Submitted by Cátia Araújo (catia.araujo@unipampa.edu.br) on 2017-01-24T12:46:26Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Modelagem de sistemas hidrotérmicos interligados utilizando dinâmica de sistemas.pdf: 1401994 bytes, checksum: 2d15d929f0a041f795111bbdb652abcb (MD5) / Approved for entry into archive by Cátia Araújo (catia.araujo@unipampa.edu.br) on 2017-01-24T12:47:27Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Modelagem de sistemas hidrotérmicos interligados utilizando dinâmica de sistemas.pdf: 1401994 bytes, checksum: 2d15d929f0a041f795111bbdb652abcb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-24T12:47:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Modelagem de sistemas hidrotérmicos interligados utilizando dinâmica de sistemas.pdf: 1401994 bytes, checksum: 2d15d929f0a041f795111bbdb652abcb (MD5) Previous issue date: 2015-08-28 / A matriz de energia elétrica brasileira é composta predominantemente por geração hídrica, este fato faz com que o país dependa do regime de afluências. A fonte de geração complementar para suprir a demanda do país em períodos de baixa afluência é a geração de energia a partir de usinas termelétricas, porém cada vez que estas usinas entram em operação o custo marginal de curto prazo da energia sobe. O país possui um grande sistema elétrico interligado, em que é possível realizar o intercâmbio de energia entre as regiões, porém a decisão sobre o despacho e o intercâmbio de energia é tarefa complexa. Esta decisão é tomada pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) com auxílio dos modelos Newave e Decomp, porém estes modelos são complexos e pouco flexíveis, além da lenta resposta a uma determinada ação. Devido a este fato, o presente trabalho busca uma alternativa para auxiliar no teste de ações e na obtenção de respostas futuras a partir de ações adotadas no presente, com um tempo rápido de resposta. Para isto é utilizada a técnica de Dinâmica de Sistemas que busca modelar as relações de causa-efeito realimentadas, visando compreender as implicações sobre o desempenho do sistema sob estudo. O modelo elaborado leva em consideração as principais variáveis que compõem o sistema elétrico brasileiro como Energia Natural Afluente (ENA), Geração Termo, Geração Hidro, Geração eólica, Carga de Energia, Energia armazenada e o Custo Variável Unitário (CVU) das unidades térmicas. Os principais objetivos são compreender o funcionamento do Sistema Interligado Nacional, auxiliar na decisão de utilizar a água dos reservatórios no presente ou economizar para o futuro, bem como obter as consequências dessa decisão no Preço de Liquidação das Diferenças(PLD) e no intercâmbio de energia entre os subsistemas, além de analisar a influência de diferentes cenários de ENA e Geração eólica no sistema.Com o modelo desenvolvido foi possível mostrar a importância do intercâmbio de energia entre os subsistemas a fim de evitar possíveis situações de déficit. A principal contribuição do modelo foi obtida com a aplicação de cenários de ENA e Geração Eólica, com um acréscimo de 10% na curva de ENA verifica-se a redução de diversas situações com déficit e do PLD, enquanto que com uma redução de 10% na curva de ENA os períodos com déficit e o PLD alto aumentaram significativamente. / The Brazilian energy matrix is composed predominantly hydroelectric generation, this fact makes the country dependent on the inflow regime. The source of additional generation to meet the country's demand in low peak times is the generation of energy from thermal power plants, but increasingly these plants become operational marginal cost of short-term energy rises. The country has a large interconnected power system, it is possible to carry out the exchange of energy between regions, but the decision about dispatch and exchange of energy is a complex task. This decision is made by the National Electric System Operator (ONS) with the help of Newave and Decomp models, but these models are complex and inflexible, besides the slow response to a particular action. Due to this fact, this paper seeks an alternative to aid in the stock test and obtaining future responses from actions taken in the present, with a fast response time. For this is used the system dynamics technique that seeks to model the relationships of cause and effect fed back, to understand its effects on the performance of the system under study. The elaborate model takes into account the main variables that make up the Brazilian electrical system as Energy Affluent Natural (ENA), Generation Instrument, hydro generation, wind generation, power load, stored energy and the Variable Cost per Unit (CVU) of thermal units. The main objectives are to understand the operation of the National Interconnected System, assist in the decision to use water from reservoirs in the present or save for the future and get the consequences of this decision in the Settlement of Differences Price (PLD) and energy exchange between subsystems, and analyze the influence of different scenarios of ENA and wind generation in the system. With the developed model was possible to show the importance of the exchange of energy between the subsystems in order to avoid possible deficit situations. The main standard contribution was obtained by applying ENA scenarios and Generation Wind, with a 10% increase in ENA curve was possible to eliminate various situations with deficit and reduce the PLD, whereas with a 10% reduction in the curve ENA periods with high deficit and the PLD increased significantly.

