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Authors
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Abstract(s)
O acesso a eletricidade permite o desenvolvimento da sociedade, o crescimento económico e, em
geral, o melhoramento das condições de vida. Nos últimos anos, foi verificado um aumento da
eletrificação a nível global. No entanto, em 2021, ainda cerca de 8.5% da população mundial não tinha
acesso a uma fonte elétrica. A maioria sendo residentes na região da África Subsariana, que também
apresenta discrepâncias no acesso entre zonas urbanas e rurais. Muitas comunidades rurais de países em
desenvolvimento não têm conexão a fontes elétricas, uma vez que a ligação à rede elétrica nacional tem
elevados custos devido à extensão para locais mais remotos.
Sistemas elétricos, como mini-redes, são considerados uma solução adequada para enfrentar a
desigualdade no acesso a eletricidade nas áreas rurais. Estes sistemas permitem a eletrificação destas
comunidades mais dispersas e suportam a procura energética local, que pode ser dividida em três grandes
grupos: energia para atividades quotidianas, para serviços comunitários e para atividades relacionadas
com fontes de rendimento. As mini-redes são suportadas por geração de energia proveniente de recursos
renováveis, como o sol e o vento. Quando o sistema opera isoladamente da rede elétrica principal, pode
exigir o suporte auxiliar de geradores a diesel ou sistemas de armazenamento, para manter um serviço
estável e confiável. Atualmente, o sistema de armazenamento mais comum é a bateria.
Existem diversos tipos de baterias que diferem em elementos químicos, vida útil, custos de
investimento, densidade de energia e de potência e eficiência de carregamento. Atualmente, o mercado
de sistemas energéticos é dominado pelas tecnologias de armazenamento de Chumbo-Ácido e de ião de
Lítio. As baterias de Chumbo-Ácido são o tipo mais maduro no mercado. Esta tecnologia apresenta o
menor custo de investimento, mas baixa densidade energética. Têm uma vida útil reduzida quando
comparada com o ciclo de vida de outras tecnologias. As baterias de ião de Lítio dominam o atual
mercado de armazenamento de energia, devido à sua alta densidade energética, a serem mais compactas
e apresentarem mais vida útil. Os tipos de baterias de Lítio atualmente mais relevantes para sistemas
energéticos são: Lítio Fosfato de Ferro (LiFePO4) e Lítio Óxido Níquel Manganês Cobalto
(LiNiMnCoO2). É essencial uma escolha adequada da tecnologia de acordo com as características do
projeto.
O desempenho de uma bateria não é constante durante a sua vida útil. A capacidade e potência
têm tendência a diminuir durante o armazenamento e os ciclos de carga e descarga. Durante estes dois
modos de utilização da bateria, esta está exposta a fatores que levam à sua degradação. O processo de
envelhecimento denomina-se calendário, quando em modo de armazenamento, e de ciclo, quando a
degradação é causada pelos ciclos de carga e descarga da bateria. A perda de capacidade é compreendida
como a redução da capacidade disponível da bateria e é avaliada pelo indicador, estado de saúde da
bateria. O fim da vida útil é atingido quando o estado de saúde alcança um determinado limite, que
geralmente é 80% da capacidade nominal. A diminuição da potência está diretamente relacionada com
o aumento da resistência interna. Para as baterias de Lítio, os fatores que levam ao envelhecimento
durante o processo calendário são compreendidos como o armazenamento a altastemperaturas, elevados
estados de cargas da bateria e longos períodos. Durante o processo ciclo, a bateria está sujeita a maior
degradação para ciclos com elevada descarga de energia, altos valores de corrente e temperaturas
elevadas. Estes fatores iniciam vários processos físicos e químicos a nível das células da bateria, que
influenciam diferentes modos de degradação e afetam a atual capacidade e potência. Para as baterias de
Chumbo-Ácido, certas condições operacionais têm um impacto maior na vida útil. O princípio é o mesmo, em que fatores específicos como temperaturas elevadas e longos períodos em baixo estado de
carga, impulsionam vários processos físicos e químicos. O desempenho da bateria é afetado devido à
perda de capacidade e aumento da resistência interna.
