Estimativa do estado de carga de baterias aplicados em sistemas de integração de fontes CC para geração distribuída

Introdução

Atualmente o interesse em fontes de energia alternativas vem crescendo, já que há uma tendência mundial visando por utilizar recursos ambientalmente sustentáveis. Além disso, as fontes alternativas se mostraram uma solução importante para o suprimento da energia para a rede elétrica, visto que a demanda de energia elétrica está crescendo devido ao aumento da população e a maior utilização de aparelhos eletrônicos, bem como a diminuição das reservas naturais de combustíveis fósseis, que são as principais fontes para a geração de energia no mundo (AKTAS et al.,  2017;  BAYRAK; CEBECI, 2014; DAWOUD; LIN; OKBA, 2018).

Algumas fontes de energia alternativas, como os sistemas de energia eólica e a energia fotovoltaica, dependem de fatores externos dos quais não é possível controlar, portanto a geração de energia por essas fontes é intermitente e instável, causando flutuações de energia. Por isso, convém o uso de unidades de armazenamento de energia, como bancos de baterias, para fornecer o excedente armazenado a rede quando as fontes não estão produzindo energia  (DAWOUD; LIN; OKBA, 2018).

Objetivos

Este projeto visa o estudo e a análise de um estimador de carga de bateria aplicado a um sistema que gerencia os processos de carga e descarga de um banco de baterias conectado a um barramento CC em que se encontram fontes alternativas. O banco de baterias tem como objetivo armazenar o excedente de energia gerado pelas fontes e de posteriormente fornecer a energia para a rede quando há uma grande demanda, como nos horários de pico ou funcionando como fonte de alimentação ininterrupta.

Metodologia

O sistema de gerenciamento de carga e descarga do banco de baterias precisa de um conversor que permita o fluxo de potência em ambas direções, de forma que seja capaz tanto de carregar como de descarregar o banco de baterias. Portanto foi escolhido um conversor CC-CC buck-boost bidirecional.

O estimador de carga utilizado foi o de Contagem de Coulomb, que mede a corrente da bateria e integra esta corrente no tempo para obter a carga total carregada. Para este método é necessário saber o valor da carga inicial para que se possa determinar o estado de carga a qualquer momento (DONG et al., 2011; MOMESSO, 2018).

Resultados

Foi simulado um sistema composto por uma fonte ideal de 200 V no lado de alta tensão e no lado de baixa tensão um banco de baterias de 72 V.

Ao iniciar o carregamento o sistema apresentou uma oscilação na corrente, ocasionando também uma oscilação no erro entre a carga real e a estimada, durante 0,1 s, antes que o controlador comece a atuar de forma efetiva.

Já durante a descarga observou-se novamente a oscilação por 0,1 s e após o controlador começar a atuar de forma efetiva o erro estabilizou em 0,0002%.

Conclusão

O desempenho do estimador de carga mostrou-se satisfatório e de acordo com o esperado tanto no processo de carga e descarga, já que foi utilizando dentro de condições conhecidas e estáveis. Portanto, constata-se que o estimador de carga pode atuar efetivamente nesse sistema.

Referências

AKTAS,  A.  et  al.  Experimental  investigation  of  a  new  smart  energy  management algorithm for a hybrid energy storage system in smart grid applications. Electric Power Systems Research, v. 144, p. 185 – 196, 2017. Disponível em:〈 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378779616305107〉.

BAYRAK, G.; CEBECI, M. Grid connected fuel cell and pv hybrid power generating system design with matlab simulink. International Journal of Hydrogen Energy, v. 39, n. 16, p. 8803 – 8812, 2014. Disponível em: 〈http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360319913029625〉.

DAWOUD,  S.  M.;  LIN,  X.;  OKBA,  M.  I.  Hybrid  renewable  microgrid  optimization techniques:  A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews,  v.  82,  p.  2039  –  2052,  2018.  Disponível  em: 〈http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364032117311383〉

DONG, T. et al. Analysis on the influence of measurement error on state of charge estimation of lifepo4 power battery. In: 2011 International Conference on Materials for Renewable Energy Environment. [S.l.: s.n.], 2011. v. 1, p. 644–649.

MOMESSO, G. A. Estimativa do estado de carga de baterias de íon-lítio com aplicação em sistemas de geração de energia solar isolados (off-grid). 2018. 43p. Monografia (Trabalho de Conclusão de Curso) - Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018.