Title: | Um modelo de otimização estocástica com representação individualizada das usinas hidrelétricas no planejamento de médio prazo da operação hidrotérmica |
Author: | Larroyd, Paulo Vitor |
Abstract: |
O problema do Planejamento de Médio Prazo da Operação hidrotérmica (PMPO) possui papel fundamental na coordenação dos sistemas elétricos que dependem fortemente de eletricidade proveniente de fontes hídricas. O objetivo do PMPO é definir uma política de operação ótima que minimiza o custo de operação para o atendimento da demanda por energia em um horizonte de médio prazo. Nesse contexto, o método da Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE) é amplamente utilizado para o cálculo de políticas de operação na solução do problema do PMPO. Além disso, destaca-se que para a incorporação das incertezas associadas às afluências, um modelo linear multiestágio estocástico é atribuído ao PMPO. No caso brasileiro, algumas simplificações são adotadas na representação das decisões hidrelétricas com o objetivo de se reduzir o esforço computacional. A principal simplificação adotada é a modelagem de Reservatórios Equivalentes de Energia (REE) na representação de um conjunto de decisões hidrelétricas mensais. Neste trabalho, as decisões de cada hidrelétrica do sistema são modeladas individualmente, de modo que a abordagem por REEs é completamente sobrepujada. Assim, o desempenho do cálculo da política de operação na PDDE é diretamente afetado pela elevada dimensão do modelo individualizado do PMPO. Logo, o principal objetivo deste trabalho consiste em calcular políticas de operação de boa qualidade para o modelo individualizado estocástico do PMPO, em um tempo razoável de execução da PDDE. Para que esse objetivo seja alcançado, algumas melhorias em termos da modelagem do PMPO e do algoritmo da PDDE são propostas. Os resultados acerca das melhorias propostas são apresentados, de modo que o sistema hidrotérmico brasileiro é considerado nos experimentos computacionais. A partir dos resultados obtidos, podem-se observar vantagens consideráveis na modelagem individual das decisões hidrelétricas no PMPO, em relação à utilização de REEs, para um tempo razoável de execução da PDDE.<br> Abstract : The Long-Term Hydrothermal Scheduling (LTHS) problem plays an important role in power systems that rely heavily on hydroelectricity. The purpose of the LTHS problem is to define an optimal operation policy that minimizes the operation costs to meet demand over a long horizon. A popular solution approach to this problem is called Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP). To incorporate the inflow uncertainties, the LTHS problem is modeled as a multi-stage linear stochastic problem. In the Brazilian LTHS problem, some simplifications are made in the hydro power plants representation in order to reduce the computational burden. The main simplification is the Equivalent Energy Reservoir (EER) modeling that replaces set of hydro plants monthly decisions. In this work, the EERs approach is overcame and individual decisions for each hydro plant in the hydrothermal system are modeled. As a result, the operation policy computation in SDDP is directly affected by the dimension of the LTHS stochastic framework with individual hydro plant decisions. Consequently, the goal of this work is to achieve reasonable operation polices for the individualized LTHS stochastic modeling in an acceptable and practicable computational time. To accomplish this objective, improvements in the LTHS modeling and SDDP algorithm design are proposed. The results regarding theses aspects are presented, which the Brazilian hydrothermal power system are considered. The results show advantages in individual hydro plant decisions modeling, in relation to EERs, for practical computational time assumptions in SDDP execution. |
Description: | Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016. |
URI: | https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/175312 |
Date: | 2016 |
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345227.pdf | 5.183Mb |
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