Desenvolvimento do Mercado de Gás Natural no Brasil para Geração de Energia Elétrica

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Desenvolvimento do Mercado de Gás Natural

no Brasil para Geração de Energia Elétrica

1 2 de dezembro de 2014

3º Workshop

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Cronograma

2

Etapas Meses

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Status

2.4.1 - Benefício das térmicas na operação -

Desenvolvimento Teórico Concluída 2.4.2 - Benefício das térmicas na operação -

Implementação

Em andamento 3.0 - Avaliação da estrutura e regra dos Leilões de

Energia Nova Concluída Workshop 4 _{Em andamento} 4.0 - Implantação da Metodologia e Treinamento _{Em andamento} 3.0 - Avaliação da estrutura e regra dos Leilões de

Energia Nova - Ano 2 Concluída Workshop 5 _{Não iniciada} 5.0 - Relatório Final e Artigo Técnico Coordenação e

gestão - Ano 2 Não iniciada Coordenação e gestão - Ano 1 e 2

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Produtos entregues

► Revisão Bibliográfica: Levantamento e análise do estado da arte e da regulamentação (RT 1)

► Modelo de integração gás-eletricidade (RTs 2 e 3)

► Benefício das térmicas no planejamento (RTs 4 e 5)

► Benefício das térmicas na operação (RT 6)

► Avaliação da estrutura e regra dos Leilões de Energia Nova (RT 7)

► Resultados acadêmicos:

 Arina Anisie, Natural Gas Pricing and Competitiveness: The impact of natural gas prices upon the industry’s dynamics, Master thesis, Erasmus Mundus Joint Master in Economics and Management of Network Industries, UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS, 2014.

 Rudnick, H., Barroso, L.A. , Cunha, G., Mocarquer, S., Electricity and gas in Latin America: opportunities and challenges, IEEE Power and Energy Magazine, August 2014

 Submissão de resumo para o SNPTEE 2015: “Otimização dos parâmetros dos contratos de gás natural para termelétricas nos leilões de energia nova

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Sumário

► Benefício das térmicas na operação: RTs 6 (Entregue) e 8 (Em desenvolvimento)

► Próximos passos e considerações finais

(5)

Sumário

(6)

Benefício das termelétricas na operação

Visão geral do escopo

► Análise e diagnóstico da regulamentação atual de representação das térmicas nos modelos de despacho e penalização, onde as restrições de gás são consideradas de acordo com as falhas de suprimento no

passado.

► Análise da incorporação no modelo de programação da operação

energética do sistema das contingências ou restrições temporárias de

produção e transporte de gás natural de forma a representar um despacho integrado gás-eletricidade.

► Análise dos benefícios da representação integrada gás-eletricidade,

considerando aspectos técnicos e comercias (e.g. Take or Pay), de forma mais precisa, visando o despacho otimizado dos dois sistemas.

(7)

Sumário

 Despacho integrado gás-eletricidade

 Otimização da inflexibilidade operativa

 Utilização de estocagem subterrânea de gás natural

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Relembrando as conclusões do RT 1...

► Termelétricas despachadas sem considerar as restrições do setor de gás natural referentes à capacidade de escoamento nos gasodutos ou à falta do insumo.

► Coordenação com o setor de gás através de: obrigações contratuais, penalidades e da representação das usinas considerando as

indisponibilidades observadas no caso de falta de combustível.

► o Brasil sofreu nos anos de 2004, 2006 e 2007 severas restrições de gás natural que limitaram o despacho termelétrico do sistema, afetando os custos operativos e o PLD.

 Na semana de 26/08/2006 a 01/09/2006 foram despachados um total de cerca de 3900 MW, porém 2600 MW declararam-se indisponíveis, resultando em um despacho efetivo de 1400 MW. .

(9)

Viabilidade do despacho sob a ótica do GN

► Esta falha no suprimento de combustível ocorreu porque as decisões de despacho das usinas termelétricas realizadas pelo ONS não levam em consideração, de forma explicita, as restrições do setor de gás natural.

► O despacho ótimo do sistema sob a ótica do setor elétrico pode ser inviável sobre o ponto de vista do setor de gás natural.