A modelação de sistemas energéticos é uma ferramenta útil para dimensionar mini-redes, devido
à complexidade destes sistemas. Em primeiro lugar, uma avaliação das necessidades energéticas da
comunidade é realizada, onde a possibilidade do futuro crescimento do consumo deve ser considerada.
Em seguida, a produção elétrica é reconhecida como sendo gerada por fontes renováveis, como solar e
eólica. Estas fontes têm uma natureza intermitente, devido à variabilidade no tempo e no espaço.
Portanto, uma flutuação momentânea na produção elétrica pode ocorrer e gerar discrepâncias na
operação da rede, devido ao consumo não ser abrangido. Para isso, geradores a diesel ou sistemas de
armazenamento são despachados. Finalmente, outros parâmetros relacionados com o sistema, como
restrições económicas, sociais e ambientais também são consideradas, desempenhando um papel
fundamental no dimensionamento. A modelação de baterias é pouco estudada e é mal representada na
modelação energética. É pertinente considerar a atualização da capacidade e do seu estado de saúde,
para melhor representação da evolução do sistema ao longo da vida útil dos projetos.
O principal objetivo desta dissertação é o desenvolvimento de uma metodologia para modelar a
degradação de baterias e estimar o seu estado de saúde, com base na atualização da capacidade. A
abordagem é baseada na combinação de um modelo elétrico, térmico e de degradação que contabilizam
o envelhecimento por calendário e por ciclo, com uma resolução temporal de 1-hora. Em primeiro lugar,
um modelo matemático é estabelecido e traduzido para a linguagem de programação Python,
abrangendo todo o processo lógico. Posteriormente, o modelo proposto é calibrado, validado e
analisado.
Para alcançar uma metodologia simplificada e diminuir o tempo e o esforço computacional, outro
modelo de degradação de baterias é proposto. Este é baseado no modelo apresentado anteriormente,
com uma simplificação matemática e redução das informações iniciais necessária para o modelo.
Apresenta apenas uma equação que é capaz de calcular a capacidade da bateria atualizada,
contabilizando simultaneamente o envelhecimento por calendário e por ciclo. A equação utiliza
coeficientes específicos para quantificar os dois tipos de envelhecimento. Estes coeficientes são
derivados dos resultados do modelo anterior e variam conforme a temperatura ambiente, profundidade
de descarga, estado de carga e vida útil em ciclos.
O último modelo de degradação proposto é implementado numa ferramenta de otimização de
sistemas energéticos, MicroGridsPy. Para testar a introdução do novo modelo, são realizados dois casos
de estudos de mini-redes no contexto da África rural. A escolha da sua localização é baseada nas
diferenças climáticas. Assim, são selecionadas a vila de El Maffa, na Argélia, e a vila de St. Lucia, na
África do Sul. Vários cenários são testados, diferindo no perfil de consumo, fontes de geração de energia,
clima local e tipo de bateria.
Os resultados das simulações realizadas são analisados consoante uma sensibilidade aos
diferentes parâmetros do sistema, avaliando as variações no tamanho do sistema, no custo do projeto e
em indicadores específicos da bateria. Em geral, a tendência é a variação do tamanho e do uso do sistema
de armazenamento para parâmetros no mesmo âmbito. Para comunidades com procura energética mais
elevada, são instaladas mais unidades de geração elétrica. O sistema de armazenamento tem as mesmas
unidades instaladas em relação a mini-redes de comunidades com consumo inferior, porém a degradação
da bateria aumenta devido à elevada troca de energia. Assim, o mesmo número de baterias conclui mais ciclos para suportar o sistema. Localizações com elevada temperatura ambiente e disponibilidade de
recursos renováveis, tendem para menos baterias instaladas, pois a degradação local é superior. O
sistema de geração é maior para capturar todo o potencial das fontes renováveis. Quando as fontes
renováveis variam entre solar e eólica, os sistemas energéticos possuem mais unidades de
armazenamento para a segunda fonte, visto que longos períodos com baixa produtividade precisam de
ser suportados pelo sistema de armazenamento. Porém, a capacidade total instalada é menos utilizada,
o que leva a menor degradação quando comparado com sistemas energéticos com fontes solares.
