Resumo: Os sistemas de armazenamento de energia em baterias (BESS) apoiam a flexibilidade na transição energética devido à sua capacidade de armazenar e fornecer energia quando necessário. Entretanto, o alto investimento inicial continua sendo um desafio para os agentes que buscam retorno financeiro adequado. Para enfrentar essa questão, o fornecimento de serviços auxiliares tornou-se uma necessidade. Este estudo propõe uma abordagem multiobjetivo que considera aspectos financeiros, técnicos e operacionais para determinar a alocação e o dimensionamento ótimos de BESS visando à prestação de serviços auxiliares, isoladamente ou acumulados (também conhecidos como serviços empilháveis). Os indicadores de qualidade de energia avaliaram o impacto do BESS na variabilidade de tensão nos nós e no desbalanceamento nas linhas do sistema de distribuição. A abordagem proposta utiliza um algoritmo de força bruta para explorar um espaço de busca definido pelos tamanhos comercialmente disponíveis dos BESS e suas possíveis localizações no sistema de distribuição. Essa estratégia gera um conjunto de soluções ótimas não dominadas com base na optimalidade de Pareto. Uma abordagem baseada em agrupamento por meio do método k-means++ é proposta para selecionar sistematicamente soluções representativas da frente de Pareto. Esse método reduz o espaço de soluções, facilitando decisões práticas dos agentes envolvidos. O modelo foi validado com base na estrutura regulatória do mercado da PJM Interconnection. Um sistema real de distribuição com 240 nós foi utilizado para testes, e os resultados foram obtidos por meio do OpenDSS com Python. Os resultados indicam que o posicionamento ótimo é mais influenciado pelo impacto sobre o desequilíbrio de corrente nas linhas trifásicas do que pela variabilidade de tensão nos nós da rede. Consequentemente, o posicionamento ótimo tende a ser próximo às linhas trifásicas desequilibradas, independentemente do tipo de serviço prestado Ver menos

Abstract: Battery energy storage systems (BESS) support the flexibility of energy transition through their ability to store and deliver energy when required. However, the high initial investment remains challenging for stakeholders with revenue recovery requirements. To address this, the provision of ancillary services has become a necessity. This study proposes a multi-objective approach that considers financial, technical, and operational aspects to determine the optimal placement and size of BESS to provide ancillary services, individually or stacked (a.k.a., stackable services). Power-quality indicators assessed the impact of BESS on the voltage variability at the nodes and the unbalance in the lines of the distribution system. The proposed approach utilizes a brute-force algorithm to explore a search space defined by commercially available BESS sizes and distribution system placements. This strategy generates a set of non-dominated optimal solutions based on Pareto optimality. A clustering-based approach using k-means++ is proposed to systematically select representative solutions from the Pareto front. This method reduces the solution space to facilitate practical stakeholder decision-making. The model is validated on the basis of the regulatory market structure of PJM Interconnection. A real 240-node distribution system is used for test and results using OpenDSS with Python. The results indicate that the optimal placement is more influenced by its impact on the current unbalance in the three-phase lines than by the voltage variability at the grid nodes. Consequently, the optimal placement tends to be near the unbalanced three-phase lines, regardless of the type of service it provides Ver menos