Controle Preditivo Baseado em Modelo para Maximização do Faturamento de Usinas Híbridas com Base no Preço de Liquidação das Diferenças Horário

Abstract

Este trabalho propõe uma solução para maximizar o faturamento de usinas híbridas que contenham um sistema de armazenamento de energia, utilizando uma técnica de controle por otimização. Para isto é utilizada a abordagem de Controle Preditivo Baseado em Modelo, onde o objetivo principal é minimizar uma função custo em um horizonte de predição sujeito a restrições operacionais. O método é desenvolvido considerando-se um nível hierárquico superior ao da planta em si, servindo como base para o gerenciamento da potência entregue à rede de transmissão, com o objetivo de otimizar o faturamento calculado levando em consideração o Preço de Liquidação das Diferenças Horário. O trabalho foi desenvolvido com base no sítio onde estão localizadas a Usina Cidade Azul e a Central Eólica Tubarão, da Engie Brasil. Com o intuito de avaliar o desempenho da abordagem proposta são apresentados resultados de simulação que atestam a eficácia da estratégia de controle. Ainda, utilizando-se o Elipse Plant Manager, sistema PIMS (do Inglês, Plant Information Management Systems) da Elipse Software, foi desenvolvido um dashboard para apresentar os dados da planta e do controlador.

This work proposes a solution to maximize the billing of hybrid plants that contain an energy storage system, using an optimization control technique. For this, the Model-Based Predictive Control approach is used, where the main objective is to minimize a cost function in a prediction horizon subject to operational constraints. The method is developed considering a hierarchical level higher than the plant itself, serving as a basis for managing the power delivered to the transmission network, with the objective of optimizing the calculated billing by applying the hourly Differences Settlement Price. The work was developed based on the site Usina Cidade Azul and Central Eólica Tubarão are located, both by Engie Brasil. In order to evaluate the performance of the proposed approach, graphic analysis are presented, as well as a study of the computational effort of the proposed algorithm. Also, using Elipse Plant Manager, a Plant Information Management Systems from Elipse Software, a dashboard was developed to present data of the plant and the controller.