Departamento de Engenharia Electrotécnica Secção de Electrotecnia e Máquinas Eléctricas Integração de Veículos Eléctricos no Sistema Eléctrico Nacional José Rodrigo Beenken da Costa Braga Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores Orientador: Prof. Doutor João Martins Co‐orientador: Eng. Fernando Silva (Siemens) Monte da Caparica 2010
Integração de Veículos Eléctricos no Sistema Eléctrico Nacional José Rodrigo Beenken da Costa Braga Monte da Caparica 2010 Agradecimentos Agradecimentos Aos Pais, aos Avós e restante Família pelo incondicional apoio. À Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa pela excelência do ensino e formação que proporcionou. Ao Professor Doutor João Martins pela sua orientação e colaboração durante toda a execução do trabalho, pela sua constante disponibilidade e valiosos ensinamentos. À Siemens Portugal pelas excelentes condições de trabalho que colocou à disposição e que foram determinantes para a realização deste projecto. Ao Eng. Rui Leal e ao Eng. Fernando Silva pela excelente oportunidade que me deram, possibilitando o desenvolvimento do projecto nos moldes em que decorreu. Ao Eng. Fernando Silva pela disponibilidade demonstrada, pelo rigor, ponderação e visão da sua orientação. Ao Eng. Luís Marçal e ao Eng. Pedro Pinheiro por todo o apoio, pela experiência partilhada, lições e ensinamentos. A toda a Equipa do Eng. Fernando Silva que me acompanhou de perto, pela preciosa ajuda, pela paciência infinita, por todo o conhecimento partilhado, pelas revisões do texto, pela amizade e empatia com que me receberam e que tão importante foi para mim. Ao Eng. Rui Pestana da REN pelos dados que disponibilizou. À Marta e aos Amigos pela profunda amizade e por todo o incentivo e entusiasmo que me transmitiram. III Resumo Resumo A forte dependência de fontes não renováveis, num momento em que as questões ambientais são centrais, reforçou o interesse em tecnologias energeticamente mais eficientes. Sendo o sector automóvel um sector crítico, dos que mais tem contribuído para a referida dependência energética, rapidamente surgiu a necessidade de se encontrar alternativas aos veículos ditos convencionais (com motor de combustão). Nesse contexto, inseridos no conceito das smart grids, os veículos eléctricos plug­in apresentam‐se como uma solução de futuro. A presente dissertação apresenta os resultados de uma análise sobre o impacto dos veículos eléctricos plug­in (PEV) na rede eléctrica nacional. Para avaliar o impacto nacional e regional, é feita uma rigorosa previsão da evolução do parque de automóveis eléctricos e consequente penetração regional. Com base nisso, dependendo do perfil de utilização do PEV, o tipo de carregamento e duração da ligação à rede eléctrica, diferentes implicações no perfil de carga são estudadas para compreender a forma como as futuras redes deverão ser definidas e controladas. Os resultados das simulações foram obtidos com base num modelo matemático que foi desenvolvido no âmbito deste estudo, totalmente parametrizável que permite, em função do modo como se processam os vários tipos de carregamento, prever a evolução do consumo de energia. IV Abstract Abstract The increased concern about the environment, global warming, greenhouse gas emissions and alternatives to internal combustion engine vehicles led us to the electric vehicles, specifically to the plug­in vehicle technology. This study presents the results of an analysis of the impact of plug­in electric vehicles (PEV), as an extra demand charge, on the Portuguese national power grid. To evaluate both national and local impacts, a rigorous PEV regional penetration prevision is made. Based on that and depending on the car segment, the type of charging and duration of the PEV connection to the grid, different implications on demand profile are studied in order to understand the way that future power networks will be designed and controlled. To predict energy consumption behavior, a mathematical model was developed, based on the different types of charging.
V Simbologia e Notações Simbologia e Notações AT Alta Tensão BT Baixa Tensão BTE Baixa Tensão Especial BTN Baixa Tensão Normal CE Combustion Engine E‐CAR Electric Car EDP Energias de Portugal ERSE Entidade Reguladora dos Serviços Energéticos EV Electric Vehicle HEV Hybrid Electric Vehicle IpC Indicador de Poder de Compra per Capita LAN Local Area Network MAT Muito Alta Tensão MIBEL Mercado Ibérico de Electricidade MT Média Tensão OMIP Operador do Mercado Ibérico de Energia PEV Plug­in Electric Vehicle PHEV Plug­in Hybrid Electric Vehicle PNAEE Plano Nacional de Acção para a Eficiência Energética PRE Produção em Regime Especial PRO Produção em Regime Ordinário REN Redes Energéticas Nacionais RND Rede Nacional de Distribuição VI Simbologia e Notações RNT Rede Nacional de Transporte RSU Resíduos Sólidos Urbanos SE Subestação SEN Sistema Eléctrico Nacional SEP Sistema Eléctrico Português SUV Sport Utility Vehicle V2G Vehicle to Grid WAN Wide Area Network ZEV Zero Emissions Vehicle Função Degrau Unitário Taxa de Penetração Nacional de PEV por Ano Total Distrital de PEV por Ano Percentagem de PEV Novos Vendidos por Ano _
Total de Veículos do Parque Automóvel por Ano _
Distribuição Distrital do Parque Automóvel por Ano _
_
Número de Veículos Novos Vendidos por Ano Capacidade de Energia [Wh] Consumo de Energia Máximo Diário por Distrito [Wh] Consumo de Energia Máximo Diário [Wh] Consumo de Energia Diário dos PEV [Wh] Consumo de Energia Diário dos PEV por Distrito [Wh] Consumo de Energia Total Diário por Distrito [Wh] Consumo de Energia Total Diário [Wh] Potência de Carregamento Lento [W] Potência de Carregamento Rápido [W] VII Simbologia e Notações Perfil de Carga do Citadino para o Carregamento Lento [W] Perfil de Carga de Outros para o Carregamento Lento [W] Perfil de Carga do Citadino para o Carregamento Rápido [W] Perfil de Carga de Outros para o Carregamento Rápido [W] Perfil de Carga do Off­Peak Charging [W] Perfil de Carga do Peak Charging [W] Perfil de Carga do Smart Charging [W] Tempo de Carregamento [h] Consumo de Energia por Quilómetro [Wh/km]
Distância Média Diária Percorrida [km] VIII Índice de Matérias Índice de Matérias Agradecimentos III Resumo IV Abstract V Simbologia e Notações VI Índice de Matérias IX Índice de Figuras XI Índice de Quadros XIV Capítulo 1 – Introdução 1 1.1 Contextualização e Motivação 1 1.2 Objectivos 4 Capítulo 2 – Enquadramento 5 2.1 Sistema Eléctrico Nacional 6 2.1.1 Produção de Electricidade 9 2.1.2 Rede de Transporte 14 2.1.3 Rede de Distribuição 15 2.2 Smart Grid 20 2.2.1 Sistemas de Contagem 28 2.2.2 Automação de Redes 31 2.2.3 Sistemas de Informação 32 2.3 Veículo Eléctrico 32 2.3.1 Tipos de EV 34 2.3.2 Tipos de Baterias 36 2.3.3 Sistema de Carregamento 39 2.4 Estado da Arte 42 IX Índice de Matérias 2.4.1 Projectos‐piloto 42 2.4.2 Metodologias de Previsão 44 Capítulo 3 – Modelização 46 3.1 Sistema Eléctrico Nacional 46 3.1.1 Modelos do Consumo Nacional 46 3.1.2 Modelos do Consumo Regional 51 3.2 Veículos Eléctricos 58 3.2.1 Modelos de Carregamento 58 3.2.2 Evolução do Parque Automóvel 61 3.2.2.1 Análise Temporal 62 3.2.3 Previsão da Penetração do PEV por Regiões 67 3.2.3.1 Metodologia 67 3.2.3.2 Caracterização da Densidade Automóvel 67 3.2.3.3 Análise do Poder de Compra 69 3.2.3.4 Incentivos para a Massificação do PEV 72 3.2.4 Tipos de Carregamento 76 Capítulo 4 – Simulação e Resultados 83 4.1 Metodologia 84 4.2 Impacto Nacional 85 4.3 Impacto Regional 88 Capítulo 5 – Conclusões 94 Bibliografia 97 X Índice de Figuras Índice de Figuras Figura 2.1 Figura 2.2 Figura 2.3 Figura 2.4 Figura 2.5 Figura 2.6 Figura 2.7 Figura 2.8 Figura 2.9 Figura 2.10 Figura 2.11 Figura 2.12 Figura 2.13 Figura 2.14 Figura 2.15 Figura 3.1 Figura 3.2 Figura 3.3 Figura 3.4 Evolução do Sistema Eléctrico 6 Consumo Nacional de Energia Eléctrica [1999 ‐ 2008] 9 Caracterização da Produção por fontes de energia em 2007 e 2008 10 Caracterização da PRE entre 2008 e 2009 12 Caracterização da Potência Instalada 13 Distribuição de classes de densidade de consumos por concelho, ano 2007 20 Serviços suportados pela Smart Grid 23 Benefícios da Tecnologia em função da implementação das várias etapas 24 Esquema Funcional da Smart Grid 25 Arquitectura da Smart Grid 27 Modelo Convencional vs Smart Meter 30 Desempenho das diferentes Tecnologias 37 Caracterização da Densidade de Energia das Baterias 37 Distribuição geográfica da Rede de Carregamento 40 Solução Modular: Posto Central + Satélites 40 Diagrama de Carga de 16‐04‐2009 47 Diagrama de Carga de 18‐07‐2009 47 Diagrama de Carga de 15‐10‐2009 48 Diagrama de Carga do dia de maior consumo (09‐01‐2009) e ponta anual (12‐01‐2009) 48 XI Índice de Figuras Figura 3.5 Figura 3.6 Figura 3.7 Figura 3.8 Figura 3.9 Figura 3.10 Figura 3.11 Figura 3.12 Figura 3.13 Figura 3.14 Figura 3.15 Figura 3.16 Figura 3.17 Figura 3.18 Figura 3.19 Figura 3.20 Figura 3.21 Figura 3.22 Figura 3.23 Figura 4.1 Cenários de Evolução dos Consumos Referidos à Emissão e Respectivas Pontas 49 Modelo do Consumo Nacional até 2020 49 Evolução do Consumo Nacional até 2020 50 Evolução do Consumo de Energia Eléctrica em Bragança e Porto 53 Evolução do Consumo de Energia Eléctrica em C. Branco e Lisboa 53 Evolução do Consumo de Energia Eléctrica em Évora e Beja 54 Evolução do Consumo de Energia Eléctrica em Faro 54 Tempo de Carregamento – Citadinos e Outros 60 Evolução Anual do Parque Automóvel em Portugal 62 Taxa de Crescimento Anual do Parque Automóvel 63 Previsão do Crescimento do Parque Automóvel até 2020 63 Evolução das Vendas de Veículos Novos entre 2002 e 2009 64 Previsão da Venda de Veículos em função da Tecnologia 65 Percentagem de Veículos Automóveis por Distrito em 31‐12‐09 69 Índice de Poder de Compra Concelhio em 2005 (Portugal=100) 70 Concentração da Percentagem de Poder de Compra 71 Distribuição no tempo do Peak Charging 78 Distribuição no tempo do Off­peak Charging 80 Distribuição no tempo do Smart Charging 81 Consumo Nacional em 2015 considerando Carregamento não controlado com diferentes níveis de penetração de PEV 85 XII Índice de Figuras Figura 4.2 Figura 4.3 Figura 4.4 Figura 4.5 Figura 4.6 Figura 4.7 Figura 4.8 Consumo Nacional em 2015 considerando os três tipos de carregamento para um nível de penetração de PEV de 1,49% 86 Consumo Nacional em 2020 considerando Carregamento não controlado com diferentes níveis de penetração de PEV 86 Consumo Nacional em 2020 considerando os três tipos de carregamento para um nível de penetração de PEV de 7,98% 87 Consumo Regional em 2015 e 2020 considerando os três tipos de carregamento para uma taxa de PEV de 1,49% e 7,98%, em Bragança e no Porto 89 Consumo Regional em 2015 e 2020 considerando os três tipos de carregamento para uma taxa de PEV de 1,49% e 7,98%, em Castelo Branco e em Lisboa 90 Consumo Regional em 2015 e 2020 considerando os três tipos de carregamento para uma taxa de PEV de 1,49% e 7,98%, em Évora e em Beja 91 Consumo Regional em 2015 e 2020 considerando os três tipos de carregamento para uma taxa de PEV de 1,49% e 7,98%, em Faro 92 XIII Índice de Quadros Índice de Quadros Quadro 2.1 Quadro 2.2 Quadro 2.3 Quadro 2.4 Quadro 2.5 Quadro 2.6 Quadro 2.7 Quadro 2.8 Quadro 2.9 Quadro 3.1 Quadro 3.2 Quadro 3.3 Quadro 3.4 Quadro 3.5 Quadro 3.6 Quadro 3.7 Quadro 3.8 Quadro 3.9 Quadro 3.10 Consumo referido à Produção Líquida em 2007 e 2008 11
Elementos constituintes da RND em 2008 16
Previsão dos Elementos constituintes da RND em 2011 16
Instalações e Equipamentos em serviço 19
Clientes das Redes de Distribuição 19
Comparação entre os diferentes Tipos de EV 36
Evolução das Baterias 39
Tipos de Utilização do PEV 41
Tipologia de Carregamento 41
Dados Gerais de Portugal Continental 51
Pontos de Contagem do Consumo de Energia Eléctrica 52
Dados Gerais de Bragança 55
Dados Gerais do Porto 55
Dados Gerais de Castelo Branco 56
Dados Gerais de Lisboa 56
Dados Gerais de Évora 56
Dados Gerais de Beja 57
Dados Gerais de Faro 57
Caracterização da Capacidade de Carga do PEV por Perfil de Utilização 59
XIV Índice de Quadros Quadro 3.11 Caracterização do Tempo de Carregamento do PEV por Perfil de Utilização Quadro 3.12 Previsão da Penetração Nacional do PEV até 2020 Quadro 3.13 Densidade Automóvel por Distrito em 31‐12‐09 Quadro 3.14 Penetração Regional do PEV Quadro 4.1 Consumo Nacional com Integração da carga associada ao PEV Quadro 4.2 Consumo Regional com Integração da carga associada ao PEV 59
66
68
76
87
93
XV Capítulo 1 – Introdução Capítulo 1 Introdução 1.1 Contextualização e Motivação Facilmente se verifica, nos tempos que correm, a urgência que existe em encontrar o melhor equilíbrio entre as necessidades da Humanidade, e o dever de proteger e preservar o ecossistema do Planeta, permitindo um desenvolvimento próspero e sustentável sem que isso acarrete aspectos negativos. Várias décadas a consumir recursos naturais a uma velocidade superior àquela que o Planeta conseguia repor, o fenómeno da globalização, um crescimento exponencial da população e a sua concentração em grandes centros urbanos, o aumento significativo da poluição, as alterações climáticas e o consequente aquecimento global colocam a Humanidade perante enormes desafios de sustentabilidade. Por outro lado, com o crescimento previsto da população mundial de 6 para 10 mil milhões, nos próximos 50 anos, prevê‐se um aumento do número de veículos rodoviários de 700 milhões para cerca de 2,5 mil milhões [1]. De acordo com as 1 Capítulo 1 – Introdução previsões do governo português, calcula‐se que em 2020, Portugal possa vir a ter mais de 700 mil veículos eléctricos e cerca de 25 mil pontos de carregamento das baterias. Como tal, e assumindo que os EV representarão a longo prazo uma quota considerável do mercado automóvel, fruto das preocupações ambientais e dos avanços tecnológicos, é importante estudar e compreender o seu impacto tanto na rede eléctrica como na sociedade. A rede eléctrica evoluiu ao longo dos anos, seguindo um modelo estrutural em ilha, com a geração centralizada e as cargas distribuídas. Actualmente, a integração das energias renováveis, traduz‐se num aumento do número de geradores ligados à rede de distribuição e consequente descentralização da produção. Aliado a esse factor, o aparecimento de novas fontes de energia, a microgeração e a expectável massificação dos veículos eléctricos, conduzem a rede eléctrica a uma alteração de fundo quanto ao seu modelo de funcionamento. Estudos recentes [2‐3] mostram que um aumento significativo da geração distribuída pode criar na rede de distribuição diferentes tipos de problemas. Tipicamente, a rede de média tensão é explorada de forma radial e toda a sua estrutura é projectada com base nesse pressuposto. Com a integração da geração, poderão ser criadas correntes de curto‐circuito, trânsito de cargas no sentido inverso que necessariamente afectarão a qualidade de energia, bem como os níveis de tensão na rede. As soluções monofásicas existentes, não existindo controlo de injecção da energia sobre as fases, poderão provocar desequilíbrios de cargas. Os sistemas de protecção serão, eventualmente, afectados no seu desempenho. Num contexto como o descrito anteriormente e na tentativa de dar resposta a estes e outros problemas, surge o conceito de rede eléctrica inteligente ‐ Smart Grid. 2 Capítulo 1 – Introdução Através desta tecnologia é possível, com um conjunto de serviços energéticos, fazer o planeamento inteligente, a construção e a instalação de sistemas de gestão energética em todos os níveis da rede eléctrica desde a geração, passando pela transmissão e distribuição de energia. Permitindo assim a eficiência energética e uma redução dos custos energéticos. Outro problema que afecta de forma significativa a rede eléctrica, criando sérios obstáculos no que diz respeito à eficiência energética, é a incapacidade que existe em dar uma resposta rápida às flutuações de produção com origem, na sua maioria, em energias renováveis que por serem muito voláteis, rapidamente podem duplicar ou passar para metade a sua produção. Actualmente, para manter o equilíbrio da rede, ou seja, garantir que a energia consumida num dado instante seja igual à energia produzida, existem na rede, centrais e barragens em funcionamento stand­by à espera de necessidade imediata de energia. Nesse contexto, prevendo um parque automóvel com um número considerável de EV integrados na Smart Grid, as baterias espalhadas pela rede poderão ser usadas como um centro de armazenamento de energia distribuído com capacidade para armazenar ou injectar energia sempre que necessário. Com isso, será possível reduzir os custos de operação das referidas barragens e centrais ao mesmo tempo que se diminui os níveis de poluição e se alinha a oferta com a procura. Percebe‐se então, o papel preponderante que os EV terão no sistema eléctrico nacional (SEN), futuramente na Smart Grid. A sua integração terá que ser projectada no sentido de minimizar ou eliminar impactos negativos que possam ocorrer na rede e nos sistemas de protecção. E estudar, a médio e longo prazo, a capacidade da rede em dar resposta ao aumento das cargas associadas aos veículos eléctricos. 3 Capítulo 1 – Introdução Com a presente dissertação desenvolvem‐se cenários de possíveis modelos de integração dos EV e avalia‐se o consequente impacto na rede eléctrica, criando ferramentas que possibilitem a definição de soluções tecnológicas inerentes à operacionalização das Smart Grids em conjunto com os PEV. 1.2 Objectivos Através deste trabalho, pretende‐se estudar o impacto das cargas associadas aos veículos eléctricos no Sistema Eléctrico Nacional. Tendo como ponto de partida dois modos de carregamento: rápido e lento, e feita uma caracterização prévia da evolução temporal dos PEV em território nacional, são analisados os potenciais impactos nos perfis de carga nacional e regional com consumos crescentes controlados e não controlados, segundo três tipos de carregamento distintos: Peak Charging, Off­peak Charging e Smart Charging.