 Esta inviabilidade pode ocorrer devido aos limites de pressão nos gasodutos (restrições de transporte) ou devido à falta do insumo (restrições de commodity).

► A seguir uma formulação do despacho hidrotérmico considerando as restrições da rede de gasodutos e da capacidade de produção de gás natural.

(10)

Avaliação probabilística do despacho de térmicas a gás

Setor de gás natural

3d. Projeção do consumo de gás não-termoelétrico (Discos e

reginarias) Resultados probabilísticos:

Déficit de gás por nó, fluxo de gás, etc

5. SGAS: despacho probabilístico do gás

3c. Rede de gás natural 3a. Cenário de

demanda de gás de cada usina para cada mês, patamar e cenário hidrológico

Setor Elétrico

Cenários hidrológicos 1. Despacho Hidrotérmico do Sistema Projeção de demanda elétrica 2. Geração térmica por usina para cada

mês, patamar e cenário hidrológico Interconexões do sistema Cenário de expansão da geração 3b. Cenário ode oferta de gás

(11)

Despacho hidrotérmico

Setor de gás natural

Setor Elétrico

(12)

Modelo despacho

αt (vt, at-1) = Min

∑

j∈ J

c_j×g_t(j) + c_δ×δ + α_t+1(v_t+1,a_t)

s.t.

vt+1(i) = vt(i) + at(i) − [ut(i) + st(i)] +

∑

m∈M(i) [ut(m) + st(m)] water balance

∑

i∈ I gt(i) +

∑

j∈ J gt(j) = Dt load balance v _(i) ≤ vt(i) ≤ v _

(i) storage bounds

u_t(i) ≤ u__t(i) turbined bounds

g

_t(j) ≤ gt(j) ≤ g

_

t(j) thermal generation bounds

Variáveis de decisão: δ, g

_t

(j), v

_t+1

, u

_t

(i), s

_t

(i)

α ≥ w

t

(p)

+

∑

i∈ I

λ

tv

(i, p) v

t+1

(i)

+

∑

i∈ I

(13)

Despacho probabilístico do gás

Setor de gás natural

Setor Elétrico

(14)

Modelo probabilístico de despacho do gás

► Em modelos de despacho de curto prazo, o fluxo nos gasodutos depende da diferença de pressão entre os nós da rede e equações não lineares relacionam o limite nos fluxos e a pressão no gasoduto.

► Para modelos de planejamento de longo prazo, com passos mensais, uma simplificação utilizando modelo com fluxo em rede linear parece suficiente.

− A mesma ideia da representação das interconexões entre os subsistemas no

modelo de “tubos” ao invés de modelo com fluxo AC

p_i f_ij p_j

sign(f_ij)f_ij2 _{= C}

(15)

Min

∑

k

c

k

δ

t

(k) +

∑

j

c

j

’

δ

t’

(j)

s.t. P_t(n) +

∑

l∈Ω(n) f_t(l,n) –

∑

l∈Ω(n) f_t(n,l) +

∑

k∈D(n) δt(k) +

∑

j∈T(n) δt’(j) =

∑

k∈D(n) d_t(k) +

∑

j∈T(n) φt(j) gt*(j) gas balance

f_

t

(n,l) ≤ f

t

(n,l) ≤ f

_

t

(n,l)

flow limits

P

_{_}

t

(n) ≤ P

t

(n) ≤ P

_

t

(n)

production limits

Variáveis de decisão: P

_t

, f

_t

, δ

_t

, δ

_t

’

Os cenários para g

_t

*(j) são obtidos do despacho hidrotérmico

(16)

Estudo de caso 1

►

Baseado no PMO de Dezembro de 2005

►

Projeção de consumo de gás não termoelétrico para cada setor

(industrial, automotivo, residencial, cogeração e refinarias da

Petrobras)

(17)

(18)

Exemplo: balanço oferta e demanda

0 20 40 60 80 100 120 M M m3/ d ay Thermal Cons 30.0 34.3 35.7 35.7 Petrobras Cons 10.5 15.3 17.0 18.4 LDC 36.9 41.0 44.7 48.3 Supply 64.2 68.8 83.8 82.3 Deficit (16.0) (26.3) (13.7) (20.1) 2006 2007 2008 2009

