AAEXP Avaliação Ambiental. Otimização Energética e Meio Ambiente. Estratégica para o Planejamento da Expansão da Geração

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Otimização Energética

e Meio Ambiente

AAEXP

Estratégica para o Planejamento da

| Avaliação Ambiental

Expansão da Geração

O

planejamento da expansão de sistemas de ge-ração, transmissão e distribuição de energia elétrica demandam avaliações ambientais de caráter estratégico, com a incorporação da dimensão ambien-tal como variável no processo decisório. Neste sentido, destaca-se o desenvolvimento de metodologias para incorporação da dimensão socioambiental no planeja-mento de sistemas elétricos.

No caso brasileiro, o planejamento governamental tem sido realizado por meio de uma sequência de es-tudos, coordenada pelo Ministério de Minas de Energia (MME), nos Planos de Expansão. Tal sequência está estruturada em estudos de longo prazo (Matriz Ener-gética e Plano Nacional de Energia) e de curto prazo (Plano Decenal de Expansão e Monitoramento da Ex-pansão).

O AAEXP é um projeto voltado para o desenvolvi-mento de ferramentas visando à avaliação ambiental de planos de expansão de geração, tendo como refe-rencial metodológico os pressupostos da Avaliação Ambiental Estratégica (AAE), adequados na avaliação de impacto como suporte à decisão no nível de polí-ticas, planos e programas. Dessa forma, os impactos sinérgicos e cumulativos, inter-setoriais, regionais e globais são analisados de modo mais adequado e in-tegrado.

A metodologia proposta para o Plano Decenal é composta por critérios e indicadores de avaliação dos projetos de geração em termos de sua complexidade socioambiental e do atendimento às exigências legais, de acordo com parametrização estabelecida para atri-buição de graus de impacto. As avaliações auxiliam na formulação das alternativas do Plano, concepção dos projetos e cronologia de implantação, além de apontar ações ambientais ex-ante para sua viabilização. Forne-cem, ainda, informações das interferências

socioam-bientais, e sua complexidade, causadas por conjuntos de projetos em determinadas regiões ou ecossiste-mas, assim como das implicações com outros planos setoriais e com convenções e acordos internacionais.

Foi desenvolvida uma ferramenta computacional (Figura 1) de suporte às avaliações, sistematizando a coleta de dados e agilizando a atribuição de graus de complexidade. A ferramenta armazena as informações levantadas para a avaliação de cada projeto, facilitando as análises do plano como um todo e as revisões anu-ais de cada ciclo.

Recentemente, foi desenvolvida, dentro das ativi-dades do projeto, uma metodologia para definição de índice de impacto socioambiental de referência para a expansão da capacidade de geração do Sistema Inter-ligado Nacional (SIN), visando à sua aplicação à ener-gia de complementação das alternativas de divisão de quedas em estudos de inventário hidroelétrico. Foi es-tabelecida uma metodologia para definição de conjun-to sintético de indicadores de impacconjun-to socioambiental de fontes para geração de energia elétrica, incluindo fontes térmicas, hídricas e eólicas, para aplicação a expansões do SIN previstas em planos de longo de prazo.

Contato Diretoria de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação Área de Otimização Energética e Meio Ambiente Telefone (21) 2598-6471

Fax (21) 2260-6482 aaexp@cepel.br www.cepel.br

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Otimização Energética

e Meio Ambiente

ANAFIN

_{para Análise Financeira de}

| Programa

Projetos Elétricos

A

o longo dos últimos 13 anos, o projeto MODAF tem sido mantido pelo Cepel, em parceria com o grupo Eletrobras, com o objetivo de desenvolver ferramentas e metodologias capazes de apoiar as decisões de investimento das empresas, lidando de forma adequada com as incertezas existentes no setor elétrico brasileiro. O principal produto deste projeto é o modelo ANAFIN, cuja finalidade é determinar a viabilidade econômico-financeira de novos empreendimentos de transmissão e geração de energia elétrica, em particular empreendimentos de geração hidráulica, eólica e termoelétrica a gás natural, carvão, óleo e biomassa.

Ao lidar com as incertezas pertinentes ao setor elétrico brasileiro, o modelo ANAFIN considera a exposição ao risco hidrológico e eólico a que os projetos estão sujeitos, permitindo a realização de uma análise da competitividade do projeto ante a construção de diferentes cenários, como aqueles que consideram atrasos na construção do empreendimento, alterações tecnológicas,

flutuações nas taxas de juros, de câmbio e de inflação, decisões de investimento tomadas por outros agentes, entre outros. Adicionalmente, o modelo ANAFIN também permite a utilização da simulação de Monte Carlo para lidar com determinadas variáveis de risco.

Em geral, pode-se dizer que a análise da viabilidade econômico-financeira de projetos é baseada nas estimativas dos seus fluxos de caixa, obtidas a partir de previsões das diversas variáveis que o compõem. Neste contexto, o modelo ANAFIN possui dois módulos de análise de viabilidade: o determinístico e o probabilístico.

Utilizando o módulo determinístico do modelo ANAFIN, a análise do fluxo de caixa é feita a partir de valores representativos das variáveis envolvidas no estudo, o que leva à determinação de um conjunto de indicadores de viabilidade associados ao projeto, entre eles:

• Valor Presente Líquido (VPL). • Taxa Interna de Retorno (TIR).

• Preço de Equilíbrio (PEQ) – valor mínimo do preço que remunera o capital dos acionistas do projeto com base nos seus respectivos custos de capital.

• Investimento de Equilíbrio (INVEQ) – valor máximo de investimento que o projeto pode suportar, de modo que o capital dos seus acionistas seja remunerado aos seus respectivos custos de capital.

• Taxa de Juros de Equilíbrio (TJEQ) – valor máximo da taxa de juros negociado com as instituições financiadoras do projeto que permite que o capital dos seus acionistas seja remunerado aos seus respectivos custos de capital.

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Considerando que a maior parte das variáveis usadas nas análises econômico-financeiras não pode ser estimada com 100% de precisão, o módulo determinístico do modelo ANAFIN trabalha com as incertezas associadas ao projeto de duas diferentes maneiras: através de análises de sensibilidade e de análises de cenário destas variáveis. Pelo uso de algum desses métodos, é possível separar intervalos de valores que definem a rejeição ou aceitação do projeto.

Por outro lado, utilizando o módulo probabilístico do modelo ANAFIN, determinadas incertezas do projeto podem ser consideradas de forma explícita, seja através da iteração com

a cadeia de modelos energéticos, desenvolvida pelo Cepel, ou através da utilização de técnicas estatísticas de simulação, em particular a Simulação de Monte Carlo. Nesse caso, são obtidos indicadores probabilísticos a respeito da viabilidade econômica-financeira do projeto. Entre eles, pode-se destacar a Probabilidade de Não-Remuneração do Investimento e a Média da Distribuição de VPLs encontrada.

Finalmente, é importante observar que, entre as atividades do projeto MODAF, faz parte o constante apoio às empresas do grupo Eletrobras e ao Ministério de Minas e Energia (MME) na realização de estudos na área financeira e de comercialização de energia elétrica.

Figura 2 - Resultados gráficos das análises de viabilidade realizadas pelo ANAFIN

Contato Diretoria de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação Área de Otimização Energética e Meio Ambiente

Telefone (21) 2598-6454 Fax (21) 2260-6482 anafin@cepel.br www.cepel.br

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R

azoável incerteza envolve a quantificação de emissões de Gases de Efeito Estufa (GEE) de lagos artificiais, sendo necessário o aumento do conhecimento sobre os processos que medeiam os fluxos de gases nesses ambientes aquáticos.