4 Capítulo 2 – Enquadramento Capítulo 2 Enquadramento Existe uma mudança de paradigma associada aos sistemas energéticos. Os modelos tradicionais, com um conceito de linearidade associado, em que a energia circula num único sentido da geração para a carga, serão gradualmente substituídos pelas chamadas Smart Grids, redes inteligentes em que o trânsito de energia se processa de uma forma bidireccional. O novo paradigma de suporte ao sistema eléctrico é erigido sobre uma forte aposta na gestão da procura, nas energias renováveis e na microprodução (geração distribuída) desenvolvendo o conceito do consumidor/produtor. A Figura 2.1 ilustra essa situação e a forma como a rede tem evoluído ao longo dos tempos. Neste capítulo, com o intuito de contextualizar este estudo, caracteriza‐se o sistema eléctrico actual, incluindo os vários sectores de actividade e a arquitectura das redes eléctricas inteligentes. É estudado, também, o modo como se processa o consumo de energia em Portugal, a produção por origens e a evolução da potência instalada ao longo dos últimos anos. Relativamente aos veículos eléctricos, descrevem‐se os 5 Capítulo 2 – Enquadramento principais tipos de arquitecturas existentes, o estado actual da tecnologia associada às baterias e o futuro sistema de carregamento que se prevê implementar no País. Figura 2.1 – Evolução do Sistema Eléctrico [4] 2.1 Sistema Eléctrico Nacional No estudo e caracterização das redes, faz sentido uma abordagem top­down. É importante, para garantir uma visão global sobre o assunto, contextualizar o SEN. Em termos organizativos, o SEN pode ser dividido em cinco actividades principais: geração, transporte, distribuição, comercialização e operação dos mercados organizados de electricidade. Tendo em conta os objectivos deste trabalho, o enfoque recai sobre a geração, o transporte e a distribuição de energia. 6 Capítulo 2 – Enquadramento Produção de Electricidade A produção de electricidade em Portugal processa‐se segundo dois regimes distintos: (i) produção em regime ordinário, relativa à produção de electricidade com base em fontes tradicionais não renováveis e em grandes centros electroprodutores hídricos, e (ii) produção em regime especial, relativa à produção eléctrica: •
Com base em recursos hídricos para centrais até 10MW e nalguns casos até 30MW; •
Com base em resíduos (urbanos, industriais e agrícolas); •
Em baixa tensão, com potência instalada limitada a 150kW; •
Por microprodução, com potência instalada até 5,75kW; •
Através de um processo de cogeração (produção combinada de calor e electricidade em que é aproveitado o calor gerado na combustão para fins industriais ou de aquecimento). No actual enquadramento legal, a lógica do planeamento centralizado de produção de electricidade é substituída por uma lógica de mercado e de iniciativa privada, havendo apenas lugar à intervenção do operador do sistema para efeitos de segurança do abastecimento de energia eléctrica no SEN quando se perspectivem situações de escassez energética [5]. 7 Capítulo 2 – Enquadramento Transporte de Electricidade A actividade de transporte de electricidade é efectuada através da Rede Nacional de Transporte (RNT), mediante uma concessão atribuída pelo Estado Português por um período de 50 anos, desde 2007, em regime de serviço público e de exclusividade à REN SA, ficando a empresa responsável pelo planeamento, construção, operação e manutenção da RNT; gestão técnica global do SEN e compensação de desequilíbrios do mercado de energia eléctrica [5]. Distribuição de Electricidade A distribuição de electricidade processa‐se através da exploração da rede nacional de distribuição (RND) constituída por infra‐estruturas ao nível da alta e média tensão, assim como da exploração das redes de distribuição de baixa tensão. A rede nacional de distribuição é operada através de uma concessão exclusiva atribuída pelo Estado Português. Actualmente, a concessão exclusiva para a actividade de distribuição de electricidade em alta e média tensão pertence à EDP Distribuição. As redes de distribuição de baixa tensão continuam a ser operadas no âmbito de contratos de concessão estabelecidos entre os municípios e os distribuidores, actualmente concentrados na EDP Distribuição [5]. 8 Capítulo 2 – Enquadramento 2.1.1
Produção de Electricidade A produção anual de energia eléctrica situa‐se actualmente nos 50TWh (50
10
). A figura seguinte (Figura 2.2) ilustra a satisfação do consumo, por origens, no período 1999 ‐ 2008. Figura 2.2 – Consumo Nacional de Energia Eléctrica [1999 ­ 2008] [6] Observa‐se que o consumo de electricidade continua a crescer, mas a um ritmo mais lento. Em 2006 o consumo de electricidade tinha aumentado 2,6%; em 2007 o aumento foi de 1,8% e em 2008 foi de apenas 1%. É de realçar o aumento sustentado do saldo importador, decorrente da liberalização do mercado, o aumento da PRE Eólica (representa 11%), a grande variabilidade da produção hidráulica, compensada pelo recurso a tecnologias poluentes (numa primeira fase, carvão e petróleo, e mais recentemente, gás natural) [7]. 9 Capítulo 2 – Enquadramento A Figura 2.3 mostra a repartição da produção em 2007 e 2008. Em 2008, relativamente a 2007, pôde‐se verificar: •
O aumento da produção em regime especial (PRE), que em 2008 se situou nos 23%, e do saldo importador (19% em 2008). •
O aumento da participação do gás natural (24% em 2008), também por força da diminuição da componente hídrica (apenas 11% em 2008), motivada pelas condições climatéricas. •
A relativa estabilização da produção baseada em recursos muito poluentes (21% de carvão e 2% de petróleo, em 2008) [7]. Figura 2.3 – Caracterização da Produção por fontes de energia em 2007 e 2008 [6] É importante, para compreender e caracterizar melhor a produção em Portugal, atentar nos dados gerais de produção e consumo do SEN. Observa‐se que a produção de energia eléctrica em Portugal Continental é de origem predominantemente térmica. 10 Capítulo 2 – Enquadramento Quadro 2.1 – Consumo referido à Produção Líquida em 2007 e 2008 [6] Analisando o Quadro 2.1, no ano de 2008 a produção hídrica PRO entregue à rede pública situou‐se em cerca de 6,4TWh, valor bastante inferior ao verificado no ano anterior (‐ 32%). Esta produção contribuiu com uma parcela de 11% para a satisfação do consumo, cabendo à produção térmica PRO entregue na rede pública uma participação de 47% (23,8TWh). O saldo de trocas com a rede eléctrica espanhola em 2008 foi de 9,4TWh, com um carácter importador, correspondendo a 19% do consumo total. A produção em regime especial teve uma participação de 23% na satisfação do consumo, correspondente a uma energia de 11,6TWh. Deste valor, cerca de 51% provém de eólica, que registou um crescimento de 4,0TWh em 2007 para 5,7TWh em 2008, sendo o restante de origem térmica (cogeração e térmica renovável), hídrica e fotovoltaica [6]. 11 Capítulo 2 – Enquadramento Actualmente, no sentido de diminuir os impactos ambientais do sector eléctrico, existem incentivos à produção de energia eléctrica a partir de fontes renováveis. Como tal, tem vindo a aumentar a produção de energia a partir de fontes de energia renovável, nomeadamente, aproveitamentos eólicos, aproveitamentos solares fotovoltaicos, centrais mini‐hídricas, bem como centrais térmicas a partir da combustão de biomassa e biogás. De todas as fontes renováveis, a cogeração e os aproveitamentos eólicos são os que maior peso têm na produção de electricidade (Figura 2.4). Figura 2.4 – Caracterização da PRE entre 2008 e 2009 [8] Notar ainda, que uma parte da energia produzida, nomeadamente a proveniente de energias renováveis, é injectada directamente nas redes de distribuição de média e alta tensão em função da tecnologia de produção associada. 12 Capítulo 2 – Enquadramento Potência Instalada A Figura 2.5 contém a constituição do parque electroprodutor, com a repartição da potência instalada por origem. Em 2008, a potência instalada, somatório da potência instalada em regime ordinário com a potência em regime especial, ascendia a cerca de 15 000MW. A potência instalada nas centrais PRO não aumentou, fixando‐se nos 10 398MW. Por outro lado, a potência instalada relativa ao PRE aumentou, com especial destaque para a Eólica, que subiu de 2 048MW para 2 757MW. É de referir que a potência eólica representa já quase 20% da potência total instalada no SEN. É interessante verificar que os 4 578MW hídricos instalados produziram 9 523GWh (18% do total) em 2007, mas apenas 6 436GWh (11% do total) em 2008 [7]. Ainda na Figura 2.5 é possível observar a relação entre o crescimento da ponta (pico de potência) anual e o aumento da potência instalada. Figura 2.5 – Caracterização da Potência Instalada [6] 13 Capítulo 2 – Enquadramento 2.1.2
Rede de Transporte A RNT cobre a totalidade do território de Portugal Continental e tem interligações à rede espanhola de electricidade em nove pontos, incluindo quatro interligações de 400kV e três de 220kV, além de uma interligação de 130kV e outra de 60kV. Está prevista a construção de mais duas interligações adicionais a 400kV, que deverão estar concluídas até 2013. Tipicamente o transporte de energia eléctrica em Portugal é feito em Muito Alta Tensão (MAT): 400kV, 220kV, 150kV e 130kV. Pretende‐se com isso, diminuir as perdas e garantir maior capacidade de transporte. A rede de Muito Alta Tensão (MAT) é obrigatoriamente malhada de modo a existir redundância activa em caso de defeitos, falhas e eventuais avarias [7]. No que diz respeito às linhas de 400kV, a rede desenvolve‐se no sentido norte‐sul junto à costa, do centro electroprodutor de Alto Lindoso a Norte, até ao centro electroprodutor de Sines, a Sul, e também no sentido oeste ‐ leste, estabelecendo as interligações com a rede espanhola. As linhas de 220kV desenvolvem‐se fundamentalmente entre Lisboa e Porto, e, na diagonal, entre Coimbra e Miranda do Douro e ao longo do rio Douro e na Beira Interior. A rede MAT é ainda complementada por um conjunto de linhas de 150kV, o primeiro nível histórico (início dos anos 50) de tensão da RNT. 14 Capítulo 2 – Enquadramento A RNT liga (Março 2008) 38 centros electroprodutores e 383 subestações. Do total de centros electroprodutores, 63% são hídricos, 18% são térmicos e 19% são centros electroprodutores em regime especial. As subestações ligam as diferentes partes da RNT e fornecem os pontos de entrada e saída através dos quais a electricidade transita entre produtores e distribuidores (que, por sua vez, alimentam a maior parte dos consumos finais) ou grandes consumidores [7]. A energia eléctrica é entregue à rede de distribuição a um nível de tensão de 60kV. 2.1.3
Rede de Distribuição A Rede Nacional de Distribuição (RND) é constituída pelas redes de alta e média tensão, que incluem as linhas aéreas e os cabos subterrâneos AT e MT, e pelas subestações de distribuição (AT/MT e MT/MT). Existem, ainda, postos de corte/seccionamento AT ou MT que, por não possuírem capacidade de transformação, se consideram integrados na respectiva rede. O quadro seguinte (Quadro 2.2) apresenta uma caracterização geral da rede AT, subestações AT/MT e rede MT em 31/12/2008. 15 Capítulo 2 – Enquadramento Quadro 2.2 – Elementos constituintes da RND em 2008 [9] O quadro em baixo (Quadro 2.3) apresenta uma caracterização geral da rede AT, subestações AT/MT e rede MT para a situação prevista em 31/12/2011, bem como a sua variação relativamente a 2008 [9]. Quadro 2.3 – Previsão dos Elementos constituintes da RND em 2011 [9] A alimentação da rede em Alta Tensão (AT) é assegurada pelas subestações da RNT, designadas de pontos injectores. A rede de Média Tensão (MT) é alimentada a partir das subestações AT/MT. A distribuição em AT é efectuada à tensão de 60kV, existindo apenas uma linha AT de 132kV no norte do país, entre a central hídrica do Lindoso e a SE Ruivães. A estrutura da rede AT é genericamente malhada, sendo a exploração efectuada em malha 16 Capítulo 2 – Enquadramento fechada sempre que possível e conveniente. A maior parte da rede AT é aérea, existindo no entanto uma forte componente subterrânea nas zonas urbanas de Lisboa e Porto. A configuração típica das subestações AT/MT pressupõe que estas tenham a possibilidade de ser alimentadas a partir de duas linhas AT, sendo dotadas de barramento AT e possuindo dois transformadores de potência. Em zonas de elevada densidade de cargas, e por razões de limitações de espaço, existem subestações sem barramento AT, constituindo como que um bloco cabo/transformador protegido por um único disjuntor no posto de corte a montante, sendo garantida a reserva N‐1 às cargas servidas. Em zonas de menor densidade de cargas existem subestações AT/MT com apenas uma alimentação AT ou com um único transformador de potência, mas em que a sua configuração de base prevê a possibilidade de expansão futura; esta situação poderá, também, ocorrer em novas subestações nos primeiros anos de funcionamento. Para garantir o recurso às subestações sem reserva N‐1, a EDP dispõe de duas subestações móveis, devidamente equipadas e mantidas como reserva. As subestações AT/MT são automatizadas e telecomandadas, o que flexibiliza a reconfiguração da rede e a reposição do abastecimento em caso de incidente. Geograficamente, estas instalações encontram‐se naturalmente mais concentradas nas zonas de maior densidade de cargas, em que a redução do comprimento médio das saídas MT e a criação de possibilidades de alimentação alternativas contribuem, assim, para assegurar uma melhor qualidade de serviço aos clientes. A distribuição MT é efectuada, predominantemente, nos níveis de tensão de 30kV, 15kV e 10kV, sendo os níveis mais baixos utilizados tipicamente em regiões de maior densidade de cargas e no litoral, enquanto os 30kV são utilizados em regiões de maior 17 Capítulo 2 – Enquadramento dispersão. Existem também subestações MT/MT, responsáveis pelo abaixamento da tensão de distribuição MT de 30kV para 15kV ou 10kV. Existem ainda pequenas redes a 6kV que têm vindo a ser substituídas para níveis de tensão mais elevados. A rede MT é explorada radialmente. Nas zonas urbanas ou semi‐urbanas ela possui uma estrutura em fuso ou em anel, sendo maioritariamente subterrânea; nestas zonas, a maioria das saídas MT das subestações dispõem de alimentação alternativa. Nas zonas rurais, a rede MT possui uma estrutura essencialmente radial arborescente e é maioritariamente do tipo aéreo. Para facilitar a exploração e melhorar a qualidade de serviço, a rede MT possui, ao longo do seu percurso, órgãos de corte telecomandados ou dotados de algum tipo de automatismo. As redes de distribuição ocupam uma zona geográfica muito menor, no entanto, são compostas por mais equipamentos, como se observa no Quadro 2.4, quando comparadas com uma rede de transporte. Os quadros seguintes ajudam a descrever com maior detalhe os vários aspectos que caracterizam a RND. 18 Capítulo 2 – Enquadramento