Impacto do Armazenamento na Operação de Sistemas Isolados ... · figura 2 – emissÕes de gases de efeito de estufa [5]. A energia solar tem duas grandes vertentes: geração de

Impacto do Armazenamento na Operação de Sistemas

Isolados Híbridos

Miguel da Fonte Gomes Garcia

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em

Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Orientador: Prof. Doutor José Manuel Dias Ferreira de Jesus

Júri

Presidente: Prof. Doutor Rui Manuel Gameiro de Castro Orientador: Prof. Doutor José Manuel Dias Ferreira de Jesus

Vogal: Prof. Doutor Luís António Fialho Marcelino Ferreira

Novembro 2015

i

ii

Agradecimentos

Agradeço ao Professor Doutor Ferreira de Jesus por todo o apoio que prestou ao longo

deste trabalho, através das nossas reuniões e também fora delas, quando surgiram dúvidas

intransponíveis.

Agradeço também a todos os colegas que, de uma forma ou de outra, ajudaram na

realização desta dissertação, tenha sido em apoio moral ou na troca de ideias.

Um agradecimento especial à Margarida, por todas as vezes que me incentivou a

trabalhar na dissertação e no apoio que deu quando foi preciso rever o que estava escrito.

Por último, mas não menos importante, à minha mãe porque sem ela não teria sido

possível realizar este trabalho nem tão pouco o resto do curso.

iii

Resumo

Nos últimos anos tem existido uma crescente preocupação com as fontes usadas na

produção de energia elétrica. Cada vez mais são incorporadas fontes de geração de origem

renovável, nos sistemas de energia. Em Portugal, com a escassez de novos locais para

instalação de centrais hídricas, tem-se apostado na produção a partir do vento e do sol. Com

este incremento nestas duas formas de energia surgem alguns problemas, sendo que o maior

destes é o facto de serem intermitentes.

Para tentar colmatar esta intermitência tem-se recorrido a sistemas de armazenamento

de energia. Assim, toda a energia produzida em excesso é armazenada para quando for

necessária.

Nesta dissertação foi estudado o armazenamento através de baterias. Esta solução tem

várias vantagens: as baterias permitem regular variações na tensão fornecendo assim uma

tensão constante; verifica-se também que as baterias são um elemento que podem atuar tanto

como gerador, fornecendo energia, como carga, consumindo a energia excedentária no sistema.

Foram efetuados testes de fiabilidade do sistema, através dos indicadores LPSP- Loss of

Load Probability, que medem a probabilidade do sistema gerador não conseguir satisfazer a

carga e WEP-Wasted Energy Probability, que é um indicador que mede a probabilidade do

sistema gerador estar a produzir energia a mais.

Palavras Chave: Geração Intermitente, Baterias, LPSP e WEP.

iv

Abstract

There has been a growing concern with which energy sources are being used to generate

the electricity. The renewable energy sources are being integrated into the energy systems more

and more. In Portugal, due to the shortage of new locations to implement new hydro power

plants, the focus is shifting to solar and wind energy. With this increase, in these two energy

sources, there is a big problem that arises, the intermittency of the generation for these sources.

Storage systems are being used to try to diminish the effects of the intermittency. Extra

energy is stored for later use.

In this study, the storage system studied was the use of batteries. This solution is also

able to stabilize the system in addition to being able to store energy. It also has the advantage

that it is an element that is able to act both as generator and as load in an energy system.

To evaluate the reliability of the system two indicators were used, the LPSP – Loss of

Load Probability and the WEP – Wasted Energy Probability. LPSP measures the probability of

the energy generators not being able to supply the load, WEP measures the probability of the

generators exceed the energy required by the load.

Key Words—Intermittent Generation, Batteries, LPSP and WEP

v

Conteúdo

Agradecimentos ................................................................................................................................. ii

Resumo ............................................................................................................................................ iii

Abstract............................................................................................................................................. iv

Índice de Figuras ............................................................................................................................. vii

Índice de Tabelas ............................................................................................................................. ix

1. Introdução ................................................................................................................................. 1

1.1. Enquadramento ................................................................................................................. 1

1.2. Motivação .......................................................................................................................... 3

1.3. Objectivos Principais ......................................................................................................... 3

1.4. Estrutura da dissertação ................................................................................................... 3

2. Metodologia ............................................................................................................................... 5

2.1. Modelo Fotovoltaico .......................................................................................................... 6

2.1.1. Insolação Solar .......................................................................................................... 6

2.1.2. Produção dos módulos fotovoltaicos ...................................................................... 12

2.2. Modelo dos Geradores Eólicos ....................................................................................... 14

2.3. Modelo das Baterias ....................................................................................................... 16

2.4. Centrais Térmicas ........................................................................................................... 17

2.4.1. Unit Commitment ..................................................................................................... 17

2.4.2. Modelo dos Motores de Combustão Interna ........................................................... 18

2.5. Modelar a fiabilidade ....................................................................................................... 18

2.5.1. Fiabilidade ............................................................................................................... 20

3. Caracterização do sistema elétrico da ilha Terceira ............................................................... 22

3.1. Introdução ....................................................................................................................... 22

3.2. Sistema Elétrico .............................................................................................................. 22

3.2.1. Omissão de dados ................................................................................................... 22

3.3. Estimativa da rede consumos + perdas ......................................................................... 24

3.4. Energia Hídrica ............................................................................................................... 27

3.5. Energia Geotérmica e de Resíduos ................................................................................ 28

3.6. Energia Eólica ................................................................................................................. 28

3.6.1. Determinar a curva de potência .............................................................................. 28

3.7. Central Térmica ............................................................................................................... 32

4. Resultados .............................................................................................................................. 34

Comentários ................................................................................................................................ 42

5. Conclusões e trabalho futuro .................................................................................................. 44

vi

Trabalho Futuro .......................................................................................................................... 45

Bibliografia ...................................................................................................................................... 46

Anexo 1- Extrato do código desenvolvido para incrementar os grupos no caso de existir menos

de 500 kW de diferença ................................................................................................................. 48

Anexo 2- Extrato do código que insere as probabilidades de falha nos elementos do sistema ... 60

Anexo 3 – Características dos MCI utilizados no estudo .............................................................. 62

vii

Índice de Figuras

Figura 1 – Evolução das fontes de geração de energia de 2000 a 2014 ........................................ 2

Figura 2 – Emissões de gases de efeito de estufa .......................................................................... 2

Figura 3 - Piranómetro ..................................................................................................................... 6

Figura 4 - Irradiância no plano inclinado calculada a partir do modelo de Erbst et al..................... 9

Figura 5 - Irradiância total no plano inclinado calculado pelo modelo de ashrae ......................... 12

Figura 6- Curvas de Corrente-Tensão e Potência para os diferentes valores de irradiância ....... 13

Figura 7 - Curva de Potência da turbina E44 ................................................................................. 15

Figura 8 – Fluxograma do algoritmo do cálculo da fiabilidade ...................................................... 21

Figura 9 - Exemplo de erros nos dados, a vermelho ..................................................................... 24

Figura 10 - Diagrama de Carga da Ilha Terceira no Ano 2012 ..................................................... 24

Figura 11 - Dias Característicos da Primavera .............................................................................. 25

Figura 12 - Dias Característicos do Verão ..................................................................................... 25

Figura 13 - Dias Característicos do Outono ................................................................................... 26

Figura 14 - Dias Característicos do Inverno .................................................................................. 26

Figura 15 - Diagrama dos Recursos Hídricos ................................................................................ 27

Figura 16 - Curva de Potência da Turbina E44 ............................................................................. 28

Figura 17 - Aproximação da Curva de Potência ............................................................................ 29

Figura 18 - Diagrama da Energia produzida por hora durante o ano ............................................ 31

Figura 19 - Energia Produzida pelos dados do vento vs dados da EDA ...................................... 31

Figura 20 - Valores de LPSP sem reserva girante e sem baterias ............................................... 35

Figura 21 - Valores de WEP sem reserva girante e sem baterias ................................................ 35

Figura 22 – Números de mudanças dos estados dos grupos entre os diferentes ensaios .......... 36

Figura 23 - Valores de LPSP com reserva girante e sem baterias ............................................... 36

Figura 24 - Valores de WEP com reserva girante e sem baterias ................................................ 36

viii

Figura 25 - Números de mudanças dos estados dos grupos entre os diferentes ensaios ........... 37

Figura 26 - Valores de LPSP com reserva girante e com 50MW de baterias instaladas ............. 37

