A participação da energia eólica na matriz energética brasileira tem aumentado significativamente nos últimos três anos, dada a contratação da fonte em leilões organizados pelo governo, que contabilizaram cerca de 7,0 GW contratados no final de 2012. No entanto, frente às vantagens como fonte renovável, a geração eólica possui desvantagens como fonte regular de energia devido à sazonalidade e dependência do regime de ventos. Assim, considerando o cenário de contratação da fonte via leilões, foi desenvolvido um modelo que, integrando cenários para a geração observada no parque eólico (associando as incertezas de geração) e para os preços do mercado de energia elétrica (associando a alta volatilidade dos preços), submetidos às regras de contratação pactuadas, avalia os riscos na comercialização da energia gerada por um parque eólico nos quais, o agente gerador está exposto. Tendo sido o modelo aplicado para dois parques eólicos reais no âmbito dos Leilões de Energia Nova (tipo A-3) e Leilões de Energia de Reserva, verificou- se que no Brasil o esquema de contratação de energia eólica considera a produção média ao longo dos anos, permitindo reajustes e compensações, notadamente nos leilões para a contratação de Energia de Reserva para todo o sistema brasileiro. Considerando a busca pela máxima rentabilidade associada ao menor risco, o agente gerador foi indicado a comercializar valores muito próximos ao total da energia garantida pela geração dos parques registrada nos leilões. Em termos de riscos, a variação é mais acentuada no Leilão A-3, no qual se constatou a exposição do gerador aos preços de mercado na liquidação das receitas. Tendo sido avaliados também cenários de venda da energia gerada pelo parque eólico no Ambiente de Contratação Livre, constatou-se que nesse, o risco de comercialização é assumido integralmente pelo agente gerador, cujos ganhos e perdas são valorados aos preços do mercado de curto prazo e ainda, na negociação há a dificuldade de obtenção de mecanismos de proteção (hedge) para gerenciar adequadamente as incertezas sobre a geração. Comparando com o cenário dos leilões no qual, além das regras pactuadas evidenciarem mecanismos claros de mitigação de riscos, importante parcela do risco é assumida pelas distribuidoras, que possuem o direito de repassar à tarifa do consumidor final as suas perdas. / The participation of wind energy in the Brazilian electric matrix has risen significantly over the past three years due to the purchase of the source in auctions held by the federal government, accounting for about 7 GW by the end of 2012. However, in spite of the advantages of being a renewable source, wind generation has disadvantages as a regular energy source due to its seasonality and dependence on wind regime. Thus, considering the purchase scenario of the this source in the auctions, a model that integrates the scenarios for the generation observed in the wind farm (associating generation uncertainties) and scenario for the prices of the electric power market (associating the high volatility of the prices), submitted to the established purchase agreements, assess the risks in trading the energy generated by a wind farm, where the generating agent is exposed. Having applied this model to two real wind farms comprising New Energy Auctions (A-3 type) and Reserve Energy Actions, it was possible to observe that in Brazil the wind energy purchase arrangement considers the average production along the years, allowing adjustments and compensations, mainly in the auctions aiming at the purchase of Reserve Energy for the entire Brazilian system. Considering the search for the maximum profitability associated to the smallest risk, the generating agent was advised to trade values that are very close to the total amount of energy guaranteed by the generation of the farms that was registered in the auctions. In terms of risks, the variation is sharper in A-3 Auctions, where it was possible to observe the exposure of the generator to the market prices at the liquidation of the incomes. Also, having assessed the sales scenarios of the energy generated the wind farms in the Free Market, it was observed that here, the risk of trade is completely taken by the generating agents, whose gains and losses are equivalent to the prices of the short term market. Also, it is difficult to find protection mechanisms, hedge, to properly manage the uncertainties of the generation. Comparing to the auction scenario, where, besides the established show clear mechanisms to mitigate the risks, an important part of the risk is taken by the distributors, which have the right to compensate their losses in the tariffs paid by the end-consumers.