Quadro 2.4 – Instalações e Equipamentos em serviço [10] Os próximos quadros mostram, detalhadamente, a forma como os clientes da rede se organizam pelos vários níveis de tensão da RND (Quadro 2.5) e a distribuição geográfica do consumo (Figura 2.6). A BTN (Baixa Tensão Normal) representa a maior parcela do total de clientes. A informação é relativa a 2007. Quadro 2.5 – Clientes das Redes de Distribuição [10] 19 Capítulo 2 – Enquadramento Figura 2.6 – Distribuição de classes de densidade de consumos por concelho, ano 2007 [9] 2.2 Smart Grid Existem sérios estímulos e desafios colocados à sociedade no sentido de repensar todo o modelo energético desde a produção ao consumo. Entre vários factores, a liberalização do mercado, o aumento do consumo de energia eléctrica, a necessidade de renovar e modernizar as infra‐estruturas e os planos governamentais no sentido de promover aspectos como a sustentabilidade ambiental, a 20 Capítulo 2 – Enquadramento competitividade nos preços da electricidade e a melhoria na qualidade dos serviços levaram à procura de soluções inovadoras. No seguimento das políticas que têm sido tomadas, a União Europeia aprovou, entre várias medidas, uma directiva – 20, 20, 20 até 2020 – em que os estados membros se comprometem a reduzir até um mínimo de 20% as emissões de gases com efeito de estufa, atingir 20% de quota de energia gerada a partir de fontes renováveis e aumentar em 20% a eficiência energética, tudo até 2020. É neste contexto, que aparece o conceito Smart Grid. Os aspectos primordiais associados à Smart Grid prendem‐se com a capacidade de comunicação bidireccional entre todas as entidades constituintes da rede eléctrica, a integração das grandes centrais e os pequenos pontos de geração, sejam eles centralizados ou distribuídos ao longo da rede, bem como todos os consumidores, albergando portanto toda a rede de energia. Outro aspecto, importante, é a automação de toda a infra‐estrutura, dado que passa a existir supervisão e controlo da rede de distribuição, desde o ponto em que a energia é gerada até ao ponto em que é consumida, suportada por unidades de informação descentralizadas e novas redes de comunicação, constituindo assim uma rede energética inteligente. Notar que ao nível da AT e MAT, a rede já é automatizada. Benefícios O trânsito de energia nos dois sentidos possibilita que o consumidor seja também um produtor de energia. Dessa maneira promove‐se a produção a partir de fontes renováveis, integrando a microgeração e consequentemente a geração distribuída. Dessa 21 Capítulo 2 – Enquadramento forma, aos consumidores é atribuída uma participação mais activa no mercado energético. Mediante a existência de uma eficiente estrutura de controlo e gestão da rede de distribuição, o Consumidor/produtor poderá ampliar a potência instalada, possibilitando um aumento da produção de energia através da microprodução; poderá ter um papel activo na gestão do seu consumo energético, contribuindo para alinhar a oferta com a procura e reduzir os seus custos com a energia; poderá ter acesso a novos serviços, novas formas de tarifação e planos de preços inovadores. Do lado do Comercializador, este modelo de rede, permite também a redução de custos em diversas operações tais como eliminar os custos associados à contagem manual, facilitar a detecção de fraudes, diminuir custos de inter‐relacionamento entre comercializador (ou operador da rede) e consumidores (mudança de escalão de potência contratada, corte e religação, envio de mensagens) e problemas de débito. Garante ainda que os clientes venham a ser facturados sempre de acordo com o seu consumo real, independentemente da frequência de facturação. Com o volume de informação e conhecimento adquirido sobre o estado da rede, o Operador de Rede aumentará a eficiência de operação, poderá aumentar a fiabilidade das suas redes e poderá também aumentar a qualidade de serviço no fornecimento de energia eléctrica, optimizando investimentos, reduzindo os seus custos operacionais e as suas perdas de energia. Permitirá também a introdução de melhoramentos na operação da rede e no planeamento futuro, com base em informação mais detalhada sobre as condições de operação, estimação mais precisa de perdas técnicas e não técnicas, maior rapidez na detecção de falhas, maior facilidade na sua localização e reposição de serviço mais 22 Capítulo 2 – Enquadramento rápida. Adicionalmente, possibilitará a monitorização da rede de modo mais completo e fiável, induzindo a modulação da procura, alisando picos de consumo, contribuindo para um maior alinhamento entre a oferta e procura de energia. Estas redes constituirão uma plataforma sobre a qual será possível desenvolver e disponibilizar um conjunto relevante de serviços, que vão muito para além da venda de energia eléctrica. É neste cenário, que será integrada toda a infra‐estrutura de suporte aos veículos eléctricos, nomeadamente redes de abastecimento e prestação de serviços associados. Outros Canais Internet Man Figura 2.7 – Serviços suportados pela Smart Grid [11] Considerando os serviços disponíveis (Figura 2.7), serão várias as utilizações. Uma solução de microgeração numa casa pode aproveitar as horas de menor consumo para armazenar a energia de que precisará nos picos de actividade, incluindo carregar a bateria de um carro eléctrico. Ou permitir que a energia acumulada nessa bateria seja 23 Capítulo 2 – Enquadramento “descarregada” para casa, ajudando a abastecer as necessidades domésticas do consumidor, ou mesmo para a rede eléctrica, contribuindo para um maior equilíbrio da utilização das redes ao longo do dia [12]. Especificação Funcional No desenvolvimento tecnológico necessário à implementação da Smart Grid, importa considerar as seguintes etapas (Figura 2.8): Figura 2.8 – Benefícios da Tecnologia em função da implementação das várias etapas [11] O mercado das Smart Grids tem três áreas principais: smart metering (contagem e facturação inteligente), grid intelligence (infra‐estruturas de automação de rede e equipamentos de controlo) e utility IT (gestão inteligente de informação, centralizada e descentralizada) (Figura 2.9). 24 Capítulo 2 – Enquadramento Figura 2.9 – Esquema Funcional da Smart Grid [4] Nesse sentido, uma solução de implementação prevê a actuação em três linhas de intervenção que aceleram a transformação da rede eléctrica para dar resposta a novos desafios, envolvendo: •
Telegestão de Energia – abordagem centrada no consumidor, promoção da eficiência energética e prestação de novos serviços. Disponibilização de instrumentos e funcionalidades de telegestão individualizada aos utilizadores da rede e agentes do mercado liberalizado; •
Integração da microprodução na Rede de Distribuição – adequação da rede para uma generalizada integração da microprodução distribuída, mantendo a segurança da operação e a fiabilidade do fornecimento; •
Implementação dos conceitos de Smart Grids – integração de maior inteligência para aumentar a eficiência, a segurança e qualidade de serviço na exploração das Redes. 25 Capítulo 2 – Enquadramento Uma solução global 1 é composta por vários componentes que articulados entre si permitem endereçar os objectivos preconizados para o sistema. Os principais componentes desta solução são: • Energy Box (EB)1: dispositivos a instalar nos consumidores/ produtores (incluindo módulos de medida, de actuação, de processamento, de interface, de comunicação, etc.); • Distribution Transformer Controller (DTC)1: equipamento para controlo local a instalar nos postos de transformação (incluindo módulos de medida, de actuação, de processamento, de interface, de comunicação, etc.); • Redes/Comunicações: equipamentos e tecnologias para transmissão de informação; • Sistemas de Informação: sistemas e aplicações para gestão e processamento central dos dados. 1 Esta solução e conceitos foram adoptados no âmbito do projecto‐piloto da EDP ‐ Inovgrid para a implementação de uma Smart Grid no território nacional. 26 Capítulo 2 – Enquadramento Em baixo (Figura 2.10), exemplo de Arquitectura Técnica de Referência para uma implementação de Redes Inteligentes de Energia: Figura 2.10 – Arquitectura da Smart Grid [11] Todas as EB têm um DTC que as gerem. Este DTC pode existir fisicamente ou poderá ser virtual (caso de consumidores isolados, que por motivos técnicos a rede LAN é substituída pela WAN na comunicação DTC‐EB). A Energy Box (EB) será um dispositivo constituído por sensores, contadores, actuadores, etc., que substituirá o actual contador, embora englobe um conjunto de funções muito para além da contagem de energia. Para além de permitir uma caracterização detalhada dos consumos (acessível tanto localmente para o consumidor como remotamente para o comercializador), a EB estabelece a ligação entre os diversos clientes da rede de baixa tensão e o Posto de Transformação, por intermédio do DTC. A 27 Capítulo 2 – Enquadramento EB, para além de estabelecer o elo de ligação com o resto do sistema, relaciona um conjunto de necessidades actuais e futuras de cada habitação/consumidor, operador de rede, comercializador, entre outros. 2.2.1
Sistemas de Contagem No capítulo dos sistemas de contagem, o aspecto mais importante prende‐se com a Contagem Inteligente – Smart Metering, que vem revolucionar por completo os modelos convencionais (Figura 2.11). O Contador Inteligente, associado a sistemas de domótica que permitem gerir eficientemente todas as aplicações domésticas, permitirá evitar consumos desnecessários nas horas em que o tarifário é mais caro e aproveitará para colocar na rede a energia produzida com a microgeração ou armazenada nas baterias dos carros eléctricos sempre que existam vantagens financeiras para o consumidor [12]. Face aos modelos tradicionais, o processo de Contagem torna‐se mais claro e rigoroso, uma vez que o consumo energético é contabilizado em tempo real nos dois sentidos e a informação é recolhida automaticamente por via dos sistemas de comunicação integrados. Com isso, o fornecedor melhora a qualidade dos serviços e o consumidor toma um papel mais activo no processo. O fornecedor poderá alterar tarifários ou cortar a energia, ou seja, garantir uma gestão eficiente da carga. Ao utilizador, é dada a possibilidade de monitorizar o trânsito 28 Capítulo 2 – Enquadramento de energia e tomar controlo sobre o mesmo, optando pelo tarifário que mais se adequa à situação naquele momento. Quanto às soluções de comunicação actualmente disponíveis para efeitos de Telecontagem, estas poderão suportar interfaces RS232, RS485, bem como modems PSTN (rede comutada analógica), GSM (rede móvel), GSM/GPRS (rede móvel/dados) ou TCP/IP (internet), tendo em vista a transmissão local ou remota dos valores de contagem e eventos, para sistemas centrais de aquisição e tratamento de dados (Centrais de Telecontagem) [13]. Em zonas urbanas, onde a rede de baixa tensão está largamente difundida, a tecnologia Powerline (PLC) constitui‐se como uma forte opção. Por utilizar a própria rede eléctrica como suporte à transmissão de dados e voz, possibilita um maior aproveitamento dos recursos existentes e facilita a implementação dos sistemas de comunicação. Em termos práticos, a implementação dos sistemas inteligentes de contagem, é já uma realidade. Em 2008, foram instalados 39.3 milhões de Smart Meters na Europa. Prevê‐se que, até 2020, 80% dos consumidores europeus sejam abrangidos pela tecnologia. No caso concreto de Portugal, ao abrigo do projecto‐piloto INOVGRID, a EDP pretende instalar, no imediato, 50 mil contadores em vários pontos espalhados pelo País. Um investimento que rondará os 15 milhões de euros. A segunda etapa do projecto prevê levar os contadores a 600 mil casas até 2011 [14]. 29 Capítulo 2 – Enquadramento Figura 2.11 – Modelo Convencional vs Smart Meter [15] De um modo geral, os benefícios são partilhados pelas várias partes envolvidas no mercado energético: •
Eléctricas – redução dos custos de operação, controlo do fluxo energético, detecção de falhas, melhoria na previsão e gestão da procura; •
Fabricantes – ajudas e incentivos ao negócio por parte das políticas governamentais, normalização da tecnologia; •
Governo e Consumidores – aumento da eficiência energética e integração da microgeração; •
Empresas IT – oportunidades de negócio, no âmbito dos sistemas remotos de gestão da energia e previsível aumento dos serviços de consultoria energética [15]. 30 Capítulo 2 – Enquadramento 2.2.2
Automação de Redes Um aspecto importante relacionado com a Smart Grid é o nível de automação da rede, nomeadamente da rede de distribuição. Dado que, à imagem do que já acontece com a rede de transporte, também a rede para os níveis mais baixos de tensão passa a ser dotada de mecanismos inteligentes. Os sistemas de protecção e comando das subestações aumentam a fiabilidade de operação das redes de energia. A disponibilização de soluções de automação e de reconfiguração da rede de distribuição permite garantir a optimização dos esforços operacionais e de manutenção e, consequentemente, melhorar a rentabilidade e o retorno do investimento realizado nas redes eléctricas. Adicionalmente, o telecomando e a capacidade por parte das subestações e postos de transformação de transmitir informações em tempo real irão melhorar a segurança operacional das Redes de Distribuição de Energia. Nesse sentido, com a automatização das subestações na rede de distribuição, a integração de uma rede de comunicações, aplicações inteligentes descentralizadas e um sistema de gestão distribuído, torna‐se possível a detecção e diagnóstico de falhas, e eventualmente a sua recuperação, de forma a evitar situações de avarias. Finalmente, a estandardização e normalização de protocolos e interfaces tornam as soluções mais flexíveis e garantem a interoperabilidade entre fabricantes. 31 Capítulo 2 – Enquadramento 2.2.3
