Contexto do Problema: Configuração de Microredes em Parques Industriais

O desafio central na gestão de microredes modernas é a integração eficiente de fontes renováveis intermitentes, como energia eólica e fotovoltaica, com a demanda de carga industrial. Devido à dessincronização temporal entre a geração e o consumo, o descarte de energia (curtailment) é comum. A implementação de sistemas de armazenamento de energia em baterias (BESS) surge como solução para mitigar o desperdício, embora exija uma análise rigorosa de custo-benefício considerando o alto investimento inicial.

Neste cenário, analisamos três parques industriais com diferentes perfis de carga e capacidades instaladas de fontes renováveis. O objetivo é otimizar a operação e o dimensionamento do sistema considerando:

• Custos de Bateria: 800 CNY/kW (potência) e 1800 CNY/kWh (energia).
• Parâmetros Técnicos: Eficiência de carga/descarga de 95%, faixa de SOC (Estado de Carga) entre 10% e 90%, e vida útil de 10 anos.
• Regras de Operação: Prioridade para consumo local; compra da rede principal a 1 CNY/kWh em caso de déficit; proibição de venda de excedente para a rede (gerando descarte).

Análise de Operação Independente sem Armazenamento

O primeiro passo consiste em avaliar a viabilidade econômica de cada parque operando de forma isolada, sem o suporte de baterias. Os custos de aquisição de energia renovável interna são definidos como 0,4 CNY/kWh para solar e 0,5 CNY/kWh para eólica.

%% Análise de Viabilidade Econômica - Cenário Base
clc; clear;

% Importação de dados de carga e geração normalizada
carga_perfis = readmatrix('dados_carga.xlsx'); 
geracao_norm = readmatrix('dados_geracao.xlsx');

% Capacidades instaladas (Solar, Eólica) em kW
cap_parque_A = [750, 0];
cap_parque_B = [0, 1000];
cap_parque_C = [600, 500];

% Cálculo da geração por parque (24 horas)
solar_A = geracao_norm(:, 2) * cap_parque_A(1);
eolica_B = geracao_norm(:, 3) * cap_parque_B(2);
solar_C = geracao_norm(:, 4) * cap_parque_C(1);
eolica_C = geracao_norm(:, 5) * cap_parque_C(2);

potencia_gerada = [solar_A, eolica_B, (solar_C + eolica_C)];
demandas = carga_perfis(:, 2:4);

% Preços (CNY/kWh)
tarifa_rede = 1.0;
tarifa_pv = 0.4;
tarifa_wt = 0.5;

% Balanço Energético
balanco = demandas - potencia_gerada;
compra_rede = max(0, balanco);
descarte_energia = max(0, -balanco);

% Cálculo de Custos
custo_solar = [sum(solar_A), 0, sum(solar_C)] * tarifa_pv;
custo_eolica = [0, sum(eolica_B), sum(eolica_C)] * tarifa_wt;
custo_rede = sum(compra_rede) * tarifa_rede;

custo_total = custo_solar + custo_eolica + custo_rede;
custo_unitario = custo_total ./ sum(demandas);

% Exibição de Resultados
for i = 1:3
    fprintf('Parque %d: Custo Total = %.2f CNY, Custo Médio = %.4f CNY/kWh\n', i, custo_total(i), custo_unitario(i));
end

Estratégia de Otimização para Armazenamento de Energia

Ao introduzir um sistema BESS de 50kW/100kWh, o problema torna-se um modelo de otimização temporal. É necessário determinar os períodos de carga (quando há excesso de renováveis ou tarifas baixas) e descarga (para cobrir picos de carga ou evittar compra da rede).

A modelagem deve incluir restrições de fluxo de potência, limites de SOC e o custo de depreciação diária do investimento, calculado pela fórmula de anuidade ou divisão simples pelo tempo de vida útil projetado.

Operação Conjunta entre Parques

A cooperação entre os parques permite que o excedente de geração de uma unidade supra a carência de outra antes de recorrer à rede principal ou descartar energia. Estruturalmente, isso equivale a tratar os três parques como um único nó de carga e geração.

%% Simulação de Operação Cooperativa (Agregada)
carga_total_agregada = sum(demandas, 2);
geracao_total_agregada = sum(potencia_gerada, 2);

balanco_cooperativo = carga_total_agregada - geracao_total_agregada;
compra_rede_total = sum(max(0, balanco_cooperativo));
descarte_total = sum(max(0, -balanco_cooperativo));

% A economia de escala reduz a necessidade de compra da rede
fprintf('Volume total de compra (Cooperativo): %.2f kWh\n', compra_rede_total);

Dimensionamento Ótimo de Wind-Solar-Storage

Para o planejamento de longo prazo, considerando um aumento de 50% na carga e custos de instalação de novas fontes (Eólica: 3000 CNY/kW, Solar: 2500 CNY/kW), o modelo de otimização deve tratar as capacidades de potência e energia como variáveis de decisão.

O objetivo é minimizar o Custo Total Anualizado (TAC), que engloba:

1. Investimento inicial em painéis, turbinas e baterias (Capex).
2. Custos operacionais e compra de energia da rede (Opex).

A análise deve ser estendida para dados anuais (usando 12 dias típicos mensais) e considerar tarifas de tempo de uso (TOU), onde o preço da energia da rede varia conforme o horário, incentivando o deslocamento de carga através das baterias.

Implementação Matemática com Yalmip e Gurobi

Para resolver os problemas de dimensionamento e despacho ótimo, utiliza-se a ferramenta de modelagem Yalmip em conjunto com o solver Gurobi. As principais restrições incluem:

• Equilíbrio de Potência: Carga(t) + Carga_Bateria(t) = Geração_Renovável(t) + Descarga_Bateria(t) + Compra_Rede(t) - Descarte(t).
• Dinâmica da Bateria: SOC(t) = SOC(t-1) + (Eficiência * P_carga - P_descarga/Eficiência).
• Limites Físicos: Capacidade nominal da bateria e taxas de carga/descarga máximas.