Relativamente ao tipo de bateria usado no sistema de armazenamento, as baterias de Chumbo-Ácido
apresentam mais degradação devido à menor descarga da bateria, o que resulta em mais ciclos
concluídos para suportar o mesmo nível de procura, e à vida útil inferior. Estes fatores influenciam o
sistema a instalar mais baterias do que nos sistemas com baterias de Lítio.
É realizada uma análise geral dos resultados para concluir os efeitos da introdução do modelo de
degradação de baterias na modelação de sistemas energéticos. É verificado um aumento no sistema e
nos custos relacionados com o projeto de 20 anos. Quando o modelo considera a degradação de baterias,
as unidades instaladas de geração aumentam em 4.6% enquanto o sistema de armazenamento aumenta
em 35%, para os cenários apresentados. Estes valores impactam diretamente o custo do projeto devido
ao aumento relacionado com o investimento e operação e manutenção do sistema. Relativamente a
parâmetros económicos específicos, o custo atual líquido e o custo nivelado de eletricidade aumentam
entre 5% e 20% para os cenários executados, após a introdução do modelo de degradação.
Access to electricity is still scarce for a vast share of rural communities in developing countries, despite the global increase in the last years. Connecting to the main electricity grid becomes unfeasible because of the high costs of extension to remote locations. Hybrid mini-grid systems are a viable solution to provide dispersed communities with reliable and sustainable electricity to satisfy the energy demand. Off-grid systems may require auxiliary support from diesel generators or storage systems, such as batteries, to maintain a reliable grid service. Battery Energy Storage Systems (BESSs) undergo capacity and power fade when exposed to degradation stress factors during storage and operation. A helpful tool to size and optimize mini-grids is energy modelling. However, battery modelling is poorly represented which may lead to inconsistencies with on-field applications. A methodology is proposed for the development of a battery degradation model which estimates the State of Health (SOH) based on the battery current capacity. The approach is based on an electrical, thermal and degradation model working in tandem, accounting for both calendar and cycle aging, at a 1-hour resolution. The comprehensive model is simplified in both mathematical steps and required inputs to decrease computational time and effort. The simplified degradation methodology is implemented on a Python-based open-source optimization tool, using a MILP formulation. The energy model is applied to two mini-grid case studies in the rural African context, with scenarios differing in demand profile, power generation sources, local climate and battery technology. Sensitivity analyses on these parameters concluded a variation in storage system size and usage. The introduction of the degradation model results in increased energy system size and cost, over a 20-year project. The Net Present Cost (NPC) and Levelized Cost of Electricity (LCOE) soar between 5% and 20% when compared to no aging option, for the proposed case studies.
Access to electricity is still scarce for a vast share of rural communities in developing countries, despite the global increase in the last years. Connecting to the main electricity grid becomes unfeasible because of the high costs of extension to remote locations. Hybrid mini-grid systems are a viable solution to provide dispersed communities with reliable and sustainable electricity to satisfy the energy demand. Off-grid systems may require auxiliary support from diesel generators or storage systems, such as batteries, to maintain a reliable grid service. Battery Energy Storage Systems (BESSs) undergo capacity and power fade when exposed to degradation stress factors during storage and operation. A helpful tool to size and optimize mini-grids is energy modelling. However, battery modelling is poorly represented which may lead to inconsistencies with on-field applications. A methodology is proposed for the development of a battery degradation model which estimates the State of Health (SOH) based on the battery current capacity. The approach is based on an electrical, thermal and degradation model working in tandem, accounting for both calendar and cycle aging, at a 1-hour resolution. The comprehensive model is simplified in both mathematical steps and required inputs to decrease computational time and effort. The simplified degradation methodology is implemented on a Python-based open-source optimization tool, using a MILP formulation. The energy model is applied to two mini-grid case studies in the rural African context, with scenarios differing in demand profile, power generation sources, local climate and battery technology. Sensitivity analyses on these parameters concluded a variation in storage system size and usage. The introduction of the degradation model results in increased energy system size and cost, over a 20-year project. The Net Present Cost (NPC) and Levelized Cost of Electricity (LCOE) soar between 5% and 20% when compared to no aging option, for the proposed case studies.
Description
Tese de Mestrado, Engenharia da Energia e Ambiente, 2024, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências
Keywords
Eletrificação rural Mini-rede Modelação energética Envelhecimento da bateria Estado de saúde Teses de mestrado - 2024