Este trabalho aborda o problema de modelagem de séries de vazões afluentes aos aproveitamentos hidrelétricos. A previsão de vazão natural fluvial é realizada semanalmente para 158 usinas hidrelétricas do Sistema Interligado Nacional (SIN), pois trata-se de insumo fundamental para o planejamento e operação do sistema elétrico brasileiro. Diversos modelos são utilizados na determinação destas previsões, entre os quais podem ser citados os modelos físicos, os estatísticos e aqueles que aplicam sistemas inteligentes. Apesar de contínuos aprimoramentos terem sido incorporados ao processo de previsão de vazão, existem alguns aproveitamentos hidrelétricos para os quais os resultados de estimação têm apresentado grandes desvios. Neste contexto, com a motivação de se obter uma resposta acurada, investigam-se os sistemas fuzzy como modelos concorrentes aplicados à previsão de vazões semanais. O objetivo do trabalho é reduzir os erros de estimação para uma usina piloto, incorporando à previsão de vazão os dados de precipitação. Para a construção da série histórica de precipitação média da bacia hidrográfica, fez-se uma exaustiva pesquisa por estações pluviométricas, seguida por tratamento de dados de medição e método de interpolação. Ao final do trabalho, é apresentada uma análise comparativa entre os resultados obtidos com o Modelo Autorregressivo Periódico (PAR) e o sistema de inferência fuzzy. Com base no desempenho observado, superior ao modelo autorregressivo, comprova-se a adequação do modelo proposto para a modelagem do processo hidrológico. / This work addresses the modelling problem of hydropower plants reservoir streamflow series. The natural streamflow forecasting for 157 hydroelectric power plants of the National Interconnected System - NIS is updated on a weekly basis, which is an essential input for the planning and operation of the Brazilian Electric Power System. Several models are used to determine this prediction, such as physicals, statisticals and the ones that use intelligent systems. Despite the improvements to natural streamflow forecasting, substantial deviation has been found for the expected results of some hydropower plants. Highlighted the importance of this variable, fuzzy systems applied to weekly streamflows forecasts will be investigated as alternative models, in order to obtain better results. The purpose of this work is to reduce the estimation errors for a pilot hydropower plant, incorporating precipitation data into the forecast. Therefore, an exhaustive research to acquire data from hydrometeorological stations was conducted. After being treated, a variable selection method was applied to the data, defining the most relevant input variables for the prediction model. At the end, a comparative analysis shows that the fuzzy model presents a better performance than the periodic autoregressive model used by ONS to plan the operation of the electric power system.

