[pt] Este trabalho apresenta diversas metodologias para o cálculo de pagamento pela reserva de capacidade do sistema. A remuneração da reserva oferecida pelo sistema vem sendo cada vez mais discutida, principalmente, devido ao aumento de competição no setor elétrico e sua possível influência negativa na confiabilidade de suprimento. O estudo da confiabilidade do sistema tem uma ligação direta com este problema, pois os seus índices podem medir a importância da reserva de potência para o desempenho do sistema. Da mesma forma, a precificação de reserva procura refletir os requisitos de confiabilidade do sistema. Com isto é esperado que os agentes procurem agregar reserva ao sistema quando devidamente compensados por isto. As diversas maneiras de obterem-se os índices de confiabilidade são apresentadas, bem como as vantagens e desvantagens de cada uma. Os métodos discutidos são importantes para o sistema brasileiro, pois levam em consideração a confiabilidade composta geração- transmissão. Em um país com grande extensão territorial e com uma malha de transmissão na avaliação do risco do sistema. Foram utilizados como casos exemplos para este trabalho um sistema teste de 3 barras criado especialmente para este estudo, o IEEE-MRTS (IEEE-Modified Realiability System), e um equivalente do Sistema Sul-Sudeste Brasileiro. Finalmente, são discutidas as diversas maneiras que os agentes podem pagar e receber pela reserva operativa. O objetivo é tentar reduzir ao máximo a grande variância existente neste pagamento, pois se este valor for calculado em tempo real, é fácil perceber que os geradores receberão muito pouco em épocas de pequena demanda de energia, e por outro lado, receberão altas quantias nos instantes de pico de carga ou períodos secos. / [en] This work presents various methodologies for the calculation of payment through system capacity reserve. The remuneration of energy reserve offered by the system is been more and more discussed, mainly owing to increase of competition in electrical sector and its possible negative influence in supply reliability. The study of system reliability has a direct connection to this problem, because their indices can measure the importance of energy reserve for the performance of the system. Furthermore, the reserve tariff tries to reflect system reliability requirements. So, the system wait for investments of agents, when their receive correct remuneration for this. The various ways of getting the reliability indices are shown, as well as the advantages and disadvantages of each one. The methods discussed are important for the Brazilian System because they take into consideration the generation-transmission reliability, while the methods used in the majority of other countries only taking consideration the generation. In large countries and with a transmission network completely interconnected as in Brazil, it is indispensable the study of the impact of transmission network in the evaluation of system risk. The cases studies for this work have used the IEEE-MRTS (IEEE-Modified Reliability System), a test system of three buses specially designed for this study and a equivalent of South-Southeast Brazilian Case (SSB). Finally, different way that agents can pay or receive in a accord with capacity of operative reserve are discussed. The objective is to try to reduce the maximum the great variation existing in this payments, because if this value was calculated in real time is easy to see that the generation will receive much less in time of low energy demand, and on the other hand, will receive high amounts in times of the load peak or dry periods.

