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Título: Comparação de modelos que representam aerogeradores conectados em redes de distribuição considerando a incerteza do vento
Autor(es): Nunes, Filipe Henrique Oliveira
Orientador(es): Galvis Manso, Juan Carlos
Membros da banca: Galvis Manso, Juan Carlos
Barbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resende
Rodrigues, Welbert Alves
Palavras-chave: Energia elétrica - distribuição
Energia eólica
Fator de potência
Geração distribuída de energia elétrica
Data do documento: 2022
Referência: NUNES, Filipe Henrique Oliveira. Comparação de modelos que representam aerogeradores conectados em redes de distribuição considerando a incerteza do vento. 2022. 70 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2022.
Resumo: A utilização do potencial eólico para a geração de energia elétrica tem se tornado cada vez mais comum ao longo dos anos. A crescente preocupação ambiental, aliada a fatores socioeconômicos e ao desenvolvimento de tecnologias utilizadas em aerogeradores fez, com que a inserção de parques eólicos no sistema elétrico se tornasse cada vez mais significativa. Essa inserção pode apresentar pontos positivos e negativos, como por exemplo a redução das perdas de potência ativa no sistema e o consumo excessivo de potência reativa. Portanto, torna-se interessante analisar o fluxo de potência da rede mediante a inserção dos aerogeradores considerando as incertezas do vento. Foram implementados no MATLAB os modelos I, II, PQ e RX que representam o aerogerador inserido em um sistema de distribuição composto por 4 barras para análise do fluxo de determinístico. As respostas entregues pela solução do fluxo de potência foram comparadas com uma simulação no domínio do tempo construída no SIMULINK. A comparação realizada evidenciou que o maior desvio das respostas dos modelos em relação a simulação foi inferior a 10%. Por fim, os modelos I, II, PQ, RX e E-33 foram utilizados para representar o aerogerador inserido em um sistema de distribuição de 33 barras pra análise do fluxo de potência probabilístico considerando a incerteza do vento. As medições de velocidade do vento foram descritas em uma função de distribuição de probabilidade e então entregues a solução do fluxo de potência por meio da simulação de Monte Carlo. Durante essa análise evidenciou-se que um modelo pode ser mais adequado que o outro em um determinado cenário, como por exemplo o interesse em considerar as perdas, a disponibilidade da curva de potência do aerogerador, ou mesmo os parâmetros da turbina e do gerador utilizados. Portanto, a utilização destes para representar o aerogerador inserido em um sistema de distribuição são de grande valia, uma vez que o comportamento da rede em regime permanente pode ser prevista pela análise do fluxo de potência.
Resumo em outra língua: The use of wind power potential to generate electricity has become increasingly common over the years. more and more common over the years. The growing environmental concern, combined with socioeconomic factors and the development of technologies used in wind turbines has made the insertion of the insertion of wind farms in the electrical system has become increasingly significant. significant. This insertion can present positive and negative points, such as the reduction of active power losses in the system and the excessive consumption of reactive power. reactive power. Therefore, it becomes interesting to analyze the flow of power in the grid with the insertion of wind turbines considering the uncertainties of the wind. Models I, II, III and IV were implemented in implemented in MATLAB the models I, II, PQ and RX that represent the wind turbine inserted in a distribution system distribution system composed of 4 bars for deterministic flow analysis. The responses delivered by the power flow solution were compared with a time domain simulation domain simulation built in SIMULINK. The comparison showed that the model responses in relation to the simulation was less than 10the models I, II, PQ, RX and E-33 were used to represent the wind turbine inserted in a 33-bar distribution system for probabilistic power flow analysis considering considering wind uncertainty. The wind speed measurements were described in a probability distribution function and then delivered to the power flow solution using Monte Carlo simulation. power flow solution by means of Monte Carlo simulation. During this analysis it became evident that one model may be more suitable than the other in a given scenario, such as the interest in considering losses, the availability of the power curve of the power curve, or even the parameters of the turbine and generator used. Therefore, the Therefore, the use of these to represent the wind turbine inserted in a distribution system distribution system is of great value, since the behavior of the grid on a permanent basis can be can be predicted by power flow analysis.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4898
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