Contribuição para a otimização de turbinas em usinas hidrelétricas : especificação e operação

• Main Author: Colnago, Glauber Renato
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2011
• Subjects: Algoritmos genéticos; Otimização matemática; Usinas hidrelétricas; Turbinas hidraúlicas; Hydro turbines; Hydroelectric power plants; Mathematical optimization; Genetic algorithms
• Online Access: COLNAGO, Glauber Renato. Contribuição para a otimização de turbinas em usinas hidrelétricas: especificação e operação. 2011. 142 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/264446>. Acesso em: 17 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/264446

Orientador: Paulo de Barros Correia === Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica === Made available in DSpace on 2018-08-17T15:04:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Colnago_GlauberRenato_D.pdf: 3941653 bytes, checksum: 2d5aa45eb54c758162bd82a78a5739f3 (MD5) Previous issue date: 2011 === Resumo: Segundo cenários de previsões, a demanda de energia elétrica no Brasil tende a continuar crescendo, implicando na necessidade de se aumentar a oferta de energia através da instalação de novas usinas. Além disto, mostra-se importante a repotenciação de usinas existentes, pois se trata de uma alternativa de custos reduzidos para expandir a oferta de energia e a adequada operação das usinas. Baseado nisto, propõe-se duas metodologias para a otimização do potencial hidrelétrico. A primeira é a especificação de turbinas hidráulicas para usinas em construção, ou em repotenciação. A segunda metodologia diz respeito à operação de usinas em uma base diária, podendo tratar unidades geradoras (turbina-gerador) com diferentes curvas de eficiência, coordenando a maximização da eficiência na geração da energia com a minimização do número de partidas e paradas dessas unidades. Para esta última metodologia, como os objetivos são conflitantes, pode-se obter diversas soluções de despacho com características de manobras de unidades e eficiência diferentes, que podem ser quantificadas para se chegar à solução mais adequada de acordo com o preço da energia e estimativas de custos de manobras. Com relação à primeira metodologia, sabe-se que, geralmente, instala-se o mesmo tipo de turbina em todas as unidades geradoras, porém cada usina possui um regime de operação, o que motiva as seguintes questões: utilizar diferentes tipos de curvas de efi- ciência em uma usina pode trazer melhorias técnicas e econômicas? Quais formatos de curvas de eficiência seriam adequados para quais regimes de operação? A primeira metodologia, portanto, faz a escolha de perfis de curvas de eficiência de forma a maximizar a geração. Comparou-se curvas de eficiência características de turbinas Kaplan e Hélice. Os resultados mostram que, com operação adequada, pode-se chegar a patamares de eficiência com turbinas Hélice superiores às Kaplan, e o primeiro tipo possui a vantagem de ter menor custo. Ambos os problemas foram formulados como modelos matemáticos não lineares inteiros mistos e resolvidos com técnicas de algoritmos genéticos === Abstract: According to forecasts, the electric energy demand in Brazil will be increased, showing the necessity to increase the electric capacity by building new power plants. Moreover, the repowering of the existent power plants and an appropriate power plants operation are important. In this context, we propose two methodologies to optimize hydroelectric power plants potential. The first methodology is the specification of hydroelectric turbines to new hydro power plants, or to plants to be repowered. The second methodology is related to the power plants diarly operation and it considers generation units with different efficiency curves. It is a model with the objectives of maximizing the plant efficiency and minimizing the generation units start up and shut down. For this last methodology, there were obtained some different solutions, with different characteristics of efficiency and different number of generation units start up and shut down. Those solutions can be qualified according to the electric energy price and costs of the status changes, with the objective to choose the most advantageous solution. In respect to the first methodology, it is known that, generally, the same configuration of turbines is installed into all generation units. However, every hydroelectric power plant has a different operation system. Therefore, the present thesis proposes to address the following question: Is it an advantageous option to choose different configuration of turbines in a same power plant? Which design of turbine efficiency curves would be ideal for each operation system? The first methodology chose turbine efficiency curves designs to optimize the electric energy efficiency. Kaplan and Propeller turbine efficiency curves were compared. The results show that, with an appropriate operation, it is possible to obtain higher efficiency level with Propeller when compared to Kaplan, and the first turbine has the advantage of lower costs. Both methodology were formulated as mixed integer non-linear mathematical models and are solved with genetic algorithms techniques === Doutorado === Doutor em Planejamento de Sistemas Energéticos