Abstract

Orientador: Walmir de Freitas Filho Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Made available in DSpace on 2018-09-02T07:50:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cunha_ViniciusCarnelossiDa_M.pdf: 4038550 bytes, checksum: 6170470e5d9ebd88b976d4f7f9b052d7 (MD5) Previous issue date: 2017 Resumo: A modernização dos sistemas de distribuição de energia elétrica e a redução dos custos associados aos sistemas de armazenamento de energia tem impulsionado a adoção destes equipamentos como forma de aumentar a flexibilidade de operação das redes de distribuição, com potencial para modificar um tradicional paradigma dos sistemas elétricos de potência: a geração instantânea de energia deve-se equiparar ao consumo. Tendo em vista que a crescente inserção nas redes de distribuição de tecnologias emergentes, tais como geradores fotovoltaicos e veículos elétricos, torna ainda mais desafiadora a tarefa de equilibrar geração e consumo, os sistemas de armazenamento de energia atraem o interesse de concessionárias devido à flexibilidade que estes equipamentos propiciam à operação dos modernos sistemas de distribuição. Considerando este cenário, a presente dissertação propõe-se a investigar os possíveis benefícios para as concessionárias de distribuição de energia elétrica referentes à instalação de sistemas de armazenamento de energia ao longo das redes de distribuição. Para tanto, avaliaram-se dois potenciais casos de aplicações destes sistemas, sendo estes: sistemas de armazenamentos de energia controlados pelos consumidores e sistemas de armazenamentos de energia controlados pela concessionária. Para o primeiro caso, avaliam-se os benefícios indiretos que a concessionária teria em caso de os consumidores que possuíssem tecnologias renováveis adotassem também os sistemas de armazenamento de energia para deslocamento do pico de demanda motivados pela tarifa horossazonal. Já para o segundo caso, desenvolveram-se duas estratégias de controle para sistemas de armazenamento controlados pelas concessionárias, sendo estes alocados nos transformadores de média/baixa tensão. Estas estratégias de controle visam à operação do sistema de armazenamento para redução do pico de demanda e melhora do fator de carga do transformador além de permitir o aumento de potência máxima de geração fotovoltaica nos consumidores sem que houvesse violações dos limites operacionais impostos por regulação. A principal vantagem das estratégias propostas consiste na desnecessidade de previsão de carregamento do transformador, o que evita investimentos em infraestrutura para coleta de dados, e de previsão de demanda/geração de energia ao longo da rede. Para os estudos realizados, utilizou-se uma abordagem probabilística baseada no método de Monte Carlo, motivada pela característica estocástica das tecnologias emergentes bem como pelas incertezas dos perfis de demanda dos consumidores. Por fim, as estratégias propostas foram simuladas em redes reais de distribuição empregando o ambiente de programação e análise Python juntamente com o software OpenDSS. Essa possibilidade de emprego dos sistemas de armazenamento de energia propicia um nível de flexibilidade nunca antes experimentado nos sistemas de energia elétrica, tanto na ponta da geração quanto na ponta do consumo e, de certo modo, rompe o paradigma histórico de que a geração deve responder instantaneamente ao consumo Abstract: The modernization of electric power distribution grids and the price reduction of energy storage systems are boosting the usage of such equipment as a way to increase the flexibility of distribution systems operation, with potential to change a traditional power systems paradigm establishing that generation should instantaneously match the consumption. Considering that the increasing penetration of emerging technologies at the distribution level, such as rooftop photovoltaic (PV) generators and electric vehicles (EV), increases the challenges in matching generation and consumption, energy storage systems attract the utilities interest due to the flexibility they bring to the operation of modern distribution systems. Based on this scenario, this M.Sc. thesis presents an investigation of potential benefits that utilities may have related to the usage of energy storage systems along the distribution networks. Two potential scenarios of energy storage operation were evaluated: energy storage systems controlled by customers and energy storage systems controlled by utilities. For the former, utilities may be indirectly beneficiated due to the mitigation of technical impacts related to the penetration of PV and EV propitiated by energy storage systems operating to shift the customers peak demand. Regarding the second energy storage application, two complementary methods were proposed to control storage operation for transformer peak shaving, improving its load factor and also unlocking the connection of more PV generation into the secondary low voltage networks. For this case, the storage is allocated on the secondary side of the medium/low voltage transformer. The main advantage of the proposed methods is the load and generation forecasting are not required. Finally, a Monte Carlo-based probabilistic assessment, able to cope the inherent uncertainties of modern distribution networks, is presented using Python scripts to simulate in OpenDSS the operation of those storage systems in a real distribution network, demonstrating the performance of the proposed control modes Mestrado Energia Eletrica Mestre em Engenharia Elétrica CNPQ

