O planejamento da operação energética em sistemas hidrotérmicos de potência com um único reservatório tem como objetivo determinar a participação de usinas hidrelétricas e térmicas de forma a garantir o suprimento de energia demandada ao menor custo operacional possível, dentro de restrições físicas e técnicas do modelo. Alguns fatores tornam a solução deste problema bastante complexa destacando a não linearidade e a não separabilidade temporal aditiva. O objetivo deste trabalho é apresentar uma nova abordagem com tratamento agregado das afluências, descrevendo uma nova caracterização das distribuições de probabilidades e um novo modelo para a programação dinâmica estocástica markoviana. Nesse novo modelo da programação dinâmica estocástica markoviana, agregações plurimensais de vazões são utilizadas como entrada em um modelo de programação dinâmica estocástica markoviana modificado para discretizações temporais plurimensais. A nova abordagem proposta foi simulada em diferentes usinas hidrelétricas brasileiras localizadas em diferentes regiões geográficas e sob diferentes regimes hidrológicos. Os resultados das simulações feitas com a utilização deste novo modelo são apresentados e comparados ao modelo de programação dinâmica estocástica markoviana mensal, atualmente utilizado no setor elétrico brasileiro, com economia de custos relativas superiores a 10% em alguns casos. / The energetic operation planning on hydrothermal power systems with a single reservoir aims to determine the participation of hydroelectric power plants and thermal power plants to guaranty supply of energy demanded with the smallest possible cost, under physical and technical model boundaries. Some points became the solution of this problem complex, highlighting the non linearity and the additive non time separability. The objective of this paper is show the new approach with aggregated inflows, describing a new probability distributions featuring and a new model for the markovian stochastic dynamic programming. On this new model of markovian stochastic dynamic programming, multi monthly inflow aggregations are used as input in a model of markovian stochastic dynamic programming modified for multi months discretizations. The new approach proposed was simulated on differents Brazilian hydroelectric power plants located on different regions and under different hydrologic regime. The results of simulations using this new model are presented and compared to the model of monthly markovian dynamic programming, nowadays used on the Brazilian electrical sector, with relatives economic savings up to 10% in some cases.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-13102016-102441 |
| Date | 22 August 2016 |
| Creators | Scarcelli, Ricardo de Oliveira Camargo |
| Contributors | Carneiro, Adriano Alber de França Mendes |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Tese de Doutorado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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