O projeto BALCAR tem como um de seus objetivos produzir documentos de referência em avaliação quantitativa de emissões de GEE em reservatórios de hidrelétricas, incluindo uma revisão bibliográfica do estado da arte do conhecimento existente sobre o ciclo do carbono em reservatórios e um documento contendo diretrizes para elaboração de análise quantitativa de emissões líquidas de GEE em reservatórios de hidrelétricas, sendo este último documento projetado para ser editado em dois volumes:

1) referente a campanhas de medições e análise de dados; 2) focando modelagem. A revisão bibliográfica e o primeiro volume das diretrizes foram publicados em dezembro de 2012. O segundo volume das diretrizes

Otimização Energética

e Meio Ambiente

BALCAR

de Efeito Estufa em Reservatórios

| Emissões de Gases

de Centrais Hidrelétricas

está sendo finalizado, com lançamento previsto para 2014.

O projeto envolve a realização de campanhas de campo para efetuar medições e análises num conjunto de 11 usinas hidrelétricas (existentes e planejadas) representativas dos diversos biomas brasileiros. No biênio 2011/2012, foram realizadas quatro campanhas em cada sítio. A análise dos dados coletados já foi processada, estando prevista a publicação de um relatório para o primeiro semestre de 2014.

O projeto envolve também o desenvolvimento, calibração e validação, a partir dos dados coletados em campanhas, de modelos numéricos baseados em descrições matemáticas dos principais processos envolvidos no balanço de carbono de reservatórios. As simulações destes modelos permitem a avaliação quantitativa de emissões de GEE em reservatórios de hidrelétricas em estudos de longo prazo. A primeira versão do modelo está prevista para ser lançada em 2014.

Indicadores são calculados dividindo as emissões em toneladas de CO2 equivalente obtidas pela geração de energia elétrica e comparadas com os valores equivalentes para usinas a combustíveis fósseis.

Telefone (21) 2598-6471 Fax (21) 2260-6482 balcar@cepel.br

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CONFINT

| Modelo de

Confi abilidade de Subsistemas

Hidrotérmicos Interligados

Otimização Energética

e Meio Ambiente

U

m dos principais objetivos do planejamento de um sistema de potência é estabelecer quando e onde deverão ser instalados os equipamentos neces-sários para um atendimento econômico e confiável da demanda prevista. A confiabilidade está associada à capacidade de o sistema atender aos requisitos dessa demanda dentro de determinados padrões técnicos.

Nos estudos de planejamento, a avaliação da con-fiabilidade multi-area é necessária para:

• definir margens de reserva de potência;

• definir requisitos para atendimento à demanda prevista, considerando um determinado nível de risco;

• identificar áreas com necessidade de potência adicional;

• identificar interligações com necessidade de re-forço.

No caso do Sistema Interligado Nacional (SIN), predominantemente hidroelétrico, a capacidade de geração é dependente da política de operação que, por sua vez, está sujeita à disponibilidade de água nos re-servatórios. Portanto, além das indisponibilidades das unidades geradoras e das interligações entre subsis-temas (ou áreas), as incertezas quanto à disponibilida-de disponibilida-de água nos reservatórios e à política disponibilida-de operação do sistema também afetam os seus índices de confia-bilidade.

O programa CONFINT é um modelo computacio-nal, desenvolvido pelo Cepel, para avaliação da confia-bilidade de sistemas hidrotérmicos interligados.

O CONFINT calcula índices de confiabilidade para todo sistema, por patamar de carga, área e sistema barra única, para cada mês ou semana de estudo. Os índices de confiabilidade calculados são:

• probabilidade de perda de carga – LOLP (%); • número esperado de horas de déficit de potência - LOLE (horas);

• valor esperado de potência não suprida - EPNS (MW);

• valor esperado de energia não suprida - EENS (MWh);

• frequência esperada de eventos de falha - LOLF (ocorrências/h);

• valor esperado de duração de perda de carga - LOLD (horas);

• índice de severidade do sistema (minutos); • índice de sensibilidade das interligações (%). Os índices de confiabilidade podem ser computa-dos por meio de um método analítico (Integração Dire-ta) ou por Simulação Monte Carlo. O sistema elétrico é representado por meio de um gráfico, e o conceito de fluxo máximo/corte mínimo é utilizado na análise de desempenho dos estados do sistema.

Representação do Sistema

Um sistema multi-area pode ser representado através de um modelo linear de fluxos em redes, no qual os nós representam as áreas, e os arcos, as in-terligações entre as áreas. A geração de cada área é modelada como um arco chegando ao nó, proveniente do nó “fonte”, S. Por sua vez, a demanda de cada área é representada como um arco que deixa o nó e entra no nó “sumidouro”, T. A Figura 1 ilustra a representação multi-area para um sistema com quatro áreas.

A capacidade de cada arco de geração é uma va-riável aleatória, representando a disponibilidade de potência na área correspondente. Sua distribuição de

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probabilidade é calculada a partir da convolução das distribuições de probabilidade das potências disponí-veis das unidades geradoras pertencentes à área. A tabela de frequência de capacidade disponível é cal-culada por meio da convolução dos diagramas de Ma-rkov das unidades geradoras. A capacidade de cada arco de interligação também é uma variável aleatória, em virtude das limitações nas capacidades máximas de transferência entre as áreas, cuja distribuição é normalmente fornecida por estudos do sistema de transmissão. Finalmente, as capacidades dos arcos de demanda são variáveis aleatórias, representando flu-tuações na carga.

Dados Principais

Os dados necessários para o cálculo dos índices de confiabilidade são:

• configuração do parque gerador termelétrico; • configuração do parque gerador hidrelétrico. Esta configuração considera a variabilidade hidrológi-ca, por meio de séries de potências disponíveis forne-cidas pelo modelo SUISHI-O (Modelo de Simulação a Usinas Individualizadas de Subsistemas Hidrotérmicos Interligados);

• capacidade das interligações entre as áreas; • dados de indisponibilidade programada das uni-dades geradoras;

• dados de falha das unidades geradoras e inter-ligações;

• demanda de cada área;

• recebimentos e fornecimentos de cada área; • diagrama de transição de carga (para estudos onde a carga é representada por um modelo de Ma-rkov, a saber, aqueles que utilizam a Integração Direta ou a Simulação Monte Carlo não sequencial);

• curvas de carga cronológicas (para estudos que requerem o conhecimento da evolução temporal da carga, a saber, aqueles que utilizam a Simulação Mon-te Carlo sequencial).

Interface Gráfica

O programa CONFINT é parte integrante do EN-CAD (Sistema de Encadeamento de Modelos Energé-ticos), desenvolvido pelo Cepel. Sua interface gráfica permite:

• importação e exportação dos dados de entrada de um caso já existente;

• edição dos dados de forma mais amigável; • execução automática do programa CONFINT; • visualização de gráficos e relatórios de saída em formatos texto.

Ao lado, são apresentadas duas janelas da inter-face gráfica, uma de edição de dados de entrada do programa CONFINT (Figura 2) e outra de visualização gráfica dos resultados (Figura 3).

Figura 2: Janelas para edição de dados

Figura 3: Gráfico do índice LOLP

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Otimização Energética

e Meio Ambiente

DECOMP

Planejamento da Operação de Sistemas

|

Modelo de

Hidrotérmicos Interligados de Curto Prazo

O

objetivo básico da operação de um sistema hidrotérmico é determinar, para cada estágio, as metas de geração para cada usina, de forma a minimizar o valor esperado do custo de operação ao longo do período de planejamento. Este custo é composto de gastos com combustível das usinas térmicas, compra de energia de outros subsistemas e penalidades pelo não atendimento à demanda.

Sistemas com elevada capacidade de geração hidrelétrica podem utilizar a energia “grátis” armazenada nos reservatórios, evitando, assim, gastos com combustível nas unidades térmicas. Entretanto, a disponibilidade de energia hidroelétrica está limitada pela capacidade de armazenamento dos reservatórios. Isso cria uma ligação entre as decisões de operação atuais e suas consequências futuras.

