Summary: | Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica === Made available in DSpace on 2012-10-26T01:17:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1
299886.pdf: 3025664 bytes, checksum: bcaf35ce625460fd11b52a0069bc1727 (MD5) === O planejamento da operação energética de sistemas hidrotérmicos é usualmente divido em etapas as quais apresentam diferentes horizontes de estudo e priorizam distintos aspectos da modelagem física do problema. A Programação Mensal da Operação Energética - PMO, que corresponde a uma das etapas de estudo do problema do planejamento da operação no caso brasileiro sob a ótica do Operador Nacional do Sistema - ONS, apresenta importantes resultados e, assim, suas particularidades são o objeto de estudo deste trabalho. Em particular, os modelos matemáticos utilizados nessa etapa tem o intuito de definir as estratégias semanais de geração das usinas integrantes do sistema com o menor custo esperado de operação, considerando as incertezas associadas às vazões afluentes aos reservatórios do sistema. Solucionar problemas com essas características requer o uso de métodos avançados de Programação Estocástica - PE. Neste trabalho tem-se o objetivo de avaliar as políticas resultantes e o desempenho computacional de dois algoritmos de PE quando aplicados ao problema relacionado à etapa do PMO. Inicialmente, destaca-se o estudo de diferentes estratégias de decomposição do problema via o método Progressive Hedging - PH no sentido de prover benefícios ao desempenho computacional do mesmo, além da avaliação de técnicas de partida quente e alternativas associadas à atualização de parâmetros internos para acelerar a convergência do método. Em seguida, uma análise comparativa entre o método de PH e a Decomposição Aninhada - DA, método atualmente vigente no Brasil, é apresentada sob o ponto de vista computacional e também no que diz respeito às políticas resultantes de ambos. Para tanto, o Sistema Interligado Nacional - SIN é utilizado
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