[pt] No modelo atualmente utilizado para o planejamento da operação de
médio prazo do Sistema Interligado Nacional, a incerteza referente às afluências
é considerada explicitamente no cálculo de valores da função de custo futuro
bem como ao se percorrer o espaço de estados através da utilização de cenários
hidrológicos multivariados. O conjunto de todas as possíveis realizações do
processo estocástico de afluências, ao longo de todo horizonte de planejamento,
forma uma árvore de cenários. Esta árvore representa todo o universo
probabilístico sobre o qual é efetuado o processo de otimização da operação
energética. Como a árvore possui uma cardinalidade bastante elevada, torna-se
impossível do ponto de vista computacional percorrer completamente a árvore.
Portanto, apenas uma porção da árvore (sub-árvore) é percorrida. Atualmente a
sub-árvore é definida utilizando amostragem aleatória simples. Este trabalho tem
o objetivo de propor um método para a definição da sub-árvore a ser visitada
durante o processo do cálculo da política ótima de operação por programação
estocástica dual com o intuito de tornar mais robusto os resultados obtidos por
esta política de operação em relação a variações no número de cenários das
simulações forward e backward e em relação a variações da amostra de
cenários hidrológicos utilizada. Duas propostas são aplicadas na definição da
sub-árvore: (i) utilizar a amostragem por hipercubo latino ou amostragem
descritiva no modelo de geração de cenários hidrológicos multivariados, e (ii)
aplicar técnicas estatísticas multivariadas capazes de agrupar objetos similares
em determinados grupos (técnicas de agregação). Estas propostas podem ser
aplicadas separadamente ou em conjunto. / [en] In the planning operation the currently used model in the long-term
operation planning of the Brazilian Interconnected System, the uncertainty
concerning streamflow is considered explicitly in the estimation of the expected
cost-to-go function, as well as in the covering of the state space, by the use of
multivariate hydrological scenarios. The set of all possible realizations of the
streamflow stochastic process throughout the planning horizon forms a scenario
tree. This tree represents the entire probabilistic universe on which are calculated
the optimal operation strategies. As the scenario tree of the long-term operation
planning problem has a high cardinality, makes it impossible to visit the complete
tree due to computational effort. Therefore, only a portion of the tree (sub-tree) is
covered. Currently the sub-tree is selected using the Monte-Carlo method with
classical simple random sampling. The objective of this work is to propose a
method for defining the sub-tree to be visited during the calculation of the optimal
operating strategy for the Brazilian hydro-thermal power system by stochastic
dual dynamic programming in order to obtain more robust results from this
operation policy with regard to variations in the number of scenarios of forward
and backward simulations, and variations in the sample hydrological scenario.
There are two proposals for definition of the sub-tree: (i) change the simple
random sampling to latin hypercube sampling or descriptive sampling in the
multivariate streamflow scenario generation model, and (ii) apply multivariate
statistical techniques to develop criteria that allow grouping similar objects in
certain groups (clustering techniques). The proposals can be applied together or
separately.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:14867 |
| Date | 08 January 2010 |
| Creators | DEBORA DIAS JARDIM PENNA |
| Contributors | REINALDO CASTRO SOUZA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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