Como é impossível prever com exatidão as vazões afluentes, o problema é essencialmente estocástico. A existência de múltiplos reservatórios interconectados, de restrições de transmissão e a necessidade de se fazer uma otimização multiperíodo caracterizam esse problema como de grande porte. Por isso, a solução é obtida em etapas, quando são utilizados modelos com diferentes graus de detalhe para representação do sistema, abrangendo períodos de estudos com horizontes distintos, denominados de médio prazo, curto prazo e programação diária.

No médio prazo, o horizonte é de até cinco anos à frente, discretizados em etapas mensais, e o objetivo é definir quais serão as parcelas de geração hidráulica, geração térmica e intercâmbio que minimizam o valor esperado do custo de operação, empregando uma representação agregada do sistema hidrelétrico, denominada de subsistemas equivalentes.

No curto prazo, com horizonte de até 12 meses discretizados em etapas semanais e mensais, determinam-se as metas individuais de geração das usinas hidráulicas e térmicas do sistema, bem como os intercâmbios de energia entre subsistemas, considerando o custo esperado de operação até o final do horizonte, obtidas na etapa de médio prazo. Na etapa da programação diária, define-se a geração horária que atenda às metas estabelecidas na etapa anterior, sujeita às condições operacionais da rede elétrica.

O modelo DECOMP foi desenvolvido pelo Cepel, no Departamento de Otimização Energética e Meio Ambiente (DEA), para aplicação no planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos de curto prazo e está adaptado ao ambiente de elaboração dos programas mensais de operação do sistema brasileiro (PMO). Seu objetivo é, portanto, determinar as metas de geração de cada usina de um sistema hidrotérmico sujeito às afluências estocásticas, de forma a atender à demanda e minimizar o valor esperado do custo de operação ao longo do período de planejamento. É formulado como um problema de programação linear, representando as características físicas e as restrições operativas das usinas hidroelétricas de forma individualizada. A estocasticidade das afluências é considerada através de cenários de afluências às usinas do sistema, produzidos pelo modelo GEVAZP (Geração de Séries Sintéticas de Energias e Vazões Periódicas) e representados por uma árvore de afluências, com probabilidades de ocorrência associadas a cada ramo (Figura 1).

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A estrutura do problema permite sua decomposição em subproblemas de um único estágio. A integração desses subproblemas, baseada na técnica de decomposição de Benders aplicada a problemas estocásticos, resulta na solução iterativa de uma sucessão de subproblemas de operação de um único estágio, onde é possível estimar, com precisão crescente, por meio de uma função de custo futuro, as consequências futuras das decisões operativas de um estágio nos seguintes. Essa função representa o valor esperado do custo de operação da etapa seguinte até o fim do horizonte considerado e permite comparar o custo de utilizar os reservatórios em uma etapa, por meio da energia turbinada (função de custo imediato), ou “guardar” a água para uma utilização futura. Ao final do seu horizonte, o modelo DECOMP considera a função de custo futuro produzida pelo modelo de planejamento da operação de longo e médio prazo NEWAVE (Modelo de Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos Interligados de Longo e Médio Prazo).

Visando proporcionar flexibilidade em termos de formulação do problema, o modelo DECOMP incorpora as seguintes características:

Horizonte e discretização temporal

• Estágios semanais, com a representação da curva de carga em patamares.

• Estágios mensais a partir do segundo mês, com representação das incertezas nas afluências, por meio de uma árvore de cenários, com horizonte de até 1 ano.

• Integração com modelos de planejamento da operação de médio prazo (NEWAVE), através de sua função custo futuro.

• Revisão da política ótima do mês inicial, a partir de qualquer semana.

Operação dos reservatórios

• Balanço hídrico nos reservatórios para cada estágio e cenário, considerando o tempo de viagem da água entre aproveitamentos e evaporação nos

reservatórios.

• Restrições para operação dos reservatórios, como deplecionamento mínimo/máximo, limites de armazenamento, vazão afluente/defluentes mínima/máximas e retiradas / retornos de água devido a outros usos.

• Volume de espera para amortecimento de cheias. • Configuração dinâmica, para representar a entrada

em operação de novas unidades geradoras no sistema durante o período em estudo levando em conta o enchimento de volume morto.

Geração hidrelétrica

• Representação dos cronogramas de manutenção programada dos grupos turbina-gerador, através de taxas de indisponibilidade

• Produtividade das usinas hidroelétricas variável com a queda, representada através das funções de produção energética pré-estabelecidas para cada usina hidroelétrica.

• Alteração de dados de cadastro de usinas hidráulicas.

Geração térmica e outras fontes

• Inflexibilidade de geração térmica, considerando-se um valor mínimo de geração, restrições de despacho antecipado para usinas a GNL e gerações provenientes de outras fontes de energia.

• Contratos de importação/exportação de energia.

Sistema de transmissão

• Restrições especiais que traduzem limitações de geração em conjuntos de usinas, para considerar pontos no sistema elétrico que merecem especial atenção.

• Representação da capacidade de transporte de energia entre subsistemas, considerando o intercâmbio entre os mesmos como uma variável de decisão.

A versão atual do programa DECOMP pode ser processada em ambiente Windows e Linux, este último utilizando processamento paralelo, o que leva a uma grande redução de tempo de processamento.

Telefone (21) 2598-6471 Fax (21) 2260-6482 decomp@cepel.br

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DESSEM

| Modelo de

Despacho Hidrotérmico de

Curto Prazo

Otimização Energética

e Meio Ambiente

O

projeto DESSEM realiza pesquisas e desenvolve modelos computacionais relacionados à Programação Diária da Operação (PDO) de sistemas de energia elétrica. Busca implementar técnicas e ferramentas que permitam, do ponto de vista teórico e prático, modelar e resolver o problema de otimização da operação diária de sistemas hidrotérmicos, considerando, da forma mais acurada possível, tanto aspectos relacionados à rede elétrica quanto aspectos relacionados à operação das usinas hidrelétricas, termoelétricas e demais componentes do sistema.

Modelos Computacionais

Neste projeto, desenvolvem-se os seguintes programas:

• DECODESS – Conversor de dados DECOMP-DESSEM.

• SIMHIDR – Simulador hidroelétrico, que calcula o balanço hídrico das usinas hidroelétricas do sistema a partir de metas horárias de geração estabelecidas para as mesmas. O problema é resolvido por programação linear.

• DESSEM-PAT – Programação da operação de sistemas hidrotérmicos em patamares cronológicos, com horizonte de até duas semanas. A resolução do problema, modelado de forma linear, é feita por programação dinâmica dual (PDD).

• DESSEM - Programação da operação de sistemas hidrotérmicos com horizonte de até dois dias, incluindo restrições de unit commitment termoelétrico e hidroelétrico. Resolve-se o problema com restrições não lineares e variáveis inteiras por meio de Relaxação Lagrangeana.

Os programas DESSEM-PAT e DESSEM se integram à cadeia de modelos matemáticos desenvolvidos pelo Cepel e utilizados pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) para o planejamento e a programação da operação do Sistema Interligado Nacional (SIN) brasileiro, com ênfase na minimização de custos. O princípio básico dos modelos dessa cadeia é coordenar a operação das usinas hidroelétricas do sistema, visando diminuir o uso de geração térmica e operar o sistema de maneira mais eficiente, de forma a contribuir para a redução dos custos operativos e dos riscos de déficit.

Funcionalidades dos modelos

As principais funcionalidades dos modelos DESSEM e DESSEM-PAT são:

• Modelagem DC da rede elétrica, incluindo restrições de limites de fluxos nos circuitos, perdas e restrições adicionais de segurança do sistema. • Representação individualizada dos reservatórios,

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modelando-se aspectos diversos, tais como o remanso e o tempo de viagem da água entre usinas consecutivas em cascata.

• Modelagem da função de produção das usinas hidroelétricas, considerando a produtividade variável com a altura de queda, por meio da representação da geração como uma função linear por partes do armazenamento, turbinamento e vertimento na usina.