Figura 27 - Valores de WEP com reserva girante e com 50MW de baterias instaladas .............. 38


Figura 29 - Valores de LPSP com reserva girante e com 100MW de baterias instaladas ........... 39

Figura 30 - Valores de WEP com reserva girante e com 100MW de baterias instaladas ............ 39


Figura 32 - Evolução de LPSP e WEP, sem reserva, à medida que o número de baterias

aumenta .......................................................................................................................................... 40

Figura 33 - Evolução de LPSP e WEP, com reserva, à medida que o número de baterias

aumenta .......................................................................................................................................... 40

Figura 34 - Números de mudanças dos estados dos grupos quando as baterias aumentam ...... 41

ix

Índice de Tabelas

Tabela 1 - Valores de B e C para o cálculo da irradiância inclinada segundo o modelo de Ashrae

........................................................................................................................................................ 10

Tabela 2 - Dias característicos do ano .......................................................................................... 23

Tabela 3 - Coeficientes que descrevem o polinómio de décimo grau ........................................... 29

Tabela 4 - Características dos grupos Termoeléctricos ................................................................ 32

Tabela 5 - Nº de vezes que se desliga e liga grupos nas diferentes situações ............................ 40

1

1. Introdução

1.1. Enquadramento

A população mundial tem vindo a crescer continuamente desde 1300. Este crescimento

aliado à revolução industrial levou a um aumento no consumo de energia elétrica. Uma das

maiores consequências da revolução industrial foi a mudança de combustível, de

biocombustíveis como a madeira, para os combustíveis fósseis, primeiro carvão e, mais

recentemente, o petróleo e o gás. Estes últimos, são a maior fonte de produção de energia hoje

em dia.

O consumo de combustíveis fósseis é a principal razão para o aquecimento global [1]. O

preço elevado dos combustíveis fósseis, em conjunto com uma crescente atenção do público em

geral, está a levar a uma mudança nas fontes de geração da energia. Existe agora, um esforço

para diminuir o consumo de combustíveis fósseis, e incluir mais combustíveis renováveis nas

fontes de geração.

As fontes de energia renováveis são definidas como fontes que são naturalmente

renovadas, à escala humana [2]. Estas incluem a energia gerada pelas marés, energia eólica,

energia solar, entre outras. Nesta dissertação, o estudo das fontes de origem renovável é

baseado na geração fotovoltaica e na geração eólica.

Esta mudança para incluir mais fontes de energia de origem renovável, pode ser vista na

figura 1. É importante notar a diminuição da produção de origem no petróleo, no carvão e na

energia nuclear, para uma produção mais amiga do ambiente, como a energia eólica e o gás.

(Nota: apesar de o gás não ser uma fonte renovável, as suas emissões de gases poluentes são

menores que os produzidos por petróleo ou carvão.)

Uma das primeiras fontes de geração renovável a ser explorada consistentemente, e em

larga escala, foi a energia hídrica. Estas centrais utilizam a energia potencial armazenada num

corpo de água a uma cota superior para, através de um grupo turbina/gerador, gerar eletricidade.

Hoje em dia, devido à escassez de novas localizações para instalar centrais hídricas, a produção

de energia a partir de fontes renováveis está a focar-se mais nas fontes de energia solar e

eólica.

2

FIGURA 1 – EVOLUÇÃO DAS FONTES DE GERAÇÃO DE ENERGIA DE 2000 A 2014 [3].

A energia eólica é uma das fontes de energia renovável com maior promessa [4]. As

diferentes pressões atmosféricas criam um movimento de ar que, através de pás ligadas a um

rotor, tornam possível transformar a energia cinética existente no vento em energia elétrica. Tem

algumas vantagens: não produz emissões tóxicas; tem um custo de produção que não depende

do preço dos combustíveis fósseis; permite uma produção descentralizada; tem uma das

menores emissões de CO2, como se pode ver pela figura 2. Apesar destas vantagens, sendo a

energia eólica, tal como a solar, fontes de geração intermitente não são fiáveis [5].

FIGURA 2 – EMISSÕES DE GASES DE EFEITO DE ESTUFA [5].

A energia solar tem duas grandes vertentes: geração de energia elétrica e geração de

energia térmica. Células fotovoltaicas são usadas na geração de eletricidade. Estas células têm,

quando tratadas adequadamente e expostas a radiação solar, eletrões livres que tornam

3

possível, graças ao seu movimento, que se estabeleça uma corrente elétrica. A geração de

energia térmica é produzida quando a radiação solar atinge um coletor solar, geralmente vidro,

aquecendo o líquido térmico existente no seu interior. Esse líquido, por sua vez, num permutador

de calor, aquece a água aí existente.

1.2. Motivação

Tal como foi explicado na secção anterior, existe um esforço para misturar mais fontes

provenientes de recursos de renováveis, com as fontes de produção tradicionais. As políticas de

Portugal e da União Europeia têm como objetivo reduzir o consumo de energia de fontes

primárias em 20%. Pelo menos 20% da energia consumida deverá ser de fontes de origem

renovável, e reduzir a emissão de gases de efeito de estufa em 20%, tudo isto até 2020 [6].

1.3. Objectivos Principais

A integração das fontes renováveis na rede cria alguns problemas técnicos. O maior

destes é o facto de serem fontes de produção intermitente, sendo que a rede elétrica necessita

de um fornecimento constante de energia. Para tentar equilibrar esta intermitência é estudado o

uso de armazenamento, através de baterias. De que modo essas baterias afetam a fiabilidade

do sistema elétrico, será o foco central desta dissertação.

Para se efetuar o estudo, do efeito das baterias num sistema elétrico, pretende-se

desenvolver uma ferramenta que permita modelar sistemas estocásticos de produção híbrida,

que incluam fontes de geração tradicionais, tais como centrais térmicas, fontes de geração

renováveis: eólicas, fotovoltaicas, hídricas e também de armazenamento, no nosso caso de

baterias.

1.4. Estrutura da dissertação

A estrutura da dissertação é a que se segue:

No primeiro capítulo, Introdução, é feito um breve enquadramento sobre a história dos

combustíveis, usados nos sistemas de energia elétrica. São também explicitados os problemas

que levaram à realização deste estudo e uma possível solução através do uso de baterias.

4

No segundo capitulo, são descritos os métodos usados para a resolução dos problemas,

com uma breve descrição de cada um deles, identificados na motivação desta dissertação. É

apresentado o algoritmo que foi desenvolvido para o cálculo das diferentes fontes a serem

utilizadas em cada momento.

Descreve-se, no capítulo três, as características da ilha Terceira. São explicados também

os dados que foram usados, e como foram corrigidos os erros existentes.

No quarto capítulo, são apresentados os resultados que foram obtidos através dos

métodos expostos no capítulo dois, com as características da ilha Terceira, exibidos no capítulo

três. São comparadas as diferentes situações estudadas e as diferenças que causaram, quanto

a fiabilidade do sistema de energia.

No quinto capítulo, são registadas as conclusões que se retiraram da elaboração desta

dissertação.

Por fim, no capítulo seis, são apresentadas ideias para a realização de um trabalho

futuro.

5

2. Metodologia

Para resolver o problema descrito no capítulo 1.3 foi desenvolvido um algoritmo que tem

como objetivo analisar a fiabilidade de um sistema de energia, quanto à sua capacidade de

satisfazer a carga pedida [7]. Um extrato do código do algoritmo está apresentado no Anexo 1.

Este extrato trata da parte do algoritmo que entra em funcionamento, se a carga for superior à

geração até 500 kW.

Para desenvolver o método é necessário começar por modelar as diversas fontes de

geração descritas no primeiro capítulo. O modelo das fontes de geração renováveis, eólico e

fotovoltaico, deverão receber como variáveis de entrada a velocidade do vento e a irradiância

solar horária, respetivamente. Com estas variáveis de entrada é possível obter a potência horária

injetada, em Watts. Para modelar as centrais hídricas são conhecidos os valores da potência

horária num determinado ano, assumindo-se que esses valores não variam de ano para ano.

O algoritmo desenvolvido engloba também a energia produzida numa central de resíduos

urbanos e numa central geotérmica, que são entendidas como constantes, não variando ao

longo do tempo.

De forma a otimizar a utilização dos grupos térmicos foi utilizado um algoritmo disponível

publicamente, que tendo em conta a potência disponível dos grupos e a previsão de carga, faz

um despacho dos grupos que devem funcionar nessa hora. O despacho dos grupos térmicos é

feito considerando o seu limite máximo e mínimo de potência ativa.