(19)

Exemplo: probabilidade de gás para as térmicas

5% 19% 16% 38% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 2006 2007 2008 2009

(20)

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Distribuição de Probabilidade Acumulada (P((y< Y) =valor indicado)

D éf ici t d e g ás n at u ral em M Wm ed

Exemplo: distribuição dos déficit de gás (2007)

Déficit severos concentrados em poucos cenários (cenários “’umidos” são mais prováveis que os secos

(21)

Modelagem integrada HT & GN

• Observa-se uma elevada probabilidade de déficit de gás para

as térmicas

• O modelo de despacho hidrotérmico não “sabia” desta

possibilidade quando estava calculando o valor da águas das

hidroelétricas

• O reservatórios do sistema se depreciaram mais rápido do

que o esperado, aumentando os riscos de déficit e

despachando recursos mais caros no futuro

(22)

22

Modelagem integrada HT & GN

►

Representar no modelo de despacho HT os seguintes dados

adicionais:

 demanda “não termelétrica”, produção de GN e rede de gasodutos

 fator de conversão MWh → MM3 de GN de cada térmica e a respectiva localização na rede de gasodutos

 possibilidade de múltiplos combustíveis em cada térmica

►

Representar na recursão da programação dinâmica dual três

equações de balanço: balanço hídrico, balanço de potência na

rede elétrica e balanço de gás na rede de gasodutos

(23)

23 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Séries C us to M a rgi na l (R $ /M W h)

Sem restrição de gás Com restrição de gás

Exemplo: distribuição de probabilidades do CMO (2007)

Restrições de gás possuem impacto mais significativo nos cenários hidrológicos mais secos

(24)

24 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Séries G er ação d as U T E G N ( M W m éd io s)

Sem restrição de gás Com restrição de gás

Geração térmica ocorre mesmo nos cenários mais úmidos (no caso com restrições de gás) para evitar maior

deplecionamento futuro

(25)

25

Tipos de simulação integrada GN&EE

► Representação da rede

1. Apenas na simulação final

• Informação não passa para o valor da água

• Operação atual do sistema

2. Na política operativa

• Os reservatórios são operados considerando a restrição

• Permite otimizar os recursos

► Custos de operação

A. Com custos das térmicas

• Otimização dos custos para o setor elétrico

B. Com custos de produção

(26)

Sumário

(27)

Motivação

► Para satisfazer as necessidades de remuneração dos custos fixos, o setor de gás natural acaba impondo cláusulas de Take or Pay (ToP) e Ship or Pay (SoP) nos contratos de suprimento de gás natural.

 Exemplo: os contratos de gás do PPT possuem cláusulas de (ToP) mensais de 56% e anuais de 70%. As cláusulas de SoP eram de 95%.

► Em alguns casos a cláusula de ToP é apenas financeira e corresponde à integral do consumo ao longo de um determinado período.

 Exemplo: no caso dos contratos do PPT a utilização mensal do gás natural referente ao ToP é definida pelo gerador, sendo possível inclusive creditar os volumes de gás natural não utilizados em um determinado ano para os anos subsequentes.

► Foi visto no RT 5 que a regulamentação atual permite sazonalizar a inflexibilidade operativa em dezembro de cada. No entanto, como será visto a seguir, é possível otimizar esta inflexibilidade em conjunto com o despacho hidrotérmico.

(28)

Modelagem dos contratos de gás com ToP no

despacho hidrotérmico

► Em um contrato com cláusula de ToP o gerador “pré-compra” uma

determinada quantidade de combustível, o qual pode ser utilizado durante todo o período de duração do contrato.

► Em cada etapa, o gerador decide o montante de combustível que será retirado de sua “conta” de contrato, podendo utilizar um montante

adicional mediante pagamento.

► Este tipo de contrato pode ser modelado internamente por dois reservatórios, um representando a componente ToP, e o outro a possibilidade de comprar combustível adicional até sua capacidade máxima.

