[pt] O sistema elétrico é planejado para operar na condição mais confiável possível de atendimento, sem que sejam violadas as restrições operativas a que está sujeito. Para a busca da região segura de operação utilizam-se vários programas de otimização e simulação. O Fluxo de Potência Ótimo (FPO) é uma ferramenta muito útil para a busca do ponto de operação seguro. Mas, devido a sua complexidade computacional para solução das restrições não-lineares, possui resposta relativamente lenta, impossibilitando a sua utilização em diversos casos práticos, tanto em tempo real, onde existe a necessidade de rapidez de resposta, como no planejamento da operação, quando é necessário um grande número de execuções do FPO. Em contrapartida, o Fluxo de Potência Ótimo Linearizado (FPO DC), devido a sua simplicidade computacional, possui grande rapidez de resposta. Mas, nas suas aproximações não são consideradas as restrições reativas, o que pode levar a uma solução em que estas sejam violadas. Este trabalho apresenta uma metodologia que incorpora ao Fluxo de Potência Ótimo Linearizado restrições reativas em função da potência ativa do geradores, de tal forma que a solução fornecida por este modelo leve em consideração as restrições de tensão e potência reativa. / [en] The electrical network is planned to stay in the most reliable operation conditions, without any violated operation constraints. Many optimization and simulation models are used to define the safe operation region. The Optimal Power Flow (OPF) is a useful tool for the search of the best safe operation point. However, the computational complexity associated to its non-linear constraints implies in a heavy computation time and makes it difficult to be used whenever a fast response is required, as in on-line oporation or even most operation planning problems. On the other hand, the Linearized Optimal Power Flow (LOPF), due to its simplicity, is a very fast tool. However, it does not consider reactive (voltage) constraints, and is not able to detect any violation. This work presents a model to incorporate voltage constraints in the Linearized Power Flow.

[pt] No atual modelo econômico do setor elétrico, é necessário identificar os agentes beneficiados pelos serviços ancilares à transmissão de potência de forma a alocar adequadamente os custos de investimento, de operação e manutenção do equipamento necessário para a prestação do serviço. Entre os serviços ancilares, destaca-se o suporte de potência reativa para a regulação de tensão. Este trabalho apresenta um método baseado nos multiplicadores de Lagrange de um problema de otimização associado ao cálculo das medidas corretivas necessárias para lidar com níveis de tensão inadequados. Dois critérios de otimização são definidos: mínimo corte de carga e mínima alocação de potência reativa. Os multiplicadores de Lagrange definem a responsabilidade de cada barra quando ocorrem violações de tensão no sistema. O método permite não só identificar as barras beneficiadas pelo equipamento de compensação de potência reativa como também alocar os custos entre elas. É priorizada a confiabilidade do sistema, analisando as contingências possíveis e considerando suas respectivas probabilidades de ocorrência. O programa computacional NH2, desenvolvido pelo CEPEL, é a ferramenta básica para o desenvolvimento deste trabalho. O método é aplicado, a título de ilustração, ao sistema IEEE - RTS de 24 barras e ao sistema da Área Rio. Os resultados obtidos são comparados com um método já existente, que define fatores de alocação de custos medindo os benefícios às barras devido ao suporte de potência reativa. Esta comparação, benefício x responsabilidade, e a própria teoria dos dois métodos, mostram que o método proposto identifica mais adequadamente as barras e os respectivos fatores para a repartição dos custos. / [en] It is important to identify the agents that take advantage of the ancillary services for system operation in the nowadays electricity market. The actual economic design requires that the costs of investment, operation and maintenance of the necessary equipment should be properly allocated between these agents. Among the ancillary services, the reactive power support for voltage regulation is quite important. It is presented a method that identifies the buses that take advantage of the reactive power equipment and allocates the costs between each one of them. The power system reliability is taken into account. The analysis considers possible contingencies and their respective probability of occurrence. The computer program NH2, developed by CEPEL, is the main tool for the development of this work. The method is based on the Lagrangian multipliers of an optimal power flow problem (OPF) associated to corrective measures necessary to deal with voltage violations. Two different objective functions are used: minimum load shedding and minimum reactive power injection. The Lagrangian multipliers define the responsibility of each bus when system voltage violations occur. For the purpose of illustration, the method is applied on the 24 bus IEEE Reliability Test System and on Área Rio system. Results are compared with those produced by other existing method that defines cost allocation factors measuring the benefit due the reactive support. This comparison, benefit x responsibility, and the theory used by both methods, show that the proposed method identifies more appropriately the buses and the corresponding factors to allocate the costs.

