Banca de QUALIFICAÇÃO: MARCOS RAFAEL PEREIRA BATISTA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MARCOS RAFAEL PEREIRA BATISTA
DATA : 28/11/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Remoto no link: https://meet.google.com/dcz-ioxj-qpq
TÍTULO:

Estudo da capacidade de hospedagem da geração fotovoltaica distribuída associada ao uso de baterias para armazenamento de energia.

PALAVRAS-CHAVES:

Base de Dados Georreferenciada da Distribuidora; Capacidade de Hospedagem; Micro e Mini Geração Distribuída;  Recursos Energéticos Distribuídos; Sistema de Armazenamento de Energia em Baterias;

PÁGINAS: 133
RESUMO:

A crescente expansão da geração fotovoltaica no Brasil, impulsionada pelo Marco Regulatório da MMGD em 2021, elevou os desafios técnicos introduzidos nas redes de distribuição, como a sobretensão e a sobrecorrente,  fatores que limitam a capacidade do sistema em acomodar novas conexões. O estudo de Hosting Capacity  (Capacidade de Hospedagem) se torna fundamental para o planejamento da rede, entretanto, a utilização de  dados reais provenientes da Base de Dados Geográfica da Distribuidora (BDGD) para a criação de modelos reais  das redes é algumas vezes inviabilizada por inconsistências paramétricas e topológicas, que impedem sua  convergência de fluxo de potência. Devido a essas inconsistências, um dos objetivos desta tese é desenvolver  e validar uma metodologia sistemática de otimização e validação de dados, implementada em uma ferramenta  computacional (“Otimizador de Rede”), e aplicá-la na análise de HC de alimentadores reais disponibilizados pelas distribuidoras. A metodologia foi testada em dois circuitos alimentadores onde estão conectadas as unidades  consumidoras a da Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI): IJAU10 (área de expansão) e IJAU11 (campus  principal). A metodologia desenvolvida em Python envolveu um processo iterativo de diagnóstico e correção dos  dados, para padronizar modelos conceituais (cargas e transformadores), correção de inconsistência de  nomenclatura (sufixos das fases e dos Linecodes), preenchimento de dados faltantes usando Machine Learning e validação topológica. Os resultados mostraram sucesso de convergência do alimentador IJAU10, transformando um modelo inicialmente insolúvel em um caso base de sucesso. O estudo de HC revelou que este alimentador é  limitado por sobrecorrente em um transformador com 50% da GD instalada. Em contrapartida, o alimentador IJAU11 é afetado por sobretensão no barramento NODE#420492423, às 13:00 horas, onde há pico  de geração fotovoltaica e baixo consumo de carga. Este alimentador apresenta um limite de 57% da potência  das GDs existentes. Esta metodologia apresenta potencial de ser aplicada em Hosting Capacity e em outras  áreas, como no cálculo de perdas técnicas, dando suporte para a ANEEL em futuros desenvolvimentos regulatórios. Ferramentas de alocação de MMGD e BESS estão em desenvolvimento e devem  complementar o estudo da capacidade de hospedagem, representando uma contribuição significativa do  trabalho.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2257480 - EDUARDO CRESTANA GUARDIA
Externo ao Programa - ***.664.746-** - JAMIL HADDAD - UNIFEI
Externo ao Programa - 2105980 - ROBERTO AKIRA YAMACHITA - UNIFEIExterno à Instituição - MARCIO ANDREY ROSELLI - ANEEL