[pt] O objetivo do planejamento da operação hidrotérmica de médio e longo
prazo é definir as metas para geração de cada hidroelétrica e termelétrica, a fim de
atender à carga ao menor custo esperado de operação e respeitando as restrições
operacionais. Algoritmos de Programação Dinâmica Estocástica (PDE) e de
Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE) têm sido amplamente aplicados
para determinar uma política operativa ideal o despacho hidrotérmico. Em ambas
as abordagens a estocasticidade das afluências é comumente produzida por
modelos periódicos autoregressivos de lag p - PAR(p), cuja estimativa dos
parâmetros é baseada nos dados históricos disponíveis. Como os estimadores são
funções de fenômenos aleatórios, além da incerteza sobre as vazões, também há
incerteza sobre os parâmetros estatísticos, o que não é capturado no modelo PAR
(p) padrão. A existência de incerteza nos parâmetros significa que há um risco de
que a política da operação hidrotérmica planejada não será a ótima. O objetivo
desta tese é apresentar uma metodologia para incorporar a incerteza dos
parâmetros do modelo PAR (p) no problema de programação estocástica
hidrotérmica. São apresentados estudos de caso ilustrando o impacto da incerteza
dos parâmetros nos custos operativos do sistema e como uma política operativa
que incorpore esta incerteza pode reduzir este impacto. / [en] The objective of the medium and long-term hydrothermal scheduling
problem is to define operational target for each power plant in order to meet the
load at the lowest expected cost and respecting the operational constraints.
Stochastic Dynamic Programming (SDP) and Stochastic Dual Dynamic
Programming (SDDP) algorithms have been widely applied to determine the
optimal operating policy for the hydrothermal dispatch. In both approaches, the
stochasticity of the inflows is usually produced by periodic auto-regressive
models - PAR (p), whose parameters are estimated based on available historical
data. As the estimators are a function of random phenomena, besides the inflows
uncertainty there is statistical parameter uncertainty, which is not captured in the
standard PAR (p) model. The existence of uncertainty in the parameters means
that there is a risk that the hydrothermal operating policy will not be optimal. This
thesis presents a methodology to incorporate the PAR(p) parameter uncertainty
into stochastic hydrothermal scheduling and to assess the resulting impact on the
computation of a hydro operations policy. Case studies are presented illustrating
the impact of parameter uncertainty in the system operating costs and how an
operating policy that incorporates this uncertainty can reduce this impact.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:25337 |
| Date | 26 October 2015 |
| Creators | BERNARDO VIEIRA BEZERRA |
| Contributors | ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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