[pt] Em alguns países, os sistemas de energia elétrica estão operando próximos aos seus limites devido à falta de investimentos para expansão da transmissão e crescimento natural da demanda de energia elétrica. Esta condição de operação também pode ocorrer em sistemas de potência nos quais a expansão da transmissão é realizada de forma adequada. Neste caso, o carregamento excessivo da rede de transmissão é geralmente originado pela perda de interligações que transportam grandes blocos de energia. Os dois cenários de operação descritos acima têm causado problemas de Estabilidade de Tensão em sistemas de energia elétrica. Os estados de instabilidade de tensão são caracterizados principalmente pela presença de dois mecanismos: a insolubilidade das equações de fluxo de potência e a perda de controlabilidade. Os distúrbios que originam estes dois mecanismos são de natureza aleatória. Conseqüentemente, os índices de estabilidade de tensão, usados para analisar a perda de controlabilidade e a insolubilidade, são variáveis aleatórias. Desta forma, a análise de estabilidade de tensão deveria reconhecer incertezas associadas com parâmetros da rede elétrica, tais como: flutuações de carga e disponibilidade dos equipamentos. Geralmente, a modelagem de incertezas na análise de estabilidade de tensão é realizada usando os seguintes métodos probabilísticos: a Simulação Monte Carlo e a Enumeração de Estados. O principal índice estimado por estes métodos é o risco de instabilidade de tensão. Entretanto, o cálculo do risco de instabilidade de tensão é geralmente realizado contabilizando apenas um dos mecanismos causadores dos cenários de instabilidade de tensão. Além disso, a severidade dos estados de instabilidade de tensão não tem sido devidamente investigada. O objetivo desta tese é desenvolver um método para realizar uma análise probabilística da estabilidade de tensão que contabilize os dois mecanismos causadores da instabilidade de tensão no cálculo do seu risco. Serão também propostos índices probabilísticos, baseados na Análise de Robustez, para expressar a severidade dos estados de instabilidade de tensão. O método proposto se baseia na combinação das seguintes técnicas: Enumeração de Estados, Simulação Monte Carlo, Método da Matriz D’ e Fluxo de Potência Ótimo Não-Linear. Os métodos de Enumeração de Estados e Simulação Monte Carlo são usados para selecionar os estados do sistema resultantes de falhas nos equipamentos e erros de previsão de carga. A identificação da perda de controlabilidade e a restauração da solubilidade dos estados selecionados são realizadas pelo Método da Matriz D’ e pelo Fluxo de Potência Ótimo, respectivamente. A combinação dos métodos citados acima foi usada para obter os seguintes índices probabilísticos: risco de instabilidade de tensão, valores esperados da margem de estabilidade de tensão para as barras, e probabilidades dos estados de robustez. Os resultados dos testes com o método proposto revelaram que as probabilidades de estados instáveis, associados aos dois mecanismos causadores da instabilidade de tensão, são bastante significativas. Adicionalmente, a Análise de Robustez permitiu identificar a causa raiz e a severidade dos problemas de instabilidade de tensão. / [en] In some countries, the electric power systems are operating near to their limits due to the absence of investments in the transmission network expansion and natural growth of the electricity demand. This operation condition can also occur in electric power systems in which the transmission expansion is carried out in appropriate way. In this case, the excessive loading of the transmission network is usually originated by the loss of interconnections that transport large energy blocks. The two operation scenarios described above have caused Voltage Stability problems in the electric power systems. The voltage instability states are mainly characterized by the presence of two mechanisms: the unsolvability of the power flow equations and the controllability loss. The disturbances that originate these two mechanisms are of stochastic nature. Consequently, the voltage instability indices, used to analyze the unsolvability and controllability loss, are random variables. In this way, the voltage stability assessment would recognize the uncertainties associated with the parameters of the electric network, for example: load fluctuations and equipment availability. Generally, the uncertainties modeling in the voltage stability is carried out using the following probabilistic methods: the Monte Carlo Simulation and the State Enumeration. The main index estimated by these methods is the voltage instability risk. However, the voltage instability risk evaluation is usually carried out considering only one of the mechanisms that cause voltage instability scenarios. Furthermore, the severity of the unstable states has not been properly investigated. The aim of this thesis is to develop a method to carry out a probabilistic assessment of the voltage stability that take into account the two mechanisms that cause the voltage instability in the evaluation of its risk. Probabilistic indices, based on Well-Being Analysis, are also proposed to express the severity of the voltage instability states. The proposed method is based on the combination of the following techniques: State Enumeration Method, Monte Carlo Simulation, D’ Matrix Method and Nonlinear Optimal Power Flow. The State Enumeration and Monte Carlo Simulation Methods are used to select the system states resulting of equipment failures and load forecast errors. The identification of the controllability loss and the solvability restoration of the power flow equations for the selected states are carried out by the D’ Matrix Method and by the Nonlinear Optimal Power Flow, respectively. The combination of the methods cited above was used to obtain the following probabilistic indices: voltage instability risk, expected value of the voltage instability margin for the buses, and Well-Being states probabilities. The results of the tests with the proposed method revealed that the probabilities of unstable states, associated with the two voltage instability mechanism, are very significant. Additionally, the Well-Being Analysis was able to identify the root cause and the severity of the voltage instability problems.

