Projeções de disponibilidade de usinas hidroelétricas através de simulação de Monte Carlo
| Ano de defesa: | 2022 |
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| Autor(a) principal: |
Barros de Oliveira, Marcos Tadeu
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| Orientador(a): |
Marcato, André Luís Marques
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| Banca de defesa: |
Silva Junior, Ivo Chaves da
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Souza, Reinaldo Castro
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
Faculdade de Engenharia
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | https://doi.org/10.34019/ufjf/di/2022/00038 https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14029 |
Resumo: | O Brasil possui atualmente uma matriz elétrica formada de aproximadamente 83% de energia renovável e dessa fonte, cerca de 63% é composta de Usinas Hidrelétricas (UHEs). Dessa forma, as usinas brasileiras possuem diversas questões regulatórias sobre seus contratos, operação e manutenção. Um destaque está relacionado ao Fator de Disponibilidade (FID), o qual é responsável por avaliar o desempenho de disponibilidade das usinas e de suas unidades geradoras (UGs). O FID representa uma meta de disponibilidade a ser atendida pelos agentes de geração, sendo que um mau desempenho do indicador pode gerar penalizações financeiras. O FID é influenciado principalmente por paradas forçadas que ocorrem nas unidades geradoras. Tais paradas possuem um comportamento aleatório e influenciam diretamente a operação e disponibilidade da usina hidrelétrica. Dessa forma, esse trabalho apresenta uma Simulação de Monte Carlo (SMC) para obter projeções disponibilidade de Usinas Hidrelétricas. O objetivo principal da simulação é gerar cenários de disponibilidade forçada, auxiliando o agenda na análise de risco e tomada de decisão em relação à UHE. A metodologia proposta consiste em duas etapas. Primeiramente o calendário de manutenção é otimizado, definindo os dias de parada programada para cada usina. Em seguida, os cenários de parada forçada sorteados durante a SMC e as paradas programadas são inseridos em um modelo de otimização da operação e manutenção da usina. Portanto, através da SMC serão projetados cenários de disponibilidade da UHE e a partir disso, a análise de risco para o estudo de caso é realizada. O histórico utilizado para os sorteios é a base de dados oficial do Operador Nacional do Sistema, a qual possui dados de eventos forçados e programados. A modelagem proposta foi aplicada usando dados reais da UHE Santo Antônio, a qual é uma das maiores hidrelétricas do Brasil. |