Esta seção trata de outros estudos cujos assuntos são correlatos a este trabalho. Assun-tos envolvendo problemas de operação de sistemas elétricos de potência, resolução por métodos de pontos interiores e a comercialização de energia elétrica vinculada. Trabalhos que foram con-sultados, serão aqui descritos em ordem cronológica, e não serão citados em outros capítulos.
Em 1987, Pereira et al.(1987) descrevia as ferramentas computacionais utilizadas no planejamento e operação de sistemas hidrotérmicos e desenvolvidas pelo Cepel (Centro de Pes-quisas de Energia Elétrica vinculado ao grupo empresarial Eletrobras), de maneira muito similar às atuais do Setor Elétrico Brasileiro (SEB).
Em Cicogna (2003) é apresentado um sistema computacional abrangendo tanto o pla-nejamento quanto a programação da operação de sistemas hidrotérmicos, equipado com ferra-mentas de suporte à decisão que propõem uma maneira alternativa de implementação da cadeia de planejamento em vigor no setor elétrico.
Azevedo (2004) propõe, com base na teoria dos jogos com informações incompletas e imperfeitas, um modelo de auxílio aos agentes que participam de leilões de contratos bilaterais de energia elétrica no mercado brasileiro.
Em Rodrigues (2007), o problema do despacho econômico e ambiental é resolvido com um método híbrido envolvendo algoritmos genéticos e meta-heurísticas baseadas no processo de evolução cultural da humanidade.
No trabalho de Bessaet al.(2007) é apresentado um sistema integrado de planejamento e comercialização de energia simulando a operação de uma usina térmica a gás com modelagem da carteira de ativos de uma empresa de geração. O estudo conclui que o Mecanismo de Realo-cação de Energia (MRE) reduz a pró-atividade no gerenciamento da carteira de ativos, todavia,
reduz os riscos associados à produção de energia elétrica.
Sokei (2008) quantifica o risco de sazonalização de energia assegurada (certificados de garantia física) e o minimiza através de algoritmos genéticos.
No trabalho de Gunn (2008) é apresentado em detalhes (da página 22 em diante) os en-cargos e tributos pagos pelas empresas de geração, transmissão e distribuição. Nesse contexto, o estudo de Silva (2007) afirma que o encargo de Compensação Financeira pela Utilização de Recursos Hídricos (CFURH) é um instrumento de desenvolvimento social, econômico e am-biental dos municípios, contribuindo para a melhoria do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) e de índices econômicos, todavia, a dimensão ambiental verificada não é expressiva.
No trabalho de Ribeiro (2009), é realizado uma análise da atratividade da contratação de energia proveniente de fontes incentivadas (PCHs, biomassa, eólica e solar) no mercado livre destinado a consumidores especiais. Abrange também um estudo de viabilidade econômica do consumidor comparando os ambientes de contratação regulada (ACR) e livre (ACL).
Em Martins (2009) é apresentado um modelo de otimização determinística a usinas in-dividualizadas para o planejamento energético, utilizando o método de pontos interiores primal-dual não linear constituído por uma extensão do método de Azevedo, Oliveira e Soares (2009) para restrições não lineares, com uma simplificação da busca unidimensional com filtro de Wä-chter e Biegler (2006), a fim de solucionar o problema resultante.
No trabalho de Monte (2009) é proposta uma metodologia alternativa para abordagem do planejamento da operação de médio prazo de sistemas hidrotérmicos utilizando Sistema de Inferência Neural-Nebulosa Adaptativo com desempenho similar às abordagens tradicionais.
Em Borges (2010), é tratado o problema do planejamento da operação do sistema elétrico minimizando custos de produção de termelétricas considerando restrições operacionais e resolução pelo método de pontos interiores versão primal-dual.
Ramos (2011) propõe um modelo individualizado de usinas hidrelétricas baseado em programação não linear para o planejamento mensal da operação usando funções de custo futuro do aplicativo NEWAVE e utilizando o aplicativo LINGO (desenvolvido pela empresa norte americana LINDO Systems) como otimizador.
O estudo de Silva (2011) propõe um método de gerenciamento de risco na contratação de eletricidade de um consumidor eletrointensivo através de métricas VaR e CVaR10 conside-rando a legislação de comercialização de energia. Comenta (na página 46) que VaR e CVaR se complementam; VaR define o capital econômico mínimo necessário suportando o pior cenário
10Função CVaR, do inglêsConditioned Value at Risk.
com certo nível de confiança e CVaR é a média das piores perdas esperadas em determinado intervalo de tempo e nível de confiança.
5.3 Considerações Gerais
Todos os trabalhos citados minimizam ou maximizam uma função objetivo sujeito à algumas das seguintes restrições referente a modelagem matemática:
• metas energéticas;
• atendimento ao mercado;
• rampa de geração;
• reserva girante;
• volume armazenado no reservatório;
• limites operativos de geração;
• limites de turbinagem;
• restrições ambientais: (defluência mínima, usos múltiplos);
• número mínimo e máximo de unidades geradoras disponíveis e;
• integralidade no número de máquinas em operação.
Com base nos trabalhos citados, a formulação expressa na função objetivo do otimi-zador de operação do reservatório da hidrelétrica apresentada no capítulo 6 desta dissertação, despreza as perdas do sistema de transmissão e os custos decorrentes das partidas e paradas das unidades geradoras, mas inclui a ponderação econômica conforme Regras de Mercado vigen-tes considerando receita automática no Mercado de Curto Prazo sem11 comprometimento com contratos bilaterais de venda de energia.
A contribuição está em acrescentar ao modelo matemático os resultados econômicos decorrentes da operação da usina nas operações do âmbito da Câmara de Comercialização de Energia propiciando uma análise de risco e retorno econômico devido ao empreendimento par-ticipar ou não do mecanismo de mitigação de risco hidrológico, o Mecanismo de Realocação de Energia.
11O comprometimento com contratos bilaterais de venda de energia é apresentado no capítulo 7, que trata da usina eólica em conjunto com a hidrelétrica.
6 Otimização da PCH
Nessa etapa será detalhada a modelagem matemática desenvolvida para a operação do reserva-tório e serão apresentados os resultados obtidos do estudo da maximização de receita de uma Pequena Central Hidrelétrica participando ou não do Mecanismo de Realocação de Energia. Os resultados também serão comparados com a abordagem convencional de maximização de gera-ção de energia elétrica e seus impactos econômicos na contabilizagera-ção e liquidagera-ção da Câmara de Comercialização de Energia.