboratory with a controlled environment was implanted at UNESP aiming at the generation of representative models of behavior to support the control and security tests of the system.

  • Número de páginas: 15

  • Diego Henrique do Amaral
  • Bruna Malaguti
  • Gabriel de Souza Cordeiro
  • Felipe Emanuel Sales
  • Victor Hugo Paezane dos Anjos
  • Naiara de Souza Lima
  • Elói Fonseca
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