Sabendo a previsão de carga necessária para uma determinada hora, é possível fazer variar

a produção dos geradores térmicos, de modo a que, conjuntamente com as restantes fontes de

geração, satisfaçam a carga.

Para modelar a energia armazenada nas baterias é imprescindível não só saber o seu valor

no instante anterior, como também se a bateria está a carregar ou a descarregar. Assim, é

possível, naquele instante, determinar o estado de carga da bateria.

De modo a tornar o método numa análise estocástica recorre-se ao uso de uma variável

aleatória, associada a cada um dos elementos do método. Designa-se essa variável por FOR –

Forced Outage Rate. Sempre que o FOR acontece, o elemento que está associado à mesma

entra em “avaria/manutenção” e a sua produção é nula, para essa hora. Os diferentes elementos

do sistema têm diferentes probabilidades de ocorrer uma avaria, para refletir isso o FOR também

tem diferentes probabilidades de ocorrer em cada elemento do sistema, desta forma aproxima-se

mais o algoritmo à realidade. Está no anexo 2 um extrato de código de como foi implementado

esta solução.

6

Sabendo a energia disponível na geração, usando os métodos descritos anteriormente e a

carga prevista, é possível determinar se a carga é satisfeita ou não. A quantidade de energia que

a geração não consegue satisfazer da carga determina a fiabilidade do sistema.

2.1. Modelo Fotovoltaico

2.1.1. Insolação Solar

A insolação solar é a quantidade de energia solar que incide num certo ponto, num

determinado período de tempo, dada em Wh/m2. Usando um piranómetro é possível calcular a

insolação disponível num determinado local. Na figura 3 está representado uma imagem de um

piranómetro.

FIGURA 3 – PIRANÓMETRO [8]

A irradiância solar é a potência instantânea disponível num determinado instante de tempo,

em W/m2. Integrando a irradiância num período de uma hora é possível calcular o valor da

insolação nessa hora. Considerando a irradiância constante, numa hora, é possível afirmar que

numericamente os valores de irradiância e insolação, nesse período, são iguais. No algoritmo

desenvolvido, o intervalo de tempo considerado para os diferentes cálculos é de uma hora e,

como tal, os valores de irradiância e de insolação são os mesmos.

7

A energia que os módulos fotovoltaicos produzem não depende apenas da energia

disponível na radiação solar, mas também do ângulo com que esta incide no módulo. A maioria

dos dados existentes relativamente a irradiância solar, W/m2, está sob forma da irradiância solar

no plano horizontal. Os módulos produzem mais se a radiação lhes incidir perpendicularmente.

Para fazer este cálculo foram estudados dois modelos, o modelo de Erbs et al [9] e o modelo de

Ashrae [10].

Modelo de Erbs et al:

Para que se consiga fazer a passagem do plano horizontal para o plano inclinado é

necessário saber a irradiância solar horizontal, que incide numa hora, G, e a posição geográfica

dos módulos [11]. De modo a efetuar o cálculo da mudança de planos tem que se ter em conta

os passos descritos pelas equações 1 a 8. Definem-se as seguintes grandezas:

δ, declinação, isto é, a posição angular que o sol tem ao meio dia solar, em graus;

Φ, latitude em graus;

β, ângulo de inclinação do módulo em graus;

ω, ângulo horário, 15° por hora sendo que o meio dia tem o valor de 0°. É positivo para as

horas da tarde e negativo para as horas da manhã;

γ, ângulo de azimute solar, é o ângulo que a projeção horizontal dos raios solares faz com a

orientação Norte-Sul. No Hemisfério Norte é comum considerarem este ângulo 0°, pois os

módulos são orientados para Sul;

ε0, fator de excentricidade que define a quantidade que a órbita da terra se desvia de um

círculo perfeito.

θz, ângulo solar de zénite, ou seja, o ângulo que o sol faz com o plano vertical;

θ, ângulo de incidência dos raios solares sobre o plano normal de uma superfície.

Com estas relações geométricas é possível descrever o seguinte processo:

(1)

(2)

8

(3)

(4)

G0 é a irradiância solar extraterrestre em W/m2; n é o número do dia do ano.

Sabendo G e G0 é possível calcular o índice de claridade, kt, que é a razão da irradiância

solar extraterrestre para a irradiância solar no plano horizontal.

(5)

Tendo o índice de claridade, é possível decompor a irradiância solar no plano inclinado

nas suas componentes: difusa, direta e refletida. Através da correlação apresentada na equação

6, é possível calcular a componente difusa. [9]

(6)

Gd é a componente difusa da irradiância solar e vem em W/m2. Com a componente

difusa é possível calcular a irradiância total no plano inclinado, devido à relação geométrica entre

a componente difusa e a direta. A irradiância total no plano inclinado será então [12]:

(7)

Gt é a componente total, a soma da componente difusa, direta e refletida da irradiância

solar; ρg é o albedo, isto é, a razão da radiação refletida sobre uma superfície e radiação

incidente sobre essa superfície. Com este parâmetro achamos a componente refletida, a terceira

9

parcela da equação 7. Rb é a razão da irradiância (W/m2) direta no plano inclinado e a irradiância

direta no plano horizontal. Com Rb calcula-se a componente direta da irradiância, a primeira

parcela na equação 7. Este parâmetro é calculado através da equação 8.

(8)

Nas horas perto do pôr e nascer-do-sol o valor de cos(θz) toma valores muito pequenos,

o que pode provocar erros no valor da irradiância, pois esta é multiplicada por valores de Rb

muito grandes. Assim, assumindo que a irradiância solar perto dessas horas é pequena, o que

se verifica na prática, o valor de Rb apresenta-se nulo para essas horas.

FIGURA 4 - IRRADIÂNCIA NO PLANO INCLINADO (30º) CALCULADO A PARTIR DO MODELO DE

ERBST ET AL.

Modelo de Ashrae:

O modelo de Ashrae é um modelo relativamente simples e, como tal, pode servir como um

primeiro cálculo num estudo sobre instalações fotovoltaicas.

A irradiância normal (W/m2) é dada pela equação 9.

10

(9)

Onde kt, G0 e cos( ) têm o mesmo significado que no modelo de Erbst et al. B é uma variável

adimensional que descreve o coeficiente de atenuação de uma atmosfera simples. Os seus

valores estão representados na tabela 1.

TABELA 1 - VALORES DE B E C PARA O CÁLCULO DA IRRADIÂNCIA INCLINADA SEGUNDO O

MODELO DE ASHRAE

Data B C

21 Janeiro 0.142 0.058

21 Fevereiro 0.144 0.060

21 Março 0.156 0.071

21 Abril 0.180 0.097

21 Maio 0.196 0.121

21 Junho 0.205 0.134

21 Julho 0.207 0.136

21 Agosto 0.201 0.122

21 Setembro 0.177 0.092

21 Outubro 0.160 0.073

21 Novembro 0.149 0.063

21 Dezembro 0.142 0.057

11

Os valores de B e C são constantes ao longo do mesmo mês.

A irradiância total, , para qualquer inclinação, é a soma das componentes direta com a

difusa, vindas do céu e a componente refletida. É calculada pela equação 10.

(10)

A componente difusa é calculada usando a variável C, disponível na tabela 1. A variável C é a

razão da irradiância difusa no plano horizontal, d, com a irradiância normal, n. d é assim

calculado pela equação 11.

(11)

Onde Fss é o ângulo entre a superfície em estudo e o céu, é calculado através da equação 12.

(12)

A componente refletida, é calculada através da equação 13.

(13)

Fsg é o ângulo entre a superfície em estudo e a terra. É calculado através da seguinte

equação.

(14)

12

FIGURA 5 - IRRADIÂNCIA TOTAL NO PLANO INCLINADO (30º) CALCULADO PELO MODELO DE

ASHRAE

Como se pode ver pelas figuras 4 e 5, os dois modelos podem levar a algumas diferenças de

valores. O modelo de Erbst et al é um modelo mais complexo, tem em conta a posição solar a

todas as horas, enquanto o modelo Ashrae apenas tem em conta as diferenças na posição do

sol mensalmente, através das variáveis B e C.

Para o cálculo da Energia produzida pelos módulos fotovoltaicos utilizou-se o modelo de

Erbst et al.

Com estes dados é possível modelar os módulos fotovoltaicos, dado que já é conhecida a

irradiância, Gt, no plano inclinado.

