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Factos & Números
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Apresentação

Centro de Sistemas de Energia

O centro é uma referência mundial na integração em larga escala de recursos distribuídos. As suas competências levaram à atribuição de papéis decisivos em projetos importantes da UE, assim como deram origem a contratos de desenvolvimento e consultadoria com empresas fabricantes de equipamentos e com empresas de geração, transmissão e distribuição de energia, autoridades reguladores, agências governamentais e investidores na Europa, América do Sul, Estados Unidos da América e África.

O CPES aborda as seguintes áreas principais de investigação: Tomada de Decisão, Otimização e Inteligência Computacional, Previsão, Análise Estática e Dinâmica de Redes de Energia, Confiabilidade, Eletrónica de Potência.

Uma parte do trabalho do CPES é desenvolvido no Laboratório de Redes Elétricas Inteligentes e Veículos Elétricos, que apoia a validação de importantes desenvolvimentos num contexto real.

Nos últimos anos, foram desenvolvidas várias iniciativas no planeamento e operação da rede elétrica, nomeadamente a integração da previsão dos recursos distribuídos e das ferramentas de otimização da rede que são incorporadas em diferentes camadas de tensão, explorando o conceito hierárquico de MicroGrid. Foram tomadas as iniciativas necessárias para a integração da inteligência computacional em algoritmos de controlo, comprovados em situações reais por vários projetos-piloto.   

Últimas Notícias
Sistemas de Energia

Um laboratório de energia com morada em Portugal e carimbo INESC TEC

Do Porto a Viana, com paragem na Aguçadoura: é este o roteiro para o futuro das energias renováveis. Durante dois dias, o consórcio do EnerTEF, do qual o INESC TEC faz parte, teve a oportunidade de discutir os resultados alcançados no âmbito do projeto e conhecer uma das Testing and Experimentation Facilities (TEF), baseada em Portugal, onde será possível testar, validar e certificar soluções de Inteligência Artificial aplicada ao setor energético.  

07 novembro 2025

Sistemas de Energia

INESC TEC viaja até UT Austin para partilhar conhecimento em hidrogénio verde

Um mundo movido a hidrogénio? O caminho faz-se de muitos desafios, mas há também muitas oportunidades a explorar que podem começar na colaboração entre a Europa e os Estados Unidos da América. O INESC TEC participou no Hydrogen Day 2025, na Universidade do Texas em Austin (UT Austin), um evento que reuniu indústria, academia e especialistas internacionais na construção de um futuro energético mais sustentável.

21 outubro 2025

Sistemas de Energia

Investigadora do INESC TEC nomeada membro do Consello da Culura Galega

De que forma podemos aproximar a ciência da cultura? A reposta pode agora chegar mais rapidamente com a nomeação da investigadora do INESC TEC Susana Bayo como membro do Consello da Cultura Galega, organismo consultivo da Comunidade Autónoma da Galiza responsável por promover o conhecimento e aconselhar o Governo regional em matérias culturais.

07 outubro 2025

Sistemas de Energia

Como gerir melhor uma comunidade de energia com 10 ferramentas

Gerir uma comunidade de energia pode tornar-se até ainda mais eficiente graças a um conjunto de ferramentas digitais que o INESC TEC está a preparar no âmbito do projeto europeu EMPEDOFLEX. São pelo menos 10 as aplicações interoperáveis, que serão validadas em quatro , e que irão apoiar municípios, operadores de rede e gestores de comunidades energéticas a reduzir custos, integrar mais fontes de energia renovável e aumentar a resiliência das redes.

29 setembro 2025

Sistemas de Energia

Pode a ciência feita em Portugal influenciar o futuro energético da União Europeia?

Recentemente, investigadores do INESC TEC colaboraram com o laboratório de interoperabilidade em redes inteligentes do Joint Research Centre (JRC) – o serviço científico da Comissão Europeia que apoia a criação de políticas públicas – para formar os seus técnicos em interoperabilidade semântica, uma tecnologia-chave para a digitalização do setor energético europeu.

29 setembro 2025

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Equipa
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Laboratórios

Laboratório de Redes Elétricas Inteligentes e Veículos Elétricos

Publicações

CPES Publicações

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2026

Industrial Application of High-Temperature Heat and Electricity Storage for Process Efficiency and Power-to-Heat-to-Power Grid Integration

Autores
Coelho A.; Silva R.; Soares F.J.; Gouveia C.; Mendes A.; Silva J.V.; Freitas J.P.;

Publicação
Lecture Notes in Energy

Abstract
This chapter explores the potential of thermal energy storage (TES) systems towards the decarbonization of industry and energy networks, considering its coordinated management with electrochemical energy storage and renewable energy sources (RES). It covers various TES technologies, including sensible heat storage (SHS), latent heat storage (LHS), and thermochemical energy storage (TCS), each offering unique benefits and facing specific challenges. The integration of TES into industrial parks is highlighted, showing how these systems can optimize energy manage-ment and reduce reliance on external sources. A district heating use case also demonstrates the economic and environmental advantages of a multi-energy management strategy over single-energy approaches. Overall, TES technologies are presented as a promising pathway to greater energy effi-ciency and sustainability in industrial processes.

