Browsing by Author "PINA, RUI MIGUEL RIO DE"
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- Harnessing digital twin technology for smart grid optimisation in renewable energy communitiesPublication . PINA, RUI MIGUEL RIO DE; Ferreira, Luis Miguel Moreira LinoA transição global para sistemas energéticos sustentáveis exige quadros metodológicos avançados capazes de gerir a complexa dinâmica estocástica inerente às Comunidades de Energia Renovável (CER). Os atuais paradigmas de simulação mostram-se insuficientes para capturar as interações multi-escalar entre recursos energéticos distribuídos, comportamento dos prossumidores e restrições da rede. Esta dissertação apresenta avanços significativos para a plataforma de simulação CityLearn, uma plataforma de código aberto para aprendizagem por reforço multiagente na gestão energética de edifícios, através de cinco inovações metodológicas fundamentais que, em conjunto, elevam a sua fidelidade em direção aos padrões de Digital Twin: (1) adaptação da granularidade temporal permitindo comutação dinâmica de resolução em intervalos infra horários, (2) integração de novos modelos físicos incluindo eletrodomésticos como máquinas de lavar, (3) otimização multiobjetivo que reconcilia metas de sustentabilidade e económicas concorrentes, (4) realismo estocástico através de modelação probabilística de incertezas na geração e procura, e (5) serialização padronizada de dados para interoperabilidade. Uma revisão sistemática baseada na metodologia PRISMA identifica primeiro as limitações críticas das abordagens de modelação de CER existentes, particularmente no que diz respeito à sua representação de incertezas do mundo real e fenómenos emergentes à escala comunitária. O desenvolvimento subsequente segue uma metodologia de engenharia formal compreendendo: (1) síntese de requisitos a partir de estudos de caso operacionais de CER, (2) melhoria arquitetónica da estrutura de simulação, e (3) validação abrangente contra conjuntos de dados sintéticos e empíricos. A validação experimental num caso de estudo com 17 edifícios demonstra as capacidades da estrutura através das novas funcionalidades desenvolvidas: redução de 73,5% nas emissões de carbono através de estratégias de controlo otimizadas para energia solar, redução de custos em 71% em edifícios com objetivos de otimização diferenciados, e manutenção dos parâmetros de conforto térmico dentro de limiares de ±0,5°C, tudo isto enquanto se alcança uma melhoria de 18,6% nas métricas de estabilidade da rede. Estes resultados fornecem evidência quantitativa para a otimização simultânea de objetivos de sustentabilidade, económicos e de fiabilidade em operações de CER. As contribuições metodológicas proporcionam valor imediato para operadores de comunidades energéticas, enquanto estabelecem bases essenciais para o desenvolvimento futuro de Digital Twins. Para os decisores políticos e económicos, os resultados empíricos oferecem benchmarks verificáveis para o desenho de CER, particularmente no equilíbrio entre metas ambientais e restrições operacionais. Ao avançar as capacidades de simulação em direção aos padrões de Digital Twin, este trabalho fornece um elo crucial em falta entre os modelos teóricos de transição energética e os requisitos de implementação no mundo real.