Tese: Dimensionamento, Simulação e Otimização de uma Usina Termoelétrica a Gás Natural utilizando Banco de Baterias
Aluno(a) : Marcos Alexandre Izidoro da FonsecaOrientador(a): Sergio Braga e Rodrigo Calili
Área de Concentração: Termociências
Data: 18/10/2022
Link para tese/dissertação: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61426
Resumo: O inevitável crescimento da demanda por recursos energéticos, imposta por tempos de acelerada transformação econômica e social, e as imposições da pauta climática, fomentam o interesse pelo estudo de processos mais eficientes e menos poluentes. Neste contexto, este trabalho realiza o dimensionamento, a simulação e a otimização de um sistema híbrido de geração de energia elétrica, desconectado da rede (off-grid), composto por grupos geradores e banco de baterias, visando aplicações comerciais com diferentes níveis de demanda, em cenários sazonais distintos. Também é objeto de estudo, avaliar os ganhos em eficiência e as emissões de poluentes atmosféricos, comparando-se os cenários simulados a partir de estimativas de linha de base. Os sistemas são compostos por geradores a Diesel (linha de base) com potências entre 600 e 5200kW, geradores a Gás Natural com potências entre 400 e 5088kW, e bancos de baterias com capacidades entre 900 e 9000kWh para os cenários alternativos. Foi realizada uma análise energética dos sistemas, considerando variação da energia, estado de carga, taxa C, patamares de carga, consumo específico de combustível e eficiência. Além da análise das emissões de poluentes advindos dos geradores. Por fim, com as variáveis de saída do modelo, comparou-se os resultados entre os diversos casos e os cenários de linha de base, além de analisar a influência dos fatores utilizados para criação dos cenários simulados (tipos de geração, variabilidade da carga e multiplicadores). Em comparação entre a linha de base, e o cenário mais promissor (Gás Natural + bancos de baterias), foi possível observar ganhos médios com aumento de eficiência de até 19,8% para o verão, e 26,7% para o inverno. Além de detectar aumento das emissões de hidrocarbonetos não queimados e monóxido de carbono, e redução das emissões de óxido nitroso, material particulado e dióxido de carbono.