Sistemas de Informação O sistema de gestão de energia descentralizado permite o controlo de todas as novas fontes de energia, distribuídas ao longo da rede. Gerir eficientemente um elevado número de instalações individuais de geração requer informação em tempo‐real e tecnologias de comunicação avançadas. Com o sistema de gestão de energia, essas fontes de geração de energia distribuída podem ser combinadas para formar uma central de geração virtual de grande escala. O sistema usa toda a informação relevante, como previsões meteorológicas, preços de electricidade correntes e consumos de energia, actuais e históricos, constituindo esses dados a base de elaboração e acompanhamento de um plano de exploração optimizado. 2.3 Veículo Eléctrico Por definição, um veículo eléctrico (EV) diferencia‐se dos restantes veículos pelo facto de utilizar um sistema de propulsão eléctrica. Integra um motor eléctrico, que converte energia eléctrica na energia mecânica necessária à sua propulsão. Actualmente, resultado das preocupações ambientais à escala global, a dependência energética dos combustíveis fósseis e a procura por uma qualidade de vida melhor das populações nas zonas urbanas, existe uma consciência clara que um dos principais problemas a resolver, está directamente relacionado com o sector dos transportes rodoviários. 32 Capítulo 2 – Enquadramento Enquadrado numa política concertada e sustentável de transportes, a utilização dos veículos eléctricos surge como uma alternativa credível e viável para determinadas aplicações de mobilidade e transporte. O veículo eléctrico é actualmente a solução que mais se aproxima do conceito Zero Emissões (ZEV) em utilização em qualquer tipo de condução. Por Zero Emissões entende‐se: zero ruídos, zero emissões de poluentes e zero emissões de gases de efeito de estufa. As emissões poluentes, em particular de CO2, associadas ao veículo eléctrico dependem fundamentalmente da forma como a electricidade é produzida. Quanto ao desenvolvimento tecnológico e aos processos de fabrico das baterias, com menor custo e maior capacidade de armazenamento, a nova geração de EV possibilita um melhor desempenho ao nível da autonomia e tempo de recarregamento. Em termos de eficiência, o EV faz uso da travagem regenerativa, ou seja, explora a capacidade que o motor eléctrico tem de poder funcionar como gerador. O motor eléctrico é usado como gerador durante a travagem do veículo e a saída produzida, após convertida, é usada para recarregar as baterias. Relativamente à eficiência do motor, os veículos eléctricos utilizam tipicamente entre 0,15 a 0,17kWh por quilómetro [16]. Aproximadamente metade deste consumo advém da ineficiência do processo de carga das baterias. A média de consumo equivalente para um veículo a gasolina com um consumo de 10l/100km é de 0,9kWh por quilómetro, ou seja, significativamente menos eficiente que um veículo eléctrico. Outro aspecto importante, já focado anteriormente, está directamente relacionado com o conceito – vehicle to grid (V2G), ou seja, a interacção do PEV com a rede eléctrica. Tendo em conta o crescimento do parque automóvel eléctrico, e 33 Capítulo 2 – Enquadramento considerando a sua integração na smart grid, o conjunto das suas baterias poderá funcionar como um centro de armazenamento de energia distribuído pela rede, servindo como energia de backup e contribuindo para o peak shaving. 2.3.1
Tipos de EV Os diferentes tipos de veículos eléctricos podem ser caracterizados quanto ao tipo de mecanismo gerador ou armazenamento de energia eléctrica instalada a bordo. Em baixo, as principais categorias: •
Veículo Eléctrico a Baterias – utiliza a energia eléctrica proveniente da rede de distribuição pública para carregar um conjunto de baterias instalado a bordo. Durante a marcha, as baterias alimentam um ou mais motores eléctricos acoplados às rodas dos veículos; •
Veículo Eléctrico Híbrido – combina no mesmo veículo duas fontes de energia distintas, para o fornecimento da energia necessária à tracção. Uma das fontes é uma bateria que pode armazenar a energia eléctrica e restitui‐la ao motor eléctrico. A outra fonte é um reservatório de combustível que alimenta um motor térmico que pode accionar directamente as rodas ou fornecer energia mecânica a um gerador eléctrico; •
Veículo a Pilha de Combustível – a pilha de combustível é um sistema instalado no veículo para a produção de energia eléctrica a partir do hidrogénio. Assume‐se como uma solução não poluente, emitindo exclusivamente vapor de 34 Capítulo 2 – Enquadramento água e trata‐se de uma tecnologia onde se concentra grande parte do esforço de investigação e desenvolvimento para uma aplicação em larga escala no médio prazo [17]. Após a introdução da primeira geração de automóveis híbridos, vários construtores preparam‐se agora para introduzir no mercado uma nova geração de EV, veículos eléctricos e eléctricos híbridos, plug­in, dotados de um sistema para alimentação externa das baterias, ou seja, alimentados a partir de uma tomada eléctrica. Nesse sentido, esta solução tecnológica, permitirá a rápida integração dos veículos eléctricos nas Smart Grids, através de uma rede com pontos de carregamento distribuídos, planeada e projectada no âmbito do Programa Nacional para a Mobilidade Eléctrica. 35 Capítulo 2 – Enquadramento O Quadro 2.6 mostra as principais características dos tipos de EV referidos anteriormente. Quadro 2.6 – Comparação entre os diferentes Tipos de EV [18] 2.3.2
Tipos de Baterias Nos últimos anos, o desempenho das baterias tem melhorado muito. A Densidade de Energia Específica [Wh/kg] e a Densidade de Energia Volumétrica [Wh/l] aumentaram exponencialmente, permitindo uma maior autonomia e uma redução do 36 Capítulo 2 – Enquadramento volume das baterias. Aliado a estes factores, um ciclo de vida (nº de recargas) maior e um tempo de recarga baixo tornam as baterias um elemento chave na estrutura do EV e consequentemente na Smart Grid. As figuras em baixo ilustram a evolução do desempenho das baterias por tecnologia (Figura 2.12) e o aumento da densidade de energia ao longo dos anos (Figura 2.13). Figura 2.12 – Desempenho das diferentes Tecnologias [19] Figura 2.13 – Caracterização da Densidade de Energia das Baterias [19] 37 Capítulo 2 – Enquadramento Actualmente, as baterias de Iões de Lítio posicionam‐se como a melhor solução a ser utilizada por parte dos fabricantes de automóveis, tanto nos veículos híbridos como nos veículos eléctricos. Os requisitos mais importantes de uma bateria para que esta seja utilizada num veículo eléctrico são: •
Habilidade de trabalhar no frio ou calor extremo; •
Pouca manutenção; •
Baixo Custo; •
Universalidade (substituição por outro modelo/fabricante); •
Segurança; •
Adequação à aplicação [19]. 38 Capítulo 2 – Enquadramento O Quadro 2.7 compara as principais baterias existentes no mercado, que têm equipado os veículos eléctricos ao longo dos anos. Tipos de Baterias Estreia Comercial Actual Uso Automóvel Qualidades Desvantagens Energia Específica [Wh/Kg] Reciclagem ÁCIDO­CHUMBO HIDRETOS DE NÍQUEL (NI­MH) IÕES DE LÍTIO 1859 1989 1991 Tradicionais baterias de 12V. Desenvolvidas para as gerações actuais de HEV. Longamente comprovadas no automóvel. O dobro da relação energia/peso em comparação com as baterias Ácido – ‐ Chumbo. Robustez comprovada. Ainda em desenvolvimento para HEV e futuros E‐CARS. O dobro da capacidade energética das NI‐MH e melhor para os híbridos plug­in. Necessitam de menos espaço, dando maior liberdade ao projecto dos automóveis. Embora já aprovadas em pequenos aparelhos, têm ainda de ser mais desenvolvidas para aplicação no automóvel. Muito caras, até haver produção em grandes volumes. O peso. A baixa relação energia /peso tornam‐nas inviáveis para utilização em PEV. Custo elevado (quatro vezes mais que as de Ácido ‐ Chumbo). Potencial limitado para futuro desenvolvimento. 30‐40 65‐70 100‐150 Excelente Boa Muito boa Quadro 2.7 – Evolução das Baterias 2.3.3
Sistema de Carregamento Na infra‐estrutura associada ao veículo eléctrico, o Sistema de Carregamento serve como ponte de interacção entre o parque de PEV e a Smart Grid. A rede pública de carregamento à escala nacional, com uma gestão centralizada, será composta, na fase 39 Capítulo 2 – Enquadramento piloto (2010 ‐ 2020), por diversos pontos de carregamento (Figura 2.15) e eventualmente pontos de troca de baterias. Estrategicamente distribuída por 25 municípios e principais auto‐estradas (Figura 2.14), a rede permitirá maximizar a mobilidade eléctrica. Figura 2.14 – Distribuição geográfica da Rede de Carregamento [20] Figura 2.15 – Solução Modular: Posto Central + Satélites [20] 40 Capítulo 2 – Enquadramento Tipologia de Carregamento Em função da utilização que é dada ao PEV, assim difere o tipo de carregamento. O Quadro 2.8 tipifica os vários cenários possíveis. Utilização Ida e Volta à Distância de uma Carga Ida e Volta com Recarga no Destino Carga durante Trajecto Carga Standard Oportunidade/Emergência Extensão de autonomia Centro Comercial Casa Local de Trabalho Local de Carregamento Base da Frota Supermercado Área de Serviço Parque de Estacionamento Via Pública Requisitos 50%/30 Minutos (oportunidade) 100% em 8h 80%/10 Minutos 20km/10 Minutos (emergência) Tipo de Carregamento Lento Lento/Rápido Rápido Quadro 2.8 – Tipos de Utilização do PEV [20] Em relação ao tipo de carregamento, atentando nas necessidades futuras dos utilizadores em termos de mobilidade e o seu perfil de utilização, definiram‐se dois tipos 2 (Quadro 2.9): Valores de referência Carregamento
Corrente Tensão Potência Lento 16 ‐ 32A 230 ‐ 400V AC
3,6 ‐ 7,2kVA Rápido Até 200A
500V DC 43kW AC Quadro 2.9 – Tipologia de Carregamento [20] 2 As especificações acima descritas foram retiradas do Programa do Governo para a Mobilidade Eléctrica, MOBI.E – Modelo e Sistema de Carregamento para Veículos Eléctricos em Portugal. 41 Capítulo 2 – Enquadramento 2.4 Estado da Arte A integração de EV na rede eléctrica, por ser um tópico relativamente novo e que tem despertado cada vez mais interesse no âmbito das Smart Grids, nos últimos anos, começou a ter notoriedade como tema de investigação. Contudo, apesar de o tema tratar de várias tecnologias que ainda não estão disponíveis no mercado e em muitos aspectos ainda serem apenas conceitos, conta já com vários trabalhos publicados, bem como projectos‐piloto implementados. Neste ponto são apresentados determinados estudos que abordam tópicos comuns a esta tese e são enunciados alguns dos projectos‐piloto de maior relevo a nível internacional. 2.4.1
Projectos­piloto Paralelamente aos desenvolvimentos, em território nacional, dos projectos no âmbito das redes de carregamento de EV, internacionalmente, numa colaboração conjunta entre governos e empresas, têm sido lançados vários projectos. Em Espanha, o projecto VERDE [21] que integra empresas como a Siemens, a SEAT e principais eléctricas espanholas, tem como objectivos a criação de postos de carregamento por indução magnética e sistemas centralizados para o controlo e supervisão dos carregamentos. 42 Capítulo 2 – Enquadramento O projecto Edison [22], na Dinamarca, que decorre no período 2009‐2020 e que também conta com a participação da Siemens em colaboração com entidades nacionais e internacionais, tem como tópico principal de investigação a infra‐estrutura de carregamento. O departamento de energia norte‐americano suporta e desenvolve o EV Project [23]. Através deste projecto pretende‐se, numa primeira fase, ter a circular já em 2010 cerca de 8 300 PEV, 310 pontos de carregamento rápido DC e 14 650 carregadores domésticos. Em Inglaterra foi criada uma base de dados, para uso dos utilizadores de PEV, que reúne e disponibiliza toda a informação sobre os vários pontos de carregamento existentes naquele País – EV Network UK [24]. O projecto Português para a integração de veículos eléctricos na rede eléctrica – MOBI.E [25], que serve de base para este estudo, é um projecto à escala nacional que pretende promover novos modelos energéticos para uma mobilidade mais sustentável. Em curso, está o desenvolvimento e implementação de uma rede integrada entre vários pontos do território nacional (Figura 2.14), que permitirá aos seus utilizadores abastecerem o PEV, mediante a utilização de um cartão de carregamento. A primeira fase contempla a instalação de uma Rede Piloto com 1300 pontos de carregamento normal e 50 pontos de carregamento rápido em espaços de acesso público em Portugal Continental. 43 Capítulo 2 – Enquadramento 2.4.2
Metodologias de Previsão Na avaliação do impacto da carga associada aos PEV sobre a rede eléctrica, diferentes abordagens têm sido estudadas. Em algumas regiões dos Estados Unidos a capacidade da rede começa a ser projectada em função desse novo tipo de consumo [26‐27]. Um estudo recente [28] concluiu que existe uma forte possibilidade de concentração de cargas em determinados pontos, provocando assim desequilíbrios na rede de distribuição com um impacto potencialmente negativo. Relativamente à penetração de PEV nos próximos anos, alguns estudos, em torno de um número previamente definido de PEV, procedem à análise do consumo de energia eléctrica. Numa determinada região nos Estados Unidos, para um cenário de um milhão de PEV, analisaram‐se potenciais variações do consumo e estudaram‐se os impactos ao nível da geração, transmissão e distribuição de energia [29]. Em Portugal, um dos estudos realizados considerou três valores distintos para a penetração de PEV: 100 mil unidades, 1 milhão de unidades e 2,5 milhões de unidades; e estudou o seu impacto na curva de carga nacional [30]. Outros estudos [31‐32] prevêem a entrada no mercado de veículos eléctricos plug­in segundo métodos estatísticos estocásticos. Com base em determinadas variáveis chave, como a quota de mercado referente à tecnologia de cada veículo (combustão interna, híbrido ou eléctrico) e o conhecimento que têm do comportamento dessas variáveis nos últimos anos, constroem projecções no tempo e definem diferentes níveis de penetração em torno de um valor de referência. Adicionalmente, essa informação é cruzada com as previsões sobre a probabilidade de cada residência ter entre um, dois ou 44 Capítulo 2 – Enquadramento nenhum veículo, conseguindo assim garantir uma perspectiva, ao nível da rede de distribuição, sobre como se distribuem os PEV e consequentemente as cargas. 45 Capítulo 3 – Modelização Capítulo 3 Modelização 3.1 Sistema Eléctrico Nacional Na caracterização do consumo de energia relativo ao SEN, tendo por base os objectivos deste trabalho, é feita uma análise orientada para dois aspectos distintos: (i) modelização do consumo nacional de energia e (ii) modelização do consumo regional de energia. 3.1.1
Modelos do Consumo Nacional Atentando na caracterização do consumo de electricidade feita no ponto 2.1.1, verifica‐se que o ritmo de crescimento abrandou consideravelmente nos últimos anos. A partir de 2005, o consumo nacional de electricidade vem aumentando, em média, 2%/ano. Na modelização do consumo, considerou‐se um aumento anual de 3%, um compromisso entre a taxa de crescimento de 2% e o valor de referência da EDP (5%). 46 Capítulo 3 – Modelização Os diagramas de carga de certos dias mais representativos daquilo que foi o consumo em determinadas alturas de 2009 (Figuras: 3.1, 3.2 e 3.3), permitem definir o perfil de consumo típico. A Figura 3.4, dia de maior consumo, possibilita analisar os casos em que a procura é maior, ou seja, os casos mais exigentes para a rede em termos de qualidade de serviço e capacidade disponível. Na Figura 3.5, o gráfico que é apresentado traduz a taxa de crescimento de 3% até 2020, segundo um estudo realizado pela REN [33]. 22:00
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Figura 3.1 – Diagrama de Carga de 16­04­2009 Hora
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12:00
10:00
8:00
6:00
4:00
2:00
8000
7500
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6500
