Forecasting tools and probabilistic scheduling approach incorporatins renewables uncertainty for the insular power systems industry

Nowadays, the paradigm shift in the electricity sector and the advent of the smart grid, along with the growing impositions of a gradual reduction of greenhouse gas emissions, pose numerous challenges related with the sustainable management of power systems. The insular power systems industry is heavily dependent on imported energy, namely fossil fuels, and also on seasonal tourism behavior, which strongly influences the local economy. In comparison with the mainland power system, the behavior of insular power systems is highly influenced by the stochastic nature of the renewable energy sources available. The insular electricity grid is particularly sensitive to power quality parameters, mainly to frequency and voltage deviations, and a greater integration of endogenous renewables potential in the power system may affect the overall reliability and security of energy supply, so singular care should be placed in all forecasting and system operation procedures. The goals of this thesis are focused on the development of new decision support tools, for the reliable forecasting of market prices and wind power, for the optimal economic dispatch and unit commitment considering renewable generation, and for the smart control of energy storage systems. The new methodologies developed are tested in real case studies, demonstrating their computational proficiency comparatively to the current state-of-the-art

Nova metodologia híbrida para a previsão dos preços da energia eléctrica e da potência eólica a curto prazo

A implementação de um mercado eléctrico liberalizado e a crescente integração de energia eólica na rede eléctrica, particularmente em Portugal, induzem novos desafios associados à crescente competitividade no sector eléctrico entre empresas produtoras e à elevada volatilidade e intermitência inerentes ao vento. Assim, torna-se indispensável para os agentes de mercado a existência de ferramentas computacionais mais eficientes que permitam obter previsões fiáveis e rigorosas dos preços da energia eléctrica e da potência eólica. Estas previsões possibilitam desenvolver melhores estratégias de oferta no mercado, maximizando o lucro, e optimizando a exploração dos recursos energéticos de origem eólica. Esta dissertação apresenta uma nova metodologia híbrida para a previsão dos preços da energia eléctrica e da potência eólica em Portugal, considerando o horizonte temporal de curto prazo, isto é, de um dia a uma semana. Esta nova metodologia baseia-se na combinação eficaz de sistemas neuro-difusos, programação evolucionária e optimização por enxame de partículas, sendo aplicada em casos de estudo reais. Os resultados obtidos são posteriormente comparados com resultados já publicados em revistas internacionais de referência, permitindo validar a proficiência da nova metodologia proposta