Resumo: A crescente inserção de tecnologias emergentes nos sistemas de distribuição, como por exemplo, veículos elétricos (VE) e geradores fotovoltaicos (PV), tem levado ao surgimento de novos problemas técnicos e, consequentemente, ao aumento do interesse por parte das concessionárias de energia elétrica em identificar os impactos frente a tais mudanças, objetivando manter o sistema operando adequadamente. Muitos estudos computacionais foram e continuam sendo realizados para avaliar estes impactos, entretanto, ainda se faz necessário buscar métodos que possam ser aplicados de forma eficiente em concessionárias de grande porte, considerando toda sua área de abrangência com milhares de redes e milhões de consumidores. Com isso, dois pontos de grande relevância a serem considerados são a questão da escalabilidade e da disponibilidade dos dados demandados pela metodologia. Os principais problemas advindos da massiva penetração de VE e PV, como por exemplo, variação da magnitude de tensão e sobrecarga dos condutores, ocorrem em redes de baixa tensão, em que os dados naturalmente possuem maior grau de incerteza e o uso de técnicas de agregação não é adequado, visto que estes problemas são localizados. Uma solução é empregar métodos probabilísticos, de forma que a tomada de decisão pode ser realizada considerando prováveis (potenciais) cenários. Neste trabalho é proposta uma metodologia empregando o método de Monte Carlo capaz de realizar estudos estocásticos envolvendo sistemas de distribuição de energia elétrica de concessionárias de grande porte de forma a avaliar o impacto do modelo e premissas adotados para representar cada tecnologia sob análise na estimativa da Capacidade de Hospedagem de Veículo Elétrico (CHVE) e da Capacidade de Hospedagem de Gerador Fotovoltaico (CHPV) em redes de baixa tensão, explorando o uso de informações tipicamente disponíveis para os engenheiros das concessionárias de distribuição, de maneira que seja possível obter uma solução de compromisso entre qualidade e aplicabilidade dos resultados. Além dos estudos referentes à adoção de VEs e PVs, também é realizada uma análise das curvas de carga dos consumidores, pois tal característica possui elevado impacto na investigação do problema e embora existam diversas técnicas de modelagem, essa informação ainda não é precisa, de forma que há necessidade de melhorias. Uma proposta utilizando cadeia de Markov é apresentada com o objetivo de obter curvas de carga sintéticas que aproximem o comportamento do consumidor da realidade. Com base na metodologia proposta, são apresentados resultados e discussões com a finalidade de auxiliar os engenheiros de planejamento das concessionárias em tomadas de decisões relacionadas à integração de VEs e PVs em redes de baixa tensão associada a uma melhor modelagem do comportamento dos consumidores Ver menos

Abstract: The increasing penetration of emerging technologies to electric distribution systems, such as electric vehicles (EV) and rooftop photovoltaic (PV) generators, has led to the arising of new technical problems have arisen and, consequently, the concern of utilities to identify the impacts caused by these changes is of interest to guarantee the adequate operation of the system. Several studies have been conducted to analyze these issues; however, it is still necessary to develop methods efficiently applicable to large utilities with thousands of distribution systems and millions of customers. Two major issues to be considered when developing such solutions are scalability and data availability required by the methodology. The main problems considering the massive penetration of EV and PV, such as voltage variation and thermal overloads, occur in low-voltage distribution systems, in which data typically present higher level of uncertainties and aggregation techniques are not appropriate, as these problems are local. A solution for this problem is to deploy probabilistic methods, so that the decision-making process can be supported based on expected (potential) scenarios. This work proposes a methodology based on Monte Carlo theory, which can be efficiently used to carry out stochastic studies involving electric distribution systems of large utilities in order to assess the impact of the model and assumptions adopted to represent each technology under analysis in the estimation of the EV Hosting Capacity and PV Hosting Capacity in low-voltage distributions systems, requiring only information typically available to utilities engineers. The main objective is to obtain a compromise in terms of the quality of results and their applicability. In addition to the studies related to the penetration of EVs and PVs, analyses about the load profile are also carried out, as this characteristic has a high impact on the investigation of the problem and, although there are several studies focused on the model of customer behavior, this information is still not properly handled, demanding improvements. It is proposed a method based on Markov chain, which can be used to obtain synthetic, but still realistic, load curves to represent the customer behavior stochastically. Based on the proposed methodology, results and discussions are presented to assist the decision-making process done by the planning department of distribution utilities Ver menos