ANALOGIA COM O PJM

A reserva girante tem sido dimensionada com base em critérios probabilísticos por meio do método PJM. Essa metodologia é, indubitavelmente, extremamente útil quando se trata de um horizonte de curto prazo (e.g.: 24 horas à frente), situação na qual o operador conhece o montante de geração disponível que poderá ser utilizado. Assim, se um risco de não atendimento da demanda é especificado, por exemplo, 10-4, utilizando o PJM determina-se a quantidade adequada de reserva girante para assegurar que o sistema terá geração sincronizada suficiente para suportar a saída inesperada de geradores e aguardar o tempo necessário para sincronizar uma nova unidade (e.g.: duas horas).

Quando se trata de planejamento com uma perspectiva mais longa, i.e., alguns anos a frente, não é possível afirmar quais unidades estarão disponíveis (devido às taxas de falha/reparos e tempos de partida [BA96]) e também saber qual será a capacidade disponível dessas unidades, particularmente, aquelas que dependem de fontes primárias de origem renovável, como é o caso das eólicas. Adicionalmente a esses aspectos, para um determinado critério, o processo de avaliação dos requisitos de reserva deve cobrir um período amplo (e.g.: cada ano do horizonte de planejamento) a fim de proporcionar aos planejadores uma melhor percepção do problema. Por fim, a reserva não- girante deve também receber uma atenção apropriada para subsidiar corretamente as decisões a serem tomadas.

Com vista a compreender as diferenças e os pontos em comum entre o PJM e a metodologia proposta neste trabalho, a configuração RTS-96H foi utilizada considerando os seguintes pontos:

Considerações sobre o PJM: (i) foi executado utilizando a carga pico do

sistema e um lead-time de uma hora; (ii) para as unidades hidráulicas utilizou- se uma capacidade média, extraída das cinco séries hidrológicas; (iii) um nível de reserva girante pré-especificado em 400 MW, i.e, foram selecionadas 62

unidades, seguindo a lista de prioridades, de modo que a soma das capacidades destas unidades excedessem à carga em aproximadamente 400 MW.

Considerações sobre a metodologia proposta: (i) assumiu-se que a carga

manteve-se constante ao longo de todo o ano em seu valor de pico (i.e. 8550 MW); (ii) um nível mínino de reserva girante de 400 MW foi utilizado; (iii) para cada intervalo de uma hora foram calculados os índices RiscoSPIN e LOLPSPIN. O primeiro, semelhantemente ao PJM, mede o risco de ocorrer déficit de geração no período de uma hora. O segundo expressa a relação entre a duração das falhas no intervalo e o tempo de observação do intervalo. A Figura 5.8, a seguir, ilustra o procedimento para o cálculo desses índices, bem como serve para auxiliar a interpretação dos mesmos.

Por meio do processo de simulação Monte Carlo, os índices RiscoSPIN e LOLPSPIN, os quais medem o risco de haver corte de carga para cada intervalo, com duração de uma hora, são dados, respectivamente, por:

∑

∑

Nas expressões anteriores, o termo NS representa o número de históricos de operação simulados; n(F)i_jcorresponde à ocorrência de um déficit de geração sincronizada no intervalo i da série sintética j; t(F)ij representa a duração do

corte de carga no intervalo i da série sintética j e ∆t equivale a uma hora.

Como a carga do sistema foi mantida constante, ao longo de muitos anos (séries sintéticas) simulados, os índices de cada intervalo tendem a ser iguais entre si, de modo que, ao fim do processo de simulação, pode-se calcular o RiscoSPIN e LOLPSPIN como a média dos valores obtidos para os 8760 intervalos.

O risco de não atendimento da carga obtido com o PJM foi RiscoPJM = 5,5750×10-3. Com a metodologia proposta os resultados obtidos foram: RiscoSPIN = 0,2240 (β = 3,72%) e LOLPSPIN = 0,2213 (β = 3,955%) (ou LOLESPIN = 0,2213 × 8760 horas por ano = 1938 horas por ano). De modo semelhante ao PJM, o RiscoSPIN representa a probabilidade de ocorrerem falhas no intervalo de uma hora. Esse valor reflete uma condição extremamente estressante, uma vez que a carga permaneceu em seu valor de pico durante todo o ano. Observa-se que o valor obtido para LOLPSPIN é levemente menor que o RiscoSPIN. Isto ocorre porque, como visto na Equação (5.2), o índice LOLPSPIN representa a relação entre a duração das falhas em um intervalo e o tempo total de observação desse intervalo, para o caso em questão, uma hora.

Para a situação em questão, o RiscoPJM pode ser interpretado como o risco de ocorrer um déficit de geração uma hora depois de um dado instante, no qual conhece-se a configuração de geradores e suas respectivas capacidades. Por outro lado, o RiscoSPIN representa o risco de não haver geração sincronizada suficiente para atender à caga no intervalo de uma hora, para uma determinada configuração de geradores que satisfaça a um dado critério de reserva girante (e.g.: 400 MW), independentemente de se saber quais geradores encontram-se disponíveis no instante inicial da análise.

Nota-se nos resultados anteriores que o risco obtido pelo PJM (RiscoPJM) é muito menor que o risco obtido pela metodologia proposta RiscoSPIN. Esse fato ocorre porque o segundo índice reflete o ciclo de falha e reparo das unidades ao longo do ano. Adicionalmente, o valor pré-especificado de reserva de 400 MW não pode ser garantido sob as condições estressantes da carga (i.e., constante em seu valor de pico ao longo de todo o ano) porque, embora a reserva seja programada com antecedência, existem unidades de grande porte com tempos de partida de 48 horas.

Contrariamente, o PJM assume que todas as unidades estão disponíveis no início do intervalo de uma hora. Desse modo, o RiscoPJM está condicionado ao fato mencionado anteriormente. Para que a metodologia proposta reproduza uma situação similar à do PJM os tempos de reparo de todas as unidades foram diminuído para 10-4 hora e para todas as unidades considerou-se um tempo de partida de uma hora. Desse modo, quando uma unidade falha, o seu reparo ocorre quase que instantaneamente, garantido que no início do intervalo subsequente estejam disponíveis as mesmas unidades que se encontravam disponíveis no intervalo anterior.

Considerando as condições mencionadas anteriormente, o resultado obtido foi: RiscoSPIN = 4,8527×10-3 (β = 1,53%). Esse valor ficou próximo àquele obtido com o PJM, e demonstra as bases comuns e as diferenças entre as duas metodologias. Apesar de o PJM possibilitar a representação das unidades de partida rápida e em reserva quente baseando-se nos processos de Markov

[BA96], isto não é o suficiente para lidar com a vasta gama de características existentes em sistemas com elevada penetração de energias renováveis, particularmente a eólica, tendo em mente o assessoramento das decisões tomadas nos planejamentos de médio a longo prazo.