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5500
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4500
4000
3500
3000
0:00
MW
Figura 3.2 – Diagrama de Carga de 18­07­2009 47 Capítulo 3 – Modelização 22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
10:00
8:00
6:00
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2:00
8000
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6500
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5500
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4500
4000
3500
3000
0:00
MW
Hora
Figura 3.3 – Diagrama de Carga de 15­10­2009 9000
9000
8000
8000
7000
7000
6000
6000
5000
4000
4000
3000
3000
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2:00
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22:00
5000
Hora
0:00
2:00
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6:00
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10:00
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20:00
22:00
MW
10000
MW
10000
Hora
Figura 3.4 – Diagrama de Carga do dia de maior consumo (09­01­2009) e ponta anual (12­01­2009) As Figuras anteriores mostram cinco diagramas representativos do consumo da rede pública. Os três primeiros ilustram dias característicos das épocas sazonais: Primavera, Verão e Outono. Como é notório, uma das principais características do consumo de energia prende‐se com as significativas variações que vão ocorrendo ao longo das 24 horas do dia. Durante a noite o consumo cai abruptamente, chegando a representar cerca de 56% do pico de consumo. Este comportamento mantém‐se sem grandes alterações durante todo o ano, como se observa pela análise dos diagramas. 48 Capítulo 3 – Modelização Nos dois últimos diagramas, estão representados o dia de maior consumo (178,3GWh) e a ponta anual de 2009 em que a potência máxima solicitada ao sistema foi 9 217MW, novo máximo histórico da rede nacional. Figura 3.5 – Cenários de Evolução dos Consumos Referidos à Emissão e Respectivas Pontas [33] Para construir o modelo, conhecendo o perfil de consumo através dos diagramas de carga e admitindo que a sua forma se mantém idêntica a curto e médio prazo, com base na previsão da evolução do consumo nacional de electricidade nos próximos anos, tem‐se: Figura 3.6 – Modelo do Consumo Nacional até 2020 [34] 49 Capítulo 3 – Modelização Assim sendo, partindo do modelo anterior (Figura 3.6), e tendo como referência o diagrama de carga do dia de maior consumo em 2009, a Figura 3.7 mostra a evolução do perfil de consumo até 2020. 13000
12000
11000
10000
9000
8000
7000
6000
5000
4000
2020 Hora
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
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10:00
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4:00
2:00
2009 0:00
MW
Figura 3.7 – Evolução do Consumo Nacional até 2020 [34] Se, como se prevê, o comportamento do consumo de energia eléctrica não sofrer alterações significativas nos próximos anos, excluindo desta análise o consumo associado aos PEV, o gráfico da Figura 3.7 mostra o mesmo diagrama de carga, ou seja, um perfil de consumo idêntico, mas com o respectivo aumento anual de 3%, referido anteriormente, que se reflecte no respectivo aumento da potência ao longo dos anos. De seguida é efectuada uma contextualização do tópico em estudo no presente trabalho, onde são apresentados os dados gerais mais relevantes relativos a Portugal Continental do ponto de vista do consumo de energia eléctrica e a sua evolução até 2020, bem como outros aspectos com relevância para este estudo, nomeadamente o número de veículos que actualmente constituem o parque automóvel (Quadro 3.1). 50 Capítulo 3 – Modelização Portugal Continental Área: 92 090km² População: 10 637 713 Parque Automóvel: 5 809 500 Dia Nacional de Maior Consumo (2009) Consumo de Energia: 178,3GWh Ponta: 9 217MW Ponta Prevista em 2015: 10 999MW Ponta Prevista em 2020: 12 751MW Quadro 3.1 – Dados Gerais de Portugal Continental 3.1.2
Modelos do Consumo Regional De modo análogo, o consumo regional sendo parte integrante do consumo nacional, segue a mesma tendência de crescimento. Pretende‐se, com a escolha das regiões que servem de objecto de estudo para esta tese, assegurar a cobertura geográfica do País, possibilitando uma análise abrangente e detalhada sobre os hábitos das populações relativamente ao consumo de energia eléctrica e à utilização do automóvel. Dessa maneira, será possível avaliar o impacto local dos PEV sobre o consumo regional. Tendo por objectivo garantir uma perspectiva diversificada sobre os diferentes cenários existentes no País, escolheram‐se, como objecto de estudo, sete distritos 51 Capítulo 3 – Modelização espalhados de norte a sul pelo território nacional, abrangidos pelo programa ‐ MOBI.E: Bragança, Porto, Castelo Branco, Lisboa, Évora, Beja e Faro. Como o consumo não é homogéneo e está directamente dependente de características locais, para traçar o seu perfil (diagrama de carga), consideraram‐se os pontos injectores responsáveis por fornecer energia eléctrica a cada região. O Quadro 3.2 identifica as várias subestações da REN, agrupadas por distrito, que foram consideradas neste estudo. Distrito Código
SNC SFA Beja SAV SSI SPN Bragança SMV SMG SCC Castelo Branco SFE SVR SEM Évora SER SET Faro SPO STN SAM STJ SSV SFN Lisboa SCR SCG SCH SSS SVM SMA STR SCT Porto SUR SRR SED SCN Subestação
Nome
Neves Corvo Ferreira do Alentejo
Alqueva
Sabóia‐Luzianes
Pocinho
Macedo de Cavaleiros
Mogadouro
Castelo Branco
Ferro
Ródão
Estremoz
Évora
Estói
Portimão
Tunes
Alto de Mira
Trajouce
Sacavém
Fanhões
Carvoeira
Carregado
Carriche
Sete Rios
Vermoim
Maia
Torrão
Custóias
Urro
Recarei
Ermesinde
Canelas
Código
CVR FAL
MRA
ODM
TMC
MCD
MGD
CTB
CVL
VVR
ETZ
EVR
FAR
PTM
SLV
AMD
CSC
LRS
LRS
TVD
ALQ
LSB
LSB
MAI
MAI
MCN
MTS
PNF
PRD
VLG
VNG
Localidade Nome Castro Verde Ferreira do Alentejo Moura Odemira Torre de Moncorvo Macedo de Cavaleiros Mogadouro Castelo Branco Covilhã Vila Velha de Ródão Estremoz Évora Faro Portimão Silves Amadora Cascais Loures Loures Torres Vedras Alenquer Lisboa Lisboa Maia Maia Marco de Canaveses Matosinhos Penafiel Paredes Valongo Vila Nova de Gaia Quadro 3.2 – Pontos de Contagem do Consumo de Energia Eléctrica 52 Capítulo 3 – Modelização Na análise do consumo regional, depois de identificados e agrupados os pontos de contagem por distrito, somam‐se as cargas e traçam‐se os diagramas associados a cada região. Assume‐se que o consumo regional segue a tendência de crescimento do consumo nacional e considera‐se, com vista a prever a evolução do consumo até 2020, o modelo utilizado no ponto anterior. Em baixo, figuram as curvas de carga representativas do consumo de energia eléctrica para cada distrito (Figuras: 3.8, 3.9, 3.10 e 3.11), referentes ao dia de maior consumo (09‐01‐2009), com a respectiva evolução até 2020. 2015
2020
2009
140
2500
120
2000
Potência (MW)
Potência (MW)
2009
100
80
60
40
2015
2020
1500
1000
500
0:00
2:00
4:00
6:00
8:00
10:00
12:00
14:00
16:00
18:00
20:00
22:00
0:00
2:00
4:00
6:00
8:00
10:00
12:00
14:00
16:00
18:00
20:00
22:00
0
Hora
Hora
Figura 3.8 – Evolução do Consumo de Energia Eléctrica em Bragança e Porto 2015
2020
2009
2015
2020
3500
Potência (MW)
170
150
130
110
90
70
50
30
3000
2500
2000
1500
1000
Hora
0:00
2:00
4:00
6:00
8:00
10:00
12:00
14:00
16:00
18:00
20:00
22:00
500
0:00
2:00
4:00
6:00
8:00
10:00
12:00
14:00
16:00
18:00
20:00
22:00
Potência (MW)
2009
Hora
Figura 3.9 – Evolução do Consumo de Energia Eléctrica em C. Branco e Lisboa 53 Capítulo 3 – Modelização 2015
2020
2009
Potência (MW)
200
180
160
140
120
100
80
60
40
2015
2020
220
200
180
160
140
120
100
80
60
0:00
2:00
4:00
6:00
8:00
10:00
12:00
14:00
16:00
18:00
20:00
22:00
0:00
2:00
4:00
6:00
8:00
10:00
12:00
14:00
16:00
18:00
20:00
22:00
Potência (MW)
2009
Hora
Hora
Figura 3.10 – Evolução do Consumo de Energia Eléctrica em Évora e Beja 2015
2020
800
700
600
500
400
300
200
100
0:00
2:00
4:00
6:00
8:00
10:00
12:00
14:00
16:00
18:00
20:00
22:00
Potência (MW)
2009
Hora
Figura 3.11 – Evolução do Consumo de Energia Eléctrica em Faro Como se observa, se cada distrito mantiver uma tendência de crescimento linear da curva de carga, Lisboa e Porto mantêm‐se como pólos de maior consumo na rede, seguidos de Faro. Os restantes distritos, todos com consumos muito próximos, enquadrados no consumo nacional de energia eléctrica, representam uma percentagem consideravelmente mais pequena. Uma característica comum aos vários perfis de carga apresentados está directamente relacionada com a significativa variação do consumo de energia eléctrica ao longo das 24 horas, nomeadamente a sua diminuição no período que 54 Capítulo 3 – Modelização compreende as horas de vazio e o pico máximo entre as 19 e as 21 horas, tal como se observou na análise do perfil de consumo nacional. De seguida são apresentados os dados gerais mais relevantes para cada uma das regiões, complementando a informação contida nos diagramas de carga e possibilitando uma caracterização mais detalhada de cada distrito (Quadros 3.3 a 3.9). Bragança Área: 6 608km² População: 150 000 Parque Automóvel: 85 086 Dia Nacional de Maior Consumo (2009) Consumo de Energia: 1 795MWh Ponta: 87MW Ponta Prevista em 2015: 104MW Ponta Prevista em 2020: 121MW Quadro 3.3 – Dados Gerais de Bragança Porto Área: 2 395km² População: 1 870 000 Parque Automóvel: 910 938 Dia Nacional de Maior Consumo (2009) Consumo de Energia: 29 356MWh Ponta: 1 506MW Ponta Prevista em 2015: 1 798MW Ponta Prevista em 2020: 2 085MW Quadro 3.4 – Dados Gerais do Porto 55 Capítulo 3 – Modelização Castelo Branco Área: 6 675km² População: 210 000 Parque Automóvel: 115 671 Dia Nacional de Maior Consumo (2009) Consumo de Energia: 2 094MWh Ponta: 109MW Ponta Prevista em 2015: 130MW Ponta Prevista em 2020: 150MW Quadro 3.5 – Dados Gerais de Castelo Branco Lisboa Área: 2 761km² População: 2 124 500 Parque Automóvel: 1 205 566 Dia Nacional de Maior Consumo (2009) Consumo de Energia: 36 938MWh Ponta: 1 944MW Ponta Prevista em 2015: 2 322MW Ponta Prevista em 2020: 2 691MW Quadro 3.6 – Dados Gerais de Lisboa Évora Área: 7 393km² População: 170 600 Parque Automóvel: 97 162 Dia Nacional de Maior Consumo (2009) Consumo de Energia: 2 378MWh Ponta: 132MW Ponta Prevista em 2015: 158MW Ponta Prevista em 2020: 183MW Quadro 3.7 – Dados Gerais de Évora 56 Capítulo 3 – Modelização Beja Área: 10 225km² População: 154 400 Parque Automóvel: 87 325 Dia Nacional de Maior Consumo (2009) Consumo de Energia: 2 557MWh Ponta: 146MW Ponta Prevista em 2015: 175MW Ponta Prevista em 2020: 203MW Quadro 3.8 – Dados Gerais de Beja Faro Área: 4 960km² População: 421 600 Parque Automóvel: 276 459 Dia Nacional de Maior Consumo (2009) Consumo de Energia: 8 399MWh Ponta: 478MW Ponta Prevista em 2015: 570MW Ponta Prevista em 2020: 661MW Quadro 3.9 – Dados Gerais de Faro Atentando nos Quadros acima apresentados, observa‐se que Lisboa, Porto e Faro, os distritos mais populosos, são aqueles que apresentam maior consumo de energia eléctrica e maior número de automóveis. Contudo esta relação não é válida para as restantes regiões. Os distritos de Castelo Branco e de Évora, apesar de registarem maior número de habitantes e veículos, são ultrapassados por Beja no consumo de energia. O distrito de Bragança, com uma realidade semelhante à de Beja, registou o consumo mais baixo de todos os distritos considerados neste estudo. 57 Capítulo 3 – Modelização 3.2 Veículos Eléctricos 3.2.1
Modelos de Carregamento Na modelação do carregamento dos PEV, a potência fornecida pela rede depende do tipo de carregamento disponível (lento ou rápido). A capacidade remanescente da bateria e a potência disponível no ponto de ligação determinam a duração do tempo de carregamento. Assumindo que futuramente a bateria de iões de lítio (Li‐Ion) será a tecnologia predominante, considera‐se 90% da carga total da bateria como valor de referência de capacidade máxima disponível. Outro dado importante prende‐se com o consumo de energia eléctrica que um EV requer. Dependendo do percurso, um EV com 1000kg consome, em média, entre 80 e 120Wh por quilómetro [35]. Na modelização do consumo do parque de PEV, tendo em conta os vários segmentos existentes, para um peso constante de 1000kg, um percurso médio variável, a capacidade actual das baterias e a tipologia de carregamento anteriormente descrita, definiram‐se dois perfis de carga relativos à utilização do PEV. A capacidade de energia que cada veículo deve armazenar (Quadro 3.10) foi calculada a partir da distância média diária percorrida ( ) e o consumo de energia por quilómetro ( ) (equação 3.1). . (3.1)
58 Capítulo 3 – Modelização Onde é uma constante e no âmbito deste estudo, perspectivando um impacto maior, considerou‐se para o seu valor 120Wh/km [35]. Distância Média Capacidade de Energia 90% [kWh] Diária [km] Tipos de PEV Citadinos 60 7,2 Outros 120 14,4 Quadro 3.10 – Caracterização da Capacidade de Carga do PEV por Perfil de Utilização As distâncias definidas pretendem estabelecer uma relação com aquilo que se prevê ser a utilização do PEV, maioritariamente urbana. O perfil Citadinos reflecte a energia eléctrica necessária para deslocamentos de 60km e o segundo perfil está associado a percursos de 120km, correspondendo respectivamente, a um consumo total de energia de 8kWh e 16kWh (Quadro 3.11). Tipo de Carregamento Potência [kW] Lento (3.6kW) Rápido (43kW)
Lento (3.6kW)
Rápido (43kW)
Tipos de PEV Citadinos Outros Consumo Total 100% [kWh] 8 8 16 16 Tempo de Carregamento 2h 13min 0h 11min 4h 27min 0h 22min Quadro 3.11 – Caracterização do Tempo de Carregamento do PEV por Perfil de Utilização No Quadro 3.11 são definidas as constantes relativas ao tempo de carregamento de cada veículo ,
,
, em função do perfil de utilização do PEV (Citadinos ou Outros) e os dois níveis de potência disponíveis para o carregamento de veículos eléctricos plug­in: Lento (
) e Rápido . 59 Capítulo 3 – Modelização Nos resultados apresentados no Quadro 3.11, considerou‐se linear o processo de carregamento. Em baixo, as curvas associadas aos tempos de carregamento dos dois tipos de PEV aqui considerados (Figura 3.12). Carreg. Lento Outros
Carreg. Rápido Citadinos
Potência de Carregamento
(kW)
Potência de Carregamento (kW)
Carreg. Lento Citadinos
50
40
30
20
10
0
0:00
1:00
2:00
Hora
3:00
4:00
Carreg. Rápido Outros
50
40
30
20
10
0
0:00
1:00
2:00 3:00
Hora
4:00
5:00
Figura 3.12 – Tempo de Carregamento – Citadinos e Outros Como se observa, com base na potência disponibilizada pela rede para o carregamento dos PEV, o modo lento, partindo das condições iniciais, demora entre 2 e 5 horas, consoante o tipo de PEV. Relativamente ao modo rápido, o PEV nunca demorará mais do que meia hora a carregar na totalidade, cerca de 10 a 15 minutos para atingir 80% da carga. As equações que expressam os perfis de carga referentes ao carregamento lento (
) e carregamento rápido (
) do Citadino são as seguintes: .
