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[en] MULTICRITERIA APPROACH FOR EVALUATION OF SCENARIOS GENERATING MODELS APPLIED TO THE MEDIUM-TERM HYDROTHERMAL OPERATION PLANNING / [pt] ABORDAGEM MULTICRITÉRIO PARA AVALIAÇÃO DE MODELOS GERADORES DE CENÁRIOS APLICADOS AO PLANEJAMENTO DA OPERAÇÃO HIDROTÉRMICA DE MÉDIO PRAZO

HUGO RIBEIRO BALDIOTI 04 February 2015 (has links)
[pt] A abordagem multicritério é empregada no contexto de avaliação de modelos geradores de cenários sintéticos, tendo como objetivo ordená-los em relação ao desempenho global do ponto de vista estocástico. Ao longo dos últimos anos, têm sido desenvolvidos modelos alternativos de geração de cenários para utilização no planejamento energético da operação hidrotérmica de médio prazo. Esses estudos são motivados pela necessidade contínua de se investigar melhorias na modelagem vigente. A proposta de desenvolvimento de um índice capaz de ordenar diversos modelos surgiu da falta de uma avaliação categórica das modelagens que vinham sendo propostas no decurso dos anos. Tendo isso em vista utilizou-se o Processo de Análise Hierárquica, ou em inglês AHP (Analytic Hierarchy Process), com o intuito de auxiliar a escolha do melhor processo gerador de cenários. Essa abordagem gera pesos para cada um dos atributos selecionados e, a partir desses valores, ponderam-se as alternativas. O problema é estruturado de forma hierárquica em quatro níveis, sendo, em ordem decrescente: objetivo, critérios, subcritérios e alternativas. Os subcritérios selecionados são agrupados em critérios que representam testes escolhidos para avaliar os modelos em julgamento (alternativas). O processo de geração de pesos foi feito através de consulta aos especialistas do setor elétrico (ONS, EPE, CEPEL, PSR, entre outros), buscando gerar os melhores resultados possíveis e expandir a aplicabilidade da modelagem. Com o objetivo de auxiliar o tomador de decisão, a abordagem proposta mostrou-se eficiente ao ordenar os modelos e indicar, através de análises de sensibilidade dos atributos, a volatilidade das alternativas. / [en] Multicriteria approach is deployed in the context of evaluation of synthetic scenarios generating models, having as its purpose to order them concerning the overall performance in the stochastic point of view. Alternative scenarios generating models are being developed through the years to be used in medium-term hydrothermal operation energy planning. These studies are motivated by the ongoing necessity of investigating improvements in the current pattern. The development proposal of an index capable of sorting several models has come from the lack of a categorical evaluation on patterns, which have been proposed in the course of years. Taking it into consideration, Analytic Hierarchy Process (AHP) has been used in order to assist the adoption of the best scenarios generating process. This approach creates weights for each one of the selected attributes and, starting from these values, alternatives are pondered. The problem is hierarchically structured in four levels, which, in descending order are: objective, criteria, subcriteria and alternatives. The selected subcriteria are grouped in criteria which represent statistical tests chosen to assess the models that are being judged (alternatives). The weights generation process was held through consulting Brazilian electrical sector specialists [National Operator of the Electrical System (ONS), Public Company of Energy Research (EPE), Research Center of Electric Power (CEPEL), PSR, among others], aiming at producing the best achievable results and at expanding the applicability of the pattern. Excelling the support to the decision maker, the suggested approach has shown efficient at ordering the models and indicating, through attributes sensitivity analysis, the volatility of the alternatives.
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[en] OCEAN WAVE ENERGY IN URBAN COASTAL AREAS: A CASE STUDY IN THE LEME DISTRICT, RIO DE JANEIRO / [pt] ENERGIA DE ONDAS DO MAR EM ZONAS COSTEIRAS URBANAS: ESTUDO DE CASO NO BAIRRO DO LEME, RIO DE JANEIRO