2.1.2. Produção dos módulos fotovoltaicos

Os módulos fotovoltaicos em condições normais operam no ponto de máxima potência,

isto é, os geradores fotovoltaicos estão equipados com um seguidor de máxima potência que

mantém o módulo a operar, para um certo valor de irradiância, no ponto em que a potência é

máxima. Na figura 6 pode ser visto como, para diferentes valores de irradiância, o ponto de

máxima potência varia.

Com a equação 15, descrita em baixo, é possível calcular a potência que os módulos

fotovoltaicos disponibilizam [13].

(15)

13

FIGURA 6- CURVAS DE CORRENTE-TENSÃO E POTÊNCIA PARA OS DIFERENTES VALORES DE

IRRADIÂNCIA. FONTE: CATÁLOGO SUNTECH 250W

ηg é o rendimento instantâneo do módulo fotovoltaico e pode ser calculado através da

equação 16; N é o número de módulos instalados; Am é a área ocupada por um módulo

fotovoltaico em m2; Gt é irradiância incidente nos módulos em W/m

2.

(16)

ηr é o rendimento de referência do módulo; ηpt é o rendimento do seguidor de máxima

potência. Para este estudo foi tido como 1, pois foi assumido que o seguidor é perfeito. βt é o

coeficiente de temperatura de eficiência; Tc e Tr são as temperaturas da célula fotovoltaica e de

referência da célula fotovoltaica, respetivamente, ambas estão em graus Celsius, °C. Para saber

Tc é usada a equação 17. Todas as condições de referência correspondem a condições STC

(Standard Test Condition)

(17)

14

Ta é a temperatura ambiente, em °C; τ e α são, respetivamente, os coeficientes de

transmitância e a absorvância das células fotovoltaicas; UL é o coeficiente de perdas médias por

calor da célula, W/m2°C

-1. O quociente τα/UL pode ser estimado através da equação 18 [11] [14].

(18)

NOCT é a temperatura às condições normais de funcionamento.

Am, ηr, βt e NOCT são parâmetros que variam de módulo para módulo e aparecem nos

catálogos dos mesmos. Com estes dados é possível calcular a energia que os módulos

produzem.

2.2. Modelo dos Geradores Eólicos

Existem vários modelos para os geradores eólicos. Estes modelos diferem, pois

diferentes turbinas têm diferentes comportamentos em relação ao vento. Nesta dissertação

foram usadas as turbinas E44 da Enercon que têm 900 kW de potência nominal. Usando a curva

de potência da turbina é possível estimar, sabendo previamente a velocidade do vento no local

onde se instalará a turbina, a energia produzida pelo gerador eólico. Na figura 7 é possível ver

esta curva de potência.

Observando a curva de potência podemos ver que, para velocidades do vento abaixo de

3 m/s e acima dos 25 m/s, a turbina não está em funcionamento. No limite inferior, porque não

existe vento suficiente para a turbina funcionar, e no limite superior para não danificar a própria

turbina. Quando a velocidade do vento está entre esses dois valores, o limite inferior, cut-in e o

limite superior, cut-out a turbina produz energia. Para valores da velocidade do vento

compreendidos entre o cut-in e os 17 m/s, a curva de potência pode ser aproximada por um

polinómio da forma da equação 19.

(19)

15

FIGURA 7 - CURVA DE POTÊNCIA DA TURBINA E44. FONTE: CATÁLOGO TURBINA E44

ENERCON

x representa a velocidade do vento em m/s; y a potência instantânea que a turbina

fornece; a, b e c são as constantes que melhor aproximam a curva. Para valores da velocidade

do vento entre 17 m/s e a velocidade cut-out a potência da turbina é a nominal, 910 kW.

Lei de Prandtl:

Os efeitos do atrito fazem variar a velocidade do vento com a distância ao solo. Isto faz

com que diferentes superfícies, com diferentes coeficientes de atrito alterem a velocidade do

vento de maneiras diferentes.

Calcular o efeito no atrito das diferentes rugosidades do solo, para depois calcular a

velocidade do vento é um cálculo difícil de executar. Para simplificar este cálculo, e aproveitando

o facto de ser conhecido a velocidade do vento a uma certa referência, é possível, através da

equação 20, fazer essa mudança de cota, da altura de referência para a altura do rotor.

(20)

16

A esta equação dá-se o nome de Lei de Prandtl. Onde z é a altura do rotor, zr é a altura

de referência, e , são respectivamente, a velocidade do vento à altura do rotor e à

altura de referência.

2.3. Modelo das Baterias

Para modelar as baterias é importante ter em atenção que as mesmas têm três estados

de funcionamento, a carregar, a descarregar e desligadas do sistema.

Quando a energia produzida pelo sistema elétrico é superior à energia necessária para

satisfazer a carga, as baterias estão a carregar, se o contrário acontecer, a energia produzida

não for suficiente para satisfazer a carga, as baterias estão a descarregar. Se a energia

produzida for igual à energia consumida, as baterias não carregam nem descarregam.

O estado da bateria, carregado/descarregado, a qualquer instante depende do estado do

instante anterior [15]. A equação 21 descreve o estado de carregamento da bateria:

(21)

Onde Cbat(t) e Cbat(t-1) são, respetivamente, a energia disponível nesse instante e no

instante anterior ao cálculo; σ é um parâmetro que quantifica a energia que se perde mesmo

quando a bateria não está em funcionamento, o parâmetro de auto descarga. ET(t) é a energia

total disponível no sistema nesse instante. Engloba todos os geradores do sistema, eólico,

fotovoltaico, Fuel-Oil, etc.. EL(t) é a energia necessária para satisfazer o consumo nesse

instante. ηinv e ηbat, são, respetivamente o rendimento do inversor e da bateria. O rendimento da

bateria toma valores entre 0,65 e 0,85 quando a bateria está a carregar, e 1 quando a bateria

está a descarregar [15].

Em qualquer instante, o estado do carregamento da bateria deverá estar entre,

(22)

17

Se for considerado que a capacidade nominal da bateria Cbat,n é igual a Cbat,máx então

isso implica que,

(23)

Onde DOD, profundidade de descarga, é a variável que representa o valor, em %, da

profundidade máxima que a bateria pode ser descarregada.

2.4. Centrais Térmicas

2.4.1. Unit Commitment

Para uma melhor alocação dos motores de combustão interna é possível usar um

algoritmo que calcule o menor custo para satisfazer a carga. Para tal, foi utilizado um algoritmo

disponível online [16].

Este algoritmo, para uma dada previsão de carga, calcula qual é o gerador ou grupo de

geradores que deverão estar em funcionamento, num determinado instante de tempo. De forma

a otimizar a seleção dos geradores quanto ao menor custo de funcionamento do sistema de

energia, existe uma opção, no algoritmo, que determina quantos estados anteriores é que são

avaliados.

Este algoritmo recebe como variáveis de entrada a potência mínima e máxima dos

geradores, o seu tempo de funcionamento mínimo e máximo, a reserva girante que deverá estar

disponível e a rampa que descreve a taxa de variação da potência. São também variáveis de

entrada os custos associados, tanto ao funcionamento dos geradores, como os custos de

arranque a frio, a quente ou misto.

O algoritmo tem como output o estado de cada gerador, uma variável que define, a cada

hora, se o gerador está em funcionamento ou desligado. Devido aos custos que existem em ligar

e desligar os geradores, o despacho tem tendência em manter os mesmos geradores em

funcionamento. Os grupos de geração só mudam de estado quando os custos de manter o

gerador nesse estado são maiores que a mudança do mesmo, isto quer dizer que pode

acontecer o caso de estarmos a produzir energia a mais, porque sairia mais caro desligar o

gerador do que o custo de produzir essa energia.

18

2.4.2. Modelo dos Motores de Combustão Interna

Para modelar os motores de combustão interna, MCI, de acordo com o objetivo da

dissertação, foi desenvolvido um algoritmo que, recebendo como variável de entrada os estados

dos motores, de acordo com o despacho, agrupa as horas seguidas em que os geradores, que

se encontram em funcionamento, são sempre os mesmos.

Estando agora o ano dividido em conjuntos de horas com os mesmos geradores a

funcionar, o algoritmo tem em conta a quantidade de geração que existe para além dos MCI. É

assim possível reduzir a potência fornecida dos MCI até ao mínimo possível para satisfazer a

carga.

Existe a possibilidade, de se estar a diminuir a potência dos MCI e, momentaneamente,

existir uma quebra na restante produção. Para contrariar esse caso, o algoritmo aumenta a

potência injetada pelos MCI de forma a manter o balanço energético.