.
(3.2)
Onde e representa o sinal de degrau unitário, e , os tempos de carregamento e , as potências de carregamento lento e rápido (Quadro 3.11). 60 Capítulo 3 – Modelização Quanto às equações que expressam os perfis de carga referentes ao carregamento lento (
) e carregamento rápido (
) de Outros, elas são: .
.
(3.3)
Onde e referem‐se aos tempos de carregamento lento e rápido, respectivamente (Quadro 3.11). 3.2.2
Evolução do Parque Automóvel Entre 1990 e 2004, o parque nacional registou um crescimento superior a 130%, de acordo com os dados do Eurostat, o ritmo mais elevado dos Quinze e o terceiro mais forte de toda a UE‐25. Nos últimos anos, o crescimento do parque automóvel português abrandou consideravelmente. Contudo, em 2008, Portugal situava‐se entre os três países com maior densidade de automóveis (quase 600 por 1000 habitantes), atrás do Luxemburgo e da Itália. Outro dado importante na caracterização do parque automóvel nacional prende‐se com o seu envelhecimento. Em 2000, Portugal possuía um dos parques mais jovens da Europa, com uma idade média que rondava os 6,7 anos. Segundo os dados da ACAP, os veículos ligeiros de passageiros e os comerciais ligeiros, que juntos 61 Capítulo 3 – Modelização representam mais de 90% do parque, tinham em 2007 uma idade média em torno dos 8,9 e 8,0 anos, respectivamente. Em 2009, o parque automóvel totalizou cerca de 5,8 milhões de automóveis. Desse total, 4,457 milhões (76,7%) correspondem a ligeiros de passageiros e veículos todo‐o‐terreno. Das restantes unidades, 20,7% são veículos comerciais ligeiros e 2,6% referem‐se a veículos pesados. A idade média do parque automóvel rondou os 10,5 anos. 3.2.2.1 Análise Temporal No âmbito deste estudo, para analisar o impacto na rede do parque de automóveis eléctricos, é necessário fazer uma previsão da evolução do parque automóvel nacional, percebendo assim, como será a sua tendência de crescimento nos próximos anos. A Figura 3.13 mostra o total de unidades que compõem o parque automóvel em Portugal, desde 1990 até 2009. Total de Unidades
6 000 000 5 000 000 4 000 000 3 000 000 2 000 000 1 000 000 0 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008
Ano
Figura 3.13 – Evolução Anual do Parque Automóvel em Portugal 62 Capítulo 3 – Modelização Observando a figura em baixo (Figura 3.14), constata‐se que a taxa de crescimento vem diminuindo ao longo das últimas duas décadas, confirmando a tendência de abrandamento do sector. Taxa de Crescimento
16%
14%
12%
10%
8%
6%
4%
2%
0%
1990
1993
1996
1999
2002
2005
2008
Ano
Figura 3.14 – Taxa de Crescimento Anual do Parque Automóvel 3 Assumindo que o comportamento do mercado automóvel não sofrerá grandes variações nos próximos anos e que a taxa de crescimento anual do parque automóvel português seguirá a tendência de queda dos últimos anos, o gráfico seguinte mostra uma previsão do parque até 2020 com um crescimento de 1%/ano (Figura 3.15). Total de Unidades
6500000
6300000
6100000
5900000
5700000
5500000
5300000
2009
2011
2013
2015
Ano
2017
2019
Figura 3.15 – Previsão do Crescimento do Parque Automóvel até 2020 3 O Parque Automóvel compreende Automóveis Ligeiros de Passageiros, Veículos Comerciais Ligeiros e Pesados. 63 Capítulo 3 – Modelização Pela análise do gráfico anterior, com uma taxa de crescimento de 1%/ano, em 2020, o parque automóvel atingirá cerca de 6,5 milhões de unidades. Admitindo que a distribuição do parque não sofrerá grandes alterações, o mesmo será composto por 77% de veículos ligeiros de passageiros e todo o terreno, 20% de veículos comerciais ligeiros e 3% serão veículos pesados. Atentando no comportamento das vendas de veículos novos desde 2002 (Figura 3.16), todos os anos são vendidos em média cerca de 275.000 veículos. 350000
Unidades Vendidas
300000
250000
200000
150000
100000
50000
0
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
Anos
Figura 3.16 – Evolução das Vendas de Veículos Novos entre 2002 e 2009 Prevendo que o aparecimento dos veículos eléctricos poderá introduzir no mercado automóvel um ligeiro estímulo, e com isso um aumento das vendas, considerou‐se para este trabalho, um aumento anual de 2% nas vendas de veículos novos, para os próximos dez anos. 64 Capítulo 3 – Modelização O gráfico seguinte (Figura 3.17) mostra uma antevisão da evolução das vendas para o mercado mundial dos veículos de combustão interna, representados na legenda por CE, híbridos (HEV) e híbridos plug‐in (PHEV) até 2030. Figura 3.17 – Previsão da Venda de Veículos em função da Tecnologia [31] Se Portugal seguir a tendência mundial, em função do crescimento anual do parque automóvel e a evolução das vendas de veículos novos, a taxa de penetração do PEV à escala nacional poderá evoluir segundo a equação 3.4, ou seja, sabendo o número de veículos novos que foram vendidos num determinado ano (ano z), com base na previsão apresentada na Figura 3.17, é calculada a quantidade de PEV vendidos nesse ano que somados a todos os PEV vendidos nos anos anteriores, a partir de 2010, permite prever o total de PEV que compõem o Parque Automóvel no ano z. ∑
_
_
_
100 (3.4)
65 Capítulo 3 – Modelização Onde _
_
representa o número de veículos novos vendidos no ano , refere‐se à percentagem de veículos eléctricos plug‐in que se prevê vender nesse ano e _
indica o número total de veículos do parque automóvel em cada ano. Ano 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 PEV Percentagem 0,05% 0,14% 0,28% 0,57% 0,95% 1,49% 2,22% 3,20% 4,59% 6,13% 7,98% PEV Unidades 2 750 8 360 16 943 34 453 58 267 91 665 138 119 201 297 291 515 393 397 517 429 Quadro 3.12 – Previsão da Penetração Nacional do PEV até 2020 No Quadro 3.12, o cenário apresentado referente à previsão da evolução percentual do PEV no contexto nacional, mostra que a taxa de penetração nos primeiros anos será relativamente baixa. Prevê‐se em 2020, cerca de 500 000 veículos eléctricos, ou seja, 7,98% do parque automóvel composto por PEV, face aos 10% tidos como referência, quando comparando com as expectativas do governo. Em linha com as previsões de venda mostradas na Figura 3.17, também a penetração nacional do PEV ocorrerá exponencialmente, sendo que a partir de 2015 o ritmo de crescimento do parque de PEV poderá acentuar‐se. 66 Capítulo 3 – Modelização 3.2.3
Previsão da Penetração do PEV por Regiões Prevendo a evolução do parque automóvel à escala nacional, para estudar o impacto real dos PEV na rede, é importante traçar um perfil que retrate a sua penetração ao nível regional. Tendo em conta as regiões previamente seleccionadas e os objectivos traçados, com base numa determinada metodologia, procede‐se ao estudo e previsão da integração do PEV do ponto de vista regional. 3.2.3.1 Metodologia Na previsão da penetração do PEV, com base nos dados de 2009 referentes à densidade automóvel em Portugal e o total de veículos por distrito, estudam‐se para as regiões em causa diferentes cenários quanto à sua possível distribuição. Associando, a esses resultados, os números avançados pelo programa do governo para a implementação do parque de EV, definem‐se, em torno de um valor de referência, diferentes níveis de penetração até 2020. O índice de poder de compra concelhio permite suportar com maior rigor as previsões feitas, analisando e avaliando a capacidade financeira dos consumidores e consequentemente a sua eventual adesão ao veículo eléctrico. 67 Capítulo 3 – Modelização 3.2.3.2 Caracterização da Densidade Automóvel Atentando na tabela em baixo (Quadro 3.13), é possível observar que as maiores concentrações de veículos encontram‐se nos maiores centros urbanos (Lisboa e Porto). A capital totaliza 1 205 566 ligeiros e o distrito do Porto tem um total de 910 938 ligeiros, juntos representam quase 40% do total de automóveis ligeiros no continente. O distrito de Faro é o que apresenta maior densidade automóvel, com 0,7 veículos automóveis por habitante. Em sentido inverso, o distrito de Beja, Bragança, Castelo Branco e Évora com 0,6 veículos por habitante, têm uma densidade automóvel mais baixa. Distritos Total de Veículos
Beja Bragança Castelo Branco
Évora Faro Lisboa Porto Continente 87 325 85 086 115 671 97 162 276 459 1 205 566 910 938 5 581 775 Veículos por Habitante 0,6 0,6 0,6 0,6 0,7 0,5 0,5 0,6 Quadro 3.13 – Densidade Automóvel por Distrito em 31­12­09 [36] Analisando percentualmente a distribuição do parque automóvel para os distritos em causa (Figura 3.18), são notórias as assimetrias ao nível regional. Se por um lado, a densidade automóvel, à excepção dos distritos de Faro, Porto e Lisboa, não sofre grandes alterações, mantendo‐se praticamente constante de região para região, relativamente à sua distribuição o cenário é muito diferente. 68 Capítulo 3 – Modelização Considerando o total de ligeiros no continente, observa‐se que existe uma fraca percentagem de veículos nos distritos de Beja, Bragança, Castelo Branco e Évora (cerca de 2%) quando comparados com Lisboa e Porto. O distrito de Faro registou 5% do total de veículos automóveis. Total de Veículos
25%
20%
15%
10%
5%
0%
Beja
Bragança Castelo Branco
Évora
Faro
Lisboa
Porto
Distrito
Figura 3.18 – Percentagem de Veículos Automóveis por Distrito em 31­12­09 3.2.3.3 Análise do Poder de Compra A penetração do PEV no mercado automóvel está directa ou indirectamente ligada à capacidade financeira dos consumidores para aderirem ao veículo eléctrico, condicionada pela idade média do parque automóvel. Analisando o índice de poder de compra por concelho referente a 2005 (Figura 3.19), é possível ter uma visão geográfica sobre a realidade económica do território nacional. 69 Capítulo 3 – Modelização Figura 3.19 – Índice de Poder de Compra Concelhio em 2005 (Portugal=100) [37] O Indicador de Poder de Compra per Capita (IpC) é um número índice que compara o poder de compra regularmente manifestado nos diferentes concelhos e regiões, em termos per capita, com o poder de compra médio do país a que foi atribuído o valor 100. Dos 308 concelhos que compõem o país apenas 27 registam valores do Indicador de Poder de Compra per Capita superiores à média nacional. A quase totalidade destes 27 concelhos possui centros urbanos com mais de 10.000 habitantes, confirmando a ideia de que é nas maiores aglomerações urbanas que se registam níveis mais elevados de poder de compra. 70 Capítulo 3 – Modelização A análise do indicador do poder de compra per capita confirma a ideia de que o país apresenta dois grandes níveis de assimetria. Primeiro, a mais tradicional oposição litoral ‐ interior, com o litoral a apresentar níveis mais elevados de poder de compra. Segundo, uma dualidade que se torna cada vez mais relevante na leitura territorial do país e que opõe, com maiores níveis de poder de compra, os concelhos mais urbanos ‐ sobretudo os integrados em áreas metropolitanas e as cidades médias do interior (lideradas pelas capitais de distrito) ‐ aos concelhos mais rurais e periféricos. O IpC evidencia um forte poder de compra no concelho de Lisboa, onde este indicador atinge agora 277.93, ou seja, cerca do triplo da média nacional. O Porto posiciona‐se em segundo lugar no ranking concelhio do poder de compra, com quase o dobro do nível nacional [37]. Figura 3.20 – Concentração da Percentagem de Poder de Compra [37] A Figura 3.20 apresenta a concentração do poder de compra nos 308 concelhos do País. Esta concentração será tanto maior quanto mais afastada estiver a curva da sua diagonal principal. A percentagem de poder de compra confirma assim novamente as disparidades encontradas no país: metade do poder de compra nacional é obtido por 71 Capítulo 3 – Modelização apenas 17 concelhos (cerca de 6% dos concelhos) enquanto a outra metade se deve aos restantes 291 concelhos portugueses. Como seria então de esperar face a esta análise concelhia, constata‐se o forte predomínio da região de Lisboa que abarca sozinha cerca de 39% do total nacional do poder de compra. Segue‐se‐lhe o Norte que se aproxima dos 30% enquanto o Centro fica aquém dos 18% deste todo. Com contributos mais modestos, surgem o Alentejo, com 5,7% e o Algarve que se fica pelos 4,1% [37]. 3.2.3.4 Incentivos para a Massificação do EV Para promover a rápida penetração dos veículos eléctricos, e garantir a sua massificação num curto espaço de tempo, o Governo Português criou um conjunto de medidas que visam apoiar e incentivar os potenciais compradores de veículos eléctricos, traçando, ao mesmo tempo, metas a cumprir no curto e médio prazo. O Programa para a Mobilidade Eléctrica reúne todas as acções a serem tomadas pelo Governo, com vista à integração dos veículos eléctricos e a sua rápida massificação. Entre as várias medidas, destacam‐se as seguintes: •
Atribuição de um subsídio de 5000 euros, aos primeiros 5000 particulares que adquiram automóvel eléctrico, podendo esse incentivo ser acrescido de mais 1500 euros no caso de se proceder ao abate de automóvel de combustão interna; •
Compra anual de 20% de automóveis eléctricos na renovação da frota da Administração Central; 72 Capítulo 3 – Modelização •
Promoção da prioridade à circulação de veículos eléctricos em vias de alta ocupação e de estacionamentos preferenciais nas cidades; •
Criação de 320 pontos de carregamento em 2010, e de 1350 em 2011 (50 deles de carregamento rápido); •