[pt] Este trabalho apresenta metodologias para definir a remuneração dos geradores que provêem serviços ancilares em função do benefício proporcionado ao sistema. São analisados os serviços ancilares de suporte de potência reativa e reserva de potência. Para o serviço ancilar de suporte de potência reativa, o valor do benefício proporcionado pelos geradores é obtido por meio do custo evitado de alocação de novas fontes de potência reativa. Já para o serviço ancilar de reserva de potência, o benefício é calculado a partir da redução observada no valor esperado de energia não suprida, multiplicada pelo custo unitário de interrupção do sistema de potência. O valor de benefício proporcionado por cada serviço ancilar é determinado por meio de um algoritmo de pontos interiores em um problema de fluxo de potência ótimo. A remuneração que cabe a cada gerador é definida por meio do emprego do método de repartição de custos de Aumann-Shapley, oriundo da Teoria dos Jogos Cooperativos. A aplicação deste método garante que a repartição do benefício entre os geradores seja realizada de forma justa e eficiente. As metodologias propostas para são ilustradas em dois sistemas de potência distintos: o sistema IEEE-RTS e o sistema Sul-Sudeste Brasileiro. Os resultados obtidos são discutidos e a eficácia da metodologia é analisada. / [en] This work presents methodologies to define the remuneration of the generators that provide ancillary services to the power system as a function of the benefit provided to the system. In this work the ancillary services considered are the reactive power supply and the generation reserve. To the ancillary service of reactive power supply, the benefit provided by the generators is calculated by the avoided cost of new reactive power sources. The benefit provided by the ancillary service of generation reserve is calculated as the reduction on the expected energy not supplied, multiplied by the interruption cost of the power system. An optimum power flow is used to determine the benefit provided by each ancillary service. The remuneration of each generator is defined through the cost allocation method of Aumann-Shapley, which belongs to the Cooperative Game Theory. The Aumann-Shapley method guarantees that the payment partition among the generators is fair and efficient. The proposed methodology is applied to the IEEE-RTS power system and the Brazilian South-Southwest power system. The numerical results are discussed and the efficiency of the methodology is analyzed.

[pt] Um dos algoritmos mais eficientes para resolver problemas de planejamento de operações hidrotérmicas, que são modelos estocásticos multiestágio de larga escala, é o chamado algoritmo de programação dinâmica dupla estocástica (SDDP). O planejamento da operação dos sistemas de energia visa avaliar o valor dos recursos escassos (por exemplo, água) para alimentar os modelos de despacho de curto prazo usados na implementação real das decisões. Quando o modelo de planejamento se desvia significativamente da realidade da operação implementada, as políticas de decisão são consideradas inconsistentes no tempo. A literatura recente explorou diferentes fontes de inconsistência, como medidas de risco dinâmico inconsistentes no tempo, representação imprecisa do processo de informação e simplificações no modelo de planejamento de rede. Este trabalho aborda a inconsistência no tempo devido a simplificações na representação da rede no modelo de planejamento que estende a literatura existente. O objetivo deste trabalho é propor uma estrutura, composta por uma metodologia e um pacote computacional de código aberto, para testar o impacto operacional e econômico das simplificações da modelagem sobre o fluxo de energia da rede em sistemas de energia hidrotérmica. Entre as inúmeras formulações disponíveis no pacote, nos concentramos em avaliar o custo e o desempenho operacional das seguintes aproximações de modelos: o modelo de rede de transporte (NFA), atualmente em uso pelo operador de sistema brasileiro; o relaxamento de cone de segunda ordem (SOC); o relaxamento de programação semidefinida (SDP); a aproximação do fluxo de energia de corente continua (DC); e o DC com aproximação de fluxo de potência com perda de linha (DCLL). Todas as formulações mencionadas anteriormente são testadas como aproximações para o modelo de rede na fase de planejamento, onde é construída a função de custo futuro. Em seguida, avaliamos cada aproximação simulando a operação do sistema usando um modelo de implementação que minimiza o custo imediato sob as restrições de fluxo de energia AC e a respectiva função de custo futuro. A comparação é feita para dois sistemas, um composto por um ciclo e o outro aproximadamente radial. / [en] One of the most efficient algorithms for solving hydrothermal operation planning problems, which are large-scale multi-stage stochastic models, is the so-called stochastic dual dynamic programming (SDDP) algorithm. Operation planning of power systems aims to assess the value of the scarce resources (e.g. water) to feed short-term dispatch models used in the actual implementation of the decisions. When the planning model significantly deviates from the reality of the implemented