(29)

Take or Pay

ToP modelado como reservatório (variável de estado

da PDDE)

29 MMm 3 /d ia Consumo ToP Usina GN adicional Uso ToP

(30)

Formulação matemática

30 𝛼𝛼_𝑡𝑡(𝑤𝑤_𝑡𝑡,𝑦𝑦_𝑡𝑡)= 𝑀𝑀𝑖𝑖𝑛𝑛{𝐶𝐶_𝑐𝑐×(𝑓𝑓𝑦𝑦_𝑡𝑡(𝑗𝑗) +𝑓𝑓𝑦𝑦_𝑡𝑡(𝑟𝑟))}− 𝛼𝛼_𝑡𝑡+1(𝑤𝑤_𝑡𝑡+1,𝑦𝑦_𝑡𝑡+1)

As equações de balanço para o contrato de combustível

(ToP e compra adicional) se apresentam a seguir:

𝑤𝑤_𝑡𝑡+1= 𝑤𝑤_𝑡𝑡 + 𝑎𝑎𝑤𝑤_𝑡𝑡 −𝑓𝑓𝑤𝑤_𝑡𝑡(𝑗𝑗) −𝑓𝑓𝑤𝑤_𝑡𝑡(𝑟𝑟) − 𝑠𝑠𝑤𝑤_𝑡𝑡 0 ≤ 𝑤𝑤_𝑡𝑡+1 ≤𝑤𝑤�

𝑦𝑦_𝑡𝑡+1= 𝑦𝑦_𝑡𝑡 + 𝑎𝑎𝑦𝑦_𝑡𝑡−𝑓𝑓𝑦𝑦_𝑡𝑡(𝑗𝑗) −𝑓𝑓𝑦𝑦_𝑡𝑡(𝑟𝑟) − 𝑠𝑠𝑦𝑦_𝑡𝑡 0 ≤ 𝑦𝑦_𝑡𝑡+1≤ 𝑦𝑦�

Função objetivo:

O contrato tem um limite de disponibilidade.

(31)

Estudo de caso

►

Baseado no caso estático ajustado para CME = 139 R$/MWh

►

Inserção de 4 GW de UTE a GN com Take or Pay com 50%

de ToP.

►

A modelagem das diferentes possibilidades de alocação da

inflexibilidade.

 ToP fixo mensal

 ToP consumido ao longo do ano  ToP consumido ao longo de 5 anos

(32)

Dados do Estudo

►

Subsistema: SE/CO

►

Potência Instalada: 4000 MW

►

Indisponibilidade: 8%

►

CVU: 182 R$/MWh

►

Análise realizada com caso estático convergido para CMO =

CME = 139 R$/MWh, considerando CVaR

(33)

Resultados – CMO médio do Subsistema SE/CO

33 ToP otimizado aumenta o CMO por

(34)

Resultados – Geração e Custo Operativo

Médios da Usina

34

ToP Constante 0.31

ToP Otimizado - 1 ano 0.31

ToP Otimizado - 5 anos 0.30

(35)

Resultados – Distribuição de Probabilidade da

Geração Anual

35 Redução da geração devido

(36)

Resultados – Distribuição de Probabilidade da

Geração Mensal (ToP otimizado em 1 ano)

36 61% de probabilidade de não

(37)

Resultados – Impacto na Garantia Física da

Usina

37

► Garantia Física da usina no Caso Base (inflexibilidade constante de 50%):

 79.0% da potência disponível

► Garantia Física da usina no caso com sazonalização dos 50% de

inflexibilidade ao longo do ano (100% no período seco, 0% no período úmido):

 84.2% da potência disponível (aumento de 6.5%)

► Garantia Física da usina no caso com otimização da alocação dos 50% de inflexibilidade ao longo do ano:

(38)

Conclusões (1/2)

38

► Otimização da alocação do Take or Pay tende a aumentar o CMO do subsistema. Isto ocorre pois deixa de haver uma geração mínima

constante e, portanto, usinas mais caras do sistema são acionadas para atender a demanda.

► Otimização da alocação do Take or Pay desloca a geração da usina para o período seco. A possibilidade de alocar a geração mínima necessária em um período de 1 ou 5 anos faz com que seja mais vantajoso

(39)

Conclusões (2/2)

39

► A economia no Custo Operativo para o gerador térmico não é significativa para a otimização em 1 ano. Ainda assim, a função objetivo do problema é reduzida em 1%.