• Modelagem do unit commitment das unidades geradoras hidroelétricas, com a representação de suas curvas colinas de rendimento e zonas proibidas de operação.

• Modelagem do unit commitment das unidades geradoras térmicas, com tempos mínimos e rampas máximas para tomada/alívio de carga, custo de partida e custo não linear de geração. • Restrições de defluência mínima para os

reservatórios, e volumes de espera para controle de cheias.

• Representação de usinas elevatórias, gerações em pequenas usinas (não despachadas de forma centralizada) e importação/exportação de energia com subsistemas vizinhos.

• Modelagem do canal Pereira Barreto (entre Ilha Solteira e Três Irmãos) e da restrição de variação máxima horária/diária no nível na Régua 11 de Itaipu (acordo Tripartite).

• Acoplamento com o modelo DECOMP através de função de custo futuro ou pelo estabelecimento de metas de geração térmica e/ou intercâmbio semanal entre subsistemas.

Aplicações

Além de seu objetivo principal, de determinar a operação de mínimo custo do sistema, os modelos do projeto DESSEM podem ser empregados em uma série de estudos, tais como:

• cálculo de um despacho ótimo, fixando metas para os reservatórios ao final do horizonte;

• cálculo da operação dos reservatórios, e/ou validação DC da rede elétrica, a partir de um despacho energético pré-fixado;

• análises de sensibilidade em relação a mudanças na configuração ou a fatores externos, tais como incrementos de demanda ou afluências aos reservatórios.

Linhas de Pesquisa

As linhas de pesquisa atuais relacionadas ao projeto DESSEM são:

• Integração do unit commitment hidrelétrico ao unit commitment térmico e à representação da rede elétrica.

• Incorporação da modelagem AC da rede elétrica. • Representação da geração eólica.

Telefone (21) 2598-6471 Fax (21) 2260-6482 dessem@cepel.br

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ENCAD

| Sistema de

Encadeamento de Modelos

Energéticos

Otimização Energética

e Meio Ambiente

V

isando ao planejamento e à programação da operação eletroenergética, o Cepel desenvolve modelos computacionais que são extensamente utilizados em diversas atividades no setor de energia elétrica.

Atualmente, os modelos energéticos recebem a maior parte da informação que utiliza por meio de arquivos do tipo texto. Para facilitar a confecção dos dados dos casos energéticos, o Cepel desenvolveu o ENCAD, sistema que tem o objetivo de, por meio de interfaces gráficas, configurar os casos de estudos a serem executados pelos modelos. Dessa forma, os arquivos tipo texto que servem de entrada para os modelos são gerados de forma transparente. O ENCAD possui rotinas para assegurar que os casos mantenham coerência entre si.

De forma geral, as funcionalidades atualmente presentes no ENCAD são:

• criação, cópia, edição de propriedades e eliminação de casos;

• importação e exportação de casos, a partir dos arquivos dos modelos;

• conversão de dados de um modelo para outro modelo;

• configuração de dados do caso;

• compactação e descompactação de casos;

• execução de casos de forma individualizada e de forma programada;

• execução remota;

• visualização dos relatórios de saída dos modelos; • visualização das informações de saída através de

gráficos ou de forma tabular; • ferramenta de backup de casos.

A tela principal do ENCAD (Figura 1) é formada por duas janelas, além das áreas comuns a aplicativos gráficos (menus, barra de ferramentas, barra de rodapé, etc.). A janela da esquerda possui a árvore de grupos e casos, que podem ser acessados facilmente. A janela da direita mostra telas de interface do modelo, relacionadas à operação em curso.

Ao fazer o encadeamento, o ENCAD permite que o conjunto de informações produzidas pelos modelos de nível hierárquico superior seja compartilhado com os modelos de nível hierárquico inferior. Quando é programado um encadeamento, o ENCAD executa, de forma transparente ao usuário, as tarefas de gerar os arquivos de entrada do modelo seguinte na cadeia que

têm dados em comum com o modelo mais acima. Nas interfaces dos modelos estão embutidas validações nos dados de entrada, minimizando a possibilidade de erros nos dados. Nelas, também existem facilidades de edição, como a cópia e replicação de valores, além de validações de consistência com os outros dados do caso que se está editando.

A última inovação do ENCAD é a execução remota de um determinado caso. Para isso, o sistema se conecta no servidor onde o caso será executado via rede (intranet/internet), submete o caso para ser executado, monitora sua execução (conforme pode ser visualizado na Figura 2) e recebe os resultados da saída, deixando transparente para o usuário que a execução está sendo feita remotamente. Permitindo, inclusive, que a máquina remota opere em diferente sistema operacional da máquina local (Figura 3; Figura 4).

Os modelos para o planejamento e programação da operação energética, desenvolvidos pelo Cepel e atualmente incorporados ao software ENCAD, são: NEWAVE (Newdesp, NwListOp, NwListCF), Suishi,

Figura 1

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MELP, CONFINT, GEVAZP, DECOMP, DESSEM, Sistema PREVIVAZ (PrevivazM, PREVIVAZ, PrevivazH). Além destes, foi incorporado o modelo SINV (Figura 5).

A plataforma de modelos energéticos ENCAD 5 foi totalmente remodelada, utilizando a linguagem Java, que acompanha a evolução tecnológica e possibilita sua utilização em diversos sistemas operacionais. Possui componentes avançados, planilhas e gráficos, de interface amigável que facilitam a usabilidade, simplificando a manipulação de dados complexos (Figura 6). Figura 3 Figura 5 Figura 4 ENCAD 5 Figura 6

Atualmente, o ENCAD está sendo distribuído com o modelo MATRIZ (Modelo de Projeção de Matriz Energética), capaz de determinar projeções futuras da matriz energética brasileira (Figura 7).

Figura 7

Fax (21) 2260-6482 encad@cepel.br

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GEVAZP

| Geração de

Séries Sintéticas de Energias

e Vazões Periódicas

Otimização Energética

e Meio Ambiente

A

adoção de critérios probabilísticos em diversas atividades do planejamento e da operação de sistemas hidrotérmicos criou a necessidade da modelagem probabilística de afluências a locais de aproveitamentos hidrelétricos ou a subsistemas equivalente de energia. Em estudos energéticos, critérios de suprimento são baseados em índices de risco, estimados a partir da simulação da operação energética do sistema para diversos cenários (sequências) de afluências aos aproveitamentos/ subsistemas.

O único cenário disponível na prática‚ o registro de afluências observado no passado (chamado de série histórica), é insuficiente para compor uma amostra de tamanho necessário para estimar índices de risco com incertezas aceitáveis. Entretanto, as características básicas da série histórica podem ser capturadas por modelos estocásticos capazes de produzir séries sintéticas de afluências, diferentes da série histórica, mas igualmente prováveis. Dessa forma, a informação contida na série histórica pode ser mais completamente extraída, permitindo a avaliação de riscos e incertezas pertinentes a um sistema hidrelétrico.

Séries hidrológicas de intervalo de tempo menor que um ano, tais como séries mensais, têm como característica o comportamento periódico das suas propriedades probabilísticas, como a média, a variância, a assimetria e a estrutura de autocorrelação. A análise deste tipo de séries pode ser feita pelo uso de formulações autorregressivas cujos parâmetros apresentam um comportamento periódico. Costuma-se denominar tal classe de modelos autorregressivos periódicos. Esses modelos são referenciados por modelos PAR(p), nos quais p é a ordem do modelo, ou seja, o número de termos autorregressivos do modelo. Em geral, p é um vetor, p = (p1, p2, ..., p12), onde cada elemento fornece a ordem de cada período.

O programa GEVAZP gera cenários sintéticos de vazões e energias empregando o modelo PAR(p), que modela a afluência de um mês como uma combinação linear das afluências dos p meses anteriores e de uma componente aleatória.

