Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2013-03-04T18:10:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1
307739.pdf: 4146103 bytes, checksum: 1e9ed4d69c9fef1df1286c457c2a1fe8 (MD5) / O problema do Planejamento da Operação Hidrotérmica de Médio Prazo consiste em quanto despachar de cada usina hidrelétrica e termelétrica em sistemas hidrotérmicos, de modo que a demanda por energia seja atendida ao menor custo total esperado de operação em um dado horizonte de estudo. Contudo, a política de operação obtida em termos de valor esperado pode não corresponder a uma operação segura do sistema, uma vez que condições adversas de operação não são enfatizadas na modelagem do problema. Assim, a fim de se tentar melhorar a segurança da operação do sistema hidrotérmico, metodologias de aversão a risco podem ser incluídas na modelagem do mesmo. Dessa maneira, este trabalho utiliza uma estratégia de modelagem baseada na combinação convexa do Conditional Value at Risk e do custo de operação esperado, além de outra baseada no critério de zonas de segurança do caso brasileiro, denominada de Método CAR, para se calcular políticas de operação com aversão a risco para o problema utilizando o método da Programação Dinâmica Dual Estocástica. Estas políticas são simuladas por um conjunto de cenários sintéticos de afluências e, por conseguinte, os resultados provenientes das mesmas são comparados. Observa-se que as políticas da metodologia baseada no CVaR proveem melhores resultados que as da CAR em basicamente três casos com distintas condições iniciais. Ademais, as políticas CAR provêm maior risco de déficit que as próprias políticas obtidas sem aversão a risco. Este trabalho também demonstra que uma extrema aversão a risco na modelagem CVaR pode produzir políticas bastante conservadoras que armazenam energia a usá-la para evitar níveis de déficit do sistema eletro-energético. Por fim, as performances computacionais de todos os algoritmos em todos os casos analisados são avaliadas. / The long-term hydrothermal scheduling problem consists in how much to dispatch of each hydro and thermal plant in hydrothermal systems, in order that the demand for electric energy is met at lowest expected operation cost in a planning horizon. However, the value of expectation may not correspond to a safe operation of the hydrothermal system, and to improve this, risk-aversion approaches are included in the problem modeling. So, this dissertation uses a modeling strategy based on a convex combination of Conditional Value at Risk (CVaR) and expected operation cost, and a minimum zone curve (minzone) based on Brazilian Risk Aversion Curve (CAR) approach in Stochastic Dual Dynamic Programming method to compute risk-aversion operation polices for a specific long-term hydrothermal scheduling problem. These policies are simulated by a set of synthetic inflow scenarios and their results are evaluated and compared. The policies of CVaR based approach show better results than the CAR policies in three cases with different initial conditions. Moreover, the CAR policy provides more energy shortages then a risk-neutral SDDP policy. This work also demonstrates that an extreme risk-aversion of CVaR modeling can produce very conservative polices, in which prefer to keep hydro-energy in reservoirs to avoid shortages of electric-energy system. Finally, the computational performance of all algorithms is evaluated for all analyzed cases.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/99247 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Larroyd, Paulo Vitor |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Silva, Edson Luiz da, Finardi, Erlon Cristian |
| Publisher | Florianópolis |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 107 p.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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