[pt] A reserva girante é a parcela da reserva operativa provida por geradores sincronizados, e interligados à rede de transmissão, aptos a suprir a demanda na ocorrência de falhas de unidades de geração, erros na previsão da demanda, variações de capacidade de fontes renováveis ou qualquer outro fator inesperado. Dada sua característica estocástica, essa parcela da reserva operativa é mais adequadamente avaliada por meio de métodos capazes de representar as incertezas inerentes ao seu dimensionamento e planejamento. Por meio do risco de corte de carga é possível comparar e classificar distintas configurações do sistema elétrico, garantindo a não violação dos requisitos de confiabilidade. Sistemas com elevada penetração de fontes renováveis apresentam comportamento mais complexo devido ao aumento das incertezas envolvidas, à forte dependência de fatores energético-climáticos e às variações de capacidade destas fontes. Para avaliar as correlações temporais e representar a cronologia de ocorrência dos eventos no curto-prazo, um estimador baseado na Simulação Monte Carlo Quase Sequencial é apresentado. Nos estudos de planejamento da operação de curto-prazo o horizonte em análise é de minutos a algumas horas. Nestes casos, a ocorrência de falhas em equipamentos pode apresentar baixa probabilidade e contingências que causam corte de carga podem ser raras. Considerando a raridade destes eventos, as avaliações de risco são baseadas em técnicas de amostragem por importância. Os parâmetros de simulação são obtidos por um processo numérico adaptativo de otimização estocástica, utilizando os conceitos de Entropia Cruzada. Este trabalho apresenta uma metodologia de avaliação dos montantes de reserva girante em sistemas com participação de fontes renováveis, em uma abordagem multiárea. O risco de perda de carga é estimado considerando falhas nos sistemas de geração e transmissão, observando as restrições de transporte e os limites de intercâmbio de potência entre as diversas áreas elétricas. / [en] The spinning reserve is the portion of the operational reserve provided by synchronized generators and connected to the transmission network, capable of supplying the demand considering generating unit failures, errors in load forecasting, capacity intermittency of renewable sources or any other unexpected factor. Given its stochastic characteristic, this portion of the operating reserve is more adequately evaluated through methods capable of modeling the uncertainties inherent in its design and planning. Based on the loss of load risk, it is possible to compare different configurations of the electrical system, ensuring the non-violation of reliability requirements. Systems with high penetration of renewable sources present a more complex behavior due to the number of uncertainties involved, strong dependence of energy-climatic factors and variations in the capacity of these sources. In order to evaluate the temporal correlations and to represent the chronology of occurrence of events in the short term, an estimator based on quasi-sequential Monte Carlo simulation is presented. In short-term operation planning studies, the horizon under analysis is from minutes to a few hours. In these cases, the occurrence of equipment failures may present low probability and contingencies that cause load shedding may be rare. Considering the rarity of these events, risk assessments are based on importance sampling techniques. The simulation parameters are obtained by an adaptive numerical process of stochastic optimization, using the concept of Cross Entropy. This thesis presents a methodology for evaluating the amounts of spinning reserve in systems with high penetration of renewable sources, in a multi-area approach. The risk of loss of load is estimated considering failures in the generation and transmission systems, observing the network restrictions and the power exchange limits between the different electric areas.