GUILHERME AMADO MACHADO 07 March 2017 (has links)
[pt] O crescimento da população urbana e o incremento na demanda por energia elétrica para residências brasileiras, especialmente em zonas costeiras, indicam a relevância do aproveitamento da energia oceânica para o Brasil. Neste cenário, o trabalho investiga o potencial de energia de ondas na orla da cidade do Rio de Janeiro e suas possíveis relações com o planejamento sustentável da engenharia urbana costeira. O estudo sobre a microbacia do Bairro do Leme, localizado na orla oceânica da zona sul da cidade do Rio de Janeiro, estima um potencial de energia oceânica por aproveitamento energético das ondas do mar capaz de suprir a demanda de energia elétrica para toda a população do Bairro em torno de 14.000 pessoas. O potencial energético das ondas foi estimado a partir da análise estatística de um prognóstico anual do clima de ondas para essa orla, elaborado através da modelagem computacional de propagação de ondas. Sendo utilizados onze anos dados de onda extraídos do modelo global ERA/INTERIM. Em um modelo físico-reduzido (escala 1:40) do perfil tipo da orla do Leme, construído em canal de ondas irregulares, foi avaliada a vulnerabilidade da orla ao risco de galgamento de ondas durante extremos de marés de ressaca. Nos ensaios de modelagem física também foram testadas soluções de engenharia com vistas ao aproveitamento e controle do potencial energético de ondas. Com os resultados obtidos das modelagens, discute-se um plano conceitual para resiliência urbano-costeira da orla oceânica baseado na reengenharia do perfil de praia elaborado no projeto de obra estabelecido em 1970. / [en] The growth of urban population and the increasing demand for electricity to Brazilian consumers, especially in coastal areas, indicate the importance of the use of ocean energy for Brazil. In this scenario, this thesis investigates the wave energy potential on the south area of the city of Rio de Janeiro and its possible relation to sustainable planning of the coastal urban engineering. About 3.9 billion people (54 per cent of world population) live in urban areas. It is estimated that the growth of cities should result in an urban population of over 6.4 billion people by 2050, especially in the less developed areas, with poor urban planning and vulnerable to environmental risks (UN-Habitat, 2016). The urbanization of coastal areas in developing countries demands greater attention due to infrastructure needs and the necessary management to mitigate pressures of increasing human activities on the environment (Cicin-Sain and Knecht, 1998). This framework is particularly important for Brazil that has a high degree of urbanization with marked concentration of population in its coastline (IBGE, 2015) with urban interventions on ocean beaches through works poorly integrated into the city, neglecting nature s ability to claim the balance taken away from her. According to the report Act Now or Pay Later, made by the organization Christian Aid, the rapid growth of urban populations along the coastlines of the world and the growing threat of climate change display evidences that more than one billion people will be vulnerable to coastal flooding in 2060 (Doig and Ware, 2016), in cities exposed to rising sea level, which should increase for the next century in global average between 0.18 and 0.70 meters above the current level (IPCC, 2014).
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[en] EVALUATION OF THE PVARM DYNAMIC MODEL FOR STREAMFLOW SCENARIO GENERATION IN MEDIUM-TERM ENERGY PLANNING CONTEXT / [pt] AVALIAÇÃO DO MODELO PVARM INTERCONFIGURAÇÕES PARA GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE ENA NO PLANEJAMENTO DA OPERAÇÃO DE MÉDIO PRAZO

YASMIN MONTEIRO CYRILLO 29 August 2018 (has links)
[pt] O Planejamento da Operação Energética de Médio Prazo do Sistema Interligado Nacional (SIN) é um problema de decisão sob incerteza, com acoplamentos espacial e temporal. A solução vigente determina a política ótima através do algoritmo Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE), onde a incerteza hidrológica é representada como um processo Periódico Autorregressivo (PAR). Para a aplicação do planejamento, uma restrição do modelo PAR é a possibilidade do mesmo simular valores negativos de afluência. A abordagem usada no modelo para que este gere apenas valores positivos criou uma relação de dependência entre os resíduos do modelo e as afluências passadas, em detrimento da premissa de independência temporal assumida pela PDDE. Neste contexto, o modelo Periódico Vetorial Autorregressivo com erro multiplicativo (PVARm) torna-se interessante para representação da incerteza das afluências, visto que, junto ao método de estimação adotado, garante as premissas da PDDE, além de incorporar a correlação espacial das afluências na própria formulação do modelo. Este trabalho apresenta o modelo PVARm aplicado à geração de cenários para atendimento do processo de otimização, a partir de dados do SIN. A estimação do modelo considera as mudanças de topologia das usinas ao longo do horizonte de planejamento e avalia dois critérios de identificação – ordem fixa unitária e ordem selecionada a partir da menor soma de erros de ajuste. Os cenários gerados são comparados aos cenários gerados pelo modelo que representa aquele vigente, o PAR. A comparação se baseia nos quesitos reprodução de estatísticas mensais e anuais e na adequação dos modelos, medida por testes de sequências. Os resultados mostraram que o PVARm de ordem unitária fixa apresentou comportamento satisfatório na maioria dos testes e motivou a continuidade dos estudos para aplicação no Planejamento da Operação Energética do SIN. / [en] The Medium-Term Energy Planning of the National Interconnected System (SIN) is a decision-making problem under uncertainty, coupled in space and time. The official solution uses the Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP) algorithm, where uncertainty is represented as a Periodic Autoregressive (PAR) process. Specifically for the Planning application, the possibility of PAR simulates negative streamflow values is a limitation of the model. The approach used in PAR to solve this question creates a link between the current residual and the past streamflow in spite of the stochastic component stage-wise independency assumption of SDDP algorithm. In this context, the Periodic Vector Autoregressive model with multiplicative error (PVARm) becomes interesting for streamflow formulation, since it guarantees the PDDE assumptions, it can simulate only positive streamflow values, besides incorporating the spatial inflows correlation. This work presents the PVARm model applied to the simulation of scenarios to attend the optimization process, based on data from the SIN. The estimation of the model is considered as the topology change of the last decades for the planning and selection of two classification criteria - unit and alternative fixed order from the smallest sum of model errors of fit. The scenarios generated are compared to the scenarios generated by the model that represent the current one, the PAR. The comparison is based on the results of the monthly and annual statistics measurement and the adequacy of the models, as measured by sequence tests. The results were that the PVAR is of a type of test that was not implemented in most of the tests and motivated the continuity of the studies for the application in the Planning of the Energy Operation of the SIN.
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[en] MARKOV CHAIN MONTE CARLO FOR NATURAL INFLOW ENERGY SCENARIOS SIMULATION / [pt] MARKOV CHAIN MONTE CARLO PARA SIMULAÇÃO DE CENÁRIOS DE ENERGIA NATURAL AFLUENTE