Estes passos são repetidos todas as horas que existem os mesmos grupos em

funcionamento, isto é, o despacho tem um controlo primário sobre os grupos que estão em

funcionamento. Quando o despacho determina que existe um certo número de horas em que os

grupos em funcionamento são os mesmos, o algoritmo controla, secundariamente, quais os

grupos a ligar ou desligar.

2.5. Modelar a fiabilidade

Em sistemas de energia, a fiabilidade do serviço é definida pela capacidade de, a

qualquer momento, a produção igualar consumo a energia elétrica. Para tal, é indispensável que

o planeamento estabeleça a potência necessária para satisfazer as cargas previstas.

Definindo LPSP - Loss of Power Supply Probability, como a razão entre a carga não

satisfeita e a carga total no sistema, é possível quantificar a fiabilidade do serviço. Sendo que se

LPSP for 0, o sistema é totalmente fiável, sem falhas nenhumas, e se LPSP for 1 o sistema

nunca consegue satisfazer a carga.

Consideram-se três estados:

19

Produção excede Consumo

Este caso acontece quando a energia total do sistema é superior à energia solicitada

pela carga. As baterias carregam até chegarem ao valor máximo. Depois de atingirem esse valor

toda a energia produzida é desperdiçada. É possível quantificar essa energia perdida através da

equação 24.

(24)

Etotal é a energia total produzida nesse instante por todas as fontes de geração, Eload é a

energia consumida pela carga nesse instante.

Consumo excede Produção

Neste caso entram em funcionamento as baterias. Estas fornecem a energia necessária

até chegarem ao valor mínimo de carga. Continuando a existir mais consumo do que produção

irá ser necessário deslastrar carga para que se reponha o balanço de energia.

A energia que o sistema não possui, que seria necessária para satisfazer a carga, pode

ser quantificada a partir da equação 25.

(25)

LPS – Loss of Power Supply é a quantidade de energia que seria necessária para

satisfazer a carga.

Produção igual a Consumo

No caso da energia total produzida ser igual à energia necessária para satisfazer a

carga, a capacidade das baterias mantém-se inalterada e o balanço de energia fica constante.

20

2.5.1. Fiabilidade

Tendo definido os três casos que podem acontecer num sistema de energia

eléctrica, é agora possível quantificar o sistema quanto à sua fiabilidade. A equação 26

descreve como a calcula [15].

(26)

Em que T é o período em estudo, no nosso caso, 1 ano. Eload é a energia necessária

para satisfazer a carga.

Tal como é possível calcular a variável que define a fiabilidade, é igualmente

possível definir uma variável que define a probabilidade de existir energia produzida em

excesso, WEP- wasted energy probability.

(27)

Na figura 8 está representada um fluxograma que representa, esquematicamente, o

funcionamento do algoritmo desenvolvido para o cálculo da fiabilidade.

21

FIGURA 8 – FLUXOGRAMA DO ALGORITMO DO CÁLCULO DA FIABILIDADE

Dados horários

(irradiância, velocidade vento)

Sim Não

Calcular Etotal em t

Não

Actualiza Cbat Calcular LPS

Sim Não

Incrementa

NºGer.Renováveis Sim

Geradores Off Liga Ger.

Térmicos Sim

Não

Actualiza Cbat

Calcular WE

Não Sim

Ger. Térmicos ON

Desliga Ger.

Térmicos

Sim

Ger.Renováveis On

Desliga Ger.

Renováveis

t=8760?

Não

Sim

t+1 Sim Não Cálculo LPSP e WEP

Sim

Despacho

c/erro

Não

Não

FIM

22

3. Caracterização do sistema elétrico da ilha Terceira

3.1. Introdução

A ilha Terceira pertence ao arquipélago dos Açores, tendo uma área aproximadamente

de 400 km2 e uma população de cinquenta e seis mil habitantes [17]. A cidade mais antiga do

arquipélago e património mundial, pela UNESCO é Angra do Heroísmo. A ilha é formada por

quatro estrato vulcões, sendo que o mais velho destes formou a Serra do Cume, onde está

instalado o parque eólico com o mesmo nome.

Neste capítulo vai ser analisado, usando os dados fornecidos pela empresa EDA

(Electricidade dos Açores), a produção e o consumo de energia elétrica da ilha Terceira. A

produção de energia é garantida por quatro grupos de geradores diesel e de seis grupos de

geradores de Fuel-Óleo. Para além destes grupos existem também três centrais hídricas, dez

turbinas eólicas na Serra do Cume e quatro turbinas num parque eólico privado, também situado

na Serra do Cume. Ao todo estão instalados, na ilha, 71 MW [18]. Para além destas centrais, vão

entrar em funcionamento, mais duas: uma geotérmica e uma de resíduos, com 3000 e 2200 kW

de potência instalada, respetivamente.

3.2. Sistema Elétrico

3.2.1. Omissão de dados

A EDA forneceu os dados relativos à produção das centrais, sob o seu domínio: as

centrais termoeléctricas, de Belo Jardim e de Angra; as centrais hídricas de Cidade, Nasce

D’Água e São João de Deus e as turbinas eólicas no seu parque, em Serra do Cume.

Estes dados continham alguns erros. Esses erros eram, na sua maioria, por inexistência

de algumas horas no ficheiro de dados. Para corrigir esta situação utilizaram-se dois métodos:

Interpolação, quando os erros eram horas isoladas entre dados válidos;

Dias característicos, quando as horas que não existem estão agrupadas. Isto torna impossível

utilizar o método de interpolação.

Para calcular a interpolação usou-se a equação 28.

23

(28)

Onde ya é o valor em falta, xa é a sua hora correspondente; x1 e x2 são as horas

imediatamente antes e depois, respetivamente; y1 e y2 são os valores correspondentes a essas

horas.

Para achar os dias característicos de cada estação é preciso dividir as estações em três

partes: dias úteis, sábados e domingos. Na tabela 2 é possível ver os dias característicos de

cada estação.

TABELA 2 - DIAS CARACTERÍSTICOS DO ANO

Dias

Estações

Dias úteis Sábado Domingo

Primavera

(20/3-21/06)

16/05 19/05 20/05

Verão

(22/06-23/09)

22/08 18/08 19/08

Outono

(24/09-22/12)

17/10 20/10 21/10

Inverno

(23/12-19/03)

19/12 22/12 23/12

Ao verificar os dados disponibilizados pela EDA, constatou-se que existiam grupos de

horas inexistentes nos mesmos.

Após verificar quais os dados em falta, é possível comparar com o calendário de 2012 e

assim descobrir de que dias característicos esses grupos fazem parte. Na figura 9 está

representado um desses dados agrupados que faltavam, representado a vermelho.

24

FIGURA 9 - EXEMPLO DE ERROS NOS DADOS, A VERMELHO

Neste exemplo em concreto, os dados em falta são algumas horas do dia 12/8.

Procurando no calendário de agosto de 2012, verificamos que este dia foi um domingo.

Comparando com os valores da tabela 2 podemos verificar que a estação é o Verão e, assim, o

dia característico que procuramos é 19/08. Com isto, é possível substituir os dados em falta com

os dados do dia característico.

3.3. Estimativa da rede consumos + perdas

Para estimarmos os valores do diagrama de consumos + perdas, é necessário saber

que, num sistema sem armazenamento, toda a energia produzida tem que ser consumida pela

carga, exceptuando a energia que se perde na transmissão. Sabendo isto, é possível,

conhecendo os dados fornecidos pela EDA sobre a geração, estimar a carga. Somando a

energia produzida pelos grupos geradores a cada instante, calcula-se a energia necessária para

satisfazer a carga nesses instantes. Na figura 10 está representada esta estimativa para o ano

2012.

FIGURA 10 – ESTIMATIVA DO DIAGRAMA DE CARGA DA ILHA TERCEIRA NO ANO 2012

25

Nas figuras 11 a 14 estão representados os diagramas de carga dos dias característicos

das diferentes estações do ano 2012. Estas figuras foram fornecidas juntamente com os dados

da EDA.