Criação de Plataforma de investigação, desenvolvimento e teste de Sistemas de Gestão da Mobilidade Eléctrica. O Programa desenvolve‐se em três fases: •
Fase Piloto, que se encontra em curso até 2011, inclui a construção de uma infra‐estrutura mínima experimental de mobilidade eléctrica a nível nacional, abrangendo 25 Municípios e os principais eixos viários, a qual permitirá testar soluções de carregamento; •
Fase de Crescimento, que terá início em 2012, implicará o alargamento da infra‐estrutura experimental, com adopção das soluções testadas com sucesso na fase anterior, em particular no domínio da rede de carregamento; •
Fase de Consolidação, que terá início logo que a procura de veículos eléctricos atinja um nível sustentado e, simultaneamente, estejam criadas as condições para a introdução de um sistema de bidireccionalidade de carregamento. Com estas medidas, o Governo pretende ter a circular nas estradas portuguesas, em 2020, cerca de 750 mil carros eléctricos, ou, 10% do total de veículos automóveis que constituirão o Parque Automóvel. 73 Capítulo 3 – Modelização Expansão do EV em Portugal Ponderando todos os factores decisórios e elementos mencionados anteriormente, é traçado um cenário respeitante à expansão dos EV em território nacional. O primeiro ponto a destacar, prende‐se com a idade média do parque. Com o seu envelhecimento, nos próximos anos, assistir‐se‐á certamente a uma renovação/substituição dos veículos que neste momento constituem o parque automóvel, criando‐se assim uma janela de oportunidade para a eventual adesão ao EV. Quanto à concentração automóvel no País, como foi observado anteriormente, Lisboa e Porto, os dois maiores centros urbanos, com a maior concentração de veículos e o índice de poder de compra mais elevado (Lisboa com o triplo e o Porto com o dobro da média nacional), serão as regiões potenciadoras dos veículos eléctricos. Nessa medida, prevê‐se que a maior taxa de penetração dos PEV ocorra nestas duas regiões. Dentro dos centros urbanos, como as deslocações são mais curtas, a fraca autonomia destes veículos deixa de ser um obstáculo tão preponderante. Noutro patamar aparecem as regiões de Faro, Évora e Castelo Branco, com um poder económico consideravelmente mais baixo, mas ainda assim, alinhado com a média nacional. Das três regiões, o distrito de Faro é o que apresenta a maior concentração de veículos. A juntar a esse dado, Faro é a região do País com maior densidade automóvel, ou seja, o número de veículos por pessoa é o mais elevado. Significa que se cada pessoa é detentora de mais do que um veículo, a probabilidade de trocar uma das suas viaturas por uma eléctrica é maior, dado que o risco na aposta de uma tecnologia que desconhece é compensado pelo facto de ter outras viaturas, ou seja, outras soluções de mobilidade. 74 Capítulo 3 – Modelização Partindo da análise anterior, prevê‐se que o segundo nível de penetração do PEV ocorra nestes três distritos, com destaque para a região de Faro. Os distritos de Beja e Bragança, tradicionalmente mais pobres, com uma densidade automóvel mais baixa terão certamente uma fraca penetração do PEV e um ritmo de crescimento mais lento. Outra barreira ao PEV nestes distritos é o factor geográfico (interior do País), em que a questão da autonomia torna‐se decisiva nas deslocações. Tipicamente, as distâncias a percorrer são significativamente maiores. O Quadro 3.14 mostra uma previsão da penetração regional do PEV. Considerou‐se como referência para esta análise, a taxa de penetração nacional (Quadro 3.12). Partindo das condições anteriormente definidas: a distribuição por distritos do parque automóvel; o seu crescimento anual (1%/Ano); o aumento anual das vendas nacionais (2%) e a previsão mundial para a evolução das vendas relativas ao veículo eléctrico, através da equação 3.5, obteve‐se o número de unidades de PEV por distrito (
) em 2015 e 2020. _
(3.5)
Onde _
indica a distribuição de automóveis por distrito no ano e a taxa de penetração nacional, dado que para o cálculo da expansão distrital do PEV estas foram as variáveis tidas em conta. 75 Capítulo 3 – Modelização 2009 Distrito Veículos Automóveis
Bragança Porto C. Branco Lisboa Évora Beja Faro 85 086
910 938
115 671
1 205 566
97 162
87 325
276 459
2015 2020 1,49% PEV 7,98% PEV Veículos Veículos PEV PEV Automóveis
Automóveis 90 321 1 343
94 928 7 579
966 979 14 373 1 016 305 81 133
122 787 1 825
129 050 10 302
1 279 733 19 022 1 345 012 107 375
103 139 1 533
108 401 8 653
92 697 1 378
97 426 7 778
293 467 4 362
308 437 24 624
Quadro 3.14 – Penetração Regional do PEV 3.2.4
Tipos de Carregamento Neste ponto são abordadas as várias possibilidades quanto ao carregamento dos veículos eléctricos plug­in. Na perspectiva da redução das variações de consumo que ocorrem ao longo do dia e do acerto da procura com a produção de energia eléctrica, são considerados diversos casos, cada um deles, com implicações distintas. Nesse sentido, três cenários foram estudados: Carregamento não coordenado (Peak Charging), Carregamento parcialmente coordenado (Off­peak Charging) e Carregamento coordenado (Smart Charging). 76 Capítulo 3 – Modelização Carregamento não coordenado (Peak Charging) Situação em que não existe qualquer supervisão por parte do sistema de gestão da rede. O utilizador tenderá a carregar o seu carro assim que chegue a casa, tipicamente por volta das 18h, depois de um dia de trabalho. Qualquer carregamento lento realizado a partir dessa hora acontece muito próximo ou durante o pico de consumo de energia eléctrica diário que oscila entre as 19h e as 22h, consoante a altura do ano, como se pode observar nos diagramas de carga representativos do consumo da rede pública em 2009. Quanto à distribuição das cargas, em função da tipologia de carregamento (lento ou rápido), dividiu‐se o dia em dois períodos: diurno, entre as 9h e as 18h e nocturno, das 18h às 9h. Dado que o perfil de utilização do PEV está directamente relacionado com estes dois períodos, ou seja, o utilizador típico desloca‐se no seu automóvel preferencialmente no período diurno, sendo que no período nocturno usualmente o automóvel encontra‐se parado e por isso passível de ser ligado à rede para carregar, assumiu‐se que o carregamento rápido ocorre no período diurno e o carregamento lento no período nocturno. Em termos percentuais, estabeleceu‐se que 20% do total de PEV carrega diariamente segundo o modo rápido e os restantes 80% através do modo lento. Como o carregamento rápido pode ocorrer em qualquer altura do período diurno, em termos probabilísticos, assumiu‐se uma distribuição uniforme da carga ao longo do tempo. Do total de PEV, prevendo a orientação da sua utilização maioritariamente em centros urbanos e para distâncias mais curtas, considerou‐se que 80% são Citadinos e os restantes 20% seguem o perfil anteriormente definido como Outros. 77 Capítulo 3 – Modelização Notar que este procedimento é aplicado nos três tipos de carregamento ao longo de toda a janela temporal considerada para este estudo, 2010 até 2020. No gráfico seguinte (Figura 3.21) é apresentado o enquadramento temporal dos diferentes períodos de carregamento. Figura 3.21 – Distribuição no tempo do Peak Charging As expressões que descrevem o modelo apresentado e retornam a curva de carga associada ao consumo de energia eléctrica segundo o Peak Charging (PPC (t)) para um dado parque de PEV (Parque_Auto), são apresentadas em baixo. (3.6)
Onde a potência no período diurno (Pdiurno) é expressa da seguinte forma: (3.7)
78 Capítulo 3 – Modelização E a potência no período nocturno, subdividida em e _
_
, é definida segundo as seguintes expressões: .
_
_
.
_
_
. 0,8 . 0,8
(3.8)
0,2 (3.9)
As constantes (potência de carregamento lento) e rápido), tal como, os tempos de carregamento , , (potência de carregamento e foram definidas no ponto 3.2.1 – Modelos de Carregamento. Na equação 3.7, para determinar a curva de carga associada ao período diurno (
), calculou‐se a energia consumida por 20% do total do parque automóvel de PEV, em que 80% dos veículos seguem o perfil Citadinos e os restantes 20% o perfil Outros, e dividiu‐se essa energia pelo número total de horas que o período diurno compreende – 9 horas, garantindo assim uma distribuição uniforme da carga. Relativamente ao período nocturno, como os Citadinos têm um tempo de carregamento mais curto que os Outros, terminado (tempo de carregamento lento dos Citadinos), Outros (20% dos veículos que carregam no período nocturno) continuam a carregar durante , assim sendo, a curva de carga de apenas com 20% dos veículos que carregam durante _
_
conta . 79 Capítulo 3 – Modelização Carregamento parcialmente coordenado (Off­peak Charging) Neste caso assume‐se a existência de mecanismos, por exemplo o pagamento de taxas, que potenciam o carregamento lento durante o período nocturno, aproveitando as horas de menor consumo, das 0h às 7h. Este modelo é em tudo semelhante ao modelo anterior, com a diferença de que o carregamento lento, em vez de começar às 18h, inicia‐se à meia‐noite. O utilizador, independentemente de ligar o veículo à rede assim que chega a casa, poderá ter instalado no sistema de carregamento um temporizador a controlar o arranque do processo. O gráfico que mostra essa translação no tempo (Figura 3.22) é apresentado em baixo. Notar ainda que o carregamento associado ao período diurno não sofre qualquer alteração. Figura 3.22 – Distribuição no tempo do Off­peak Charging A curva de carga respeitante ao Off­peak Charging (POPC (t)), para um dado parque de PEV, é dada pela equação em baixo. (3.10) 80 Capítulo 3 – Modelização Carregamento coordenado (Smart Charging) O comando e supervisão do carregamento são assegurados pelo sistema de gestão da rede. Dessa maneira, para não sobrecarregar a rede, os carregamentos são faseados no tempo e realizados durante a noite, nos períodos horários de vazio (vazio normal e super vazio). Os utilizadores ligam os seus veículos à rede, e o gestor da rede procura optimizar o processo de carregamento, linearizando o consumo. Neste modelo de carregamento, o total de veículos que carrega no período nocturno (80% do parque de PEV) é dividido em quatro grupos iguais. O primeiro grupo inicia o carregamento às 22h, sendo que cada um dos grupos seguintes começa o carregamento uma hora depois do anterior ter iniciado (Figura 3.23). Figura 3.23 – Distribuição no tempo do Smart Charging As expressões matemáticas que traduzem este modelo são apresentadas a seguir. A curva de carga associada ao Smart Charging (PSC (t)) para um dado parque de PEV (Parque_Auto), é dada pela seguinte equação: 81 Capítulo 3 – Modelização _
1
_
9
18
10
10
1
1
10
10
_
_
11
_
11
_
1
_
11
11
_
(3.11)
Onde a potência associada a cada grupo no período nocturno, subdividida em _
e , é expressa da seguinte forma: _
.
_
4
_
. 0,8
(3.12)
.
_
_
. 0,8
4
0,2
(3.13)
Os três cenários aqui descritos, foram pensados tendo por base os hábitos diários dos utilizadores, os momentos do dia em que os veículos estão estacionados e consequentemente susceptíveis de serem ligados à rede eléctrica, bem como, as características da infra‐estrutura associada à mobilidade eléctrica. 82 Capítulo 4 – Simulação e Resultados Capítulo 4 Simulação e Resultados Neste capítulo é feita uma análise objectiva do impacto directo da carga associada aos PEV sobre a produção e o consumo de energia eléctrica, através de duas perspectivas distintas: impacto nacional e impacto regional. Pretende‐se, com esta abordagem, compreender de que forma o Sistema Eléctrico Nacional será afectado com o aumento exponencial de carga, consequência directa do crescimento previsto de PEV, ao longo dos próximos anos, nomeadamente ao nível da Geração, na medida em que um aumento do consumo necessariamente se traduz num aumento da produção de energia eléctrica. Por outro lado, através de uma análise regional, procura‐se perceber, ao nível da Distribuição, as implicações que poderão ocorrer na exploração das redes de média e baixa tensão, resultado desse acréscimo de energia eléctrica. 83 Capítulo 4 – Simulação e Resultados 4.1 Metodologia Na execução das simulações, foram considerados certos pressupostos. As curvas relativas ao consumo são definidas com base nos dados da REN e indicam o consumo referido à produção líquida dos centros electroprodutores (total produzido em regime ordinário, total produzido em regime especial e saldo importador). Com o intuito de estudar o pior caso em termos do aumento do consumo de energia eléctrica e consequente impacto na rede eléctrica, recorreu‐se às modelizações do consumo até 2020, definidas no capítulo anterior, tendo como referência o diagrama de carga alusivo ao dia de maior consumo. Com base na taxa de penetração de PEV estabelecida neste trabalho, os três tipos de carregamento (Peak Charging, Off­peak Charging e Smart Charging), a tipologia de carregamento (carregamento lento e carregamento rápido), os dois perfis de utilização definidos em função do percurso médio diário percorrido (Citadinos e Outros) e o tempo de carregamento associado aos mesmos ( , , e ), constroem‐se as curvas de carga diárias associadas ao PEV. Para quantificar o aumento do consumo de energia eléctrica, sabendo que a energia produzida, resulta do integral da potência no tempo: .