2025

Probabilistic Estimation of the Quality-of-Service Indexes in Distribution Networks

Autores
Branco, JPTS; Macedo, P; Fidalgo, JN;

Publicação
2025 21ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON THE EUROPEAN ENERGY MARKET, EEM

Abstract
Ensuring reliable and high-quality electricity service is critical for consumers and Distribution System Operators (DSO). The DSO's Plan for Development and Investment in the Distribution Network (PDIDN) plays a pivotal role in enhancing network reliability and resilience while balancing technical and financial aspects. This study proposes a novel probabilistic approach for quality-of-service (QoS) estimation in distribution systems, addressing the limitations of traditional deterministic methods. Leveraging Bayesian regression, specifically the Spike and Slab technique, the model incorporates prior knowledge to improve the prediction of key QoS indicators such as SAIDI, SAIFI, and TIEPI. Using historical network data, the model demonstrates superior predictive accuracy and robustness, offering realistic confidence intervals for strategic planning. This method enables informed investments, enhances regulatory compliance, and supports renewable integration. The findings underline the potential of probabilistic modeling in advancing QoS forecasting, encouraging its application in other areas of electric network management.

2025

Analysis and Optimization of Battery Energy Storage Systems in Energy Markets

Autores
Baptista, G; Fidalgo, JN;

Publicação
2025 21ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON THE EUROPEAN ENERGY MARKET, EEM

Abstract
This article explores the optimization of Battery Energy Storage Systems (BESS) in energy markets, emphasizing their role in decarbonization by storing excess renewable energy and mitigating grid constraints. BESS enables energy transition by facilitating energy arbitrage, frequency regulation, and grid stabilization, essential for integrating variable renewable sources. Focusing on the UK energy market, the study highlights the favorable policies and investments driving BESS deployment. It examines revenue streams, including Day-Ahead and Intraday markets, ancillary services, and balancing mechanisms, particularly dynamic services like frequency regulation. Challenges such as gas market volatility and regulatory hurdles are also discussed. The proposed market optimization model simulates BESS operations, revealing consistent revenue potential influenced by market conditions and regulatory frameworks. The study underscores BESSs critical role in stabilizing grids, supporting renewables, and enhancing energy security while calling for further research on equipment degradation and broader impacts on energy systems and pricing.

2025

Fuzzy Logic Estimation of Coincidence Factors for EV Fleet Charging Infrastructure Planning in Residential Buildings

Autores
Carvalhosa, S; Ferreira, JR; Araújo, RE;

Publicação
ENERGIES

Abstract
As electric vehicle (EV) adoption accelerates, residential buildings-particularly multi-dwelling structures-face increasing challenges to electrical infrastructure, notably due to conservative sizing practices of electrical feeders based on maximum simultaneous demand. Current sizing methods assume all EVs charge simultaneously at maximum capacity, resulting in unnecessarily oversized and costly electrical installations. This study proposes an optimized methodology to estimate accurate coincidence factors, leveraging simulations of EV user charging behaviors in multi-dwelling residential environments. Charging scenarios considering different fleet sizes (1 to 70 EVs) were simulated under two distinct premises of charging: minimization of current allocation to achieve the desired battery state-of-charge and maximization of instantaneous power delivery. Results demonstrate significant deviations from conventional assumptions, with estimated coincidence factors decreasing non-linearly as fleet size increases. Specifically, applying the derived coincidence factors can reduce feeder section requirements by up to 86%, substantially lowering material costs. A fuzzy logic inference model is further developed to refine these estimates based on fleet characteristics and optimization preferences, providing a practical tool for infrastructure planners. The results were compared against other studies and real-life data. Finally, the proposed methodology thus contributes to more efficient, cost-effective design strategies for EV charging infrastructures in residential buildings.

2025

Location of grid forming converters when dealing with multi-class stability problems

Autores
Fernandes, F; Lopes, JP; Moreira, C;

Publicação
IET GENERATION TRANSMISSION & DISTRIBUTION

Abstract
This work proposes an innovative methodology for the optimal placement of grid-forming converters (GFM) in converter-dominated grids while accounting for multiple stability classes. A heuristic-based methodology is proposed to solve an optimisation problem whose objective function encompasses up to 4 stability indices obtained through the simulation of a shortlist of disturbances. The proposed methodology was employed in a modified version of the 39-bus test system, using DigSILENT Power Factory as the simulation engine. First, the GFM placement problem is solved individually for the different stability classes to highlight the underlying physical phenomena that explain the optimality of the solutions and evidence the need for a multi-class approach. Second, a multi-class approach that combines the different stability indices through linear scalarisation (weights), using the normalised distance of each index to its limit as a way to define its importance, is adopted. For all the proposed fitness function formulations, the method successfully converged to a balanced solution among the various stability classes, thereby enhancing overall system stability.

Factos & Números

12Contratados de I&D

2020

9Docentes do Ensino Superior

2020

78Investigadores

2016

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