Modulação de Comunidades Locais de Energia Renovável

A transição do setor elétrico atual para um novo modelo é inevitável. O futuro que se aproxima promete novos projetos e desafios, para todos os que se encontram envolvidos nesta cadeia de valor. A evolução tecnológica veio permitir o surgimento de novos conceitos, como é o caso das comunidades de energia renovável, a produção energética renovável descentralizada e até o armazenamento da mesma, são alguns dos fatores que possibilitam ao consumidor ter um papel mais ativo no setor elétrico e a contribuírem consideravelmente para o alcance dos objetivos ambientais. Com a introdução das Comunidades de Energia Renovável, surgiu a necessidade de desenvolver ferramentas de gestão e otimização das mesmas, principalmente na gestão da energia produzida e da carga, levando sempre em consideração as várias regras de implementação. Desta forma, a presente dissertação apresenta inicialmente uma revisão bibliográfica sobre o conceito de comunidade de energia renovável e sobre as diferentes técnicas de agrupamento que poderão ser aplicadas neste contexto. Além disso, é desenvolvida uma metodologia capaz de agrupar os diferentes membros em comunidades, de acordo com as suas características energéticas e geográficas. Com o objetivo de testar e validar o trabalho desenvolvido foram criados vários dados de entrada, e recolhidos uma série de dados provenientes de uma comunidade de energia renovável real. Este estudo permitiu verificar qual o comportamento e adaptação de cada algoritmo de agrupamento no processo de formação das várias Comunidades de Energia Renovável. A análise dos resultados, demonstrou a adequação, versatilidade e robustez da metodologia desenvolvida, evidenciando a utilidade da mesma na tomada de decisão ao nível do dimensionamento das Comunidades de Energia RenovávelThe transition of the current electricity sector to a new model is inevitable. The coming future promises new projects and challenges, for all those involved in this value chain. Technological developments have enabled new concepts to emerge, such as renewable energy communities, decentralized renewable energy production and even storage, are some of the factors that enable the consumer to play a more active role in the electricity sector and contribute considerably to achieving environmental objectives. With the introduction of Renewable Energy Communities, the need arose to develop management and optimization tools for them, mainly in the management of the energy produced and the load, always taking into account the various implementation rules. In this way, this dissertation presents initially a literature review on the concept of renewable energy community and on the different clustering techniques that could be applied in this context. Moreover, a platform capable of grouping different members into communities according to their energy and geographical characteristics is developed. In order to test and validate the work developed, several input data were created, and a series of data from a real renewable energy community was collected. This study allowed to verify the behavior and adaptation of each clustering algorithm in the process of formation of the various Renewable Energy Communities. The analysis of the results demonstrated the suitability, versatility and robustness of the methodology developed, highlighting its usefulness in decision making at the Renewable Energy Communities sizing leve