Gestão de carga em microrredes renováveis através de controladores preditivos

Abstract

Durante o período de participação no Programa de Iniciação Científica, foram realizadas diversas atividades voltadas ao desenvolvimento e à aplicação de estratégias de controle preditivo baseado em modelo (MPC) para a gestão de carga em microrredes renováveis. Todas as atividades seguiram o plano inicial, desde uma revisão bibliográfica abrangente até a implementação e testes em diferentes cenários de simulação. O trabalho teve início com uma revisão bibliográfica detalhada sobre MPC, microrredes e métricas de Qualidade de Experiência (QoE), que forneceu uma base teórica sólida. Em seguida, foram desenvolvidos códigos específicos para o MPC, incorporando métricas de QoE com o objetivo de otimizar a gestão de energia nas microrredes. A implementação dos códigos foi realizada no ambiente Matlab/Simulink, onde foram testados diversos cenários de simulação para avaliar o desempenho do MPC. As simulações utilizaram a microrrede Hylab de Sevilha como referência, integrando componentes como baterias, conversores e painéis solares, entre outros. Os resultados obtidos foram promissores, evidenciando a relevância das métricas de QoE para ajustar automaticamente os parâmetros do MPC, garantindo que o sistema atendesse tanto às demandas energéticas quanto aos objetivos de sustentabilidade. As métricas desenvolvidas permitiram uma afinação precisa do controlador, resultando em uma operação mais eficiente e em sintonia com as metas dos operadores locais. Esses achados reforçam a eficácia do uso do MPC em microrredes renováveis e contribuem para o avanço do conhecimento nas áreas de controle e automação. O trabalho realizado durante o Programa também estabeleceu uma base sólida para futuras pesquisas e aplicações práticas, demonstrando o potencial das métricas de QoE na otimização da gestão de energia em sistemas complexos.