Geração de Séries Sintéticas para os Modelos de Planejamento e Operação

O sistema de geração brasileiro é predominantemente hidráulico e possui acoplamento temporal e espacial. Estas características tornam o planejamento da operação energética um problema de grande porte e de difícil solução. Em virtude disso, é necessária a sua divisão em diversas etapas. Em cada etapa são utilizados modelos com diferentes graus de detalhamento para a representação do sistema e da incerteza hidrológica, abrangendo períodos de estudos com horizontes distintos (médio prazo, curto prazo e programação diária).

A aleatoriedade das vazões também é uma característica marcante de sistemas com predominância hidráulica. Essa incerteza é tratada de diferentes formas, dependendo da representação utilizada no modelo do sistema gerador, e a representação dos possíveis cenários de vazões é diferenciada para cada etapa do processo de planejamento da operação.

Os modelos NEWAVE (Modelo de Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos Interligados de Longo e Médio-Prazo) e SUISHI (Modelo de Simulação a Usinas Individualizadas de Subsistemas Hidrotérmicos Interligados), desenvolvidos para o planejamento da operação de médio prazo, simulam um grande número de séries hidrológicas, calculando, assim, índices probabilísticos de desempenho do sistema para cada estágio da simulação. Esses diversos cenários de afluências estão em uma estrutura paralela (pente), Figura 1.

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No modelo DECOMP (Modelo de Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos Interligados de Curto Prazo), desenvolvido para o planejamento da operação de curto prazo, a incerteza acerca das vazões afluentes aos diversos aproveitamentos do sistema é apresentada por cenários hidrológicos, representados através de uma árvore de afluências (Figura 2), com probabilidades de ocorrência associadas a cada ramo.

Os cenários hidrológicos utilizados nos modelos de planejamento da operação de médio e curto prazos são gerados a partir do modelo GEVAZP, levando-se em consideração a preservação das correlações temporais e espaciais do processo estocástico original.

Em virtude de restrições de tempo computacional, é interessante trabalhar com o menor número possível de cenários hidrológicos, o que pode não ser suficiente para caracterizar bem o processo estocástico em questão. Desta forma, o modelo GEVAZP utiliza o método de Amostragem Seletiva (AS), que possibilita representar, de forma adequada, o processo estocástico de vazões/ energias com um reduzido número de cenários.

O método AS consiste em aplicar técnicas de agregação a um grande número de cenários hidrológicos gerados, de forma a escolher um conjunto representativo a partir da amostra original de cenários. Esse conjunto representativo de cenários hidrológicos conterá toda a informação necessária para representar o processo estocástico de vazões/energias, uma vez que são obtidos por um agrupamento de cenários semelhantes e possuem características similares aos demais componentes do grupo em que estão localizados.

Interface Gráfica

O programa GEVAZP é parte integrante do ENCAD (Sistema de Encadeamento de Modelos Energéticos). Dessa forma, é disponibilizado com uma interface gráfica que permite: importação/ conversão dos dados de entrada; edição dos dados de forma mais amigável; visualização gráfica dos resultados e dos relatórios de saída em formatos texto etc., Figura 3.

Figura 2 – Séries em árvore Figura 1 – Séries em paralelo (Pente)

Figura 3 – Telas interface gráfica GEVAZP

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PROJETO IGS

| Indicadores

Socioambientais para Gestão da

Sustentabilidade Empresarial do

Grupo Eletrobras

Otimização Energética

e Meio Ambiente

A

Gestão da Sustentabilidade Empresarial é estratégica para atender ao compromisso com o Desenvolvimento Sustentável e tem orientado a atuação das empresas nos últimos anos. O meio empresarial começa a perceber que a otimização do uso dos recursos na produção pode representar não apenas melhorias ambientais e sociais, mas também ganhos econômicos para as companhias, com uma maior facilidade na captação de recursos, aumentando a competitividade no mercado internacional e criando mais valor para os acionistas.

Na Eletrobras, este movimento tem se intensificado a cada ano, e se materializado com a manutenção da empresa no Índice de Sustentabilidade Empresarial da Bovespa (ISE) e entrada no Dow Jones Sustainability Emerging Markets Index em 2013. Porém, estar listada nos índices das bolsas de valores é apenas um ponto de um longo caminho na direção da melhoria contínua da Gestão da Sustentabilidade Empresarial. Por isso, um conjunto de ações vem sendo conduzido nas empresas do Sistema Eletrobras. Dentre elas, destaca-se o projeto intitulado “Indicadores para Gestão da Sustentabilidade Empresarial das Empresas Eletrobras (Projeto IGS)”, em desenvolvimento pelo Cepel desde 2007.

O Projeto IGS tem como objetivos centrais:

Estabelecer um conjunto de indicadores que apoie o processo de Gestão de Sustentabilidade Empresarial da Eletrobras, subsidiando a avaliação e comunicação da melhoria de seu desempenho, facilitando, assim, a captação de recursos e aumentando a competitividade no mercado internacional.

Conceber e implementar um sistema computacional (Sistema IGS) para armazenamento, edição, tratamento, consulta e gestão das questões relacionadas aos indicadores de sustentabilidade empresarial estabelecidos no âmbito do projeto.

Atualmente, os indicadores e o Sistema IGS estão funcionando como suporte para a gestão da sustentabilidade nas empresas Eletrobras no contexto da dimensão ambiental. Para as outras dimensões da sustentabilidade empresarial, ou seja, dimensões social, econômico-financeira e eficiência energética, serão desenvolvidos novos indicadores e funcionalidades específicas para futura implementação no Sistema.

A evolução constante e a implementação de novas funcionalidades no Sistema IGS, bem como a revisão e definição de outros indicadores importantes para ações de controle e para o planejamento de melhorias nas questões relevantes do desempenho das dimensões que compõem a sustentabilidade, deverá garantir que, cada vez mais, a produção, transmissão e distribuição de energia nas empresas Eletrobras seja realizada de forma a maximizar a geração de benefícios econômicos e sociais e minimizar os impactos e riscos ao meio ambiente, contribuindo, assim, para o desenvolvimento sustentável.

Fax (21) 2260-6482 igs@cepel.br www.cepel.br

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ISELF

| Previsão de Carga

Otimização Energética

e Meio Ambiente

U

ma informação fundamental em todas as etapas da operação de um sistema elétrico é a previsão de curto prazo da demanda por energia elétrica. Ciente desta necessidade, o Cepel, no âmbito do Departamento de Otimização Energética e Meio Ambiente (DEA), vem desenvolvendo o ISELF, um sistema computacional para previsão de carga a curto prazo. O sistema foi concebido para funcionar em tempo real e fornecer previsões até 48 horas à frente, com resolução temporal de 10, 15, 30 e 60 minutos, atualizada a cada 10 minutos. Para alcançar este resultado, a metodologia de previsão adotada envolve o emprego de três métodos distintos: lógica fuzzy, rede neural polinomial (GMDH) e interpolação por partes com funções splines. O sistema de previsão ainda conta com um módulo para o tratamento automático dos registros históricos da carga (filtro), cuja finalidade consiste em preparar os dados para o ajuste dos modelos de previsão, preenchendo as lacunas de dados ou corrigindo as observações discrepantes e descontinuidades presentes nos registros da carga.

Os modelos e programas computacionais desenvolvidos visam atender às seguintes finalidades:

• Tratamento automático dos registros de carga, como a remoção de dados aberrantes e o preenchimento de lacunas de dados.

• Projeção da carga até 48 horas à frente, com resolução temporal de 10, 15, 30 e 60 minutos atualizada.

• Sistema computacional concebido para funcionar em tempo real.

