Otimização de um sistema híbrido de fontes renováveis de energia [recurso eletrônico]
Danilo Losano Alves de Azevedo
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP Az25o
[Optimization of a hybrid system of renewable energy sources]
Campinas, SP : [s.n.], 2023.
1 recurso online (156 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientador: João Maurício Rosário
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica
Resumo: A evolução tecnológica fez com que a sociedade necessitasse cada vez da energia elétrica para seu desenvolvimento. Porém, o uso abundante de energia por fontes não renováveis se mostrou prejudicial ao planeta e seus habitantes. Dessa forma torna-se essencial a aplicação de meios renováveis...
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Resumo: A evolução tecnológica fez com que a sociedade necessitasse cada vez da energia elétrica para seu desenvolvimento. Porém, o uso abundante de energia por fontes não renováveis se mostrou prejudicial ao planeta e seus habitantes. Dessa forma torna-se essencial a aplicação de meios renováveis para a geração de energia, principalmente visando a otimização dos recursos naturais utilizados. O projeto em questão seleciona três cidades no Brasil, sendo Marechal Deodoro (AL), Ipameri (GO) e Peixe (TO), de tamanhos populacionais diferentes para observar o impacto da otimização da geração híbrida de energia com a aplicação de Inteligência Artificial. Constatou-se que nas três cidades a aplicação do sistema de otimização com aprendizado de máquina e buffer de uma central de baterias apresentou uma redução significativa na geração de gases de efeito estufa com a redução em cerca de 50% do uso da rede básica de energia, além da possibilidade de receitas adicionais na ordem de milhões de reais por ano para cada localidade. Foi observado, ainda, que a planta híbrida ótima varia de localidade para localidade, de acordo com a Irradiação Global Horizontal e Velocidade do Vento para local, buscando-se sempre a otimização para o menor custo com base no preço de energia de cada município
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Abstract: Technological evolution creates an increasing need for power in the development of society. However, the abundant use of energy from non-renewable sources has proved to be harmful to the planet and its inhabitants. In this way, it becomes essential to apply renewable sources of energy,...
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Abstract: Technological evolution creates an increasing need for power in the development of society. However, the abundant use of energy from non-renewable sources has proved to be harmful to the planet and its inhabitants. In this way, it becomes essential to apply renewable sources of energy, aimed at optimizing the natural resources used. This project selected three Brazilian cities, Marechal Deodoro (AL), Ipameri (GO) and Peixe (TO), with diverse populational numbers to observe the change that hybrid energy generation could impact applying Artificial Intelligence and a Storage Central System as an energy buffer. It was found that in the three cities the application of the optimization system with reinforcement learning showed a significant reduction in the generation of greenhouse gases because of the reduction in ~50% of external power sources. In addition, was possible to reach more than one million reais annually to each city. It was also observed that the optimal hybrid plant varies from location to location, according to the Global Horizontal Irradiation and Wind Speed for each location, always seeking optimization for the lowest cost based on the energy price of each city
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Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
Otimização de um sistema híbrido de fontes renováveis de energia [recurso eletrônico]
Danilo Losano Alves de Azevedo
Otimização de um sistema híbrido de fontes renováveis de energia [recurso eletrônico]
Danilo Losano Alves de Azevedo