 Devido à política operativa com o CVaR, as comparações entre os casos não devem ser feitas em termos de valor esperado das variáveis, mas sim em termos da função

objetivo.

► Para a otimização em 5 anos, a economia no Custo Operativo é significativa e a função objetivo do problema é reduzida em 3%.

► Otimização da alocação do Take or Pay ao longo do ano aumenta significativamente a Garantia Física da usina.

(40)

Sumário

(41)

Utilização de ESGN para acomodar flutuações na

disponibilidade do GN

► A Estocagem Subterrânea de Gás Natural (ESGN) é uma alternativa potencial

para inserir flexibilidade operativa ao sistema, sem necessariamente reduzir o fluxo de produção dos campos de gás natural, permitindo uma otimização integrada entre os setores de gás natural e eletricidade.

 Fluxo constante é importante para o desenvolvimento dos campos do pré-sal

► A incorporação desta flexibilidade operativa no cálculo da política operativa do

despacho hidrotérmico permite otimizar a operação dos reservatórios do SIN.

► Os objetivos desta atividade no P&D são:

 Avaliar conceitualmente a aplicabilidade da ESGN para o mercado brasileiro, discutindo uma primeira abordagem sobre como esta integração ocorreria; e

 Apresentar resultados numéricos quantificando a capacidade de estocagem do reservatório de GN necessária para otimizar a operação integrada entre os setores de gás natural e eletricidade.

(42)

Utilização de ESGN para acomodar flutuações na

disponibilidade do GN: modelo de negócio

► Em termos conceituais, uma vez definido quais as hidrelétricas e térmicas a serem

despachadas e os seus respectivos montantes a cada semana, seria possível adotar a seguinte estratégia:

 quando nos momentos de reservatórios e índices pluviométricos favoráveis, não direcionar volumes de gás natural já contratados para as térmicas, para injetar esses volumes de gás natural em

instalações de ESGN.

 por outro lado, nos momentos adversos de reservatórios e/ou índices pluviométricos, o ONS solicitaria a retirada do gás natural armazenados nas ESGN para atendimento das térmicas, em função do aumento da necessidade de despacho das usinas térmicas.

► O reservatório de GN pode ser modelado como uma variável de estado na PDDE.

(43)

Formulação matemática

43

𝛼𝛼_𝑡𝑡(𝑤𝑤_𝑡𝑡,𝑦𝑦_𝑡𝑡)= 𝑀𝑀𝑖𝑖𝑛𝑛{𝐶𝐶_𝑐𝑐×(𝑓𝑓𝑦𝑦_𝑡𝑡(𝑗𝑗) +𝑓𝑓𝑦𝑦_𝑡𝑡(𝑟𝑟))}− 𝛼𝛼_𝑡𝑡+1(𝑤𝑤_𝑡𝑡+1,𝑦𝑦_𝑡𝑡+1)

As equações de balanço para o contrato de combustível (ToP e compra adicional) se apresentam a seguir:

𝑤𝑤_𝑡𝑡+1= 𝑤𝑤_𝑡𝑡 + 𝑎𝑎𝑤𝑤_𝑡𝑡 −𝑓𝑓𝑤𝑤_𝑡𝑡(𝑗𝑗) −𝑓𝑓𝑤𝑤_𝑡𝑡(𝑟𝑟) − 𝑠𝑠𝑤𝑤_𝑡𝑡

0 ≤ 𝑤𝑤_𝑡𝑡+1 ≤𝑤𝑤�

𝑦𝑦_𝑡𝑡+1= 𝑦𝑦_𝑡𝑡 + 𝑎𝑎𝑦𝑦_𝑡𝑡−𝑓𝑓𝑦𝑦_𝑡𝑡(𝑗𝑗) −𝑓𝑓𝑦𝑦_𝑡𝑡(𝑟𝑟) − 𝑠𝑠𝑦𝑦_𝑡𝑡 0 ≤ 𝑦𝑦_𝑡𝑡+1≤ 𝑦𝑦�

Função objetivo:

O contrato tem um limite de disponibilidade.