Submitted by Caio Vítor Beojone null (beojone@hotmail.com) on 2017-10-25T17:47:50Z No. of bitstreams: 1 Caio Vitor Beojone - Dissertação.pdf: 10092472 bytes, checksum: 470115087a1c1f987a7a8e2cffec7cd4 (MD5) / Approved for entry into archive by Monique Sasaki (sayumi_sasaki@hotmail.com) on 2017-10-31T16:52:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 beojone_cv_me_bauru.pdf: 10092472 bytes, checksum: 470115087a1c1f987a7a8e2cffec7cd4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-31T16:52:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 beojone_cv_me_bauru.pdf: 10092472 bytes, checksum: 470115087a1c1f987a7a8e2cffec7cd4 (MD5) Previous issue date: 2017-10-09 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Vários Sistemas de Atendimento Emergenciais (SAE’s) sofrem com as variações diárias da demanda e da disponibilidade das ambulâncias. Nesses sistemas pode haver flutuação do desempenho ao longo do dia devido, por exemplo, a mudança no número de servidores e nas taxas de chegada, levando à necessidade de considerar explicitamente tais variações em uma extensão ao modelo hipercubo ainda não explorada na literatura. Como ocorre em alguns SAE’s, as ambulâncias melhor equipadas são reservadas para o atendimento exclusivo de chamados com risco de vida. Dessa maneira, a política de despacho pode ser diferenciada com a finalidade de reservar totalmente o atendimento de alguns servidores para certas gravidades de ocorrências. Além disso, somam-se à natureza aleatória desses sistemas, como por exemplo, as incertezas da disponibilidade das ambulâncias, a chegada de um novo chamado e sua localização. Nesse contexto, os objetivos do presente estudo são: (i) estender o modelo hipercubo de filas para reserva total de capacidade, dependendo do tipo do chamado; (ii) estender o modelo hipercubo de filas para torná-lo mais eficiente computacionalmente, sem haver perda de precisão durante a modelagem e resolução; e (iii) propor uma abordagem baseada no modelo hipercubo não-estacionário para organização do trabalho das ambulâncias em qualquer momento do dia. Para verificar a viabilidade e a aplicabilidade dessas abordagens, é realizado um estudo de caso no SAMU da cidade de Bauru (SAMU-Bauru) que, além de reservar suas ambulâncias avançadas para ocorrências mais graves, é afetado pelas variações diárias na demanda e disponibilidade das ambulâncias. Além da configuração original do SAMU-Bauru, estudada em duas etapas, foram analisados um total de quatro cenários alternativos que consideram questões importantes: o impacto do aumento na demanda do período mais congestionado; a mitigação desse impacto incluindo uma nova ambulância; a alteração do horário das pausas diárias; e o impacto de aumentos na demanda em horários específicos do dia. Foram calculadas importantes medidas de desempenho para cada cenário como a carga de trabalho, tempos médios de espera e tempos médios de resposta. Os resultados mostram que as extensões realizadas no modelo hipercubo são capazes de analisar satisfatoriamente sistemas como o SAMU-Bauru, além de possibilitar a criação e mensuração de propostas de melhorias nos níveis táticos e operacionais. / Many Emergency Service Systems face daily variations on demand and ambulance availability. These systems may suffer, for example, performance fluctuations throughout the day, changes on the number of servers and on arrival rates, leading to the need to explicitly consider such variations in a hypercube model extension not yet explored in the literature. As occurs in some SAMU’s, which reserve their best equipped ambulances to exclusively serve life-threating requests. Therefore, the dispatch policy can be differentiated in order to completely reserve the service of some ambulances to more severe requests. These problems add up to the random nature of these systems with uncertainties upon ambulance availability or the arrival of a new request and its location. Thus, this study aims to: (i) extend the hypercube queueing model to be able to capture the complete capacity reservation of advanced ambulances, depending on the request classification; (ii) extend the hypercube model in order to make it more computationally efficient, without losing any information during modeling and resolution. (iii) propose an approach based on nonstationary hypercube queueing model to organize the operation of ambulances at any time of the day. To verify the feasibility of these approaches, a case study is carried out on the SAMU from Bauru city (SAMU-Bauru), which, in addition to the advanced ambulance reservation for life-threating requests, is affected by daily variations in demand and ambulance availability. In addition to the original configuration of SAMU-Bauru, studied on a two-step approach, we studied a total of four alternative scenarios that exploited important matters as: the impact of average demand increase on the congestion peak; mitigation of this impact by including a new ambulance; changing the schedule of daily breaks; and the impact of increases in the demand at specific hours of the day. We calculated important performance measures for each scenario, such as workload, mean waiting times and mean response times. Results show that the proposed extensions to the hypercube model are capable of satisfactorily analyze systems such as SAMU-Bauru, besides making it possible to create and to measure improvements proposals in tactical and operational levels.