operation, decision policies are said to be time-inconsistent. Recent literature has explored different sources of inconsistency such as time-inconsistent dynamic risk measures, inaccurate representation of the information process and simplifications in the network planning model. This work addresses the time-inconsistency due to simplifications in the network representation in the planning model extending the existing literature. The objective of this work is to propose a framework, comprised of a methodology and an open-source computational package, for testing the operative and economic impact of modeling simplifications over the network power-flow in hydrothermal power systems. Among the myriad of formulations available in the package, we focused on assessing the cost and operative performance of the following model approximations: the transportation network-flow model (NFA), currently in use by the Brazilian system operator; the second-order cone relaxation (SOC); the semidefinite programming relaxation (SDP); the DC power-flow approximation (DC); and the DC with line-loss power-flow approximation (DCLL). All the previously mentioned formulations are tested as approximations for the network model in the planning stage, where the cost-to-go function is built. Then, we evaluate each approximation by simulating the system s operation using an implementation model, which minimizes the immediate cost under AC power-flow constraints and the respective cost-to-go function. The comparison is made for two systems, one composed of a cycle and the other approximately radial.

[pt] Esta dissertação está estruturada como uma coleção de cinco artigos formatados em capítulos. Os quatro primeiros artigos apresentam contribuições em modelagem e metodológicas para problemas de operação ou investimento em sistemas de potência usando arcabouço de otimização robusta adaptativa e modificações no algoritmo de geração de linhas e colunas (CCGA). O primeiro artigo aborda a programação de curto prazo com restrição de segurança, onde a resposta automática de geradores é considerada. Um modelo robusto de dois estágios é adotado, resultando em complexas instâncias de programação inteira mista, que apresentam variáveis binárias associadas às decisões de primeiro e segundo estágios. Um novo CCGA que explora a estrutura do problema é desenvolvido. O segundo artigo usa redes neurais profundas para aprender o mapeamento das demandas nodais aos pontos de ajuste dos geradores para o problema do primeiro artigo. O CCGA é usados para garantir a viabilidade da solução. Este método resulta em importantes ganhos computacionais em relação ao primeiro artigo. O terceiro artigo propõe uma abordagem adaptativa em dois estágios para um modelo robusto de programação diária no qual o conjunto de incerteza poliedral é caracterizado diretamente a partir dos dados de geração não despachável observados. O problema resultante é afeito ao CCGA. O quarto artigo propõe um modelo de dois estágios adaptativo, robusto em distribuição para expansão de transmissão, incorporando incertezas a longo e curto prazo. Um novo CCGA é desenvolvido para lidar com os subproblemas. Finalmente, sob uma perspectiva diferente e generalista, o quinto artigo investiga a adequação de prêmios de incentivo para promover inovações em aspectos teóricos e computacionais para os desafios de sistemas de potência modernos. / [en] This dissertation is structured as a collection of five papers formatted as chapters. The first four papers provide modeling and methodological contributions in scheduling or investment problems in power systems using the adaptive robust optimization framework and modifications to the column-and-constraint-generation algorithm (CCGA). The first paper addresses the security-constrained short-term scheduling problem where automatic primary response is considered. A two-stage robust model is adopted, resulting in complex mixed-integer linear instances featuring binary variables associated with first- and second-stage decisions. A new tailored CCGA which explores the structure of the problem is devised. The second paper uses deep neural networks for learning the mapping of nodal demands onto generators set point for the first paper s model. Robust-based modeling approaches and the CCGA are used to enforce feasibility for the solution. This method results in important computational gains as compared to results of the first paper. The third paper proposes an adaptive data-driven approach for a two-stage robust unit commitment model, where the polyhedral uncertainty set is characterized directly from data, through the convex hull of a set of previously observed non-dispatchable generation profiles. The resulting problem is suitable for the exact CCGA. The fourth paper proposes an adaptive two-stage distributionally robust transmission expansion model incorporating long- and short-term uncertainties. A novel extended CCGA is devised to tackle distributionally robust subproblems. Finally, under a different and higher-level perspective, the fifth paper investigates the adequacy of systematic inducement prizes for fostering innovations in theoretical and computational aspects for various modern power systems challenges.