DEFLEGER: DEslocamento e FLExibilidade de cargas no Gerenciamento de Energia Residencial
Resumo
A manutenção do equilíbrio entre a produção e o consumo de energia é essencial para a estabilidade da rede elétrica. Com a implantação das Smart grids, há uma mudança de paradigma: na rede tradicional, a produção adapta-se à demanda, mas nas smart grids, a demanda adapta-se à produção e faz com que o consumo de usuário seja mais eficiente. Os programas de Gerenciamento pelo Lado da Demanda (GLD) surgem como uma solução para ajustar o consumo do usuário à geração. A proposta deste trabalho é a criação de mecanismos de GLD direcionados para o usuário residencial no Brasil, utilizando os conceitos de IoT e de casas inteligentes. Foi criado o DEFLEGER-ECO, mecanismo de economia de energia elétrica usando Tarifa Branca, e o DEFLEGER-EMER, mecanismo emergencial voltado a redução de demanda durante eventos emergenciais. Os modelos foram simulados em quatro perfis de residências com a finalidade de avaliar seus desempenhos. Os resultados dos testes mostram que os mecanismos são eficientes e ajudam a reduzir a demanda conforme as metas de consumo do usuário e também em momentos críticos do sistema de potência.
Referências
ANEEL-RN733 (2016). Resolução normativa nº 733, de 6 de setembro de 2016. Estabelece as condições para a aplicação da modalidade tarifária horária branca.
Castro, T. B. (2016). Defleger: Deslocamento e flexibilidade de cargas no gerenciamentode energia residencial. Dissertação de M.Sc. Universidade Federal Fluminense.
Clearlyenergy (2016). https://www.clearlyenergy.com/residential-demand-response-programs.
Conejo, A. J., Morales, J. M., and Baringo, L. (2010). Real-time demand response model. IEEE Transactions on Smart Grid, 1(3):236-242.
Eletrobras (2007). Pesquisa de posse de equipamentos e hábitos de uso: ano-base 2005, classe residencial. Relatório Brasil. Rio de Janeiro:ELETROBRAS/PROCEL.
EPE (2016). Resenha mensal do mercado de energia - número 103.
EPE (2019). Balanço energético nacional. Ministério de Minas e Energia.
Gelazanskas, L. and Gamage, K. A. (2014). Demand side management in smart grid: A review and proposals for future direction. Sustainable Cities and Society, 11:22-30.
INMET (2010). Arquivos climáticos inmet 2012.
Kinhekar, N., Padhy, N. P., and Gupta, H. O. (2013). Demand side management for residential consumers. In 2013 IEEE Power & Energy Society General Meeting, pages1-5. IEEE.
Komninos, N., Philippou, E., and Pitsillides, A. (2014). Survey in smart grid and smarthome security: Issues, challenges and countermeasures. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 16(4):1933-1954.
Lamberts, R., Ghisi, E., Pereira, C., and Batista, J. (2010). Casa eficiente: consumo e geração de energia. Florianópolis: UFSC/LABEE, 2.
Lamberts, R., Ghisi, E., Pereira, C., and BATISTA, J. (2010b). Casa eficiente: simulação computacional do desempenho termo-energético. Florianópolis: UFSC/LabEEE, 4.
Lee, E.-K., Gadh, R., and Gerla, M. (2013). Energy service interface: Accessing to customer energy resources for smart grid interoperation. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 31(7):1195-1204.
Li, S. and Zhang, D. (2014). Developing smart and real-time demand response mechanism for residential energy consumers. In Power Systems Conference (PSC), 2014 ClemsonUniversity, pages 1-5. IEEE.
PBE (2016). Programa brasileiro de etiquetagem.
Tham, C.-K. and Zhou, C. (2013). Ambient sensing-based incentives for behavior modification in demand response. In Smart Grid Communications (SmartGridComm), 2013 IEEE International Conference on, pages 193-198. IEEE.
Westphal, F. and Lamberts, R. (2006). Introdução ao energyplus. Laboratório de Eficiência Energética em Edificações.