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[en] OPTIMIZATION OF THE MAINTENANCE SCHEDULE FOR THE TURBINES OF A HYDROELECTRIC PLANT / [pt] OTIMIZAÇÃO DA AGENDA DE MANUTENÇÃO DAS TURBINAS DE UMA USINA HIDRELÉTRICAPATRICIA DE SOUSA OLIVEIRA 29 April 2021 (has links)
[pt] O planejamento do cronograma de manutenção de unidades geradoras de usinas hidrelétricas é assunto de grande interesse para diversos agentes do setor de energia brasileiro. Uma abordagem correta para este problema, pode prevenir a degradação dos ativos físicos e minimizar a probabilidade de desligamentos forçados de seus equipamentos. Logo, as estratégias operacionais dos agentes são também influenciadas pelo cronograma de manutenção das turbinas. Porém, o sistema brasileiro possui algumas particularidades, a qual os grupos econômicos que vencem o leilão para a construção de novas usinas hidrelétricas, atendam a uma série de especificações técnicas, dentre elas, o Fator de Disponibilidade (FID). O FID é diretamente influenciado pelas horas de manutenção realizadas na usina e, em caso de desempenho abaixo do estipulado nos contratos de concessão, pode acarretar em perdas financeiras aplicadas pela o agente regulador. Com essa motivação em mente, o presente trabalho propõe uma metodologia para Programação da Agenda da Manutenção de Geradores de uma usina hidrelétrica, desenvolvendo um modelo matemático
para determinar o momento ideal para realizar a manutenção, considerando restrições operacionais e aspectos regulatórios de usinas hidrelétricas. O trabalho propõe também, a obtenção de um ranking das turbinas com a utilização do método Analytic Hierarchy Process (AHP), com base nos indicadores de
manutenção da usina hidrelétrica estudada. O objetivo da classificação gerada é fornecer subsídio para auxiliar o planejamento das manutenções, de forma a aumentar a disponibilidade dos equipamentos. A metodologia de otimização proposta para este problema é feita através de Programação Linear Inteira Mista (PLIM), onde as variáveis inteiras consistem no estado de operação e data de início da manutenção de cada unidade geradora. A representação do parque hidrotérmico é desafiadora, principalmente, devido à estocasticidade das vazões naturais afluentes. Ao final, para validar a modelagem proposta, é realizado um estudo de caso para uma planta real de grande porte do sistema brasileiro, a Usina Hidrelétrica Santo Antônio. / [en] The planning of the maintenance schedule of hydroelectric power plant generating units is a matter of great interest to several agents in the Brazilian energy sector. A correct approach to this problem can prevent the degradation of physical assets and minimize the likelihood of forced shutdown of your equipment.
Therefore, the agents operational operations are also influenced by the turbine maintenance schedule. However, the Brazilian system has some particularities, which the economic groups that win the auction for the construction of new hydroelectric plants, meet a series of technical specifications, among
them, the Availability Factor (AFA). The AFA is directly influenced by the hours of maintenance performed at the plant and, in case of performance below the stipulated in the concession contracts, it can result in financial losses applied by the regulatory agent. With this motivation in mind, the present
work proposes a methodology for Programming the Maintenance Schedule of Generators of a hydroelectric plant, developing a mathematical model to determine the ideal moment to carry out the maintenance, considering operational restrictions and regulatory aspects of hydroelectric plants. The work also offers
to obtain a ranking of the turbines using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method, based on the maintenance indicators of the studied hydroelectric plant. The purpose of the generated classification is to provide subsidies to assist the planning of maintenance, in order to increase the availability of
equipment. The optimization methodology proposed for this problem is done through Mixed Integer Linear Programming (MILP), where the entire variables consist of the state of operation and start data for the maintenance of each generating unit. The representation of the hydrothermal park is challenging,
mainly due to the stochasticity of the affluent natural flows. At the end, to validate the proposed modeling, a case study is carried out for a real large plant in the Brazilian system, the Santo Antônio Hydroelectric Plant.
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