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Gerenciamento Inteligente de microrredes: impacto da modelagem matemática na eficiência computacional de algoritmos de otimização
(Universidade Federal do Pará, 2025-05-16) BATISTA, Vitor dos Santos; TOSTES, Maria Emília de Lima; http://lattes.cnpq.br/4197618044519148; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813; SOARES, Thiago Mota; FONSECA, Wellington da Silva; SARAIVA, Filipe de Oliveira; NEVES, Luciane Silva; http://lattes.cnpq.br/0156338796116154; http://lattes.cnpq.br/5066230825214516; http://lattes.cnpq.br/5883877669437870; http://lattes.cnpq.br/6991878627141193; xxx; https://orcid.org/0000-0002-2602-1964; https://orcid.org/0000-0003-3187-4221; https://orcid.org/0000-0002-2195-6015
Uma microrrede pode ser considerada um grupo localizado de cargas e fontes de energia elétrica, geralmente utilizando energias renováveis como principais fontes geradoras, além de possuir um sistema de armazenamento de energia. As microrredes podem operar de forma isolada da rede elétrica tradicional devido a fatores como a necessidade de fornecer eletricidade a áreas remotas, aumentar a resiliência do sistema elétrico e reduzir a dependência de infraestruturas centralizadas. O gerenciamento de microrredes consiste em definir o despacho ótimo de energia de cada elemento da microrrede, garantindo o atendimento da demanda e buscando minimizar os custos operacionais e a emissão de gases poluentes. Esse processo de gerenciamento geralmente ocorre por meio de sistemas de gerenciamento inteligentes, que utilizam algoritmos baseados em inteligência artificial para otimizar a alocação dos recursos energéticos. Uma metodologia bastante utilizada nesse contexto é o Model Predictive Control (MPC), que integra algoritmos de previsão e otimização para o gerenciamento energético. Um dos pontos principais dos algoritmos de otimização está na formulação matemática. Uma formulação inadequada pode levar a um maior custo computacional e a soluções ineficientes. Esta tese investiga e propõe aprimoramentos na formulação matemática de algoritmos de otimização para o gerenciamento inteligente de microrredes isoladas, com ênfase na relação entre custos operacionais, emissões de poluentes e custos de operação e manutenção (O&M) de geradores não despacháveis. Foram analisadas abordagens mono-objetivo e multi-objetivo, comparando metodologias existentes com propostas inovadoras que visam reduzir a complexidade computacional e melhorar a qualidade das soluções obtidas. Os testes realizados em diferentes cenários e configurações – incluindo casos com uma única fonte geradora poluente e com múltiplas fontes – demonstraram que a formulação aprimorada é mais eficiente e oferece um equilíbrio mais robusto entre eficiência e diversidade de soluções, contribuindo para a viabilidade econômica e ambiental do gerenciamento de microrredes isoladas.