Este trabalho aborda o problema de modelagem de séries de vazões afluentes aos aproveitamentos hidrelétricos. A previsão de vazão natural fluvial é realizada semanalmente para 158 usinas hidrelétricas do Sistema Interligado Nacional (SIN), pois trata-se de insumo fundamental para o planejamento e operação do sistema elétrico brasileiro. Diversos modelos são utilizados na determinação destas previsões, entre os quais podem ser citados os modelos físicos, os estatísticos e aqueles que aplicam sistemas inteligentes. Apesar de contínuos aprimoramentos terem sido incorporados ao processo de previsão de vazão, existem alguns aproveitamentos hidrelétricos para os quais os resultados de estimação têm apresentado grandes desvios. Neste contexto, com a motivação de se obter uma resposta acurada, investigam-se os sistemas fuzzy como modelos concorrentes aplicados à previsão de vazões semanais. O objetivo do trabalho é reduzir os erros de estimação para uma usina piloto, incorporando à previsão de vazão os dados de precipitação. Para a construção da série histórica de precipitação média da bacia hidrográfica, fez-se uma exaustiva pesquisa por estações pluviométricas, seguida por tratamento de dados de medição e método de interpolação. Ao final do trabalho, é apresentada uma análise comparativa entre os resultados obtidos com o Modelo Autorregressivo Periódico (PAR) e o sistema de inferência fuzzy. Com base no desempenho observado, superior ao modelo autorregressivo, comprova-se a adequação do modelo proposto para a modelagem do processo hidrológico. / This work addresses the modelling problem of hydropower plants reservoir streamflow series. The natural streamflow forecasting for 157 hydroelectric power plants of the National Interconnected System - NIS is updated on a weekly basis, which is an essential input for the planning and operation of the Brazilian Electric Power System. Several models are used to determine this prediction, such as physicals, statisticals and the ones that use intelligent systems. Despite the improvements to natural streamflow forecasting, substantial deviation has been found for the expected results of some hydropower plants. Highlighted the importance of this variable, fuzzy systems applied to weekly streamflows forecasts will be investigated as alternative models, in order to obtain better results. The purpose of this work is to reduce the estimation errors for a pilot hydropower plant, incorporating precipitation data into the forecast. Therefore, an exhaustive research to acquire data from hydrometeorological stations was conducted. After being treated, a variable selection method was applied to the data, defining the most relevant input variables for the prediction model. At the end, a comparative analysis shows that the fuzzy model presents a better performance than the periodic autoregressive model used by ONS to plan the operation of the electric power system.

Orientador: Prof. Dr. Thales Souza / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Santo André, 2018. / Atualmente, no Brasil, a matriz elétrica é composta predominantemente por fonte hidráulica e térmica, na proporção de 70% e 30%, respectivamente. Nesse sentido, para a segurança do Sistema Interligado Nacional, o mesmo é considerado um sistema hidrotérmico, onde a disponibilidade de armazenamento das bacias hidráulicas e de combustíveis representa a quantidade de energia elétrica disponível para atendimento a demanda. Assim, os critérios para cálculo de Energia Assegurada representam as Garantias Físicas das Usinas Hidrelétricas e Usinas Térmicas, que são calculadas através das médias de gerações dos empreendimentos disponíveis no Sistema Interligado Nacional com a previsão de 15 anos. Contudo, a expansão dos aproveitamentos de usinas com reservatório encontra-se no limite de exploração no sul e sudeste/centro-oeste, havendo apenas na região Norte potenciais a serem avaliados. Entretanto, devido às restrições ambientais, não há previsão de construção de novas Usinas Hidrelétricas com reservatório na região Norte, o que indica a necessidade de viabilização de outras fontes de energia elétrica. Nesse sentido, a Garantia Física é utilizada para balizar qual o risco de déficit futuro considerando o balanço de demanda e oferta no sistema. Dessa forma, o presente trabalho propôs a análise dos parâmetros de risco da Garantia Física do sistema imputados no modelo de projeção elétrico NEWAVE. Por fim, com objetivo de validar a análise proposta, as projeções de Garantias Físicas das Usinas Hidrelétricas e Usinas Térmicas que fazem parte do Sistema Interligado Nacional foram avaliadas, a partir do método de escolha do risco de déficit. / Currently, in Brazil, the electrical matrix is mainly composed of hydraulic and thermal sources, in the proportion of 70% and 30%, respectively. In this sense, for the safety of the National Interconnected System, it is considered a hydrothermal system, in which the storage capability of the hydraulic basins and fuel availability represent the amount of electrical energy available to meet demand. Thus, the criteria for calculation of Assured Energy represent the Physical Guarantees of the Hydroelectrical Power Plant and Thermal Power Plants, which are calculated through the average of generations of the enterprises available in the National Interconnected System with a forecast of 15 years. However, the expansion of uses of power plants with reservoirs is at the exploration limit in the South, Southeast/Center-West, with only the North region with potential to be evaluated. Still, due to environmental restrictions, there is no prevision of construction of new Hydroelectrical Power Plant with reservoir in the North region. Being so, the Physical Guarantee is used to identify the future deficit risk by making a balance of supply and demand in the system. In this way, the present work proposed an analyze of Physical Guarantee system risk parameters imputed in the electrical projection model NEWAVE. So, to validate the methodology proposed the Physical Guarantee projection of the Hydroelectrical Power Plant and Thermal Power Plants that are part of the National Interconnected System were evaluated consdering the method of choosing the risk of deficit.