Fax (21) 2260-6482 prevmercado@cepel.br

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MATRIZ

| Modelo de

Projeção de Matriz Energética

Otimização Energética

e Meio Ambiente

O

modelo MATRIZ representa uma ferramenta de apoio para estudos de planejamento da expansão de longo prazo do sistema energético brasileiro (usualmente horizontes superiores a 25 anos), como os Planos Nacionais de Energia elaborados pelo Ministério de Minas e Energia (MME) e Empresa de Pesquisa Energética (EPE). O programa faz uso de um modelo de otimização linear, que tem como função objetivo a minimização dos custos de investimentos e de operação em tecnologias necessários para atender à demanda futura de energia. O sistema energético brasileiro inclui as cadeias de petróleo e gás natural, carvão mineral e vegetal, biomassa, eletricidade e urânio.

Neste modelo, as tecnologias são representadas como consumidoras de uma ou mais formas de energia e produtoras de uma ou mais formas de energia, a coeficientes constantes.

As cadeias energéticas podem ser representadas com diferentes níveis de detalhamento através de um maior ou menor número de tecnologias. Estas, por sua vez, podem apresentar um ou mais modos de operação, o que permite representar tecnologias flexifuel, como é o caso de carros movidos a gasolina ou etanol, e tecnologias de transporte com fluxos energéticos bidirecionais, como é o caso de linhas de transmissão. Esta modelagem permite representar a competição entre os diversos combustíveis e entre os diversos modais de transporte, o que é particularmente importante para um país com as dimensões territoriais do Brasil, com recursos naturais espalhados por diversas regiões geográficas distantes entre si.

As características sazonais e horossazonais das fontes de energia renováveis e das demandas de energia podem ser representadas através de curvas típicas sazonais (quadrimestrais) e horossazonais (ponta e fora de ponta). As incertezas hidrológicas são representadas de forma análoga ao modelo MELP (Modelo de Expansão de Longo Prazo), através da análise da operação para os cenários de hidrologia média e crítica. Esta

representação é importante pela predominância de usinas hidroelétricas do sistema elétrico brasileiro.

De modo geral, as tecnologias são representadas de forma agregada, visto que a representação individualizada aumentaria significativamente a complexidade da análise integrada das cadeias energéticas.

Vale ressaltar que, para o sistema energético brasileiro, a análise integrada torna-se cada vez mais importante em função da perspectiva de expansão da produção de cana-de-açúcar para produção de etanol e da oferta de gás natural com a exploração das reservas do Pré-Sal. A expansão destas cadeias impacta a cadeia de petróleo, pela competição entre o etanol e derivados de petróleo nos meios de transporte, e a cadeia de eletricidade, através das plantas de cogeração de bagaço de cana e termelétricas a gás natural.

Estudos de longo prazo utilizando o programa MATRIZ permitem definir uma estratégia de expansão das cadeias energéticas considerando as suas interdependências, restrições ambientais e políticas de governo. Esta estratégia pode, então, ser levada aos planejamentos setoriais de expansão, para se obter um planejamento mais detalhado, levando-se em conta as características técnicas, econômicas e de impactos ambientais dos projetos individuais das tecnologias.

A diferença de representação individualizada de tecnologias em modelos setoriais e agregada em modelos de sistemas energéticos indica um procedimento iterativo entre os modelos setoriais e o modelo MATRIZ nos estudos de planejamento. No caso da cadeia da eletricidade, o procedimento iterativo pode ser feito através do modelo MELP, que representa as tecnologias de geração e transporte de energia elétrica (intercâmbios) de forma individualizada.

O programa MATRIZ encontra-se em contínuo desenvolvimento, oferecendo facilidades para incluir as mais diversas restrições de investimento e de operação, além de penalidades e restrições

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Interface Gráfica

O programa MATRIZ é parte integrante do ENCAD, sistema de encadeamento de modelos energéticos, desenvolvido pelo Cepel. Sua interface gráfica permite:

• importação dos dados de entrada de um caso já existente;

• edição dos dados de forma mais amigável; • execução automática do programa MATRIZ; • visualização de gráficos e relatórios de saída

em formatos texto.

Ao lado, são apresentadas duas janelas da interface gráfica do ENCAD, uma de visualização da configuração das cadeias energéticas (Figura 1) e outra para visualização gráfica dos resultados (Figura 2).

Figura 1: Diagrama esquemático de uma tecnologia

Figura 2: Gráfico da evolução da cadeia da eletricidade

ambientais.

O modelo foi desenvolvido em FORTRAN, utilizando o pacote computacional de otimização CPLEX/IBM 12.2.

Dados Principais

Os principais dados necessários para execução do programa MATRIZ são:

• configuração do sistema energético;

• capacidades históricas, vidas úteis, coeficientes técnicos de transformação, fatores de capacidade máxima e mínima das tecnologias (extração, processamento e transporte);

• demandas das diversas formas de energia, para cada subsistema de cada cadeia energética e para cada período do horizonte de planejamento;

• capacidade máxima para expansão das diversas tecnologias, modos de operação, custos de investimento e de operação;

• fatores de capacidade crítico e médio das usinas de geração de energia elétrica;

• penalidades para os impactos ambientais; • curvas sazonais e horossazonais para as

tecnologias relacionadas às fontes de energia renováveis e para as demandas de energia; • dados de reservas de petróleo, gás natural,

carvão, urânio, etc. • taxa de desconto.

Fax (21) 2260-6482 matriz@cepel.br

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MELP

| Modelo de Expansão

de Longo Prazo

Otimização Energética

e Meio Ambiente

O

modelo MELP foi desenvolvido como uma ferramenta computacional auxiliar para estudos de planejamento da expansão da geração de longo prazo (usualmente para horizontes superiores a 25 anos) do sistema elétrico brasileiro. Trata-se de um modelo de otimização, que tem como função objetivo a minimização dos custos de investimentos e de operação em usinas geradoras e troncos de interligação necessários para atender à demanda futura de energia.

Com a perspectiva de crescente utilização do gás natural para geração de energia elétrica, foi incorporado ao modelo MELP a representação do sistema de gás natural, de forma a obter uma solução integrada de expansão dos dois sistemas energéticos. O sistema de gás natural é representado de forma análoga ao sistema elétrico, com a divisão do sistema nacional em subsistemas regionais interligados por gasodutos. O acoplamento entre os dois sistemas é feito através de termelétricas a gás natural.

A natureza discreta das variáveis que modelam os investimentos (0-não se constrói; 1-constrói-se) faz com que a minimização dos custos resulte em um problema de programação linear inteira mista. Para um sistema elétrico com as dimensões do sistema brasileiro, trata-se de um problema de grande porte que requer elevado esforço computacional para sua solução. Este problema torna-se ainda mais complexo quando se inclui a representação do sistema de gás natural, com seus inúmeros projetos de gasodutos, plantas de processamento de gás natural, unidades de regasificação para importação de gás natural liquefeito etc.

Para viabilizar a resolução do problema do ponto de vista computacional, a modelagem matemática da operação requer um compromisso entre simplicidade e precisão adequada ao horizonte de planejamento. Para o sistema elétrico brasileiro, com

parque gerador predominantemente hidrelétrico, a confiabilidade de atendimento à demanda deve ser analisada considerando as incertezas hidrológicas. A representação destas incertezas é modelada no modelo MELP através da análise da operação para os cenários de hidrologia crítica e média. Esta modelagem apresenta-se adequada para o horizonte de longo prazo, pois os custos operacionais das termelétricas são definidos pelo cenário de hidrologia média (condição operativa que ocorre na maior parte dos anos de um longo horizonte) e sua capacidade definida de forma a atender plenamente à demanda de energia em cenário de hidrologia crítica. A análise operativa é feita com base nos conceitos de energia firme e média das usinas geradoras.

O problema de otimização assim formulado é resolvido através de um algoritmo Branch-and-Cut, utilizando o pacote computacional CPLEX/IBM 11. Heurísticas desenvolvidas para determinar uma solução inteira viável de boa qualidade permitem reduzir de forma substancial o tempo computacional e, viabilizaram a aplicação do programa MELP para o planejamento de longo prazo do sistema elétrico brasileiro. O modelo foi utilizado na elaboração do Plano Nacional de Energia 2030.

