Gestão Inteligente de uma Habitação considerando o Controlo de Cargas, de Microgeração e Veículos Elétricos em Função do seu Perfil de Utilização

Os consumidores finais são vistos, no novo paradigma da operação das redes elétricas, como intervenientes ativos com capacidade para gerir os seus recursos energéticos, nomeadamente as cargas, as unidades de produção, os veículos elétricos e a participação em eventos de Demand Response. Tem sido evidente um aumento do consumo de energia, sendo que o setor residencial representa uma importante parte do consumo global dos países desenvolvidos. Para que a participação ativa dos consumidores seja possível, várias abordagens têm vindo a ser propostas, com ênfase nas Smart Grids e nas Microgrids. Diversos sistemas têm sido propostos e desenvolvidos com o intuito de tornar a operação dos sistemas elétricos mais flexível. Neste contexto, os sistemas de gestão de instalações domésticas apresentam-se como um elemento fulcral para a participação ativa dos consumidores na gestão energética, permitindo aos operadores de sistema coordenarem a produção mas também a procura. No entanto, é importante identificar as vantagens da implementação e uso de sistemas de gestão de energia elétrica para os consumidores finais. Nesta dissertação são propostas metodologias de apoio ao consumidor doméstico na gestão dos recursos energéticos existentes e a implementação das mesmas na plataforma de simulação de um sistema de gestão de energia desenvolvido para consumidores domésticos, o SCADA House Intelligent Management (SHIM). Para tal, foi desenvolvida uma interface que permite a simulação em laboratório do sistema de gestão desenvolvido. Adicionalmente, o SHIM foi incluído no simulador Multi-Agent Smart Grid Simulation Plataform (MASGriP) permitindo a simulação de cenários considerando diferentes agentes. Ao nível das metodologias desenvolvidas são propostos diferentes algoritmos de gestão dos recursos energéticos existentes numa habitação, considerando utilizadores com diferentes tipos de recursos (cargas; cargas e veículos elétricos; cargas, veículos elétricos e microgeração). Adicionalmente é proposto um método de gestão dinâmica das cargas para eventos de Demand Response de longa duração, considerando as características técnicas dos equipamentos. Nesta dissertação são apresentados cinco casos de estudos em que cada um deles tem diferentes cenários de simulação. Estes casos de estudos são importantes para verificar a viabilidade da implementação das metodologias propostas para o SHIM. Adicionalmente são apresentados na dissertação perfis reais dos vários recursos energéticos e de consumidores domésticos que são, posteriormente, utilizados para o desenvolvimento dos casos de estudo e aplicação das metodologias.The consumers are seen on the new paradigm of power systems operation and management, as active players with the capability to manage their energy resources, namely the loads, the generation units, the electrical vehicles and the participation on Demand Response events. The energy consumption has been increased gradually in the last years and the residential sector represents an important part of the overall consumption in the developed countries. For the effective participation of the consumers, several approaches have been proposed, with emphasis on Smart Grids and Microgrids concepts. In this context, the Smart Home management systems have been developed in the scope of Smart Grids concepts to provide more adequate and efficient interaction between the network operator entities and the consumers allowing the monitoring and a better control of the appliances inside the house. An important aspect of this work is the proposal of methodologies to support the domestic consumer in the management of the existing energy resources and their implementation in the platform SCADA House Intelligent Management (SHIM). The development of an interface enabled a laboratory simulation of the management system in which are considered all information and profiles of used energy resources. The developments in SHIM were included on Multi-Agent Smart Grid Simulation Platform (MASGriP) simulator allowing the joint simulation of different players, namely, consumers (with generation units and electric vehicles), aggregators and system operators. The main contribution of this dissertation is the development of a simulation platform of energy management for domestic consumers. The simulation platform considers the implementation of models with dynamic management of the energy resources. This results in a better performance of the global system during Demand Response events, as well as, ensuring adequate levels of comfort during events with long time periods. Moreover, it is also possible the user interaction during the events considering the operational requirements of energy resources. On this dissertation five case studies are presented each one considering different methodologies proposed and implemented in the SHIM. Furthermore, are presented the operation characteristics of several energy resources (loads, appliances, and generation units) based in real measurements, and the consumption profile of real domestic consumers which are used to the development of the case studies

Combined heat and power and consumption optimization in a SCADA-based system

The operation of power systems in a Smart Grid (SG) context brings new opportunities to consumers as active players, in order to fully reach the SG advantages. In this context, concepts as smart homes or smart buildings are promising approaches to perform the optimization of the consumption, while reducing the electricity costs. This paper proposes an intelligent methodology to support the consumption optimization of an industrial consumer, which has a Combined Heat and Power (CHP) facility. A SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) system developed by the authors is used to support the implementation of the proposed methodology. An optimization algorithm implemented in the system in order to perform the determination of the optimal consumption and CHP levels in each instant, according to the Demand Response (DR) opportunities. The paper includes a case study with several scenarios of consumption and heat demand in the context of a DR event which specifies a maximum demand level for the consumer