Energy Storage at Different Voltage Levels - Cap. 8

Energy Storage at Different Voltage Levels

Technology, integration, and market aspects

Ahmed F. Zobaa, Paulo F. Ribeiro, Shady H.E. Abdel Aleem, Sara N. Afifi

Capitulo 8 - Case studies from selected countries – Romania and Italy

No capítulo 8 foram realizadas análises de vários estudos de caso de sistemas de armazenamento na Itália e na Romênia. Na Itália, foram apresentados os resultados da colaboração com a Enel Distribution para a função blackout com um sistema de armazenamento com baterias de lítio. Dessa forma, no caso de um apagão, a energização de uma área do sistema de energia de média tensão pode ser alcançada em uma operação de ilhamento. Foi elaborado um modelo dinâmico para a apresentação de todo o sistema e, através de simulações de RTDS, considerando-se os sistemas de proteção e controle.

Sistemas de armazenamento baseados em baterias de íon de lítio

Modelo de sistema para o projeto Isernia - Itália

A subestação Carpinone é a principal subestação escolhida para o projeto Isernia na Itália. A subestação é fornecida por três linhas de alta tensão (HV). Dois transformadores de 25 MVA HV / MV estão fornecendo barramentos de 20 kV, onde 15 linhas de MV estão conectadas.

Nos primeiros instantes de ativação do conversor da interface do sistema de armazenamento, ocorre uma sobretensão (Figura 8.7). Para evitar que correntes de irrupção afetem o inversor, uma partida suave pode ser considerada.

Otimizando a rede inteligente de clientes residenciais com dispositivos de armazenamento - Romênia

Um modelo de otimização para minimizar os custos operacionais de uma rede inteligente que fornece cargas corticais e ininterruptíveis na Romênia foi apresentado. O estudo de caso é baseado em uma instalação real equipada com fontes renováveis ​​e sistemas de armazenamento para fornecimento de energia limpa e confiável. 

A rede inteligente na Romênia é mostrada abaixo, utiliza-se de unidades de geração local (unidades fotovoltaicas e geradores a diesel), sistema de armazenamento de energia baseado em baterias e cargas ininterruptas e ininterruptíveis.

A análise é baseada em dados de produção fotovoltaica perfeitamente conhecidos, obtidos a partir de um ano de medições registradas da instalação. Os dados elétricos característicos das fontes e cargas dentro da rede inteligente são baseados em dados reais.

Ao controlar os sistemas fotovoltaicos, UCs e dispositivos de armazenamento com um sistema de controle supervisório, é possível fornecer cargas com custos operacionais mínimos. Isso oferece a possibilidade de usar os recursos internos o máximo possível e também determinar a quantidade de transferência com a rede a montante em diferentes períodos, funções de diferentes preços do mercado de eletricidade e previsões de produção fotovoltaica.

Usando um modelo de otimização, é possível usar a geração local sempre que o preço da eletricidade for muito alto e comandar a cobrança do armazenamento sempre que o preço for baixo.

É necessário que a rede inteligente comece a operar no modo de operação de ilhamento, no caso de uma ocorrência de falha a montante, o que significa que a rede inteligente será separada da área com falha. Se os recursos estiverem disponíveis, as cargas locais serão fornecidas usando os recursos disponíveis naquele momento. Nesta situação, o controlador supervisório garantirá a segurança e o equilíbrio da produção-consumo. O armazenamento de energia da bateria deve ser utilizado de forma a preservar sua vida útil, reduzindo o número de ciclos de carga / descarga.

A seguir, a produção fotovoltaica prevista é considerada perfeitamente precisa.

O modelo matemático para minimizar os custos operacionais (custo) durante o modo de operação de 24 horas pode ser expresso como:

Nos casos estudados, são feitas as seguintes suposições:
● Os custos operacionais de fontes renováveis de energia e armazenamento de baterias são considerados insignificantes;
● Os motores térmicos são fornecidos com gás, com capacidade de ligar / desligar rapidamente;
● A demanda contém carga crítica de 60% e cargas de 40% que podem ser interrompidas;
● Os custos críticos de redução de carga são definidos em 50 Euro / kWh (este parâmetro pode influenciar bastante a operação otimizada da rede inteligente;
● Os preços da eletricidade são valores médios típicos no mercado no dia seguinte, em um intervalo de 24 horas.

Na abaixo são mostrados os resultados do modelo de otimização relacionado à operação do motor térmico e descarga da bateria, bem como a produção fotovoltaica de entrada do modelo.

O preço da eletricidade segue a curva típica diária. A rede inteligente está comprando energia da rede superior para suprir a demanda durante períodos em que o preço da eletricidade é baixo (durante a noite). Além disso, o sistema de energia de armazenamento é cobrado neste período.
Quando o preço da eletricidade é alto (durante o meio-dia), o excedente da produção local de recursos fotovoltaicos é injetado na rede a montante e não há restrições impostas às fontes renováveis ​​conectadas à rede.
Na rede a montante, ocorre uma falha que determina a desconexão da rede elétrica. A micro rede está operando no estado de ilhamento durante o intervalo de tempo t = 64–80 (ou seja, entre as 16:00 e as 20:00).