FIGURA 11 - DIAS CARACTERÍSTICOS DA PRIMAVERA

FIGURA 12 - DIAS CARACTERÍSTICOS DO VERÃO

15000

17000

19000

21000

23000

25000

27000

29000

31000

0:0

0

1:0

0

2:0

0

3:0

0

4:0

0

5:0

0

6:0

0

7:0

0

8:0

0

9:0

0

10

:00

11

:00

12

:00

13

:00

14

:00

15

:00

16

:00

17

:00

18

:00

19

:00

20

:00

21

:00

22

:00

23

:00

0:0

0

[kW] Terceira - Diagrama de Carga Característico da

PRIMAVERA Maio/2012 (4ª Feira - 16, Sábado - 19, Domingo - 20)

4ª Feira Sábado Domingo

16000

18000

20000

22000

24000

26000

28000

30000

32000

34000

0:0

0

1:0

0

2:0

0

3:0

0

4:0

0

5:0

0

6:0

0

7:0

0

8:0

0

9:0

0

10

:00

11

:00

12

:00

13

:00

14

:00

15

:00

16

:00

17

:00

18

:00

19

:00

20

:00

21

:00

22

:00

23

:00

0:0

0

[kW] Terceira - Diagrama de Carga Característico do VERÃO

Agosto/2012 (4ª Feira - 22, Sábado - 18, Domingo - 19)


26

FIGURA 13 - DIAS CARACTERÍSTICOS DO OUTONO

FIGURA 14 - DIAS CARACTERÍSTICOS DO INVERNO

Pode verificar-se, que, à exceção do Inverno, a carga é maior nos dias úteis da semana,

representados pela 4ª feira. Isto pode ser um reflexo do facto da temperatura descer e a

14000

16000

18000

20000

22000

24000

26000

28000

30000

32000

34000

0:0

0

1:0

0

2:0

0

3:0

0

4:0

0

5:0

0

6:0

0

7:0

0

8:0

0

9:0

0

10

:00

11

:00

12

:00

13

:00

14

:00

15

:00

16

:00

17

:00

18

:00

19

:00

20

:00

21

:00

22

:00

23

:00

0:0

0

[kW] Terceira - Diagrama de Carga Característico do OUTONO

Outubro/2012 (4ª Feira - 17, Sábado - 20, Domingo - 21)


15000

17000

19000

21000

23000

25000

27000

29000

31000

33000

35000

0:0

0

1:0

0

2:0

0

3:0

0

4:0

0

5:0

0

6:0

0

7:0

0

8:0

0

9:0

0

10

:00

11

:00

12

:00

13

:00

14

:00

15

:00

16

:00

17

:00

18

:00

19

:00

20

:00

21

:00

22

:00

23

:00

0:0

0

[kW] Terceira - Diagrama de Carga Característico do INVERNO

Dezembro/2012 (4ª Feira - 19, Sábado - 22, Domingo - 23)


27

precipitação aumentar, o que pode levar a população local a ficar em casa, aumentando os

gastos de eletricidade, algo que não acontece nas outras estações.

3.4. Energia Hídrica

Na ilha Terceira, como descrito, na secção 1.1, existem três centrais de produção hídrica:

as centrais hídricas da Cidade, com 264 kW de potência instalada, de Nasce D’Água, com 720

kW e a Central de São João de Deus, com 448 kW.

Os dados fornecidos pela EDA são referentes a cada uma dessas centrais

individualmente. Para representar os recursos hídricos na sua totalidade, foram somadas as três

centrais. Na figura 15, está representada a produção total a partir de fontes hídricas.

FIGURA 15 - DIAGRAMA DOS RECURSOS HÍDRICOS

Como se pode ver, pela figura 15, existem grandes períodos em que os recursos hídricos

não são aproveitados e a sua produção é então 0 kW. As causas destes fenómenos são

variadas. Uma delas é que perante o despacho, as fontes eólicas e fotovoltaicas têm, na maioria

das vezes, prioridade quando é necessário entrar no sistema de energia. Outra causa possível é,

se o caudal de água a montante estiver abaixo de uma certa cota, as turbinas são paradas para

não provocar danos ambientais nesse caudal.

28

3.5. Energia Geotérmica e de Resíduos

A energia geotérmica é a energia produzida pelo calor disponível no solo. Pode tornar-se

de especial importância para o arquipélago dos Açores devido às suas características

geológicas. Prevê-se que na ilha Terceira o aproveitamento geotérmico, quando entrar em

funcionamento, possa chegar aos 38% da produção da ilha [19]. A central geotérmica está

prevista entrar em funcionamento em 2015 com uma potência instalada de 3000 kW. Esta

potência será depois expandida para 10000 kW até 2018 [20].

A energia resultante dos resíduos é gerada a partir da queima de lixo e produzindo calor,

o mesmo é, posteriormente, usado para aquecer água com o intuito de produzir eletricidade. Em

termos de potência instalada, a central de resíduos tem 2200 kW.

3.6. Energia Eólica

A produção de energia eólica, na ilha Terceira, está instalada em dois parques eólicos,

ambos na Serra do Cume. No parque gerido pela EDA existem 10 turbinas eólicas, modelo E44

da ENERCON com 900 kW de potência. No parque privado, existem 4 turbinas, do mesmo tipo

do parque da EDA.

3.6.1. Determinar a curva de potência

Para podermos estimar a energia produzida pelas turbinas eólicas é necessário

apresentar a equação que descreve a curva de potência das mesmas. Na figura 16 está

representada a curva de potência da turbina E44.

FIGURA 16 - CURVA DE POTÊNCIA DA TURBINA E44

29

Usando uma ferramenta de cálculo, no nosso caso Matlab, é possível encontrar a

equação que melhor descreve a curva de potência. Existem várias equações que podem ser

usadas para aproximar a nossa curva. Depois de verificar qual dessas tem a menor norma de

resíduos foi escolhida a equação polinomial de décimo grau. A equação 29 descreve esse

polinómio.

(29)

FIGURA 17 - APROXIMAÇÃO DA CURVA DE POTÊNCIA

Na figura 17, vê-se a curva de potência aproximada pela curva descrita pelo polinómio de

décimo grau. A norma dos resíduos dessa aproximação é de 17,374. Estando escolhido o

polinómio, os coeficientes p1 a p11 que o descrevem são apresentados na tabela 3.

TABELA 3 - COEFICIENTES QUE DESCREVEM O POLINÓMIO DE DÉCIMO GRAU

P1 P2 P3 P4 P5 P6

P7 P8 P9 P10 P11

30

Para além da norma dos resíduos, existe outro método para testar se o polinómio

encontrado se aproxima à curva de potência. Esse método tem o nome de Coeficiente de

Determinação e é representado pela sigla R2.

Para calcular R2

é preciso, primeiro, calcular a soma dos quadrados da variável

dependente, no nosso caso será y, que representa a potência do gerador. A soma dos

quadrados é a diferença da soma dos quadrados da variável com cada valor médio desta.

De seguida, usando a norma dos resíduos, é possível verificar a qualidade do ajuste

através da equação 30.

(30)

A equação 30 calcula o valor de R2 de uma interpolação linear. Para calcular para um

polinómio de décimo grau é usado um pequeno ajuste à equação, ajuste esse que está

representado na equação 31.

(31)

Onde n é o número de valores que os dados apresentam e d é o grau do polinómio para

aproximar. Ao usar este método, é calculado um valor de . Isto significa que o

polinómio está bem aproximado, 99,99% do tempo de observação.

31

FIGURA 18 - DIAGRAMA DA POTÊNCIA DISPONIVEL DURANTE O ANO

Para além do método descrito nesta secção, é também possível utilizar os próprios

dados fornecidos pela EDA sobre a potência de cada gerador, para saber a energia que

produzem.

Comparando os dois métodos podemos verificar que, apesar de métodos distintos, se

obtém resultados similares, como se pode ver pela figura 19.

FIGURA 19 – DIAGRAMA DA POTÊNCIA DISPONÍVEL, VERMELHO DADO DA EDA, AZUL

CALCULADO ATRAVÉS DA VELOCIDADE DO VENTO

32

Comparando a energia produzida anualmente verificamos que, pelo cálculo da

velocidade do vento, é estimado que seja produzida 31.1 GWh, sendo que pelos dados obtidos

pela EDA são produzidos 29.8 GWh. Tal como se esperava os valores são similares.

3.7. Central Térmica

Existem dez grupos de geradores de diesel ou Fuel-Oil em funcionamento na ilha

Terceira. São geradores desde 3000 kW até 12300 kW. De acordo com os dados

disponibilizados pela EDA, pode verificar-se que só estão em funcionamento, em qualquer altura

do ano, quatro dos dez disponíveis.

