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[en] SIMULATION AND STOCHASTIC OPTIMIZATION FOR ENERGY CONTRACTING OF LARGE CONSUMERS / [pt] SIMULAÇÃO E OTIMIZAÇÃO ESTOCÁSTICA PARA CONTRATAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA DE GRANDES CONSUMIDORES

[pt] A contratação de energia elétrica no Brasil por parte de grandes
consumidores é feita de acordo com o nível de tensão e considerando dois
ambientes: o Ambiente Regulado e o Ambiente Livre. Os grandes consumidores
são aqueles que possuem carga igual ou superior a 3 MW, atendidos em qualquer
nível de tensão e a energia pode ser contratada em quaisquer desses ambientes.
Um grande desafio para esses consumidores é determinar a melhor alternativa de
contratação. Para tratar este problema, é preciso ter em conta que o consumo de
energia e a demanda de potência requerida são variáveis desconhecidas no
momento da contratação do consumidor, sendo necessário estimá-las. Esta
dissertação propõe atacar este problema por uma metodologia que envolve
simulação de cenários futuros de demanda máxima de potência e energia total
consumida e otimização estocástica dos cenários simulados para definir o melhor
contrato. Dada a natureza estocástica do problema, empregou-se o CVaR
(Conditional Value at Risk) como medida de risco para o problema de otimização.
Para ilustrar, os resultados da contratação foram obtidos para um grande
consumidor real considerando a modalidade Verde A4 no Ambiente Regulado e
um contrato de quantidade no Ambiente Livre. / [en] The energy contracting in Brazil for large consumers is done according to
the voltage level and considering two environments: the Regulated Environment
and the Free Environment. Large consumers are those characterized by installed
load equal to or greater than 3 MW, supplied at any voltage level and its energy
contract can be chosen between any of these two environments. A major challenge
for these consumers is to determine the best alternative of contracting. To address
this problem, it must be taken into account that the energy consumption and the
required power demand are unknown variables by the time of consumer
contracting, being necessary to estimate them. This dissertation proposes to tackle
this problem by a methodology based on the simulation of future scenarios of
maximum power demand and total consumed energy and on stochastic
optimization of these simulated scenarios in order to define the best contract.
Given the stochastic nature of the problem, it was used the CVaR (Conditional
Value at Risk) as a measure of risk for the optimization problem. To illustrate, the
contracting results were obtained for a large real consumer considering the Green
Tariff group A4 in the Regulated Environment and a quantity contract in the Free
Environment.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:27918
Date09 November 2016
CreatorsEIDY MARIANNE MATIAS BITTENCOURT
ContributorsDELBERIS ARAUJO LIMA
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
TypeTEXTO

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