Submitted by Sandro Camargo (sandro.camargo@unipampa.edu.br) on 2015-05-09T18:11:33Z No. of bitstreams: 1 107110004.pdf: 2957226 bytes, checksum: b15ec66f6abfaa78dc10c29127881a4b (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-09T18:11:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 107110004.pdf: 2957226 bytes, checksum: b15ec66f6abfaa78dc10c29127881a4b (MD5) Previous issue date: 2012-06-29 / A previsão de carga é uma atividade de grande importância no Setor Elétrico, tendo em vista que a maioria dos estudos de planejamento e operação dos sistemas elétricos necessita de uma boa estimativa da carga a ser atendida. Na literatura encontram-se diversas metodologias para projeção de carga elétrica nos distintos horizontes de planejamento, porém limitadas a sistemas elétricos de médio e grande porte e poucas são as propostas de projeção de demanda no horizonte de curtíssimo prazo, principalmente para pequenas empresas do Setor Elétrico. O objetivo deste trabalho é apresentar uma metodologia inovadora de previsão de carga, a curtíssimo prazo, que considere as influências das condições climáticas e que possa auxiliar na programação do regime de operação de uma Pequena Central Hidrelétrica (PCH), principalmente em épocas de estiagem, quando a disponibilidade de água é restrita. A metodologia proposta envolve a criação de um modelo probabilístico discreto (cadeia de Markov) a partir da classificação dos dados históricos em um Mapa Auto-Organizável (SOM). Assim, é possível se estimar a probabilidade de um determinado nível de demanda acontecer dada uma condição climática atual, bem como o número de intervalos de tempo (horas) até que isso aconteça. Com estas informações é possível elaborar a melhor agenda de funcionamento da PCH de forma que a mesma esteja em funcionamento nos momentos em que a demanda atingir os valores máximos. O método proposto apresenta como diferencial em relação aos demais métodos existentes o fato de considerar a influência das variáveis climáticas (temperatura, umidade relativa do ar e velocidade do vento) para a previsão de demanda de energia elétrica no curtíssimo prazo, além de que os valores de entrada de demanda de energia e das variáveis climáticas (temperatura e umidade relativa do ar) são obtidos em tempo real, através de um sistema SCADA. Esta metodologia foi aplicada utilizando-se os dados reais de uma pequena concessionária de distribuição de energia elétrica do Rio Grande do Sul, mostrando resultados satisfatórios, suficientes para permitir a sua aplicação prática. / The electrical charge forecast is an activity of great importance in the Electricity Sector, considering that most studies of electrical systems planning and operation require a good estimative of the charge to be fulfilled. In books, there are various methodologies to have the electrical charge projection in different planning horizons, but limited to medium and large electrical systems. Furthermore, there are only a few demand projection proposals in the very short-term horizon, especially for small Electricity Sector companies. The aim of this paper is to present an innovative methodology in order to have the charge forecast, in a very short-term, which considers the climatic conditions influence and is able to assist the operation system programming of a Small Hydroelectric Power Plant, particularly in times of drought when water availability is restricted. The proposed methodology involves creating a discrete probabilistic pattern (Markov chain) from the historical data classification in a Self-Organizing Map (SOM). It is therefore possible to estimate the probability of reaching a certain demand level, taking the current climatic condition, as well as the periods of time (hours) until it happens. With this information it is possible to develop the best plant operation schedule so that it operates when the demand reaches its maximum numbers. The proposed method presents as differentials upon the other existing methods, the fact of considering the climatic variables influence (temperature, air humidity and wind speed) to forecast electricity demand in the very short-term, as well as the energy demand input values and climate variables obtainment (temperature and air humidity) in real time via a SCADA system. This methodology was applied using real data from a small electricity distribution plant in Rio Grande do Sul, showing satisfactory results, enough to allow their practical application.