Resumo: A integração de recursos energéticos distribuídos (DERs - Distributed Energy Resources), como sistemas de armazenamento de energia em baterias (BESSs - Battery Energy Storage Systems), sistemas fotovoltaicos (PV - Photovoltaic) e carregadores de veículos elétricos (EVs - Electric Vehicles), introduz novos desafios para o sistema de gerenciamento de energia (EMS - Energy Management System) em microrredes. Um dos desafios é o desenvolvimento e a aplicação de modelos que incorporem simulações em tempo real, sistemas trifásicos e transições entre modos conectado à rede e isolado, ao mesmo tempo em que lidam com as incertezas na geração PV e na demanda. Além disso, garantir uma distribuição justa de energia entre os EVs conectados no mesmo eletroposto continua sendo um desafio importante, pois impacta diretamente a satisfação dos usuários. Este trabalho aborda um problema de otimização multi-objetivo (MOOP - Multi-objective Optimization Problem) visando minimizar os custos operacionais da rede principal e a energia não fornecida (ENS - Energy non-supplied) para os EVs. Ele incorpora um índice de justiça que considera fatores como o estado de carga (SoC - State of Charge), capacidades de energia e tempos de carregamento disponíveis. O modelo proposto foi simulado usando Hardware-in-the-Loop (HIL) dentro de um ambiente prático baseado na Internet das Coisas (IoT - Internet of Things), considerando múltiplas contingências e incertezas. Para avaliar o trabalho proposto, foram utilizados dados da CAMPUSGRID, uma microrrede CA trifásica localizada na Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Os resultados apresentam uma fronteira de Pareto, permitindo a seleção da melhor solução de compromisso para o MOOP. Essa solução alcança um ENS baixo para os EVs e proporciona uma economia de quase 18% nos custos operacionais. Além disso, o índice de justiça foi testado com fatores concorrentes (SoC, capacidades energéticas e tempo de carregamento disponível), onde os EVs com maior capacidade energética e demanda foram ligeiramente favorecidos, garantindo a distribuição equitativa de energia sob diferentes condições Ver menos

Abstract: The integration of distributed energy resources (DERs), such as photovoltaic (PV) generation, battery energy storage systems (BESSs), and electric vehicle (EV) chargers, introduces new challenges for energy management system (EMS) in microgrids. One challenge is the development and application of models that incorporate real-time simulations, three-phase systems, and transitions between grid-connected and isolated modes, while addressing uncertainties in PV generation and demand. Additionally, ensuring an equitable distribution of energy among EVs connected to the same charging station remains a key challenge, as it directly impacts user satisfaction. This work addresses a multi-objective optimization problem (MOOP) that minimizes operational costs from the main grid and energy non-supplied (ENS) for EVs. It incorporates a fairness index, which takes into account factors such as the state of charge (SoC), energy capacities, and available charging times. The proposed model was simulated using Hardware-in-the-Loop (HIL) within a practical Internet of Things (IoT) framework, considering multiple contingencies and uncertainties. To evaluate the proposed work, data from CAMPUSGRID, a three-phase AC microgrid located at Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) was utilized. The results present a Pareto front, enabling the selection of the best compromise solution for the MOOP. This solution achieves low ENS for EVs while yielding nearly 18% savings in operational costs. Furthermore, the fairness index was tested with competing factors (SoC, energy capacities, and available charging time), where EVs with higher energy capacity and demand were slightly favored, ensuring equitable energy distribution under diverse conditions Ver menos