Otimização de custos residenciais de energia elétrica utilizando gerenciamento pelo lado da demanda

Abstract

RESUMO: Esta pesquisa desenvolve uma aplicação computacional capaz de otimizar custos residenciais de energia elétrica através da recondução de funcionamento de equipamentos elétricos residenciais para horários de menor custo tarifário. Na otimização proposta utilizaram-se as metaheurísticas GRASP Básico, GRASP Reativo, Algoritmo Genético e Metaheurística Híbrida, todas escolhidas por serem utilizadas em conjunto com algoritmos exatos em diversos problemas para obtenção de um conjunto-solução de facilidades localizadas. O método proposto foi aplicado em três casos de quarenta equipamentos elétricos residenciais utilizados como prova de conceito. Os resultados computacionais alcançados com a execução de GRASP Básico, GRASP Reativo, Algoritmo Genético e Metaheurística Híbrida para o deslocamento de carga foram comparados com a situação original da unidade consumidora (sem qualquer deslocamento de carga). No caso 1 apresentado, ao aplicar a metaheurística GRASP Básico houve uma redução de R$ 8,12 (16,90%) no valor base dos custos residenciais; economia de R$ 10,73 (21,73%) para o GRASP Reativo; melhora de R$ 13,93 (29,01%) para o Algoritmo Genético; e, R$ 14,65 (30,50%) com Metaheurística Híbrida. No caso 2, reduziu-se R$ 7,77 (24,18%) com o GRASP Básico, R$ 8,52 (26,54%) com GRASP Reativo, R$ 8,95 (27,88%) utilizando Algoritmo Genético, e R$ 9,06 (28,01%) com Metaheurística Híbrida. No caso 3, otimizou-se R$ 13,32 (16,85%) com o GRASP Básico, R$ 15,89 (20,09%) com o GRASP Reativo, R$ 18,20 (23,01%) com Algoritmo Genético, e R$ 21,78 (27,54%) com Metaheurística Híbrida, ressaltando assim a eficácia dos métodos propostos. Apesar da diferença no valor base dos custos residenciais justificar por si só aplicações deste tipo, podem ser verificados impactos significativos na operação do sistema elétrico de potência e, por consequência lógica, impactos no meio ambiente, uma vez que o custo marginal total de geração é maior no horário de ponta. Assim, ao se deslocar o consumo do horário de ponta para outros patamares horários, contribui-se diretamente para a redução do consumo no horário de ponta, permitindo a potencial postergação de investimentos em novos empreendimentos de geração, transmissão e distribuição de energia elétrica que, sabe- se, podem impactar diretamente o meio ambiente.

ABSTRACT: This research develops a computational application capable of optimizing electrical energy residential costs by redirecting the operation of residential electrical equipment to times of lower tariff cost. In the proposed optimization, the metaheuristics GRASP Basic, GRASP Reactive, Genetic Algorithm and Hybrid Metaheuristic were used, all chosen because they are used in conjunction with exact algorithms in several problems to obtain a solution set of localized facilities. The proposed method was applied to three cases of forty residential electrical equipment used as a proof of concept. The computational results achieved with the execution of Basic GRASP, Reactive GRASP, Genetic Algorithm and Hybrid Metaheuristics for load displacement were compared with the original situation of the consumer unit (without any load displacement). In the case 1 presented, when applying the GRASP Basic metaheuristic there was a reduction of R$ 8.12 (16.90%) in the base value of residential costs; economy of R$ 10.73 (21.73%) for GRASP Reactive; improvement of R$ 13.93 (29.01%) for the Genetic Algorithm; and, R$ 14.65 (30.50%) with Hybrid Metaheuristics. In case 2, R$ 7.77 (24.18%) was reduced with Basic GRASP, R$ 8.52 (26.54%) with Reactive GRASP, R$ 8.95 (27.88%) using Genetic Algorithm, and R$ 9.06 (28.01%) with Hybrid Metaheuristics. In case 3, R$ 13.32 (16.85%) was optimized with Basic GRASP, R$ 15.89 (20.09%) with Reactive GRASP, R$ 18.20 (23.01%) with Genetic Algorithm, and R$ 21.78 (27.54%) with Hybrid Metaheuristics, thus highlighting the effectiveness of the proposed methods. Although the difference in the base value of residential costs justifies applications of this type by itself, significant impacts can be seen on the operation of the electrical energy system and, as a logical consequence, impacts on the environment, since the total marginal cost of generation is higher during peak hours. Thus, by moving consumption from peak hours to other hourly levels, it directly contributes to the reduction of consumption during peak hours, allowing the potential postponement of investments in new electrical energy generation, transmission and distribution projects that, it is known that they can directly impact the environment.