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Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia Um dos parâmetros mais importantes na avaliação de um sistema elétrico é a sua fiabilidade. O aumento da penetração de energias renováveis altamente variáveis e intermitentes (solar e eólica) e, para além disso, a redução de fontes convencionais e o aumento cada vez mais acentuado da procura, melhorar ou mesmo manter os índices de fiabilidade será uma tarefa complicada. Mais exigente e desafiador será em pequenos sistemas de energia isolados, como os presentes em muitas ilhas.Com isso em mente, foi desenvolvido uma ferramenta em ambiente MATLAB que aplica os métodos de Monte Carlo Cronológicos e Não Cronológicos e que usa os índices “Well-Being” para avaliar a fiabilidade de um qualquer sistema fornecido pelo utilizador. Esta “Well-Being Analysis” (WBA) caracteriza o sistema em 3 estados distintos, estado saudável, marginal e de risco. Este sistema é utilizado visto que as análises convencionais apenas avaliam o sucesso e o insucesso (sistema saudável ou em risco) e um estado intermédio (marginal) possibilita uma melhor análise e deve ser considerada.Esta ferramenta (para o método Cronológico) pode trabalhar com dados de geração e/ou procura já existentes, ou pode criar usando os dados do sistema (capacidades fora de serviço e respetivas probabilidades) combinadas com dados sobre a disponibilidade do recurso, manutenção, entre outros. Para o método Não-Cronológico, a TPPG do sistema é criada usando as mesmas capacidades fora de serviço e respetivas probabilidades acima referidas e depois é trabalhada com um valor N de simulações para se obter os “well-being” índices.A ferramenta desenvolvida é testada no sistema RBTS para ser feita a sua validação onde se testa o caso base e depois é feita uma análise onde existe um aumento da carga em 5% ao ano.Finalmente, esta ferramenta vai ser aplicada ao sistema elétrico da ilha de Porto Santo, Madeira, Portugal onde vão ser analisados alguns casos de variação da capacidade instalada de produção convencional (neste caso térmica diesel) e aumento da penetração de solar e/ou eólica no sistema.Com isso conclui-se que o crédito de capacidade é zero para as renováveis variáveis visto que a capacidade instalada é muito baixa. One of the most important parameters in the evaluation of any electrical system it’s its reliability. With the increasing penetration of highly variable and intermittent renewable energy sources (solar and wind) and, also, the reduction of conventional sources and the predictable increasing demand, improving or even keeping up the reliability indexes will be a challenging task. This will be even more demanding in small isolated power systems as the ones seen in many small islands.Taking this into account, a software tool was developed using the MATLAB environment, capable to perform Chronological and Non-Chronological Monte Carlo Simulations combined with the Well-Being Analysis (WBA) for assessing the reliability of power systems independently of the existing technologies. This analysis sorts the system in 3 distinct states, Healthy State, Marginal State and Risk State. WBA is used because conventional analysis only assesses the success and the failure - healthy or risk state -, while an intermediate state - marginal - gives a more suitable review and, therefore, should be considered.The tool (for the Chronological Method) can work with existing generation and/or demand data, or it can be created using system generator’s data (Capacity Outages and respective probabilities) combined with information regarding resource availability, maintenance, among others. For the Non-Chronological method, the Capacity Outage Probability Table (COPT) is created using the generators’ capacity outages and respective probabilities, previously mentioned, and then, with a N number of simulations the WBA is completed.The tool was tested and validated using the RBTS where the indexes for the base values are calculated and compared, with a load increase of 5% per year later added.Finally, this tool will be applied in studies regarding the electrical system of the island of Porto Santo, Madeira, Portugal, where some variables of the installed capacity of conventional power sources, in this case thermal diesel, and the increased of solar and/or wind power in the system, will be tested. Concluding that the Capacity Credit (CC) is null for the intermittent sources since the installed capacity is too low. |
