Uma contribuição metodológica para a otimização da operação e expansão do sistema hidrotérmico brasileiro mediante a representação estocástica da geração eólica  

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Mummey, Juliana Ferrari Chade
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Complementaridade; Complementarity; energia eólica; geração de séries sintéticas; hydrothermic systems planning; otimização estocástica; planejamento de sistemas hidrotérmicos.; stochastic optimization; synthetic series generation; wind power.
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/106/106131/tde-11072017-160542/

A participação da energia eólica na geração de energia elétrica tem apresentado incremento importante nos últimos anos e a tendência é de representar 11,6% da capacidade instalada brasileira em 2024, segundo a Empresa de Pesquisa Energética (EPE). Hoje, nos modelos de otimização para o despacho das usinas no atendimento da carga de energia do sistema, a energia eólica, assim como as pequenas centrais hidrelétricas e a energia a biomassa, são abatidas da carga de forma determinística, não representando a incerteza na produção dessas usinas. Dada a variabilidade na geração de energia eólica, devido às variações nas velocidades dos ventos e considerando o aumento da participação eólica na matriz de eletricidade brasileira, fato que realça a relevância da fonte, este trabalho desenvolve uma representação estocástica da geração eólica a partir de dados históricos reconstruídos de velocidades de vento de 16 coordenadas do Brasil, em especial das regiões Nordeste e Sul. Os valores de velocidade de vento são transformados em energia eólica através de curvas de potência de turbinas e as usinas eólicas são representadas como se fossem usinas hidráulicas a fio d água no modelo de otimização Newave. A representação do histórico de geração eólica é feita através de vazões nos rios, considerando-se também a expansão no horizonte até 2020. O trabalho tem como base os dados do Newave oficial de agosto de 2016. Com a simulação do modelo considerando-se as séries históricas e sintéticas, o trabalho simula o despacho das usinas, o comportamento dos custos marginais, verificando-se as diferenças no comportamento dessas variáveis quando se utiliza uma representação estocástica para a energia eólica, em comparação com a modelagem determinística utilizada hoje.