A participação da energia eólica na matriz energética brasileira tem aumentado significativamente nos últimos três anos, dada a contratação da fonte em leilões organizados pelo governo, que contabilizaram cerca de 7,0 GW contratados no final de 2012. No entanto, frente às vantagens como fonte renovável, a geração eólica possui desvantagens como fonte regular de energia devido à sazonalidade e dependência do regime de ventos. Assim, considerando o cenário de contratação da fonte via leilões, foi desenvolvido um modelo que, integrando cenários para a geração observada no parque eólico (associando as incertezas de geração) e para os preços do mercado de energia elétrica (associando a alta volatilidade dos preços), submetidos às regras de contratação pactuadas, avalia os riscos na comercialização da energia gerada por um parque eólico nos quais, o agente gerador está exposto. Tendo sido o modelo aplicado para dois parques eólicos reais no âmbito dos Leilões de Energia Nova (tipo A-3) e Leilões de Energia de Reserva, verificou- se que no Brasil o esquema de contratação de energia eólica considera a produção média ao longo dos anos, permitindo reajustes e compensações, notadamente nos leilões para a contratação de Energia de Reserva para todo o sistema brasileiro. Considerando a busca pela máxima rentabilidade associada ao menor risco, o agente gerador foi indicado a comercializar valores muito próximos ao total da energia garantida pela geração dos parques registrada nos leilões. Em termos de riscos, a variação é mais acentuada no Leilão A-3, no qual se constatou a exposição do gerador aos preços de mercado na liquidação das receitas. Tendo sido avaliados também cenários de venda da energia gerada pelo parque eólico no Ambiente de Contratação Livre, constatou-se que nesse, o risco de comercialização é assumido integralmente pelo agente gerador, cujos ganhos e perdas são valorados aos preços do mercado de curto prazo e ainda, na negociação há a dificuldade de obtenção de mecanismos de proteção (hedge) para gerenciar adequadamente as incertezas sobre a geração. Comparando com o cenário dos leilões no qual, além das regras pactuadas evidenciarem mecanismos claros de mitigação de riscos, importante parcela do risco é assumida pelas distribuidoras, que possuem o direito de repassar à tarifa do consumidor final as suas perdas. / The participation of wind energy in the Brazilian electric matrix has risen significantly over the past three years due to the purchase of the source in auctions held by the federal government, accounting for about 7 GW by the end of 2012. However, in spite of the advantages of being a renewable source, wind generation has disadvantages as a regular energy source due to its seasonality and dependence on wind regime. Thus, considering the purchase scenario of the this source in the auctions, a model that integrates the scenarios for the generation observed in the wind farm (associating generation uncertainties) and scenario for the prices of the electric power market (associating the high volatility of the prices), submitted to the established purchase agreements, assess the risks in trading the energy generated by a wind farm, where the generating agent is exposed. Having applied this model to two real wind farms comprising New Energy Auctions (A-3 type) and Reserve Energy Actions, it was possible to observe that in Brazil the wind energy purchase arrangement considers the average production along the years, allowing adjustments and compensations, mainly in the auctions aiming at the purchase of Reserve Energy for the entire Brazilian system. Considering the search for the maximum profitability associated to the smallest risk, the generating agent was advised to trade values that are very close to the total amount of energy guaranteed by the generation of the farms that was registered in the auctions. In terms of risks, the variation is sharper in A-3 Auctions, where it was possible to observe the exposure of the generator to the market prices at the liquidation of the incomes. Also, having assessed the sales scenarios of the energy generated the wind farms in the Free Market, it was observed that here, the risk of trade is completely taken by the generating agents, whose gains and losses are equivalent to the prices of the short term market. Also, it is difficult to find protection mechanisms, hedge, to properly manage the uncertainties of the generation. Comparing to the auction scenario, where, besides the established show clear mechanisms to mitigate the risks, an important part of the risk is taken by the distributors, which have the right to compensate their losses in the tariffs paid by the end-consumers.

