Otimização multiobjetivo para a alocação e dimensionamento de geradores distribuídos e estações de carregamento lento e rápido considerando programas de resposta à demanda

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dc.contributor.advisor-co1Fardin, Jussara Farias
dc.contributor.advisor-co1IDhttps://orcid.org/0000-0003-4785-556X
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1912113095988528
dc.contributor.advisor1Rueda Medina, Augusto César
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0002-4291-3153
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7397584412509839
dc.contributor.authorFerraz, Rafael Santos Freire
dc.contributor.authorIDhttps://orcid.org/0000-0001-8857-011X
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5323068276181437
dc.contributor.referee1Donadel, Clainer Bravin
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0002-3310-2762
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8624415630257203
dc.contributor.referee2Antunes, Helio Marcos Andre
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0001-8247-6448
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7601860538588447
dc.contributor.referee3Melo Trujillo, Joel David
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0001-5046-1890
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/4396532007704107
dc.contributor.referee4Encarnação, Lucas Frizera
dc.contributor.referee4IDhttps://orcid.org/0000-0002-6162-7697
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/5578918284508758
dc.date.accessioned2025-02-25T12:10:54Z
dc.date.available2025-02-25T12:10:54Z
dc.date.issued2025-02-06
dc.description.abstractThe growing insertion of Electric Vehicles (EVs) and, consequently, a lack of planning in the installation of Electric Vehicle Charging Stations (EVCSs) can result in negative impacts on the electricity network. Therefore, the optimized allocation and sizing of EVCSs are important for reducing the costs of installing and operating the stations, in addition to the costs incurred by EV users for travel and recharging. Furthermore, the correct determination of slow and fast charging modes, combined with the adoption of demand response programs such as smart charging and Time of Use tariffs, are essential for reducing the aforementioned costs. These measures also contribute to the improvement of the voltage profile and the minimization of power losses in the distribution system. The purpose of this thesis is to conduct the optimized planning of public EVCSs, as well as the optimized allocation and sizing of Distributed Energy Resources (DERs), since DERs can play an important role in reducing the negative effects on the power grid caused by the large increase in EV demand. Therefore, this thesis includes four approaches using the proposed methodology. In the first approach, the methodology was tested in the IEEE 34-node test system, considering only the fast charging mode. In the second approach, only the slow charging mode was analyzed in the 33-node test system integrated with a 25-node traffic system. In the third approach, the planning of charging stations considered the integration of both fast and slow charging modes into the traffic systems interconnected with the distribution systems. Finally, in the fourth approach, in addition to this integration, the charging prices for both modes were treated as decision variables in the problem, also incorporating the perspective of the system operator. Additionally, a novel methodology was introduced for the spatiotemporal distribution of EVs over 24 hours based on closeness centrality from Graph Theory, considering commercial and residential areas in the studied systems. Different multi-objective algorithms were used to solve the presented problem, aiming to validate the methodology. It is important to highlight that the choice of the optimized solution was determined by graphical analysis or the Fuzzy Decision-Making Method. In all approaches, a significant reduction in the negative impacts of EV charging demand on the distribution system was observed, including power losses and voltage deviations. Furthermore, there was a decrease in recharging and travel costs for EV users, as well as a minimization of the costs for the system operator with the installation and operation of EVCSs and DERs
dc.description.resumoA crescente inserção de Veículos Elétricos (VEs) e, como consequência, uma ausência de planejamento da instalação de Estações de Carregamento de Veículos Elétricos (ECVEs) podem resultar em impactos negativos na rede elétrica. Portanto, a alocação e o dimensionamento otimizado de ECVEs são importantes para a redução dos custos da instalação e operação das estações, além dos custos dos usuários de VEs referentes ao deslocamento e à recarga. Outrossim, a determinação correta dos modos de recarga lenta e rápida, aliada à adoção de programas de resposta à demanda como o carregamento inteligente e tarifas diferenciadas de consumo de energia ao longo do dia, são essenciais para a redução dos custos supracitados. Essas medidas contribuem também para a melhoria do perfil de tensão e a minimização das perdas elétricas do sistema de distribuição. A proposta desta tese é a realização do planejamento otimizado de ECVEs públicas, além da alocação e dimensionamento otimizado de unidades de Geração Distribuída (GD) já que esta pode assumir um importante papel de reduzir os efeitos negativos na rede elétrica causados pelo grande acréscimo de demanda de VEs. Com isso, nesta tese, foram realizadas 4 abordagens utilizando a metodologia proposta, em que, na primeira abordagem, testou-se no sistema de 34 nós do IEEE, porém, considerando apenas para o modo de carregamento rápido. Na segunda abordagem, apenas o modo de carregamento lento foi analisado no sistema de 33 nós integrado com um sistema de tráfego de 25 nós. Na terceira abordagem, o planejamento das estações contemplou a integração dos modos de carregamento rápido e lento nos sistemas de tráfego interligados ao sistema de distribuição. Por fim, na quarta abordagem, além de considerar essa integração, os preços de recarga para ambos os modos foram tratados como variáveis de decisão no problema, incorporando também a perspectiva do operador do sistema. Além disso, considerou-se uma nova metodologia referente à distribuição espaço-temporal dos VEs para as 24 horas do dia a partir da centralidade de proximidade da Teoria dos Grafos, adotando áreas comerciais e residenciais nos sistemas trabalhados. Para a solução do problema apresentado foram utilizados diferentes algoritmos multiobjetivos com o intuito de validar a metodologia. É importante destacar que a escolha da solução otimizada foi determinada por análise gráfica ou Método de Decisão Fuzzy. Em todas as abordagens, observou-se uma redução significativa nos impactos negativos da demanda de recarga de VEs no sistema de distribuição, incluindo perdas elétricas e desvio de tensão. Além disso, houve uma diminuição nos custos de recarga e deslocamento para os usuários de VEs, assim como uma minimização dos custos para o operador do sistema com a instalação e operação das ECVEs e unidades de GD
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Espírito Santo (Fapes)
dc.formatText
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/18364
dc.languagepor
dc.language.isopt
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseDoutorado em Engenharia Elétrica
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.rightsopen access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAlgoritmo multiobjetivo
dc.subjectEstação de carregamento
dc.subjectGeração distribuída
dc.subjectMétodo de decisão fuzzy
dc.subjectPlanejamento otimizado
dc.subjectPrograma de resposta à demanda
dc.subjectDemand response program
dc.subjectDistributed generation
dc.subjectCharging station
dc.subjectFuzzy decision-making method
dc.subjectMulti-objective algorithm
dc.subjectOptimized planning
dc.subject.cnpqEngenharia Elétrica
dc.titleOtimização multiobjetivo para a alocação e dimensionamento de geradores distribuídos e estações de carregamento lento e rápido considerando programas de resposta à demanda
dc.typedoctoralThesis
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