Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Furtado, Renato Andrade Mosqueira
 |
| Orientador(a): |
Marcato, André Luís Marques
|
| Banca de defesa: |
Souza, Reinaldo Castro
,
Oliveira, Leonardo Willer de
|
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
|
| Departamento: |
Faculdade de Engenharia
|
| País: |
Brasil
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Área do conhecimento CNPq: |
|
| Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17526
|
Resumo: |
A coordenação e a operação eficientes do Sistema Interligado Nacional (SIN) dependem de um planejamento eletroenergético adequado cujo principal objetivo é o atendimento de todas as cargas, em sua integridade, no menor custo possível, balanceando custo operativo e qualidade de serviço. Para planejar o sistema elétrico brasileiro, há a divisão das etapas em médio, curto e curtíssimo prazo, diferenciando-as pelo horizonte de planejamento e pela representação dos componentes do sistema. O planejamento de médio prazo cujo horizonte é de cinco anos à frente, com discretização mensal, configura o topo do planejamento eletroenergético visto que engloba o maior horizonte e cujos resultados servem como base para o planejamento de curto prazo e para a programação diária. Para apoio ao planejamento de médio prazo, atualmente, no Brasil, o modelo NEWAVE é utilizado para definir a melhor política operativa, utilizando a Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE). Por considerar um horizonte de cinco anos à frente, há a necessidade de representação de cenários de afluências ou energia natural afluente devido às estocasticidades intrínsecas. Assim, o modelo GEVAZP utiliza o modelo autorregressivo PAR(p) para geração de séries sintéticas de afluência e, adicionalmente, uma transformação Lognormal para impedir a geração de séries negativas. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo apresentar uma nova metodologia para calcular os melhores coeficientes e ordem ótimos mensais de um modelo autorregressivo periódico, através de um problema de Programação Não Linear Inteiro Misto, resolvido, iterativamente, pela meta-heurística Algoritmo de Otimização Aritmética. O problema de otimização proposto tem como função objetivo a minimização do desvio padrão do vetor de erros, representados pela diferença entre o valor estimado e o valor real histórico consolidado no deck do NEWAVE. Para tanto, a otimização aritmética, para cada mês, irá procurar os melhores coeficientes positivos e qual a melhor ordem a ser considerada de modo que o desvio padrão entre os erros calculados seja o menor possível. Finalmente, com todos os coeficientes calculados e a ordem ótima considerada para cada mês, parte-se para geração de séries sintéticas de vazões ou de energia natural afluente, utilizando uma simples alternância entre fator aditivo e multiplicativo para construção de cenários artificiais exclusivamente positivos. As simulações consideraram o deck do NEWAVE de julho de 2024 e a biblioteca PySDDP para leitura dos dados das usinas e Reservatórios Equivalentes de Energia do SIN. Por fim, os resultados mostram a aplicabilidade da metodologia desenvolvida através de comparações frente a modelos ajustados via Box & Jenkins e através de análises estatísticas sobre as séries sintéticas geradas. A metodologia foi testada tanto para usinas hidrelétricas quanto para Reservatórios Equivalentes de Energia do SIN representados no médio prazo. |
