Resumo: A integração de recursos de energia renovável em microrredes apresenta desafios significativos devido à sua natureza intermitente e variável. Além disso, eventos inesperados, mudanças no comportamento do usuário e flutuações nos processos industriais introduzem incerteza na demanda. Considerando os desafios mencionados, esta dissertação propõe um novo modelo de otimização robusta para os sistemas de gerenciamento de energia de microrredes AC, abordando essas incertezas. O modelo proposto visa minimizar os custos operacionais da microrrede ao antecipar cenários de pior caso para demanda e geração das fontes de energia renovável (RES), considerando os modos de operação ilhada e conectado à rede. Na operação ilhada, o modelo proposto incorpora controle de fonte de tensão e droop para geradores síncronos e fontes baseados em inversores (IBRs). Técnicas de linearização são empregadas para representar restrições de fluxo de potência AC não lineares, sistemas de armazenamento de energia de bateria (BESS), geração distribuída (DG) e corte de carga. Dado que o modelo proposto lida com um problema linear min-max, o algoritmo de geração de colunas e restrições (C&CG) é empregado. Ele resolve eficientemente o problema decompondo-o em modelos de programação linear: problema mestre (MP) e subproblemas (SPs). Um único parâmetro, ?, é introduzido para controlar a robustez geral do modelo. A robustez do modelo proposto foi validada em uma microrrede de 136 nós usando simulações de Monte Carlo, demonstrando sua eficácia em ambos os cenários. Os resultados indicam que o modo de fonte de tensão oferece consistentemente custos operacionais mais baixos e maior viabilidade em comparação com o controle droop em todos os valores de ?. Isso mostra que, embora ajustar ? gerencie efetivamente a viabilidade, também aumenta os custos operacionais Ver menos

Abstract: Integrating renewable energy resources into microgrids poses significant challenges due to their intermittent and variable nature. Moreover, unexpected events, changes in user behavior, and fluctuations in industrial processes introduce uncertainty in demand. Considering the outlined challenges, this thesis introduces a novel robust optimization model for the energy management systems of AC microgrids addressing these uncertainties. The proposed model aims to minimize operating costs of the microgrid by anticipating worst-case scenarios for demand and renewable energy source (RES) generation considering island and grid-connected operating modes. In island operation, the proposed model incorporates voltage source and droop-control for synchronous generators and inverter-based resources (IBRs). Linearization techniques are employed to represent non-linear AC power flow constraints, battery energy storage systems (BESS), distributed generation (DG), and load shedding. Since the proposed model deals with a linear min-max problem, the column-and-constraint generation (C&CG) algorithm is employed. It efficiently solves the problem by decomposing it into linear programming models: master problem (MP) and subproblems (SPs). A single parameter, ?, is introduced to control the overall robustness of the model. The robustness of the proposed model has been validated on a 136-node microgrid using Monte Carlo simulations, demonstrating its effectiveness in both scenarios. The results indicate that the voltage source mode consistently offers lower operating costs and greater feasibility compared to droop control across all ? values. This shows that while adjusting ? effectively manages feasibility, it also increases operational costs Ver menos