A representação da característica sazonal de geração de usinas geradoras, notadamente as usinas hidrelétricas situadas na Amazônia, é importante para o cálculo mais preciso da capacidade dos troncos de interligação. No MELP, esta representação se faz através de curvas de geração sazonais típicas. Estas curvas podem ser também aplicadas à geração dos parques eólicos e cogeração a bagaço de cana-de-açúcar.

Recentemente, foi incorporada ao modelo MELP uma restrição de nível máximo de emissões acumuladas de gases de efeito estufa. Através de simulações com

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o MELP com diferentes limites de restrição ambiental, pode-se construir a curva de eficiência, com base na qual o decisor poderá escolher a solução mais próxima de suas preferências. Do ponto de vista matemático e computacional, a inclusão desta restrição ambiental gera acoplamento temporal da geração, aumentando a complexidade do problema. Para resolvê-lo foi necessário o desenvolvimento de uma nova metodologia com base na técnica de decomposição de Dantzig-Wolfe. Para casos de maior complexidade, foi desenvolvido um algoritmo do tipo Branch-and-Price.

Um processo iterativo entre os programas MELP e NEWAVE (Modelo de Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos Interligados de Longo e Médio Prazo) também foi recentemente proposto, tendo por objetivo oferecer uma ferramenta auxiliar para os estudos decenais e quinzenais de planejamento da expansão da geração.

Dados Principais

Os principais dados necessários para execução do programa MELP são:

• configuração do parque gerador;

• capacidade das interligações entre subsistemas; • mercado de energia, para cada subsistema e

período do horizonte de planejamento;

• dados técnicos e econômicos de projetos de usinas geradoras e troncos de interligação;

• custos de combustíveis das usinas termelétricas; • custos fixos e variáveis de O&M das usinas

geradoras; • taxa de desconto.

Interface Gráfica

O programa MELP é parte integrante do ENCAD, sistema de encadeamento de modelos energéticos, desenvolvido pelo Cepel. Sua interface gráfica permite:

• importação dos dados de entrada de um caso já existente;

• edição dos dados de forma mais amigável; • execução automática do programa MELP;

• exportação dos dados de saída, no formato do programa NEWAVE, o que permite a execução sequencial dos programas MELP e NEWAVE; • visualização de gráficos e relatórios de saída em

formatos texto.

Abaixo, são apresentadas duas janelas da interface gráfica do ENCAD, uma de edição de dados de entrada do programa MELP (Figura 1) e uma para visualização gráfica dos resultados (Figura 2).

Figura 1: Entrada de dados pela interface

Figura 2: Gráfico da evolução da expansão da capacidade instalada hidráulica

Fax (21) 2260-6482 melp@cepel.br

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METPE

| Metodologias para

o Planejamento Energético

Otimização Energética

e Meio Ambiente

O

projeto METPE tem como objetivo principal desenvolver estudos relacionados às diversas áreas do planejamento de sistemas de geração de energia elétrica. Entre outros, destacam-se estudos que abordam:

• cálculo e recálculo da garantia física de energia e de potência do Sistema Interligado Nacional (SIN) e de usinas geradoras de energia elétrica;

• avaliação da capacidade do atendimento à ponta de carga do SIN;

• avaliação de critérios para o planejamento da expansão do sistema de geração;

• desenvolvimento de ferramentas auxiliares para os estudos de planejamento da expansão da geração. Um exemplo de ferramenta desenvolvida no âmbito do projeto METPE, associada ao cálculo de garantia física de energia do SIN, é o programa computacional FACEG (Ferramenta Automática para o Cálculo da

Energia Garantida do SIN). Este programa gerencia, de forma automática e iterativa, execuções sucessivas do programa NEWAVE (Modelo de Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos Interligados de Longo e Médio Prazo), de modo a se obter o maior mercado de energia (carga crítica) que uma determinada configuração do parque gerador consiga atender sem que o critério de garantia de suprimento seja violado. A Figura 1 ilustra o processo de convergência do FACEG, considerando o critério de garantia de suprimento de igualdade entre os custos marginais de operação e o custo marginal de expansão (critério econômico). A Figura 2 demonstra o processo associado ao critério de garantia de suprimento de risco explícito de déficit de energia. Em ambos os casos, as variáveis de controle do processo são os mercados de energia dos subsistemas que são alterados a cada iteração a partir de uma heurística desenvolvida.

Fax (21) 2260-6482 metpe@cepel.br www.cepel.br

Figura 1: Processo de convergência do FACEG com critério econômico.

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NEWAVE

| Modelo de

Planejamento da Operação de

Sistemas Hidrotérmicos Interligados

de Longo e Médio Prazo

Otimização Energética

e Meio Ambiente

O

objetivo básico do planejamento da operação de um sistema hidrotérmico é determinar, a cada mês, metas de geração para cada usina do sistema que atendam à demanda e minimizem o valor esperado do custo de operação ao longo do período de planejamento. Esse custo é composto pelo custo variável de combustível das usinas termelétricas e pelo custo atribuído às interrupções de fornecimento de energia, representado por uma função de penalização dos déficits de energia.

A decisão sobre quando utilizar os estoques de energia, representados pela água armazenada nos reservatórios, está intrinsecamente ligada à incerteza quanto às afluências futuras, devendo resultar de uma análise probabilística de seu comportamento. Além disso, a decisão operativa mais adequada dependerá das condições do sistema. Assim, é preciso determinar uma decisão operativa em função dos possíveis estados do sistema. Em sistemas com forte participação de hidrelétricas, dois tipos de informação compõem o estado do sistema: os níveis de armazenamento dos reservatórios e a tendência hidrológica futura do sistema, a qual pode ser representada pelas afluências aos reservatórios nos meses anteriores.

Como a estratégia de operação deve ser calculada para todas as combinações de níveis de armazenamento e tendência hidrológica, o problema da operação ótima do sistema torna-se rapidamente intratável do ponto de vista computacional. No caso do sistema brasileiro, com mais de 100 reservatórios, torna-se necessário reduzir o número de variáveis de estado através da agregação dos diversos reservatórios de uma mesma região em um reservatório equivalente de energia, definindo, assim, um subsistema equivalente.

Sistemas com uma porcentagem substancial de geração hidrelétrica podem utilizar a energia armazenada “grátis” nos reservatórios do sistema para atender à demanda, substituindo a geração dispendiosa das unidades termelétricas. Entretanto, o volume de água afluente aos reservatórios é desconhecido, pois depende das chuvas que ocorrerão no futuro. Além disso, a disponibilidade de energia hidrelétrica é limitada pela capacidade de armazenamento nos reservatórios. Introduz-se, assim, uma relação entre a decisão de operação em um determinado estágio e as conseqüências futuras de tal decisão.

A existência de interligações entre submercados permite uma redução dos custos de operação, por meio do intercâmbio de energia, e um aumento da confiabilidade de fornecimento, através da repartição das reservas. Em sistemas hidrotérmicos, é necessário determinar o valor da geração hidrelétrica, dado pelo valor da geração térmica que se poderia substituir hoje ou no futuro.

Este valor não se mede de maneira isolada em cada usina, pois depende da operação conjunta do sistema. Para se obterem ganhos operativos máximos de um sistema hidrotérmico interligado, é necessário operar o sistema de maneira integrada, otimizando conjuntamente a operação de todos os subsistemas e submercados, com o objetivo de minimizar o custo total de operação e caracterizando este problema como de grande porte. No Brasil, e em diversos países, a

(23)

solução do problema é obtida em etapas. Nestas, são utilizados modelos com diferentes graus de detalhe para representação do sistema, abrangendo períodos de estudos com horizontes distintos, denominados de longo e médio prazo – modelo NEWAVE, curto prazo – modelo DECOMP (Modelo de Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos Interligados de Curto Prazo) e programação da operação diária – modelo DESSEM (Modelo de Despacho Hidrotérmico de Curto Prazo).