Submitted by JOHN WILLIAM NEGREIROS TERRONES null (johneter@hotmail.com) on 2018-01-19T17:02:53Z No. of bitstreams: 1 DissertaçãoJohn_JB (1).pdf: 14046795 bytes, checksum: deeec72b971c8015d40780ccc3ee8e37 (MD5) / Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-01-19T17:54:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 terrones_jwn_me_ilha.pdf: 14046795 bytes, checksum: deeec72b971c8015d40780ccc3ee8e37 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-19T17:54:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 terrones_jwn_me_ilha.pdf: 14046795 bytes, checksum: deeec72b971c8015d40780ccc3ee8e37 (MD5) Previous issue date: 2017-09-06 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho, propõe-se uma metodologia baseada nas incertezas da radiação solar para prever o despacho de demanda e reativos nos sistemas de distribuição radial com geradores fotovoltaicos (GFs). O objetivo dessa metodologia é melhorar o perfil da magnitude de tensão para o dia seguinte, sujeito a certas restrições operativas do sistema elétrico de distribuição. No desenvolvimento dos algoritmos de solução são considerados geradores distribuídos que têm forte dependência das variações da fonte primária de energia (principalmente sistemas fotovoltaicos), ou seja, os limites de injeção de potência dos GFs dependem das incertezas da radiação solar. Este grupo de geradores precisa de considerações que incluam as incertezas na geração de energia. Para isso, elaboram-se cenários de radiação baseado na função de distribuição de probabilidade beta. Assim, são realizados fluxos de potência probabilísticos em múltiplos cenários. Leva-se em consideração, os objetivos a serem otimizados por meio de técnicas multiobjetivo, observando principalmente, os desvios da tensão nos nós e as perdas de potência nas linhas do sistema. A metodologia proposta foi implementada em linguagem de modelagem algébrica com o AMPL para descrever o problema de otimização e resolvido usando o solver comercial CPLEX. Os sistemas testes de 34 e 123 nós foram utilizados para avaliar os modelos matemáticos e a eficiência da técnica de solução proposta para o problema de controle dos sistemas de distribuição radiais com GFs. / This work presents a methodology based on uncertainties of solar radiation to predict demand and reactive dispatch in the radial distribution systems with photovoltaic generators (GFs). The objective is to improve the voltage magnitude profile for a day ahead, subjecting to operation constraints of distribution system. In order to evaluate the optimization criteria for distribution networks, active power balance equations have to be solved. It is considered that distributed generators have a high coherence to variations of the primary energy source (mainly photovoltaic systems), where, the power injection limits of the GFs depend on the uncertainties of the solar radiation. Uncertainties in generation are needed to be considered for this type of generator. Thus, the beta probability distribution function has been employed to include different radiation scenarios in the problem formulation. The aim of this research evolves the development of an optimization tool to predict the reactive power dispatch of GFs considering the uncertainties of solar radiation. For this purpose, the probabilistic power flow is performed under various scenarios. The Multiobjective optimization problem is formulated by including the buses (nodes) voltage deviations and the power losses of distribution lines in two different objective functions. The proposed methodology was implemented in AMPL mathematical model language and solved using the commercial CPLEX solver. The 34 and 123 nodes test systems are applied to show efficiency of presented mathematical models, i.e. control of radial distribution systems with GFs, and the proposed solution method.

Orientador: Antonio Padilha Feltrin / Resumo: Neste trabalho, propõe-se uma metodologia baseada nas incertezas da radiação solar para prever o despacho de demanda e reativos nos sistemas de distribuição radial com geradores fotovoltaicos (GFs). O objetivo dessa metodologia é melhorar o perfil da magnitude de tensão para o dia seguinte, sujeito a certas restrições operativas do sistema elétrico de distribuição. No desenvolvimento dos algoritmos de solução são considerados geradores distribuídos que têm forte dependência das variações da fonte primária de energia (principalmente sistemas fotovoltaicos), ou seja, os limites de injeção de potência dos GFs dependem das incertezas da radiação solar. Este grupo de geradores precisa de considerações que incluam as incertezas na geração de energia. Para isso, elaboram-se cenários de radiação baseado na função de distribuição de probabilidade beta. Assim, são realizados fluxos de potência probabilísticos em múltiplos cenários. Leva-se em consideração, os objetivos a serem otimizados por meio de técnicas multiobjetivo, observando principalmente, os desvios da tensão nos nós e as perdas de potência nas linhas do sistema. A metodologia proposta foi implementada em linguagem de modelagem algébrica com o AMPL para descrever o problema de otimização e resolvido usando o solver comercial CPLEX. Os sistemas testes de 34 e 123 nós foram utilizados para avaliar os modelos matemáticos e a eficiência da técnica de solução proposta para o problema de controle dos sistemas de distribuição radia... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work presents a methodology based on uncertainties of solar radiation to predict demand and reactive dispatch in the radial distribution systems with photovoltaic generators (GFs). The objective is to improve the voltage magnitude profile for a day ahead, subjecting to operation constraints of distribution system. In order to evaluate the optimization criteria for distribution networks, active power balance equations have to be solved. It is considered that distributed generators have a high coherence to variations of the primary energy source (mainly photovoltaic systems), where, the power injection limits of the GFs depend on the uncertainties of the solar radiation. Uncertainties in generation are needed to be considered for this type of generator. Thus, the beta probability distribution function has been employed to include different radiation scenarios in the problem formulation. The aim of this research evolves the development of an optimization tool to predict the reactive power dispatch of GFs considering the uncertainties of solar radiation. For this purpose, the probabilistic power flow is performed under various scenarios. The Multiobjective optimization problem is formulated by including the buses (nodes) voltage deviations and the power losses of distribution lines in two different objective functions. The proposed methodology was implemented in AMPL mathematical model language and solved using the commercial CPLEX solver. The 34 and 123 nodes test systems a... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre