Análise comparativa entre as modelagens de reservatório equivalente de energia agregado por subsistema e por cascata no problema do planejamento anual da operação energética

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.O problema do planejamento da operação energética do Sistema Interligado Nacional (SIN) é bastante peculiar devido, especialmente, à sua dimensionalidade e a grande participação de geração hidrelétrica. A participação majoritária de recursos hídricos exige um planejamento bastante minucioso, uma vez que a capacidade de armazenamento dos reservatórios é limitada e, portanto, a disponibilidade futura de energia dependerá da operação dos reservatórios e das vazões afluentes futuras. Devido às complexidades do problema, no Brasil optou-se por separar os estudos de planejamento da operação energética em etapas de médio prazo, curto prazo e programação diária. O foco deste trabalho é o médio prazo # Planejamento Anual da Operação Energética (PAOE), cujo objetivo consiste em estabelecer estratégias de médio prazo para a operação, por meio da análise das condições de atendimento a demanda no horizonte de estudo. Este trabalho apresenta, então, as metodologias utilizadas no estudo do PAOE realizado no Brasil, como por exemplo, a representação por Reservatório Equivalente de Energia (REE), o modelo AutoRegressivo Periódico (ARP) e a Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE). Com essas metodologias desenvolveu-se uma plataforma computacional que permite alterar algumas configurações adotadas no Brasil e, assim, analisar as conseqüências nos resultados do PAOE. O principal objetivo deste trabalho é avaliar o efeito no PAOE da representação por REE, quando agregado por Subsistema ou por Cascata; adicionalmente, são analisadas alterações no modelo ARP, na árvore de cenários e no horizonte de estudo. Dessa forma, a partir dos estudos de casos pôde-se concluir que os resultados do REE por Cascata apresentaram maior consistência nos estudos de casos, e que a redução no horizonte de estudo não compromete a política de operação, entre outros aspectos importantes do PAOE. Destaca-se que os casos em que o REE foi agregado por Cascata exigiu um tempo de processamento três vezes maior que o caso equivalente com REE por Subsistema. The Interconnected Brazilian Power System#s operation planning problem is very unique, due to its dimension and high participation of hydroelectric power plants. As a consequence of the latter, it is necessary to perform a very precise hydrothermal scheduling because the reservoirs capacity are limited and, therefore, the energy availability depends on how the reservoirs are operated and the future inflows. Due to the problem#s complexity, the Brazilian hydrothermal scheduling is divided into three stages: long-term, short-term and daily operation programming. This work is focused on the Long-Term Operation Planning (LTOP), which aims to determine an optimal operational strategy through the analysis of the energy market and load supply conditions over the planning period. This work presents the methodologies used in the Brazilian LTOP problem, such as: Energy Equivalent Reservoir (EER), Periodic AutoRegressive (PAR) model and the Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP). In this work, it was implemented a computational platform using the methodologies listed above, in which the user is able to set up different configurations in order to analyze the impact on the LTOP results. This dissertation aims to evaluate de consequences on the LTOP results when the EER is aggregated per Subsystem and per Cascade. Additionally, different configurations for the PAR model, scenario tree and planning horizon are studied. The results obtained in this work indicate that the EER per Cascade presents a more consistent result in the study cases and reducing the planning horizon does not compromise the operational policy, in addition to other important aspects. It is important to point out that the EER per Cascade configuration required three times more running time than when the EER were aggregated per Subsystem