[en] PAR(P) AND SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS APPROACH IN THE MODELING AND SCENARIOS GENERATION

Autor: MOISES LIMA DE MENEZES
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2014
Předmět:
Druh dokumentu: TEXTO
DOI: 10.17771/PUCRio.acad.23300
Popis: [pt] Em função da predominância das fontes hidráulicas no sistema elétrico brasileiro, há uma grande incerteza na oferta futura de energia. Para lidar com a incerteza hidrológica, a política ótima de operação do sistema elétrico brasileiro é fruto de um sofisticado modelo de otimização estocástica no qual são considerados um amplo conjunto de séries sintéticas (cenários) de Energia Natural Afluente (ENA). Tradicionalmente, as séries sintéticas de ENA têm sido geradas por modelos periódicos autorregressivos PAR(p). Recentemente, o advento da energia eólica e o crescimento da sua participação no sistema elétrico brasileiro apontam para a necessidade de métodos capazes de gerar séries sintéticas de velocidade do vento. Assim, nesta tese propõe-se uma metodologia para geração de séries sintéticas baseada no uso combinado da modelagem PAR(p) e da análise espectral singular. A metodologia proposta é geral e pode ser usada na geração de séries sintéticas da ENA e da velocidade de vento. A análise espectral singular ou Singular Spectrum Analysis (SSA) é uma metodologia recente em séries temporais. Através de SSA pode-se extrair tendências ou sazonalidades bem como suavizar a série através da remoção de componentes ruidosas. SSA vem sendo aplicado com sucesso em diversas áreas do conhecimento como em Hidrologia e Economia. A Multi-channel Singular Spectrum Analysis (MSSA) é uma extensão natural do SSA quando aplicada a múltiplas séries simultaneamente. A metodologia proposta foi aplicada às séries de ENA dos quatro subsistemas elétricos (Nordeste, Norte, Sudeste/Centro-Oeste e Sul) e comparada ao modelo PAR(p) já existente. Adicionalmente, a metodologia proposta foi aplicada na geração de séries sintéticas de velocidade do vento em duas localidades situadas no Nordeste brasileiro. Os bons resultados alcançados indicam que a metodologia proposta pode ser utilizada na geração de séries sintéticas de ENA e de energia eólica consideradas nos modelos de otimização estocástica que auxiliam o planejamento da operação energética do sistema elétrico brasileiro.
[en] Due to the predominance of hydraulic sources in the Brazilian electrical system, there is a large uncertainty in future energy supply. To deal with hydrologic uncertainty, the optimal operation policy of the Brazilian electric system is the result of a sophisticated stochastic optimization where are considered a large set of synthetic series (scenarios) of Affluent Natural Energy (ENA). Traditionally, synthetic ENA series have been generated by periodic autoregressive models PAR (p). Recently, the advent of wind energy and its growth of participation in Brazilian electrical system indicate to the need for methods to generate synthetic series of wind speed. Thus, this thesis proposes a methodology for generating synthetic series based on the combined use of PAR (p) models and the Singular Spectrum Analysis (SSA). The proposed methodology is general and can be used to generate synthetic series of ENA and wind speed. SSA is a recent methodology in time series. Through SSA it can extract trends or seasonality and smoothing by removing the series of noisy components. SSA has been successfully applied in various fields of knowledge as in Hydrology and Economics. Multi-channel Singular Spectrum Analysis (MSSA) is a natural extension of the SSA when applied to multiple series simultaneously. The proposed methodology was applied to the ENA series of four electric subsystems (Northeast, North, Southeast / Midwest and South) and compared to the PAR (p) existing model. Additionally, the proposed methodology was applied to the generation of synthetic series of wind speed at two sites located in the Brazilian Northeast. The good results achieved demonstrate that the proposed methodology can be used to generate synthetic series of ENA and wind energy considered in stochastic optimization models that assist planning the operation of the Brazilian electric energy system.
Databáze: Networked Digital Library of Theses & Dissertations
Externí odkaz: