Fluxo de Potˆ encia Fuzzy Multilinearizado: Aplica¸ c˜ ao de Programa¸ c˜ ao Linear ao Planejamento e Opera¸ c˜ ao de Sistemas de Potˆ encia
Osvaldo R. Saavedra Luiz H. N. Rodrigues
∗Universidade Federal do Maranh˜ ao
65080-040, S˜ ao Lu´ıs, MA E-mail: [email protected]
Resumo
Neste artigo s˜ ao discutidas as considera¸c˜ oes para a aplica¸c˜ ao do fluxo de potˆ encia fuzzy multilinearizado (FPFM) para o planejamento e opera¸c˜ ao de sistemas de potˆ encia.
A penetra¸c˜ ao de incertezas dos sistemas de gera¸c˜ ao alternativa ´ e analisada visando ` a implanta¸ c˜ ao e manuten¸ c˜ ao de sistemas de gera¸ c˜ ao de energia distribu´ıda. Atrav´ es do FPFM foi poss´ıvel obter resultados que mostram: o comportamento da propaga¸c˜ ao de incerteza devido ` a gera¸c˜ ao de energia alternativa e tamb´ em demonstram uma correla¸c˜ ao entre a topologia da rede e a propaga¸ c˜ ao da incerteza da gera¸c˜ ao alternativa. Esta abordagem ´ e ´ util para dimensionar o risco de n˜ ao cumprimento de contratos de gera¸c˜ ao devido ` as estas incertezas e tamb´ em pode ser usada para definir as reservas necess´ arias para garantir o balanceamento de carga, bem como um indicador de quais barramentos s˜ ao pouco afetados pela incerteza decorrente da gera¸c˜ ao alternativa.
Palavras-chave: Fluxo de Potˆ encia Fuzzy Multilinearizado, M´ etodo de Newton, Smart Grid.
1 Introdu¸ c˜ ao
O aumento da gera¸ c˜ ao distribu´ıda utilizando turbinas e´ olicas, maremotriz, c´ elulas solar e de combust´ıvel apresenta um impacto significativo sobre o sistema de despacho; se tornando tamb´ em uma quest˜ ao de confiabilidade do sistema. O despacho de algumas destas unidades geradoras ´ e por natureza estoc´ astica, pois sua capacidade dependente da velocidade do vento, da intensidade solar ou do n´ıvel de mar´ e. Fontes renov´ aveis de energia, especialmente a e´ olica, alcan¸ caram grande relevˆ ancia devido ` a diminui¸ c˜ ao no custo de implanta¸c˜ ao, associado aos avan¸cos tecnol´ ogicos nas turbinas. Al´ em disso, o processo de desregulamenta¸c˜ ao do setor el´ etrico brasileiro incentiva a cria¸c˜ ao de produtores independentes, em parques e´ olicos em particular.
Modelagem usando conjuntos fuzzy, para incluir, por exemplo, a incerteza: da velocidade do vento, das varia¸ c˜ oes na insola¸ c˜ ao devido ` a varia¸c˜ oes clim´ aticas e das mar´ es, j´ a ´ e uma fer- ramenta bastante utilizada nas an´ alises de sistemas de gera¸c˜ ao distribu´ıda. Em verdade, esta modelagem exige a resolu¸c˜ ao de equa¸c˜ oes n˜ ao-lineares fuzzy. Os primeiros trabalhos referen- tes [1-7] ` a resolu¸c˜ ao de equa¸ c˜ oes n˜ ao-lineares fuzzy se concentraram na resolu¸c˜ ao de equa¸c˜ oes lineares fuzzy; enquanto alguns tratavam com t´ ecnicas em que as quantidades fuzzy eram apresentadas em forma param´ etrica usando o m´ etodo de Newton e extens˜ oes, por´ em existe uma grande dificuldade na aplica¸c˜ ao de tais t´ ecnicas a sistemas complexos e seus resultados s˜ ao dif´ıceis de avaliar. Em outra abordagem distribui¸c˜ oes de possibilidades s˜ ao constru´ıdas atrav´ es de uma t´ ecnica incremental, partindo de valores determin´ısticos pr´ evios correspon- dentes ao ponto m´ edio das distribui¸c˜ oes de possibilidades associadas [15,16]. Mostra-se que a validade destes resultados depende da natureza do processo de lineariza¸c˜ ao.
∗Bolsista Mestrado FAPEMA