0 ≤ 𝑓𝑓𝑤𝑤_𝑡𝑡(𝑗𝑗) + 𝑓𝑓𝑤𝑤_𝑡𝑡(𝑟𝑟) + 𝑓𝑓𝑦𝑦_𝑡𝑡(𝑗𝑗) + 𝑓𝑓𝑦𝑦_𝑡𝑡(𝑟𝑟) ≤𝑓𝑓𝑐𝑐

O reservatório físico de combustível é por sua vez representado pelo balanço do reservatório e seus limites de injeção e de retirada.

𝑧𝑧_𝑡𝑡+1 = 𝑧𝑧_𝑡𝑡+ 𝑓𝑓𝑤𝑤_𝑡𝑡(𝑟𝑟) + 𝑓𝑓𝑦𝑦_𝑡𝑡 (𝑟𝑟) − 𝑓𝑓𝑧𝑧_𝑡𝑡(𝑗𝑗) 𝑦𝑦 ≤ 𝑦𝑦_𝑡𝑡+1 ≤ 𝑦𝑦�

0 ≤ 𝑓𝑓𝑤𝑤_𝑡𝑡(𝑟𝑟) + 𝑓𝑓𝑦𝑦_𝑡𝑡 (𝑟𝑟) ≤𝐼𝐼𝑓𝑓𝑟𝑟 0 ≤ 𝑓𝑓𝑧𝑧_𝑡𝑡(𝑗𝑗) ≤𝑅𝑅𝑓𝑓𝑟𝑟

(44)

Estudo de caso

► O objetivo dessa análise foi identificar qual a capacidade de estocagem do reservatório de GN necessária para otimizar a operação dos reservatórios na presença de UTEs com cláusulas de ToP nos contratos de aquisição de combustível.

► A simulação foi realizada a partir de uma configuração estática de cálculo de GF convergida para CMO = CME = 139 R$/MWh, considerando a metodologia CVaR e 200 séries

hidrológicas. A essa configuração foi inserida uma termelétrica com as seguintes características:  Subsistema: SE/CO;  Potência Instalada = 4000 MW;  Indisponibilidade = 8%;  CVU = 182 R$/MWh;  Inflexibilidade: 50%;

 Consumo máximo de GN = 15 MMm3/dia.

► A simulação da operação ótima do sistema hidrotérmico foi realizada considerando a

possibilidade de armazenar o GN não consumido pela UTE, mas que foi recebido devido a cláusula de ToP.

(45)

Distribuição de probabilidade da capacidade máxima de

estocagem necessária (em MMm3 de GN)

45 O valor médio corresponde a 150 dias de operação da UTE (100% despachada), ou 2.319

MMm3. Porém, observa-se que há 50% de probabilidade da capacidade máxima de armazenamento necessária ser maior que 3.700 MMm3, que corresponde a 240 dias de operação da UTE (100% despachada). O valor máximo obtido na simulação é de que 6.736 MMm3, que corresponde a 436 dias de operação da UTE (100% despachada).

(46)

Utilização de ESGN para acomodar flutuações na

disponibilidade do GN: experiência internacional

► A tabela abaixo apresenta a capacidade de Estocagem Subterrânea de Gás

Natural (ESGN) nos EUA (Fonte: EIA, 2014):

► Fazendo uma paralelo com a tabela acima:

 seriam necessários 17 campos depletados para poder acomodar um ToP de 50% de uma UTE com 4.000 MW, com 90% de probabilidade de não ocorrer "vertimentos“;

 um campo depletado consegue modular o despacho de uma UTE de 230 MW, com ToP de 50%, com 90% de probabilidade de não ocorrer "vertimentos".

46 Tipo de reservatório Capacidade total de estocagem _{(em MMm3)} _{reservatórios}Número de Capacidade de estocagem por _{reservatório (em MMm3)}

Cavernas de sal 13.826 40 346

Aquiferos 10.395 44 236

(47)

Sumário

► Revisão Bibliográfica: Levantamento e análise do estado da arte e da regulamentação (RT 1)

► Modelo de integração gás-eletricidade (RTs 2 e 3)

► Benefício das térmicas no planejamento (RTs 4 e 5)

(48)

Próximos passos

► Estudos de caso finais com o modelo OPTGSA utilizando os inputs da Roland Berger

► Preparação do relatório final e do artigo técnico

(49)