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Representação de cenários de demanda e da função de produção hidrelétrica no planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos a médio prazoFernandes, Alexandre da Silva 20 February 2018 (has links)
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Previous issue date: 2018-02-20 / O planejamento da operação do Sistema Interligado Nacional constitui-se uma
tarefa de alta complexidade, seja pela quantidade acentuada de usinas hidrelétricas e
termelétricas distribuídas nos quatro submercados interligados, ou pelas características marcantes da operação das hidrelétricas, no que diz respeito às incertezas dos cenários hidrológicos futuros e aos acoplamentos espacial e temporal. O objetivo deste planejamento é a determinação de uma política ótima de despacho das usinas do sistema de modo a minimizar o valor esperado dos custos operativos no horizonte considerado. Uma importante restrição do problema é o suprimento da demanda de energia elétrica, dado pela diferença entre a carga efetiva de cada submercado e a geração das usinas não simuladas, esta última composta pela energias alternativas (eólica, solar, biomassa), pequenas centrais hidrelétricas, entre outros. Entretanto, a crescente penetração da geração renovável, aliada às incertezas das fontes naturais como eólica e solar (pois dependem de fatores climáticos e por isso são imprevisíveis), contribui com a necessidade de representação da demanda em diversos cenários para um correto despacho das usinas e uma operação do sistema mais confiável. Sabendo que os modelos oficiais atuais tratam apenas as incertezas oriundas dos cenários hidrológicos, devido à dificuldade de implementação e alocação de memória na consideração de outras incertezas na Programação Dinâmica Dual Estocástica, o trabalho desenvolvido nesta dissertação propõe metodologias que incluem os diversos cenários de demanda, além de representar com maior detalhe a geração das hidrelétricas. Além disso, são propostos algoritmos de representação analítica da Função de Custo Imediato em sistemas isolados e com múltiplas áreas na busca por uma redução das dimensões do problema tratado. Finalmente, são realizados testes em sistemas tutorias e os resultados
são analisados para avaliar as performances computacionais das metodologias propostas. / The operation schedulling of Brazilian System constitutes a task of high complexity,
either due to the large number of hydro and thermal plants distributed in the four
interconnected submarkets, or due to the outstanding characteristics of the hydro plants, with respect to the uncertainties in the hydrological scenarios future and due to spatial and temporal couplings. The objective of this planning is the determination of an
optimal dispatch policy of plants that minimizes the expected value of the operating
costs in the considered horizon. An important constraint is the supply of demand, which is obtained by the difference between the effective load of each submarket and the generation of non-simulated plants, composed of renewable energies (wind, solar, biomass), small hydropower plants, and others. However, the growing penetration of renewable generation, coupled with the uncertainties of natural sources such as wind and solar (because they depend on climatic factors and are therefore unpredictable), contributes to the need to represent demand in different scenarios for a correct dispatch of the plants and a more reliable system operation.
Knowing that the current official models deal only with the uncertainties arising
from the hydrological scenarios, due to the difficulty of implementation and memory
allocation in the consideration of other uncertainties in Stochastic Dual Dynamic
Programming, this work proposes methodologies that include the several scenarios
demand, besides representing in greater detail the generation of hydroelectric plants.
In addition, algorithms are proposed for analytical representation of the Immediate
Cost Function in isolated systems with multiple areas in the search for a reduction of
the dimensions of the problem. Finally, tests are performed on tutorial systems and
the results are analyzed to evaluate the computational performances of the proposed
methodologies.
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