[pt] Atualmente a metodologia correspondente ao estado da arte utilizada para o planejamento de médio-/longo-prazo da operação de sistemas elétricos de potência é a Programação Dual Dinâmica Estocástica (PDDE). No entanto, a tratabilidade computacional proporcionada por este método ainda requer simplificaçõeses consideráveis de detalhes de sistemas reais de maneira a atingir performaces aceitáveis em aplicações práticas. Simplificações feitas no estágio de planejamento em contraste com a implementação das decisões podem induzir políticas temporalmente inconsistentes e, consequentemente, um gap de sub-otimalidade. Inconsisência temporal em planejamento hidrotérmico pode ser induzida, por exemplo, ao assumir um coeficiente de produtividade constante para as hidrelétricas, ao agregar os reservatórios, ao negligenciar a segunda lei de Kirchhoff e neglienciando-se critérios de segurança em modelos de planejamento. As mesmas restrições são posteriormente consideradas na etapa de implementação do sistema. Esse fato pode estar envolvido com esvaziamento não planejado de reservatórios e entregabilidade inadequada de reservas girantes. Ambos podem levar a altos custos operacionais. Além disso, o sistema pode ficar exposto a um risco sistêmico de racionamento e em última instâcia, blackouts. O gap de sub-otimalidade pode também levar a distorções em mercados de energia. Assim, é razoável que as consequências da inconstência temporal em sistemas hidrotérmicos sejam estudadas. Nesse sentido, este trabalho propõe uma extensão de trabalhos já realizados relacionados à inconsistência temporal para medir os efeitos de simplificações de modelagem em modelos de planejamento resolvidos pela PDDE. A abordagem proposta consiste em usar um modelo simplificado para o planejamento do sistema, que é feito pela avaliação da função de recurso, e um modelo detalhado para a sua operação. Estudos de caso envolvendo simplificações em modelagem de linhas de transmissão e critérios de segurança são realizados. No entanto, o foco deste trabalho se dará na segunda fonte, já que a mesma apresenta maior complexidade na caracterização do efeito. No entanto, a incorporação de critérios de segurança é um grande desafio para operadores de sistemas elétricos, pois o tamanho do modelo tende a crescer exponencialmente quando critérios de segurança reforçados são aplicados. Motivado por isso, o principal objetivo deste trabalho é propor uma nova abordagem ao problema que permite que critérios de segurança possam ser incorporados em modelos de planejamento e consequentemente garantir a entregabilidade de reservas em políticas de planejamento. A formulação do problema é uma extensão multiperiodo e estocástica the modelos de Otimização Robusta Ajustável que já foram propostos na literatura para resolver o problema relacionado à dimensionalidade para um período. A metodologia de solução involve um algoritmo híbrido Robusto-PDDE que por meio do compartilhamento de estados de contingência ativos entre os períodos e cenários de afluência é capaz de atingir tratabilidade computacional. Com a nova abordagem proposta, é possível (i) resolver o problema de agendamento ótimo das reservas em sistemas hidrotérmicos garantindo a entregabilidade das reservas em um critério n - K e (ii) calcular o custo e os efeitos negativos de se negligenciar critérios de segurança no planejamento. / [en] The current state of the art method used for medium/long-term planning studies of hydrothermal power system operation is the Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP) algorithm. The computational savings provided by this method notwithstanding, it still relies on major system simplifications to achieve acceptable performances in practical applications. Simplifications in the planning stage in contrast to the actual implementation might induce time inconsistent policies and, consequently, a sub-optimality gap. Time inconsistency in hydrothermal planning might be induced by, for instance, assuming a constant coefficient production for hydro plants, reservoir aggregation, neglecting Kirchhoff s voltage law, and neglecting security criteria in planning models, which are then incorporated in implementating models. Unaccounted for reservoir depletion and inadequate spinning reserve deliverability situations that were observed in the Brazilian power system might be induced by time inconsistency. And this can lead to higher operational costs. Both these consequences are utterly negative since they pose the system to a great systemic risk of energy rationing or ultimately, system blackouts. In addition, the suboptimility gap may also lead to energy markets distortions. Hence, it seems reasonable that further investigations on consequences of time inconsistency in hydrothermal planning should be undertaken. Along these lines, this work proposes an extension to previous work on the subject of time inconsistency to measure the effects of modeling simplifications in the SDDP framework for hydrothermal operation planning. The approach consists of using a simplified model for planning the system, which is done by means of the assessment of the recourse (cost-to-go) function, and a detailed model for its operation (implementation of the policy). Case studies involving simplifications in transmission lines modeling and in security criteria are carried out. Nevertheless, the focus of this work is on the later source as it is more difficult to address due to the complexity involved in the characterization of this effect. However, incorporating security criteria in planning models poses a major challenge to system operators. This is because the size of the model tends to grow exponentially as tighter security criteria are adopted. Motivated by this, the main objective of this work is to propose a new framework that allows security criteria to be incorporated in planning models and consequently ensure reserve deliverability in planning policies. The problem formulation is a multiperiod stochastic extension of Adjustable Robust Optimization (ARO) based models already proposed in literature to successfully address the dimensionality issue regarding the incorporation of security criteria n - K and its variants. The solution methodology involves a hybrid Robust-SDDP algorithm that by means of sharing active contingency states amongst periods and possible inflow scenarios in the SDDP algorithm is capable of achieving computational tractability. Then, with the proposed approach it is possible to (i) address the optimal scheduling of energy and reserve in hydrothermal power systems ensuring reserve deliverability under an n - K security criterion and (ii) assess the cost and side effects of disregarding security criteria in the planning stage.