TABELA 4 - CARACTERÍSTICAS DOS GRUPOS TERMOELÉTRICOS

Grupo Ano

Instalação Fabricante

Potência

Nominal

[kW]

Mínimo

Técnico [kW] Combustível

1 1984 BRUSH-BS 5000 PT3 3128 1564 DIESEL

2 1990 BRUSH-BS 5000 PT3 3128 1564 DIESEL

3 1986 SEPSA-GAEC 1120/P 3000 1500 DIESEL

4 1983 BRUSH-5000 PT99 2860 1430 DIESEL

5 2003 JEUMONT INDUSTRIE-

JISALT 12-10 6100 3050 FUEL-OIL





33



9 2004 LEROY SOMER LSA-B-

135-12P 12300 6150 FUEL-OIL

10 2004 LEROY SOMER LSA-B-

135-12P 12300 6150 FUEL-OIL

Para a execução do algoritmo descrito no Capitulo 2 foram utilizados dois grupos de 12

kW e dois grupos de 6 kW.

No Anexo 3 está representada as características dos MCI que foram utilizados no

estudo.

34

4. Resultados

Antes de se apresentarem os resultados que foram obtidos, usando a metodologia

apresentada no capítulo dois, devem apresentar-se as situações distintas que foram estudadas

para avaliar a mais-valia do método.

Foram avaliadas quatro situações distintas:

Situação 1:

o Sistema Energético sem reserva girante e sem baterias;

Situação 2:

o Sistema Energético com reserva girante de 50% da produção da energia eólica e

sem baterias;

Situação 3:

o Sistema Energético com reserva girante de 50% da produção de energia eólica e

com baterias com capacidade de armazenamento de 50 MWh;

Situação 4:

o Sistema Energético com reserva girante de 50% da produção de energia eólica e

com baterias com capacidade de armazenamento de 100 MWh.

Para verificar as diferentes situações, atrás descritas, foram efetuados 300 ensaios,

mantendo sempre, entre ensaios, os dados disponibilizados pela EDA.

De modo a verificar-se o efeito das baterias na fiabilidade do sistema, é apresentado

também, nas figuras 32 e 33, a evolução do parâmetro LPSP e WEP à medida que o número de

baterias aumenta. Nas quatros situações descritas abaixo, os valores de LPSP e de WEP são

representados a azul, e os seus valores médios a vermelho.

É apresentada a tabela 5 com o número de mudanças de estado nos MCI, de modo a

poder observar-se de que forma a reserva e as baterias influenciam os estados dos MCI.

35

Situação 1

FIGURA 20 - VALORES DE LPSP SEM RESERVA GIRANTE E SEM BATERIAS

FIGURA 21 - VALORES DE WEP SEM RESERVA GIRANTE E SEM BATERIAS

36

FIGURA 22 – NÚMEROS DE MUDANÇAS DOS ESTADOS DOS GRUPOS ENTRE OS DIFERENTES

ENSAIOS

Situação 2

FIGURA 23 - VALORES DE LPSP COM RESERVA GIRANTE E SEM BATERIAS

FIGURA 24 - VALORES DE WEP COM RESERVA GIRANTE E SEM BATERIAS

37

FIGURA 25 - NÚMEROS DE MUDANÇAS DOS ESTADOS DOS GRUPOS ENTRE OS DIFERENTES

ENSAIOS

Situação 3

FIGURA 26 - VALORES DE LPSP COM RESERVA GIRANTE E COM 50MW DE BATERIAS

INSTALADAS

38

FIGURA 27 - VALORES DE WEP COM RESERVA GIRANTE E COM 50MW DE BATERIAS

INSTALADAS


ENSAIOS

39

Situação 4

FIGURA 29 - VALORES DE LPSP COM RESERVA GIRANTE E COM 100MW DE BATERIAS

INSTALADAS

FIGURA 30 - VALORES DE WEP COM RESERVA GIRANTE E COM 100MW DE BATERIAS

INSTALADAS


ENSAIOS

40

TABELA 5 - Nº DE VEZES QUE SE DESLIGA E LIGA GRUPOS NAS DIFERENTES SITUAÇÕES

Situação 1 Situação 2 Situação 3 Situação 4

Nº de Grupos Ligados

127 98 21 12

Nº de Grupos Desligados

595 689 487 408

Aumento das baterias

FIGURA 32 - EVOLUÇÃO DE LPSP E WEP, SEM RESERVA, À MEDIDA QUE O NÚMERO DE

BATERIAS DE 2 MW AUMENTA

FIGURA 33 - EVOLUÇÃO DE LPSP E WEP, COM RESERVA, À MEDIDA QUE O NÚMERO DE

BATERIAS DE 2 MW AUMENTA

41

FIGURA 34 - NÚMEROS DE MUDANÇAS DOS ESTADOS DOS GRUPOS QUANDO AS BATERIAS DE

2 MW AUMENTAM

42

Comentários

Na primeira situação, observando a figura 20 e 21, é possível verificar que os valores de

LPSP e de WEP variam entre ensaios. Esta variação é bastante acentuada devido à inexistência

tanto de reserva girante como de armazenamento por baterias. Qualquer variação na geração,

face a essa inexistência, leva a um aumento do valor de LPSP, visto que não existe nenhum

elemento no sistema capaz de suprimir essas variações. O valor médio de LPSP da situação 1,

nos 300 ensaios, é de 7.5%. Na figura 21, é possível observar que o valor médio de WEP é de

8.35% e também varia bastante, tal como o valor de LPSP, devido à inexistência dos elementos

capazes de suprimir essas variações.

Na segunda situação, como já existe reserva, seria de esperar que o valor médio de

LPSP diminuísse. De facto, como se pode ver pela figura 23, é o que acontece. O valor médio de

LPSP passa a ser 6.15%, enquanto sem reserva o valor era de 7.5%. Continuam-se a observar

as grandes variações de valores de LPSP entre ensaios, apesar de ser percetível uma pequena

diminuição dessa variação, comparando com a situação 1. A maior diferença entre a situação 2 e

a situação 1 é o valor médio de WEP. Enquanto na situação 1, o valor médio de WEP era de

8.35%, na situação 2 este valor sobe para aproximadamente 11.7%. Isto acontece devido ao

aumento de potência que existe no sistema originada à inclusão de reserva girante.

Na terceira situação, com a inclusão das baterias, é possível verificar que tanto o valor

médio de LPSP como o de WEP diminuem. LPSP tem um valor médio de 1.96%, com uma

diminuição ainda maior das variações entre ensaios, comparando com as situações 1 e 2. WEP

tem um valor de 8.3%.

Na quarta situação, é possível verificar uma melhoria tanto a nível de LPSP como a nível

de WEP, comparando com qualquer das outras situações. O valor médio de LPSP desce para

1.15% e a sua variação entre ensaios reduz-se também. O valor médio de WEP diminui para

6.45%, o que faz com que este valor de WEP seja ainda menor do que na situação sem reserva.

Observando a tabela 1 é possível verificar que, tal como se esperava, de situação para

situação, diminui o número de vezes que é necessário ligar grupos para conseguir gerar energia

suficiente para satisfazer a carga. Comparando a situação 1 com a situação 2, isto é,

comparando o facto de existir reserva ou não existir, é possível verificar que existindo reserva é

necessário desligar um maior número de grupos, do que não existindo. Comparando as

situações 3 e 4, é observável que houve uma diminuição do número de grupos que foi

necessário desligar. Tal acontece porque, nesta situação, as baterias comportam-se como carga

e armazenam a energia produzida.

Na tabela 5 é possível ver, nas diferentes situações, as mudanças de estado que

existiram nos MCI devido ao algoritmo desenvolvido. Como se pode ver, ao estarmos a desligar

43

os MCI mais vezes do que os ligamos, estamos a diminuir os custos com os combustíveis

fósseis. Verifica-se assim, que vamos ligando os MCI cada vez menos, de situação para

situação, em grande parte graças as baterias. Esta é uma das maneiras que podemos verificar

os efeitos benéficos da instalação deste tipo de elementos.

No teste em que se vai aumentando o número de baterias disponível no sistema,

apresentado nos resultados nas figuras 13 a 15, é possível verificar-se as diferentes situações

descritas a cima. Os valores de LPSP e WEP vão diminuindo à medida que o número de

baterias vai aumentando. Estar disponível reserva girante diminui o valor de LPSP e aumenta o

valor de WEP. Uma característica que se pode observar neste teste é que o valor de LPSP é

muito mais estável quando existe reserva. Decresce de forma constante. Quando não tem

reserva, apesar de estar a diminuir, não tem esta estabilidade.

44

5. Conclusões e trabalho futuro

Nesta dissertação, foi possível avaliar o efeito de armazenamento através de baterias no

sistema elétrico da Ilha Terceira.

