Aplicação da otimização robusta com conjunto incerto correlacionado no problema da designação de geradores com geração eólica

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Bombacini, Marcos Roberto
• Orientador(a): Ribeiro, Ademir Alves
• Banca de defesa: Ribeiro, Ademir Alves, Reginatto, Romeu, Volpi, Neida Maria Patias, Fritzen, Paulo Cícero, Santos, Solange Regina dos
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em em Métodos Numéricos em Engenharia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Programação (Matemática); Otimização matemática; Fator de potência; Programming (Mathematics); Mathematical optimization; Electric power factor
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3429

A intermitência e a aleatoriedade dos recursos renováveis trazem desafios significativos para a robustez e operação econômica dos sistemas de energia. A otimização robusta permite a modelagem inferida através de um conjunto incerto e garante que a solução encontrada possa lidar com qualquer ocorrência possível, tendo como base esse conjunto. Estudos têm demonstrado que uma grande disseminação geográfica da capacidade instalada pode reduzir a variabilidade da energia eólica e tornar sua geração mais previsível. Atualmente, as pesquisas raramente consideram a correlação temporal e espacial entre diferentes localizações dos parques eólicos. Motivados por esses desafios, foi implementado um modelo de otimização robusta para o problema de designação de geradores, que utiliza um novo tipo de conjunto incerto correlacionado para inferir a incerteza e capturar as correlações temporais e espaciais entre os parques eólicos. Os resultados na aplicação do modelo proposto revelaram que no caso da existência de correlações consideráveis entre a geração de potência eólica, isto leva a soluções melhores comparado ao modelo convencional com prevenção contra perturbações não correlacionadas. Além disso, os resultados revelaram um desempenho superior a medida em que os valores das correlações entre os parques eólicos aumentam. Como uma conclusão, o modelo de otimização robusta proposto pode ser considerado um modelo eficaz para um ambiente contendo dados correlacionados sujeitos a incerteza.