HUGO RIBEIRO BALDIOTI 11 January 2019 (has links)
[pt] Constituído por uma matriz eletro-energética predominantemente hídrica e território de proporções continentais, o Brasil apresenta características únicas, sendo possível realizar o aproveitamento dos fartos recursos hídricos presentes no território nacional. Aproximadamente 65 por cento da capacidade de geração de energia elétrica advém de recursos hidrelétricos enquanto 28 por cento de recursos termelétricos. Sabe-se que regimes hidrológicos de vazões naturais são de natureza estocástica e em função disso é preciso tratá-los para que se possa planejar a operação do sistema, sendo assim, o despacho hidrotérmico é de suma importância e caracterizado por sua dependência estocástica. A partir das vazões naturais é possível calcular a Energia Natural Afluente (ENA) que será utilizada diretamente no processo de simulação de séries sintéticas que, por sua vez, são utilizadas no processo de otimização, responsável pelo cálculo da política ótima visando minimizar os custos de operação do sistema. Os estudos referentes a simulação de cenários sintéticos de ENA vêm se desenvolvendo com novas propostas metodológicas ao longo dos anos. Tais desenvolvimentos muitas vezes pressupõem Gaussianidade dos dados, de forma que seja possível ajustar uma distribuição paramétrica nos mesmos. Percebeu-se que na maioria dos casos reais, no contexto do Setor Elétrico Brasileiro, os dados não podem ser tratados desta forma, uma vez que apresentam em sua densidade comportamentos de cauda relevantes e uma acentuada assimetria. É necessário para o planejamento da operação do Sistema Interligado Nacional (SIN) que a assimetria intrínseca a este comportamento seja passível de reprodução. Dessa forma, este trabalho propõe duas abordagens não paramétricas para simulação de cenários. A primeira refere-se ao processo de amostragem dos resíduos das séries de ENA, para tanto, utiliza-se a técnica Markov Chain Monte Carlo (MCMC) e o Kernel Density Estimation. A segunda metodologia proposta aplica o MCMC Interconfigurações diretamente nas séries de ENA para simulação de cenários sintéticos a partir de uma abordagem inovadora para transição entre as matrizes e períodos. Os resultados da implementação das metodologias, observados graficamente e a partir de testes estatísticos de aderência ao histórico de dados, apontam que as propostas conseguem reproduzir com uma maior acurácia as características assimétricas sem perder a capacidade de reproduzir estatísticas básicas. Destarte, pode-se afirmar que os modelos propostos são boas alternativas em relação ao modelo vigente utilizado pelo setor elétrico brasileiro. / [en] Consisting of an electro-energetic matrix with hydro predominance and a continental proportion territory, Brazil presents unique characteristics, being able to make use of the abundant water resources in the national territory. Approximately 65 percent of the electricity generation capacity comes from hydropower while 28 percent from thermoelectric plants. It is known that hydrological regimes have a stochastic nature and it is necessary to treat them so the energy system can be planned, thus the hydrothermal dispatch is extremely important and characterized by its stochastic dependence. From the natural streamflows it is possible to calculate the Natural Inflow Energy (NIE) that will be used directly in the synthetic series simulation process, which, in turn, are used on the optimization process, responsible for optimal policy calculation in order to minimize the system operational costs. The studies concerning the simulation of synthetic scenarios of NIE have been developing with new methodological proposals over the years. Such developments often presuppose data Gaussianity, so that a parametric distribution can be fitted to them. It was noticed that in the majority of real cases, in the context of the Brazilian Electrical Sector, the data cannot be treated like that, since they present in their density relevant tail behavior and skewness. It is necessary for the National Interconnected System (SIN) operational planning that the intrinsic skewness behavior is amenable to reproduction. Thus, this paper proposes two non-parametric approaches to scenarios simulation. The first one refers to the process of NIE series residues sampling, using a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) technique and the Kernel Density Estimation. The second methodology is also proposed where the MCMC is applied periodically and directly in the NIE series to simulate synthetic scenarios using an innovative approach for transitions between matrices. The methodologies implementation results, observed graphically and based on statistical tests of adherence to the historical data, indicate that the proposals can reproduce with greater accuracy the asymmetric characteristics without losing the ability to reproduce basic statistics. Thus, one can conclude that the proposed models are good alternatives in relation to the current model of the Brazilian Electric Sector.

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