[pt] MODELO DE SÉRIES TEMPORAIS PARA CONSTRUÇÃO DE ÁRVORES DE CENÁRIOS APLICADAS À OTIMIZAÇÃO ESTOCÁSTICA

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] PROGRAMACAO DINAMICA DUAL ESTOCASTICA; [pt] TECNICAS NAO PARAMETRICAS; [pt] ARVORE DE CENARIOS; [pt] SIMULACAO ESTOCASTICA; [en] STOCHASTIC DUAL DYNAMIC PROGRAMMING; [en] NON PARAMETRIC TECHNIQUES; [en] SCENARIO TREE; [en] STOCHASTIC SIMULATION
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34492&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34492&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34492

[pt] Em função da dependência dos regimes hidrológicos, a incerteza associada ao planejamento energético no Brasil exige a modelagem estocástica das Séries Temporais associadas de maneira adequada e coerente. Percebe-se, portanto, a importância dos modelos de geração de cenários hidrológicos com vistas à otimização, via Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE), do desempenho das operações do sistema elétrico, com consequente aumento de benefícios e confiabilidade e, sobretudo, redução de custos. Esta modelagem estocástica tem sido realizada por um modelo Autorregressivo Peridódico, PAR(p), que ajusta um modelo autorregressivo de ordem p para cada um dos estágios das séries históricas que compõem as configurações do sistema. Este trabalho mostra que a estrutura utilizada no processo de simulação de séries sintéticas do modelo vigente no Setor Elétrico Brasileiro, via distribuição Lognormal, gera uma não linearidade na equação do modelo, o que pode ocasionar inconvenientes de não convexidade que inviabilizam o correto cálculo das Funções de Custo Futuro, poliedros convexos aproximados por funções lineares por partes. Haja vista o exposto e as características do modelo estocástico gerador da árvore de cenários e sua utilização em modelos de otimização, este trabalho apresenta uma nova metodologia alternativa para a construção dos cenários, de forma que os inconvenientes supracitados sejam eliminados. Isto posto, será apresentado uma nova abordagem geral para a construção das árvores, considerando os passos Forward e Backward, fundamentais no processo de otimização empregado pela técnica de PDDE. A estrutura de simulação estocástica desenvolvida conjugou a técnica de computação intensiva de Bootstrap e o método de simulação de Monte Carlo. Foram geradas árvores de cenários com horizonte temporal condizente com o planejamento de médio prazo do despacho hidrotérmico. As séries sintéticas foram comparadas às históricas por meio de uma bateria de testes estatísticos e a aderência das séries geradas foi atestada, provando a adequabilidade do modelo desenvolvido no que tange à parte estocástica do problema. Por fim, a árvore de cenários gerada foi aplicada na PDDE e várias variáveis de resposta foram analisadas, permitindo concluir que o modelo desenvolvido é perfeitamente capaz de reproduzir estruturas compatíveis com o modelo vigente, contudo sem causar a referida não linearidade na equação do PAR(p) e a possível não convexidade do problema de otimização associado ao planejamento de operação de médio/longo prazo.