Sistemas distribuídos com geração fotovoltaica e armazenamento por baterias atrás do medidor no sistema elétrico brasileiro: desenvolvimento de uma metodologia para dimensionamento com o despacho ótimo considerando o empilhamento de receitas

Abstract

A crescente inserção de fontes renováveis intermitentes (FERI) nos sistemas elétricos apresenta desafios significativos para a sua estabilidade e confiabilidade. Os sistemas de armazenamento de energia em bateria (BESS) emergem como uma solução promissora para mitigar esses desafios e aprimorar a integração das FERI. Contudo, a implantação de BESS em larga escala depende de sua viabilidade econômica para o consumidor-prossumidor, o que ainda constitui um desafio técnico-financeiro frente aos elevados custos de investimento. Este trabalho propõe uma metodologia de otimização para o dimensionamento e a operação de sistemas distribuídos com geração fotovoltaica (GFV) e BESS, com o objetivo de maximizar do retorno financeiro. A metodologia é dividida em duas etapas interligadas, aqui definidas como estágios: no primeiro estágio se emprega um Algoritmo Genético (AG), tendo-se o as capacidades do GFV e do BESS e a demanda contratada como variáveis de otimização, sendo adaptável à topologia e ao enquadramento regulatório do prossumidor, utilizando como função-objetivo a maximização do Valor Presente Líquido Anualizado (VPL Anualizado); o segundo estágio utiliza Programação Linear Inteira Mista (PLIM) para o despacho horário ótimo de energia, que, com base em uma estratégia de Empilhamento de Receitas (Revenue Stacking) maximizando a receita, coordena múltiplos serviços behind-the-meter (BTM). O modelo desenvolvido é aplicável a diferentes cenários de prossumidores nos Ambientes de Contratação Livre (ACL) e Regulado (ACR) brasileiro, e inclui a modelagem detalhada da complexa estrutura tarifária e regulatória deste último. Foram realizados estudos de caso no cenário ACR, com perfis de consumo comercial e industrial sob as estruturas tarifárias das concessionárias CELESC e CEMIG, com análise de sensibilidade aos custos do BESS. Os resultados no ACR demonstram que a atratividade do investimento é fortemente correlacionada à volatilidade das tarifas de energia, apresentando retornos financeiros significativos em cenários com elevada diferença tarifária, como na CEMIG, mesmo com os custos atuais de investimento. No ACL, os resultados contrariam um consenso setorial estabelecido, ao demonstrar que a sinergia entre a otimização holística do dimensionamento dos sistemas e a estratégia operacional multisserviços potencializa o retorno financeiro da prática de zero-grid para Autoprodutores, conferindo viabilidade econômica a modelos de negócios até então considerados impraticáveis pelo setor. O trabalho contribui com um modelo computacional robusto para a análise de viabilidade nos diferentes arranjos do mercado de eletricidade, oferecendo subsídios para o desenvolvimento de modelos de negócio diversos para o emergente mercado de armazenamento de energia no Brasil, assim como discute e contribui para os desafios a serem enfrentados nos próximos anos no SEB.

The increasing penetration of intermittent renewable energy sources (RES) into power systems presents significant challenges to their stability and reliability. Battery Energy Storage Systems (BESS) emerge as a promising solution to mitigate these challenges and enhance RES integration. However, the large-scale deployment of BESS depends on its economic viability for the prosumer, which still constitutes a technical-financial challenge given high investment costs. This work proposes an optimization methodology for the sizing and operation of distributed systems with photovoltaic (PV) generation and BESS, aiming to maximize financial returns. The methodology is divided into two interconnected stages: the first stage employs a Genetic Algorithm (GA), using PV and BESS capacities and contracted demand as optimization variables. It is adaptable to the prosumer's topology and regulatory framework, utilizing Annualized Net Present Value (ANPV) maximization as the objective function; the second stage uses Mixed Integer Linear Programming (MILP) for optimal hourly energy dispatch, which coordinates multiple behind-the-meter (BTM) services based on a revenue stacking strategy to maximize income. The developed model is applicable to different prosumer scenarios within the Brazilian Free (ACL) and Regulated (ACR) Contracting Environments, including detailed modeling of the complex tariff structure and regulatory framework of the latter. Case studies were conducted in the ACR scenario, featuring commercial and industrial consumption profiles under the tariff structures of utilities CELESC and CEMIG, including a sensitivity analysis of BESS costs. Results in the ACR demonstrate that investment attractiveness is strongly correlated with energy tariff volatility, showing significant financial returns in scenarios with high tariff differentials, such as CEMIG's, even at current investment costs. In the ACL, the results contradict an established industry consensus by demonstrating that the synergy between holistic system sizing optimization and a multi-service operational strategy enhances the financial return of zero-grid practices for Autoproducers, thereby conferring economic viability to business models previously considered impracticable by the sector. The work contributes a robust computational model for feasibility analysis across different electricity market arrangements, offering support for the development of diverse business models for the emerging energy storage market in Brazil, as well as discussing and contributing to the challenges to be faced in the coming years in the Brazilian Power System.