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[pt] GERAÇÃO DE CENÁRIOS SINTÉTICOS COM GRANULARIDADE HORÁRIA PARA PRODUÇÃO ENERGÉTICA DE USINAS DE BIOMASSA / [en] SYNTHETIC SCENARIOS GENERATION WITH HOURLY GRANULARITY FOR ENERGY PRODUCTION FROM BIOMASS POWER PLANTS

[pt] As fontes renováveis de energia tem adquirido grande relevância no
contexto mundial devido as diretrizes tomadas pelas políticas globais. Embora
sejam termoelétricas, as usinas a biomassa são consideradas fontes de energia
renováveis por manter os níveis de gás carbônico na atmosfera. Além disso, as
usinas termoelétricas têm mais autonomia na geração do que as demais fontes
renováveis como hidrelétricas, eólicas e solares que dependem de incertezas
como vazões de água, velocidade do vento e irradiação solar, respectivamente.
Este conjunto de características torna a biomassa uma fonte de energia
indispensável para futuros planejamentos de operação do sistema. No entanto,
esta fonte apresenta períodos intermitentes por estar usualmente atrelada a
cultura de cana-de-açúcar. Poucos são os estudos de previsão e simulação desta
fonte de energia. Dessa forma, a dissertação visa a implementação do modelo
de cadeias de Markov com simulações de Monte Carlo. / [en] Renewable energy sources have acquired great relevance in the world
context due to the guidelines taken by global policies. Although they are
thermoelectric, biomass power plants are considered renewable energy sources
because they maintain the levels of carbon dioxide in the atmosphere. In
addition, thermoelectric plants have more autonomy in generation than other
renewable sources such as hydro, wind and solar, which depend on uncertainties
such as water flow, wind speed and solar irradiation, respectively. This set
of characteristics makes biomass an indispensable energy source for future
system operation planning. However, this source has intermittent periods as it
is usually linked to the sugarcane crop. There are few prediction and simulation
studies of this energy source. Thus, the dissertation aims to implement the
Markov chain model with Monte Carlo simulations.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:55484
Date26 October 2021
CreatorsGABRIEL CALVO MARTINEZ
ContributorsREINALDO CASTRO SOUZA, REINALDO CASTRO SOUZA
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

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