António Faria, antigo estudante da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) e atual investigador do INESC TEC, é o vencedor do Prémio APREN 2019, galardão atribuído anualmente pela Associação Portuguesa de Energias Renováveis (APREN) às melhores dissertações académicas realizadas em Portugal, no domínio da eletricidade de origem renovável.

O prémio, no valor de 1500 euros, distinguiu a tese “A Chance-Constrained Approach for Electric Vehicle Aggregator Participation in the Reserve Market”, desenvolvida por António Faria no âmbito do Mestrado Integrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores da FEUP.

Realizado sob orientação de Manuel Matos, investigador do INESC TEC e docente na FEUP, e coorientação de Tiago Soares e Tiago Sousa (Technical University of Denmark – DTU), o trabalho premiado debruçou-se sobre a iminente penetração de veículos elétricos (EVs) e em especial sobre formas de estes elementos serem aproveitados para auxiliar o sistema elétrico de energia.

“A tese propõe um novo modelo de otimização para resolver o problema que o agregador de EVs suscita para fornecer reserva, uma vez que há incerteza e risco associados. Assim, são aplicados os métodos Big-M e McCormick de modo a analisar o risco que o agregador submete em mercado, sendo que o modelo é validado e testado para diferentes números de cenários e níveis de risco”, explica António Faria.

Uma menção honrosa

A edição deste ano dos Prémios APREN atribuiu ainda uma menção honrosa a Ricardo Emanuel Silva, também ele alumnus da FEUP e investigador do INESC TEC.

Orientada por Ricardo Bessa, investigador do INESC TEC, a tese – intitulada “Artificial Intelligence Techniques Applied for the Predictive Control of Stationary Storage” – de Ricardo Silva procurou desenvolver um estudo comparativo entre agentes de inteligência artificial direcionados a otimizar o agendamento de ciclos de carga e descarga de baterias, no contexto de uma residência dotada de produção renovável (fotovoltaica neste caso).

“Como objetivos de otimização explorou-se o auto-consumo e arbitragem de preços. O uso da machine learning, em especial de reinforcement learning prendeu-se com a dificuldade que existe em modelizar uma bateria (neste caso de lítio) de forma realista, algo dificilmente endereçável por solvers de otimização clássicos não lineares. Nos vários agentes treinados concluiu-se a sua capacidade de endereçar o problema, sobretudo quando direcionados à maximização do autoconsumo”, explica o investigador.

Este é a quarta vez- em cinco edições do galardão – que o Prémio APREN é atribuído a antigos estudantes da FEUP / investigadores do INESC TEC. O mesmo já tinha acontecido nas edições de 2015, 2016 e 2017.

Os resultados do Prémio APREN 2019 foram anunciados durante o Portugal Renewable Summit 2019, a conferência anual da APREN, que teve lugar em finais de novembro, na Fundação Oriente, em Lisboa.

Mais informações em www.apren.pt.