Análise de diferentes representações da função de produção hidrelétrica no problema de planejamento da operação energética de médio prazo

• Main Author: Fredo, Guilherme Luiz Minetto
• Other Authors: Universidade Federal de Santa Catarina
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2016
• Subjects: Engenharia elétrica; Energia hidreletrica; Programação dinâmica
• Online Access: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/168252

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016. === Made available in DSpace on 2016-09-20T05:07:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 339993.pdf: 2600500 bytes, checksum: efe0983672854fc183bd7d1fdd119008 (MD5) Previous issue date: 2016 === O problema do Planejamento da Operação Energética (POE) de sistemas hidrotérmicos visa obter uma política operativa que atenda a demanda com o mínimo custo considerando um horizonte de planejamento plurianual. Devido à uma série de complexidades, o POE é dividido em subproblemas (etapas) com distintos horizontes e modelagens problema. Independentemente da etapa, um aspecto crucial para que a política operativa seja de boa qualidade diz respeito à modelagem da Função de Produção Hidrelétrica (FPH). Assim, este trabalho foca na modelagem da FPH no âmbito do POE de médio prazo. Para reduzir o esforço computacional, historicamente o problema de médio prazo tem utilizado uma representação da FPH muito simplista, como por exemplo, o modelo a reservatório equivalente de energia ou ainda, no caso de sistemas de menor porte, uma FPH com produtibilidade constante (i.e., aquela que não leva em consideração a variação da queda na produção). Deste modo, este trabalho tem como objetivo inicial analisar os impactos de uma representação mais detalhada de FPH no problema do POE de médio prazo. Inicialmente constrói-se uma FPH não linear agregada para cada usina e, subsequentemente, apresentam-se duas maneiras de aproximá-la no problema. A primeira, mais detalhada, é uma função linear por partes, obtida por meio de um algoritmo de Convex Hull (CH). Uma análise do erro médio quadrático em função do número de hiperplanos e pontos utilizado no CH é apresentada. Por sua vez, a segunda modelagem é dada pela FPH com produtibilidade constante. Para avaliar o compromisso entre a qualidade da política e esforço computacional, para cada modelo de FPH, o problema inicialmente é otimizado via Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE). Nesta etapa, de maior esforço computacional, está disponível um lower bound para o custo ótimo da solução associada a árvore de cenários. Na sequência, as Funções de Custo Futuro (FCFs) da PDDE são utilizadas em uma simulação baseada em otimização em 2.000 cenários de afluências referentes a mesma árvore usada na otimização. Como resultado, tem-se um valor do custo de operação, bem como as políticas operativas. Para realizar as análises supracitadas, este trabalho faz uso de uma configuração hidrotérmica com 134 usinas hidrelétricas e 122 termelétricas. Os resultados indicam que a política operativa da FPH linear por partes é em média 13% melhor que a FPH com produtibilidade constante. Contudo, o esforço computacional é em média 14 vezes mais elevado. Com base nestes resultados, este trabalho apresenta ainda três heurísticas com o intuito de diminuir o tempo computacional quando a FPH é linear por partes. Em termos gerais, a ideia básica consiste em manter o número de aproximações lineares como função de alguma medida de "importância" na usina com relação ao SIN. Uma das heurísticas obteve políticas com diferença média de 6% e redução de esforço computacional na ordem de 7 vezes em comparação com o modelo mais detalhado.<br> === Abstract: The problem of Energetic Operation Planning (EOP) of hydrothermal systems consists in calculate operatives policy, in order that demand for electric energy is met at lowest cost in a planning horizon. Due a set of complexity, the EOP is separate in subproblems (steps) with different horizons and steps modeling. Independently of step, a crucial aspect for that operative policy become good it concerns a Hydroelectric Function Production (HFP) modeling. Thus, this dissertation focus on HPF modeling in EOP long term. To decrease the computational time, historically the long-term problem has been used a representation of HPF very simple, for instance, the Equivalent Energy Reservoir (EER), or yet, to small systems with production coefficient constant (i.e. that one does not take in account height variation in production). Thus, the first goal of this work is analyze impacts provides of HFP more detailed in a long term EOP. Initially, proposed a HFP nonlinear for each hydro plant and, after, is detailed two manners of approximation. The First one, is a piecewise function provides from Convex Hull (CH) algorithm. An analyses about mean square error in function of hyperplane number and points used in CH is showing. The second modeling is using production coefficient constant. To evaluate the tradeoff between policy quality and computational time, in each HFP model, the problem, first is optimized with Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP). In this step, of larger computational time, is available a lower bound to optimum cost of scenario tree. In next step, the future cost function (FCF's) of SDDP are used in a simulation based in optimize 2000 scenarios of outflow related with the shame tree used on optimization. As result, have an operational cost, as well the operatives politicians. To realize analysis described above, this work uses a hydrothermal system with 134 hydro plants and 122 thermal plants. The results, show that politicians with HFP piecewise linear model is 13% better than model with production coefficient constant model. However, the computational time is 14 times higher. Based in this result, this work shows another tree heuristics aims to improve the computation time related with HFO piecewise linear model. In general, the basics idea consists in keep the number of linear approximations as function of some hydro plants as measure of "significance" related to SIN. One of this heuristics got politicians with 6% of variation and computational time decrease 7 times compared to more detail model.