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Load forecasting is a very important activity on electric power system operation and planning, because many studies on electricity sector depend on future behavior of the system, requiring the electricity demand forecast for its realization. The very short-term load forecasting has a horizon of few minutes to a few hours and it seeks to translate more accurately the instantaneous profile of load. There are several factors that should be considered in forecasting methods, climatic variables have a major influence on demand trends in the very short term, therefore, they should be incorporated into the projection model. In Brazil, has been growing use of electricity production through the photovoltaic generation, so, for this feature to be used efficiently, energy produced by the solar panels forecast is a tool that contributes to this type of energy act reliably. The main objective of this work is to develop a methodology for load and solar power generation forecasting in the very short-term considering the influence the climatic variables. The methodology for load, wind and solar power generation forecasting considers the climatic variables: temperature, relative humidity, wind speed, solar radiation and atmospheric pressure. The study presents data load for a typical year of a substation of the metropolitan region of Rio Grande do Sul, analyzed with data from a weather station in the region. For calculate the solar power generation forecasting the method uses a model that considers the solar radiation and the temperature to calculate the power produced by the photovoltaic module. The method for the forecast was performed using Excel VBA tool, by grouping the load and climate variables data of history and is based on multiple linear regression. The projection algorithm was tested and compared computationally, based on actual data, presenting significant results, because as it is projected to hours ahead, the data is updated with the actual data every hour, reducing forecast errors, confirming that the considered climatic variables are very important to refine load and generation forecasting methods, essential for system planning. Compared to other existing methods, the proposed method stands out by the fact to consider climatic variables for the projection, and uses the methodology to perform the projection of solar power generation. / A previsão de carga é uma atividade de grande importância inserida na operação e no planejamento do sistema elétrico de potência, pois muitos estudos referentes ao setor elétrico dependem do comportamento futuro do sistema, sendo necessária a previsão de demanda de energia elétrica para sua realização. A previsão de demanda de eletricidade para curtíssimo prazo possui um horizonte de poucos minutos até algumas horas e ela procura traduzir com maior exatidão o perfil instantâneo da carga. Há vários fatores que devem ser considerados nos métodos de previsão, as variáveis climáticas apresentam grande influência na evolução de demanda no curtíssimo prazo, portanto, devem ser incorporadas no modelo de projeção. No Brasil, tem sido crescente a utilização da produção de energia elétrica através da geração fotovoltaica, sendo assim, para que esse recurso seja utilizado de forma eficiente, a previsão da energia produzida pelos painéis solares é uma ferramenta que contribui para que esse tipo de energia atue de forma confiável. O objetivo principal deste trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia para previsão de carga e geração de energia solar para o horizonte de curtíssimo prazo, considerando a influência das variáveis climáticas. A metodologia para previsão de carga e geração de energia solar considera as variáveis climáticas: temperatura ambiente, umidade relativa do ar, velocidade do vento, radiação solar e pressão atmosférica. O estudo apresenta dados de carga de uma subestação da região metropolitana do estado do Rio Grande do Sul, analisados com dados de uma estação meteorológica da região. Para o cálculo da previsão da geração solar o método utiliza um modelo que considera a radiação solar e a temperatura para o cálculo da potência produzida pelo módulo fotovoltaico. O método para a previsão foi realizado utilizando a ferramenta VBA do Excel, através do agrupamento dos dados de carga e das variáveis climáticas do histórico e baseia-se na regressão linear múltipla. O algoritmo de previsão foi testado e comparado computacionalmente com base nos dados reais, apresentando resultados significativos, pois como a projeção é para horas a frente, os dados são atualizados com os dados reais a cada hora, diminuindo os erros da previsão, confirmando que as variáveis climáticas consideradas tem grande importância para refinar métodos de previsão de carga e geração de energia solar, fundamental para o planejamento do sistema elétrico. Em relação aos demais métodos já existentes, o método proposto se destaca pelo fato de considerar variáveis climáticas para a projeção de carga, e utiliza a metodologia para realizar a projeção da geração solar.