Isolated microgrids with green hydrogen storage offer a promising solution for supplying electricity to remote communities where conventional grid expansion is infeasible. Designing such systems requires balancing two conflicting objectives: minimizing installation and operation costs while maximizing supply reliability. This paper proposes a multi-objective optimization methodology, based on the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, to determine the optimal sizing of multiple microgrid components. This sizing explicitly addresses both the power capacities (kW) (for photovoltaic panels, wind turbines, electrolyzers, and fuel cells) and the energy storage capacities (kWh and kg) (for batteries and hydrogen tanks, respectively), aiming to generate Pareto-optimal solutions that explore this trade-off. The proposed method evaluates the trade-off by minimizing two objectives: the Net Present Value, which includes investment, replacement, and maintenance costs, and the total expected interruption hours, derived from an hourly energy balance analysis. The methodology’s effectiveness is validated using four distinct case studies. Three of these are based on real locations with specific load profiles and climate data. To test the method’s robustness, a fourth case study uses a fictitious load profile, designed with pronounced seasonal variations and a clear distinction between weekday and weekend consumption. Our results demonstrate the method’s ability to identify efficient hybrid renewable topologies combining photovoltaic and/or wind generation, batteries, and hydrogen systems (electrolyzer, storage tank, and fuel cell). The obtained cost–reliability curves provide practical decision-support tools for system planners.

Atualmente, investidores de diversos setores industriais buscam melhorias de processos que visam rentabilidade e maior competitividade no mercado, porém, características como custo, agilidade de informação e produção são pontos determinantes para tal. Plataformas de controle de entrada e saída open source que integram microcontroladores vem ganhando espaço em diversos setores, no qual, programados apresentam capacidade de controlar processos e gerenciar dados. Desta forma, este artigo apresenta o desenvolvimento de um sistema de monitoramento em tempo real de grandezas físicas baseado em Arduino e Raspberry. O sistema completo será composto por dois módulos, “Escravo” e “Mestre” no qual a transferência de dados das medidas de temperatura, umidade, luminosidade, pressão e entre outras será realizada. O escravo, formado por sensores de baixo custo conectados à um Arduino MEGA 2560, será alocado em local remoto para aquisição das grandezas físicas desejadas. Já o Mestre, receberá as informações através de uma shield ethernet, conectada em ambos os módulos, e fará o gerenciamento de banco de dados. As informações armazenadas no servidor web poderão ser acessadas via navegador de internet, seja em sistema desktops ou móveis por meio de uma plataforma amigável em tempo real.

O Sistema Elétrico de Potência tem como função básica fornecer energia elétrica com qualidade e quando solicitada. Para que isso seja possível são necessárias algumas análises do sistema, dentre elas a Análise do Fluxo de Potência. Essa análise é importante para delineação dos sistemas de potência, assim como também, na definição das melhores condições de operação, controle e supervisão dos sistemas existentes. O sistema é modelado da seguinte forma: Geradores, Cargas, Reatores e Capacitores que são ligados entre um nó (barra) qualquer e o nó terra, já as linhas de transmissão e transformadores são ligadas entre dois nós quaisquer. Assim será gerada através de análise nodal a matriz de admitância do sistema, onde este problema é resolvido através de métodos numéricos. Um dos objetivos deste trabalho é a análise de fluxo de potência de um sistema com auxílio de métodos numéricos. Outro objetivo é verificar a exatidão dos resultados, com soluções obtidas pelos métodos de Eliminação de Gauss, Fatoração LU, Gauss Seidel e Método de Crout, implementados em linguagem C. A análise da exatidão dos resultados deu-se através do erro relativo em comparação com os resultados obtidos pelo software MatLab.