O programa NEWAVE foi desenvolvido pelo Cepel no âmbito do Departamento de Otimização Energética e Meio Ambiente (DEA), para aplicação no planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos interligados de longo e médio prazo, com representação agregada do parque hidrelétrico e cálculo da política de operação baseado em Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE). É composto por quatro módulos computacionais:

1. Módulo de cálculo dos sistemas equivalentes e energias afluentes

Para cada subsistema, os reservatórios são agregados em um único reservatório equivalente de energia. A capacidade de armazenamento de cada reservatório equivalente é estimada pela energia produzida pelo esvaziamento completo dos reservatórios do subsistema, adotando-se a hipótese de operação em paralelo. Também agrega as vazões afluentes a cada subsistema em afluências energéticas equivalentes.

2. Módulo de cálculo do modelo estocástico de energias afluentes – modelo GEVAZP

Estima os parâmetros do modelo estocástico de energias afluentes aos subsistemas que é utilizado no módulo do cálculo da política de operação hidrotérmica. Este modelo estocástico também é empregado na geração de séries sintéticas de energias afluentes para análise de desempenho no módulo de simulação da operação.

3. Módulo de cálculo da política de operação hidrotérmica

Determina a política de operação mais econômica para os subsistemas equivalentes, com base no algoritmo de programação dinâmica dual estocástica (PDDE), considerando as incertezas nas afluências futuras, os patamares de demanda e a indisponibilidade dos equipamentos. Considera também a representação de restrições de despacho antecipado para usinas a GNL.

4. Módulo de simulação da operação

Simula a operação do sistema ao longo do período de planejamento, para distintos cenários de sequências hidrológicas, falhas dos componentes e variação da demanda, com base na política de operação obtida no módulo anterior. Calcula índices de desempenho, tais como a média dos custos de operação, o risco de déficit e os valores esperados de energia não suprida.

A versão executável do programa NEWAVE está disponível em ambiente de alto desempenho. Ele foi o primeiro programa da Cadeia de Modelos Energéticos do Cepel a utilizar técnicas de processamento distribuído.

Recentemente, o mecanismo de aversão a risco CVaR (Valor Condicionado a um dado Risco) foi internalizado no modelo, adicionando à função objetivo uma parcela referente ao custo dos cenários hidrológicos mais caros, com o objetivo de propiciar uma maior segurança no suprimento.

O Programa NEWAVE é utilizado nas seguintes atividades do Setor Elétrico Brasileiro:

• Planejamento da Expansão. • Planejamento da Operação.

• Comercialização – Cálculo do Preço de Liquidação de Diferenças.

• Definição e Cálculo da Garantia Física e da Energia Assegurada de Empreendimentos de Geração. • Elaboração de Diretrizes para os Leilões de Energia.

Fax (21) 2260-6482 newave@cepel.br www.cepel.br

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PREVIVAZH / PREVIVAZ

/ PREVIVAZM

| Modelos

computacionais para previsão

de afl uências diárias, semanais

e mensais

Otimização Energética

e Meio Ambiente

O

plano de operação de um sistema hidrotérmico deve definir, para cada instante, a geração de cada unidade, de tal forma que a demanda seja atendida a um custo mínimo. A capacidade de geração futura do Sistema Interligado Nacional (SIN) é fortemente influenciada pelas afluências hidrológicas futuras, cuja natureza intrinsecamente aleatória deve ser considerada no planejamento da operação do Sistema.

O Cepel, no âmbito do Projeto PREVIVAZ, desenvolveu um conjunto de modelos e programas computacionais para elaboração de previsões de afluências diárias, semanais e mensais.

O Modelo PREVIVAZH – Modelo de Previsão de Vazões Diárias foi desenvolvido visando à obtenção das previsões de vazões diárias, até 13 dias à frente. As previsões são baseadas na desagregação, em intervalos diários, das previsões de afluências semanais obtidas pelo modelo PREVIVAZ. A metodologia de desagregação não paramétrica das afluências semanais faz uso das últimas afluências diárias e de séries sintéticas de vazões diárias. Por meio da metodologia adotada para geração das sequências de afluências diárias, utilizadas no processo de desagregação das vazões semanais, garante-se a preservação das características da série diária que apresenta estruturas complexas de dependência temporal, com diferenças marcantes entre os períodos de ascensão e recessão, além de distribuições marginais significativamente assimétricas. A versão mais atual do PREVIVAZH permite considerar a previsão de precipitação. Essa informação é utilizada para condicionar a distribuição dos incrementos de vazão à ocorrência de classes de precipitação (Figura 1), por exemplo, precipitação baixa, média e alta.

O Modelo PREVIVAZ – Modelo de Previsão de

Vazões Semanais foi desenvolvido visando à obtenção das previsões de afluências semanais, até seis semanas à frente. O modelo analisa a série histórica de afluências semanais de cada aproveitamento hidrelétrico e seleciona, para cada semana, um modelo dentre diversas alternativas de modelagem estocástica. Essas alternativas baseiam-se nos modelos de séries temporais propostos por Box e Jenkins, mais especificamente, em modelos autorregressivos com ou sem componente de média móvel (AR e ARMA, respectivamente). Estes modelos são construídos como função da informação passada em diferentes passos de tempo (lags), podendo ou não apresentar estrutura de correlação periódica. A estrutura de correlação temporal da série de vazões semanal é definida em intervalos de diferentes durações (semanal, mensal, trimestral e semestral). Além disso, os parâmetros desses modelos são estimados segundo diferentes metodologias (método dos momentos, regressão). A definição das alternativas de modelagem pode ser feita a partir de uma transformação prévia (Box-Cox e/ou logarítmica) da série de vazões semanais.

No modelo PREVIVAZ, as alternativas de modelagem são testadas segundo um procedimento no qual a série histórica é dividida em duas metades. Inicialmente, apenas a primeira metade é utilizada para a estimação dos parâmetros, e a segunda é usada para o cálculo de erros de previsão (etapa de verificação). Em seguida, a estimação dos parâmetros passa a ser feita com a segunda metade da série histórica, ficando a primeira parte apenas para cálculo dos erros de previsão. Para cada parte da série, computa-se o erro médio quadrático de previsão, obtendo-se, a seguir, a média dos valores de erro calculados segundo cada metade da série. Adotar-se-á para previsão a alternativa de modelagem que apresentar o menor erro médio quadrático.

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O Modelo PREVIVAZM – Modelo de Previsão de Vazões Mensais foi desenvolvido com o objetivo de obter previsões de vazões mensais, até doze meses à frente. O modelo segue a mesma abordagem do modelo semanal PREVIVAZ. Portanto, para cada aproveitamento hidrelétrico, analisa a sua série histórica de afluências mensais e seleciona, para cada mês, um modelo estocástico entre diversas alternativas de modelagem. As alternativas de modelagem estocástica são as mesmas adotadas no modelo semanal PREVIVAZ, excluindo-se os modelos do tipo Periódico Autorregressivo Média Móvel de Ordem 1 (PARMA(p,1)), cuja estimação dos parâmetros é feita por regressão linear à origem.

A escolha entre as alternativas de modelagem estocástica também segue o mesmo procedimento adotado pelo modelo PREVIVAZ.

Para facilitar a troca de informação entre os três programas, foi criado um sistema de previsão com interface gráfica (Figura 2). Nas Figuras 3 e 4, são apresentados os gráficos de previsões semanais e mensais para as usinas de Furnas e Tucuruí, utilizando os modelos PREVIVAZ e PREVIVAZM, respectivamente.

Figura 2 Figura 3

Figura 4

Fax (21) 2260-6482 previvaz@cepel.br www.cepel.br