Estudo do modelo SMAP/ONS para a projeção de vazões de usinas hidrelétricas

Abstract

A grande dimensionalidade e parcela de usinas hidrelétricas no SIN tornam o problema do planejamento da operação energética bastante complexo, exigindo uma gestão minuciosa dos recursos hidroenergéticos. A complexidade da operação está muitas vezes inserida no despacho dependente entre usinas hidrelétricas em cascata. Logo, para uma gestão ótima dos recursos hídricos, diretamente relacionada ao despacho e custo do sistema, os dados de entrada de vazão dos modelos computacionais precisam representar a previsão mais assertiva possível, mesmo com todas as incertezas relacionadas. As incertezas dos modelos hidrológicos estão concentradas principalmente nas incertezas da precipitação, devido à estocasticidade das chuvas. Para a representação de previsões de curto prazo e programação diária, o ONS utiliza o modelo chuva-vazão determinístico denominado SMAP, cuja modelagem é objeto de análise deste trabalho. Já a partir da segunda semana do modelo de curto prazo e médio prazo, outros modelos estocásticos são utilizados, permitindo assim uma análise de risco sistêmico. A estrutura do modelo estudada é conforme a utilizada pelo operado no PMO de janeiro de 2022, assim como os dados de precipitação e parâmetros de bacias.

The large dimension and high participation of hydroelectric plants in the Interconnected Brazilian Power System makes the operation planning problem quite complex, demanding a thorough managment of hydropoower resources. The complexity of the operation is often embedded in the dependency of the dispatch between hydropower plants in cascade. Therefore, for an optimal management of water resources, related to the total cost of the system, the inflow input data of computational models has to represent the most assertive forecast possible, even with all the related uncertainties. The uncertainties of the hydrological models are mainly concentrated in precipitation, due to the stochasticity of the rains. For the representation of short-term and daily forecasts, the Electrical System National Operator uses the deterministic rain-flow model called SMAP, whose modeling is the object of analysis of this work. From the second week of the short term model and long term model, other stochastic models are used, thus allowing a systemic risk analysis. The structure of the model is the one used by the Operator in the January’s 2022 Mensal Operating Program, as well as precipitation data and basin parameters.