No mercado de energia elétrica, a geração distribuída refere-se a tecnologias de geração de eletricidade em pequena escala, como painéis solares ou moinhos de vento. Estas tecnologias ajudam a aliviar a procura na rede elétrica e podem servir uma estrutura única ou fazer parte de uma microrrede próxima aos consumidores. A sustentabilidade e o aquecimento global são motivadores para a crescente adoção da GD. A envelhecida rede elétrica dos EUA é outro motor para avançar em direção às tecnologias de energia renovável. No entanto, os operadores do sistema estão a ter dificuldades em prever a procura futura, bem como em integrar a GD na rede eléctrica actual. Há também alguma preocupação na indústria sobre como a maior adoção da GD afetará as tarifas de energia elétrica.
Os pesquisadores Gasser G. Ali, Islam H. El-adaway, Charles Sims, J. Scott Holladay e Chien-Fei Chen investigaram o feedback entre a precificação dinâmica da energia elétrica e a adoção da GD e desenvolveram uma estrutura multidisciplinar. Em seu artigo, “Studying Dynamic Pricing in Electrical Power Markets with Distributed Generation: Agent-Based Modeling and Reinforcement-Learning Approach” no Journal of Energy Engineering, eles discutem sua estrutura que combina engenharia de energia elétrica, economia, comportamento do consumidor, aprendizado de máquina e modelagem baseada em agente. Saiba mais sobre como esta pesquisa pode orientar decisões sobre regulamentações de GD, incentivos ao consumidor e expansão futura da rede em https://doi.org/10.1061/(ASCE)EY.1943-7897.0000854. O resumo está abaixo.
A geração distribuída (GD) refere-se a recursos de geração em pequena escala localizados nos consumidores finais ou próximos a eles, como sistemas solares fotovoltaicos (PV). Os sistemas de GD tornaram-se cada vez mais populares nos últimos anos devido à sua eficiência económica, fiabilidade e sustentabilidade. No entanto, a crescente adopção da GD está a criar novos obstáculos para os operadores do sistema devido à incerteza na previsão da procura futura. Uma preocupação é a possibilidade de enfrentar uma espiral mortal dos serviços públicos como um ciclo de feedback entre, por um lado, a crescente adopção da GD e o aumento das tarifas de electricidade para cobrir despesas gerais de produção e transmissão com, por outro lado, uma procura reduzida da rede. O objetivo deste estudo foi investigar os efeitos da penetração da GD na infraestrutura de energia e nos mercados atacadistas de energia, considerando a precificação dinâmica da energia elétrica. Para atingir esse objetivo, uma simulação complexa de sistema de sistemas (SoS) para infraestrutura e mercados atacadistas de energia é desenvolvida usando modelagem baseada em agente (ABM), fluxo de energia ideal (OPF) e aprendizagem por reforço (RL). A estrutura de simulação é possibilitada por (1) comportamento do consumidor que compara os benefícios da instalação de GD versus os custos da energia convencional da rede; e (2) a precificação dinâmica da energia elétrica. Vários algoritmos RL são comparados, incluindo RL básico, RL multiplicativo, Roth-Erev RL, um Roth-Erev modificado e uma variação dos algoritmos mencionados acima usando um fator de resfriamento de Gibbs-Boltzmann por meio de uma grade de parâmetros de aprendizagem relevantes para cada técnica . Os resultados mostram que (1) os geradores de baixo custo, como as centrais nucleares, são os menos afetados pela penetração da GD, enquanto os geradores de alto custo são os mais afetados, (2) é pouco provável que ocorra uma espiral mortal de serviços públicos, e (3) um algoritmo Roth-Erev RL modificado pode ser usado gerando empresas para maximizar seus lucros brutos, otimizando suas curvas de oferta considerando o efeito de feedback nas taxas de adoção de GD. No geral, o quadro de simulação proposto pode ajudar os decisores políticos e futuros investigadores no estudo da interacção entre preços dinâmicos nos mercados grossistas de energia e a adopção da GD. Ao simular o efeito a longo prazo da GD na infra-estrutura e no mercado de energia eléctrica, os decisores políticos podem introduzir regulamentos e incentivos para influenciar estrategicamente a taxa de adopção da GD.
Leia o artigo na íntegra na Biblioteca ASCE: https://doi.org/10.1061/(ASCE)EY.1943-7897.0000854.