(4.1)
E a energia total é dada pelo somatório da energia diária consumida, no caso, o dia de maior consumo, com a energia associada ao carregamento dos PEV: 84 Capítulo 4 – Simulação e Resultados (4.2)
É apurado o aumento máximo diário de energia eléctrica consumida em cada ano, até 2020. 4.2 Impacto Nacional Na análise global estuda‐se o impacto previsto sobre a rede eléctrica no período 2010 ‐ 2020, com diferentes taxas de penetração de PEV. Com base na taxa de penetração de referência, são simulados os diferentes tipos de carregamento. O Quadro 4.1 descrimina o total de energia consumida, incluindo o consumo associado ao PEV, em 2015 e 2020. 20000
Consumo
Potência (MW)
18000
1,49% PEV
16000
3,00% PEV
14000
5,00% PEV
12000
Potência Instalada
10000
8000
Hora
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
10:00
8:00
6:00
4:00
2:00
0:00
6000
Figura 4.1 – Consumo Nacional em 2015 considerando Carregamento não controlado com diferentes níveis de penetração de PEV 85 Capítulo 4 – Simulação e Resultados 12000
11000
Potência (MW)
Consumo
10000
Peak Charging
9000
8000
Off‐peak Charging
7000
Smart Charging
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
10:00
8:00
6:00
4:00
2:00
0:00
6000
Hora
Figura 4.2 – Consumo Nacional em 2015 considerando os três tipos de carregamento para um nível de penetração de PEV de 1,49% 22000
20000
Consumo
Potência (MW)
18000
7,98% PEV
16000
10,00% PEV
14000
15,00% PEV
12000
Potência Instalada
10000
8000
Hora
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
10:00
8:00
6:00
4:00
2:00
0:00
6000
Figura 4.3 – Consumo Nacional em 2020 considerando Carregamento não controlado com diferentes níveis de penetração de PEV 86 Capítulo 4 – Simulação e Resultados 15000
14000
Consumo
Potência (MW)
13000
12000
Peak Charging
11000
10000
Off‐peak Charging
9000
Smart Charging
8000
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
10:00
8:00
6:00
4:00
2:00
0:00
7000
Hora
Figura 4.4 – Consumo Nacional em 2020 considerando os três tipos de carregamento para um nível de penetração de PEV de 7,98% Ano 2015 2015 2015 2020 2020 2020 % 1,49 3,00 5,00 7,98 10,00 15,00 212 857 212 857 212 857 246 760 246 760 246 760 %
0,48 0,96 1,60 2,32 2,91 4,37 1 015 2 044 3 407 5 731 7 181 10 772 213 872 214 901 216 264 252 491 253 941 257 532 Quadro 4.1 – Consumo Nacional com Integração da carga associada ao PEV Sobre a análise da carga associada aos PEV, considerando o crescimento previsto do parque automóvel, verificou‐se que a potência máxima do sistema electroprodutor, em 2015, poderá atingir cerca de 63% da potência instalada prevista (Figura 4.1). Em 2020, esse valor aumentará para 70% (Figura 4.3). O que significa que nos próximos dez anos, a relação entre a potência máxima debitada em cada ano e a potência instalada no SEN poderá aumentar em 15%. 87 Capítulo 4 – Simulação e Resultados Quanto aos tipos de carregamento, tendo como objectivo a linearização do consumo, os resultados obtidos foram significativamente diferentes. As maiores variações do consumo de energia eléctrica, ao longo do dia, estão associadas ao carregamento não coordenado (Peak Charging). Em 2015, considerando o valor de referência para a taxa de penetração de PEV — 1,49% e um período de 24h, o valor mínimo de potência poderá representar 55% do pico máximo. O aumento da taxa de penetração de PEV acentua essa diferença (Figura 4.2). Com o crescimento exponencial dos PEV e a sua consequente integração no SEN, pelo que se observou no diagrama de carga referente a 2020 (Figura 4.4), a variação da curva de potência é ainda maior. Estimando‐se um parque de PEV composto por cerca de 500 mil unidades, nas simulações, o pico máximo de potência atingiu os 14 241MW, um acréscimo de 1 490MW face ao consumo previsto sem a introdução de PEV e uma diferença para o valor mínimo de potência de 7 105MW. Atentando nos dados relativos ao consumo de energia eléctrica (Quadro 4.1), observa‐se que a integração dos PEV poderá aumentar o consumo diário em 1,0GWh em 2015 e 5,7GWh em 2020. 4.3 Impacto Regional Mantendo a mesma janela temporal, neste ponto centra‐se o estudo nos distritos previamente escolhidos. Para cada região, em função do número de PEV que se prevê existir em cada ano, simulam‐se os vários tipos de carregamento e quantifica‐se detalhadamente a energia consumida. 88 Capítulo 4 – Simulação e Resultados Ano (Taxa de PEV) 2015 (1,49%) 2020 (7,98%) Consumo
Peak Charging
Consumo
Peak Charging
Off‐peak Charging
Smart Charging
Off‐peak Charging
Smart Charging
110
150
105
140
100
Potência (MW)
95
90
85
80
130
120
110
100
90
75
Hora
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
10:00
8:00
6:00
0:00
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
10:00
8:00
6:00
4:00
2:00
0:00
4:00
80
70
2:00
Potência (MW)
Bragança Hora
Consumo
Peak Charging
Consumo
Peak Charging
Off‐peak Charging
Smart Charging
Off‐peak Charging
Smart Charging
1900
1800
1700
1600
1500
1400
1300
1200
1100
1000
900
2400
Potência (MW)
2200
2000
1800
1600
1400
1200
Hora
Hora
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
10:00
8:00
6:00
4:00
2:00
0:00
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
10:00
8:00
6:00
4:00
2:00
1000
0:00
Potência (MW)
Porto Figura 4.5 – Consumo Regional em 2015 e 2020 considerando os três tipos de carregamento para uma taxa de PEV de 1,49% e 7,98%, em Bragança e no Porto 89 Capítulo 4 – Simulação e Resultados Castelo Branco Consumo
Peak Charging
Consumo
Peak Charging
Off‐peak Charging
Smart Charging
Off‐peak Charging
Smart Charging
Hora
22:00
20:00
18:00
16:00
0:00
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
8:00
10:00
6:00
4:00
2:00
0:00
70
14:00
80
12:00
90
8:00
100
10:00
110
6:00
120
4:00
Potência (MW)
Potência (MW)
130
180
170
160
150
140
130
120
110
100
90
2:00
140
Hora
Consumo
Peak Charging
Consumo
Peak Charging
Off‐peak Charging
Smart Charging
Off‐peak Charging
Smart Charging
2400
3050
2200
2800
Potência (MW)
2000
1800
1600
1400
2550
2300
2050
1800
1550
1200
Hora
Hora
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
10:00
8:00
6:00
4:00
0:00
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
10:00
8:00
6:00
4:00
2:00
0:00
1300
2:00
Potência (MW)
Lisboa Figura 4.6 – Consumo Regional em 2015 e 2020 considerando os três tipos de carregamento para uma taxa de PEV de 1,49% e 7,98%, em Castelo Branco e em Lisboa Atentando nas Figuras 4.5 e 4.6, observa‐se que até 2015 a integração dos PEV na rede terá um impacto reduzido no consumo distrital de energia eléctrica. Em 2020, Bragança e Castelo Branco serão os distritos mais sensíveis à expansão dos PEV, particularmente se os carregamentos se efectuarem segundo o Peak Charging. 90 Capítulo 4 – Simulação e Resultados Consumo
Peak Charging
Consumo
Peak Charging
Off‐peak Charging
Smart Charging
Off‐peak Charging
Smart Charging
180
210
160
190
Potência (MW)
140
120
100
80
170
150
130
110
90
60
Hora
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
8:00
10:00
6:00
4:00
0:00
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
8:00
10:00
6:00
4:00
2:00
0:00
70
2:00
Potência (MW)
Évora Hora
Consumo
Peak Charging
Consumo
Peak Charging
Off‐peak Charging
Smart Charging
Off‐peak Charging
Smart Charging
180
170
160
150
140
130
120
110
100
90
240
Potência (MW)
220
200
180
160
140
120
Hora
Hora
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
10:00
8:00
6:00
4:00
2:00
0:00
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
10:00
8:00
6:00
4:00
2:00
100
0:00
Potência (MW)
Beja Figura 4.7 – Consumo Regional em 2015 e 2020 considerando os três tipos de carregamento para uma taxa de PEV de 1,49% e 7,98%, em Évora e em Beja Os distritos de Évora e Beja, como se observa na Figura 4.7, em resultado de terem uma população mais pequena e uma percentagem reduzida de automóveis, serão dos distritos menos afectados em termos de alteração do comportamento do consumo de energia eléctrica. 91 Capítulo 4 – Simulação e Resultados Faro Consumo
Peak Charging
Consumo
Peak Charging
Off‐peak Charging
Smart Charging
Off‐peak Charging
Smart Charging
Hora
Hora
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
0:00
22:00
20:00
18:00
16:00
14:00
12:00
8:00
10:00
6:00
4:00
2:00
0:00
300
12:00
350
8:00
400
10:00
450
6:00
500
4:00
Potência (MW)
Potência (MW)
550
750
700
650
600
550
500
450
400
350
300
2:00
600
Figura 4.8 – Consumo Regional em 2015 e 2020 considerando os três tipos de carregamento para uma taxa de PEV de 1,49% e 7,98%, em Faro O distrito de Faro segue a tendência de Évora e Beja. Até 2015, em termos relativos, não sofre grandes alterações no seu perfil de consumo. Como se constata pela Figura 4.8, as curvas de carga associadas aos três tipos de carregamento definidos neste estudo sobrepõe‐se à curva a azul (consumo) que representa a previsão do consumo de energia eléctrica em Faro sem a integração dos PEV. Em 2020, utilizando o Peak Charging, o pico de potência diário pode aumentar até 75MW. Considerando os sete distritos que serviram de objecto de estudo, verifica‐se, à semelhança do que acontece ao nível do impacto nacional, que, até 2015, o impacto regional dos PEV sobre o consumo de energia eléctrica é pouco significativo, consequência da reduzida penetração de PEV que se prevê ocorrer. Em termos percentuais, atentando nos dados do Quadro 4.2, constata‐se que os distritos onde o impacto sobre o consumo de energia eléctrica será maior são Bragança e Castelo Branco, 92 Capítulo 4 – Simulação e Resultados onde se verifica um aumento do consumo em 2020, com a integração dos PEV, de 3,38% e 3,93%, respectivamente. Os maiores centros urbanos, Lisboa e Porto, apresentam o menor aumento percentual. Em Lisboa prevê‐se um aumento de 2,33% do consumo de energia eléctrica e no Porto aproximadamente 2,21%. Os restantes distritos estudados, em média, terão um aumento do consumo de energia eléctrica máximo diário (
) de 2,56%. Distrito Ano % % Bragança 2015 1,49
2 143 15 0,70 2 158 2020 7,98
2 485 84 3,38 2 569 Porto 2015 1,49
35 053 159 0,45 35 212 2020 7,98
40 636 899 2,21 41 535 2015 1,49
Castelo Branco 2020 7,98
2 501 20 0,80 2 521 2 899 114 3,93 3 013 Lisboa 2015 1,49
44 106 210 0,48 44 316 2020 7,98
51 131 1 189 2,33 52 320 Évora 2015 1,49
2 840 17 0,60 2 857 2020 7,98
3 292 96 2,92 3 388 Beja 2015 1,49
3 053 15 0,50 3 068 2020 7,98
3 539 86 2,43 3 625 Faro 2015 1,49
10 029 49 0,49 10 078 2020 7,98
11 627 272 2,34 11 899 Quadro 4.2 – Consumo Regional com Integração da carga associada ao PEV 93 Capítulo 5 – Conclusões Capítulo 5 Conclusões Num momento em que se assiste a uma mudança de fundo das Redes Eléctricas ao nível dos conceitos, das infra‐estruturas, do seu funcionamento e do próprio mercado, onde passa a ser possível explorar e oferecer novos serviços, a questão da mobilidade eléctrica deve ser tida em conta com especial atenção. O veículo eléctrico plug‐in inserido neste novo paradigma, como elemento promotor da mobilidade eléctrica, assume especial importância, na medida em que poderá moldar a concepção das redes eléctricas do futuro – Smart Grids, interferindo directa ou indirectamente em todos os seus sectores de actividade. Como se previu no ponto 3.2.2.1, com base no crescimento do parque automóvel e a evolução das vendas de veículos novos, a penetração de veículos eléctricos, nomeadamente dos PEV, acentuar‐se‐á ao longo dos próximos anos, ou seja, nos primeiros anos assistir‐se‐á a uma adesão relativamente pequena que tenderá a crescer rapidamente nos anos seguintes. 94 Capítulo 5 – Conclusões O impacto desse crescimento traduz‐se num aumento significativo do consumo nacional de energia eléctrica. Nos próximos dez anos, verificou‐se que o consumo diário poderá aumentar até 5,7GWh com a integração da carga associada aos PEV. Quanto aos tipos de carregamento, tendo como objectivo a linearização do consumo, os resultados obtidos foram significativamente diferentes. As maiores variações do consumo de energia eléctrica, ao longo do dia, estão associadas ao carregamento não coordenado (Peak Charging). A variação do consumo de energia eléctrica é tão abrupta, que torna este modelo o menos eficiente do ponto de vista da linearização do consumo. Conclui‐se ainda, que a infra‐estrutura de carregamento dos PEV não deve ser implementada sem nenhum nível de supervisão, evitando‐se assim um pico de consumo diário maior. Relativamente aos outros dois tipos de carregamento que foram definidos nesta tese, para a taxa de penetração de PEV prevista até 2020, os resultados não diferem muito. Analisando as curvas de carga, verifica‐se que o pico de consumo típico entre as 19h e as 22h não sofre nenhum incremento de potência com a integração do consumo associado aos PEV e existe um aproveitamento maior das horas de menor consumo, tipicamente entre as 0h e as 8h. Comparando as duas soluções de carregamento, se por um lado o Smart Charging apresenta melhores resultados no que diz respeito à linearização da curva de carga, a facilidade de implementação do Off­peak Charging, com a possibilidade de recorrer apenas a mecanismos económicos, sem ter que aumentar a complexidade da infra‐estrutura de carregamento quer do ponto de vista do hardware como do software, poderá representar no curto e médio prazo uma solução mais vantajosa. 95 Capítulo 5 – Conclusões Na análise regional do impacto dos PEV, conclui‐se que Bragança e Castelo Branco são os distritos com o maior aumento percentual do consumo de energia eléctrica. Os distritos de Lisboa e Porto, os maiores centros urbanos do País, são aqueles onde se verifica o menor impacto. É importante referir que este estudo é relativo ao período que compreende o ano de 2010 até 2020, e que nesse período, para a taxa de penetração de PEV prevista, não serão necessários investimentos ao nível da Geração, nomeadamente a instalação de novas centrais de produção de energia, devendo a aposta passar por uma gestão eficiente dos períodos de carregamento, controlando assim os aumentos de carga. Quanto a perspectivas de trabalho futuro, a tese apresentada incidiu sobre o estudo, modelação e previsão da evolução da carga associada à ligação, em larga escala, de PEV à rede eléctrica nacional, ficando por tratar aspectos como o trânsito de cargas nos dois sentidos (conceito vehicle to grid) e o consequente impacto na qualidade da energia, a ocorrência de eventuais correntes de curto‐circuito em alguns pontos da rede de distribuição, bem como, violações dos níveis de tensão. 96 Bibliografia Bibliografia [1] Chan, C. C., “The state of the art of electric and hybrid vehicles”, in Proceedings of the IEEE, vol. 90, issue 2, pp. 247 – 275, February 2002. http://ieeexplore.ieee.org/iel5/5/21333/00989873.pdf [2] Barbier, C., Maloyd, A., and Putrus, G., “Embedded Controller for LV Network with Distributed Generation”. DTI project, Contract Number: K/E1/00334/00/Rep, UK, May 2007. [3] Ingram, S., Probert, S., and Jackson, K., “The impact of small scale embedded generation on the operating parameters of distribution networks”. Department of Trade and Industry, Report Number: K/EL/00303/04/01, UK, 2003. [4] Dehen, Wolfgang, “Smart Grids and Individual mobility in a new age of electricity”, Smart Grid Press Conference, Salzburgring, September 4, 2009. [5] REN, Sistema Eléctrico Nacional. http://www.ren.pt/vPT/Electricidade/SistemaElectricoNacional/Pages/electricida
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