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n efficient transportation system requires adequate and well-maintained infrastructure to relieve congestion, reduce accidents, and promote economic competitiveness. However, there is a growing gap between public financial commitments and the cost of maintaining, let alone expanding the U.S. road transportation infrastructure. Moreover, the tools used to evaluate transportation infrastructure investments are typically deterministic and rely on present value calculations, even though it is well-known that this approach is likely to result in sub-optimal decisions in the presence of uncertainty, which is pervasive in transportation infrastructure decisions. In this context, the purpose of this dissertation is to propose a framework based on real options and advanced numerical methods to make better road infrastructure decisions in the presence of demand uncertainty. I first develop a real options framework to find the optimal investment timing, endogenous toll rate, and road capacity of a private inter-city highway under demand uncertainty. Traffic congestion is represented by a BPR function, competition with an existing road is captured by user equilibrium, and travel demand between the two cities follows a geometric Brownian motion with a reflecting upper barrier. I derive semi-analytical solutions for the investment threshold, the dynamic toll rates and the optimum capacity. The result shows the importance of modeling congestion and an upper demand barrier – features that are missing from previous studies. I then extend this real options framework to study two additional ways of funding an inter-city highway project: with public funds or via a Public-Private Partnership (PPP). Using Monte Carlo simulation, I investigate the value of a non-compete clause for both a local government and for private firms involved in the PPP.Since road infrastructure investments are rarely made in isolation, I also extend my real options framework to the multi-period Continuous Network Design Problem (CNDP), to analyze the investment timing and capacity of multiple links under demand uncertainty. No algorithm is currently available to solve the multi-period CNDP under uncertainty in a reasonable time. I propose and test a new algorithm called “Approximate Least Square Monte Carlo simulation” that dramatically reduces the computing time to solve the CNDP while generating accurate solutions.

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Profissionais da área aeronáutica, como pilotos e comissários de bordo, são submetidos a doses de radiação de origem cósmica, que podem ser maiores do que as doses médias dos trabalhadores da indústria nuclear. A diversidade de partículas de altas energias presentes no campo de radiação a bordo das aeronaves torna complexa a mensuração da dose e requer cuidados especiais em relação aos sistemas de dosimetria a serem empregados nesta área. A Força Aérea Brasileira, por meio de seu Instituto de Estudos Avançados (IEAv /DCTA), em conjunto com o Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN / CNEN -SP) vem estudando o assunto desde 2008. Um protótipo de detector de radiação passivo para medições em aeronaves foi previamente construído e testado em condições de voo e de laboratório. O detector é capaz de medir a grandeza dosimétrica conhecida como dose absorvida (usando dosímetros passivos), que serão posteriormente correlacionados ao equivalente de dose ambiente e à dose efetiva recebidos por profissionais da área aeronáutica. Neste contexto, uma abordagem teórica por meio de simulações Monte Carlo com os códigos computacionais MCNP5 e MCNPX, foi usada para modelar e caracterizar a resposta do detector em determinadas condições experimentais. Este trabalho apresenta os resultados preliminares da modelagem computacional, com ênfase especial na comparação entre a grandeza fundamental dose absorvida (mensurada e simulada) e sua relação com o equivalente de dose ambiente e dose efetiva para este detector. Aircrews, as pilots and flight attendants, are subjected to cosmic ray doses which can be higher than the average doses on workers from the nuclear industry. The diversity of particles of high energies present in the radiation field on board of aircrafts, turns the determination of the incident dose and requires special care regarding dosimetric systems to be used in this kind of field. The Brazilian Air Force, through the Institute for Advanced Studies (Instituto de Estudos Avançados, IEAv/DCTA) in conjunction with the Institute of Energetic and Nuclear Research (Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares IPEN/CNEN-SP) are working on this subject since 2008. A prototype of a radiation detector for aircraft measurements was previously built and tested in flight and laboratory conditions. The detector is able of measuring a quantity known as absorbed dose (using passive dosimeters), which will subsequently be correlated to the ambient dose equivalent and the effective dose received by aircrews. In this context, a theoretical approach through Monte Carlo simulations with the computational codes MCNP5 and MCNPX was used to model and characterize the detector response at such experimental conditions. This work presents the preliminary results of the computational modeling, with special emphasis on the comparison between the absorbed dose quantity (measured and simulated) and its relationship with the ambient dose equivalent and the effective Dose for this detector.