No capítulo 2, apresentaram-se os diferentes modelos utilizados no desenvolvimento

desta dissertação. Mostraram-se os dados necessários para o cálculo da energia produzida

pelos módulos fotovoltaicos, e de que forma é que os mesmos teriam que estar para uma análise

válida da energia produzida. Foi descrita uma breve explicação da causa dos dados de insolação

solar estarem em Wh/m2 e o porquê de, neste caso, numericamente, a insolação solar ter os

mesmos valores da irradiância solar, que tem como unidades W/m2. Foi descrito um modelo

possível para a caracterização da produção de energia solar.

Foi apresentado o modelo eólico através da curva de potências, para o cálculo da

energia produzida a partir da velocidade do vento. Utilizou-se a velocidade do vento, à altura do

rotor, para calcular a energia produzida.

Como os modelos de geração fotovoltaica e geração eólica são modelos que descrevem

a energia produzida por fontes de geração intermitentes, foi também apresentado um modelo

para descrever os estados das baterias. Explicou-se a diferença entre o estado a carregar, a

descarregar e estarem desligadas do sistema de energia.

Apresentou-se a base do sistema elétrico, ou seja, o modelo desenvolvido para as

centrais térmicas. Descreveu-se o algoritmo utilizado para o despacho das unidades e como este

tem tendência em manter os mesmos grupos a funcionar, por um determinado número de horas.

Utilizou-se essa tendência para desenvolver o algoritmo em estudo nesta dissertação, de modo

a funcionar nestas horas em que o despacho determina que são sempre os mesmos grupos em

funcionamento.

Por último, neste capítulo, foram descritos os parâmetros LPSP e WEP como indicadores

para a fiabilidade do sistema. LPSP representa a probabilidade da energia produzida não ser

suficiente para satisfazer a carga, e WEP representa a probabilidade de a energia produzida não

ser consumida.

No capítulo 3, fez-se uma apresentação das unidades produtoras disponíveis na ilha

Terceira. Foram explicados os dados disponibilizados pela EDA e de que forma foram corrigidos

para que erros momentâneos dos dados fossem mitigados. Foram descritos os dias

característicos de cada estação e o que é que caracterizavam. Foi também apresentado um

diagrama de carga obtido através dos dados da geração, assumindo que toda ela era utilizada

para satisfazer o consumo.

45

Foram apresentados os dados de geração e uma breve explicação sobre a energia

produzida pelas centrais hídricas, pelas centrais geotérmicas e de resíduos. Descreveram-se e

compararam-se dois métodos para o cálculo de energia eólica, um através da curva de potência

e outro através dos dados disponibilizados pela EDA. Foi possível constatar que ambos os

métodos levam a um valor similar. Para terminar este capítulo, foram caracterizadas as centrais

térmicas em função da potência e o tipo de gerador.

Já no capítulo 4, foram descritas as diferentes situações analisadas e exibidos os

gráficos obtidos nas situações distintas. É possível observar na figura 33 que os valores de

LPSP e WEP diminuem com o aumento do número de baterias. Com cada bateria extra que se

vai colocando é possível ver, na mesma figura, que o LPSP e o WEP apesar de irem diminuindo,

fazem-no cada vez com um declive menor.

Trabalho Futuro

De modo a fazer uma análise que leve a uma implementação do sistema de armazenamento

usando baterias, será necessário fazer um estudo económico dos sistemas propostos nesta

dissertação.

A previsão de carga neste estudo foi baseada na carga real que se verificou no ano 2012 na

ilha Terceira. Poderia ser vantajoso desenvolver um modelo de previsão de carga de modo a

conseguir aplicar este método a qualquer ano.

46

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48

Anexo 1- Extrato do código desenvolvido para incrementar os grupos no caso de existir menos de 500 kW de diferença

if num_inc_grupos(k)==1 % verifica quanta energia falta para o balanço

energético

grupo1(k+1)=grupo1(k);




n_ger_eol(k+1)=n_ger_eol(k);

if n_ger_eol(k)<14

n_ger_eol(k+1)=n_ger_eol(k)+1;

if n_ger_eol(k+1)>14

n_ger_eol(k+1)=14;

end

elseif grupo1(k)== 9999999999

if grupo2(k)==9999999999

if grupo3(k)==9999999999

if grupo4(k)==9999999999

grupo1(k+1)=grupo1min;

liga=liga+1;

%contador para ver quantas vezes ligo e desligo os grupos

end

elseif grupo4(k)==9999999999

if grupo3(k)<grupo3max

grupo3(k+1)=grupo3(k)+inc_diesel;

if grupo3(k+1)>grupo3max

grupo3(k+1)=grupo3max;


liga=liga+1;


49

end

end

else






liga=liga+1;


end

elseif grupo4(k)<grupo4max





liga=liga+1;


end

else


liga=liga+1;


end

end


if grupo4(k)==9999999999






50

liga=liga+1;


end

else


liga=liga+1;


end

else






liga=liga+1;


end






liga=liga+1;


end

else


liga=liga+1;


end

51

end







liga=liga+1;


end






liga=liga+1;


end

else


liga=liga+1;


end

else






liga=liga+1;


end


52





liga=liga+1;


end






liga=liga+1;


end

else


liga=liga+1;


end

end


if grupo3(k)==9999999999

if grupo4(k)==9999999999






liga=liga+1;


end

53

else


liga=liga+1;


end

else






liga=liga+1;


end






liga=liga+1;


end

else


liga=liga+1;


end

end





54



liga=liga+1;


end






liga=liga+1;


end

else


liga=liga+1;


end

else






liga=liga+1;


end






55

liga=liga+1;


end






liga=liga+1;


end

else


liga=liga+1;


end

end


if grupo4(k)==9999999999






liga=liga+1;


end






56

liga=liga+1;


end

else


liga=liga+1;


end

else






liga=liga+1;


end






liga=liga+1;


end






liga=liga+1;


57

end

else


liga=liga+1;


end

end







liga=liga+1;


end






liga=liga+1;


end






liga=liga+1;


end

58

else


liga=liga+1;


end

else





end





end





end





end

else

fprintf('Não existem grupos para incrementar em

%d\n',k);

end

end

if grupo1(k) == 0


end

59

if grupo2(k) == 0


end

if grupo3(k) == 0


end

if grupo4(k) == 0


end

60

Anexo 2- Extrato do código que insere as probabilidades de falha nos elementos do sistema

FOR =randi([1,100],1,1); % cria um numero aleatório de 0 a 100

if (FOR==15) || (FOR==25) || (FOR==35) % verifica se o número aleatório

coincide com as variáveis deste elemento

if grupo1(k)==9999999999

else

grupo1(k)=0;


end

end



if grupo2(k)==9999999999

else

grupo2(k)=0;


end

end

if (FOR==19) || (FOR==29) || (FOR==39)% verifica se o número aleatório


if grupo3(k)==9999999999

else

grupo3(k)=0;


end

end



if grupo4(k)==9999999999

else

grupo4(k)=0;


end

end

61



Geotermica(k)=0;

end



Residuos(k)=0;

end



Hidro_hora(k)=0;

end



Ppv(k)=0;

end

if k ~=1

if FOR==45 || FOR==55 % verifica se o número aleatório coincide com

as variáveis deste elemento

n_ger_eol(k)=n_ger_eol(k-1)-1; %se verificar retira uma turbina

eólica de serviço

if n_ger_eol(k)<0

n_ger_eol(k)=0;

end

end

end

62

Anexo 3 – Características dos MCI utilizados no estudo

Nºd

o

MCI

Pmi

n

[MW

]

Pma

x

[MW]

Start

cost

cold [£]

Min

dow

n

time

[h]

Min

up

tim

e

[h]

Start

cost

hot [£]

Col

d

start

[h]

Ramp

up

[MW/h

]

Ramp

down

[MW/h

]

Coef_

a [£]

Coef_b

[£/MWh

]

6 3 5.9 543.05 0 0 437.8 8 5.9 5.9 32.35 40.99

8 3 5.9 543.05 0 0 437.8 8 5.9 5.9 32.35 40.99

9 6 12 1274.0

5 0 0

875.6

6 8 12 12 107.27 36.49

10 6 12 1274.0

5 0 0

875.6

6 8 12 12 107.27 36.49

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Impacto do Armazenamento na Operação de Sistemas Isolados ... · figura 2 – emissÕes de gases de efeito de estufa [5]. A energia solar tem duas grandes vertentes: geração de