[pt] APLICAÇÕES DO MÉTODO DA ENTROPIA CRUZADA EM ESTIMAÇÃO DE RISCO E OTIMIZAÇÃO DE CONTRATO DE MONTANTE DE USO DO SISTEMA DE TRANSMISSÃO

Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2021
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DOI: 10.17771/PUCRio.acad.56089
Popis: [pt] As companhias regionais de distribuição não são autossuficientes em energia elétrica para atender seus clientes, e requerem importar a potência necessária do sistema interligado. No Brasil, elas realizam anualmente o processo de contratação do montante de uso do sistema de transmissão (MUST) para o horizonte dos próximos quatro anos. Essa operação é um exemplo real de tarefa que envolve decisões sob incerteza com elevado impacto na produtividade das empresas distribuidoras e do setor elétrico em geral. O trabalho se torna ainda mais complexo diante da crescente variabilidade associada à geração de energia renovável e à mudança do perfil do consumidor. O MUST é uma variável aleatória, e ser capaz de compreender sua variabilidade é crucial para melhor tomada de decisão. O fluxo de potência probabilístico é uma técnica que mapeia as incertezas das injeções nodais e configuração de rede nos equipamentos de transmissão e, consequentemente, nas potências importadas em cada ponto de conexão com o sistema interligado. Nesta tese, o objetivo principal é desenvolver metodologias baseadas no fluxo de potência probabilístico via simulação Monte Carlo, em conjunto com a técnica da entropia cruzada, para estimar os riscos envolvidos na contratação ótima do MUST. As metodologias permitem a implementação de software comercial para lidar com o algoritmo de fluxo de potência, o que é relevante para sistemas reais de grande porte. Apresenta-se, portanto, uma ferramenta computacional prática que serve aos engenheiros das distribuidoras de energia elétrica. Resultados com sistemas acadêmicos e reais mostram que as propostas cumprem os objetivos traçados, com benefícios na redução dos custos totais no processo de otimização de contratos e dos tempos computacionais envolvidos nas estimativas de risco.
[en] Local power distribution companies are not self-sufficient in electricity to serve their customers, and require importing additional energy supply from the interconnected bulk power systems. In Brazil, they annually carry out the contracting process for the amount of transmission system usage (ATSU) for the next four years. This process is a real example of a task that involves decisions under uncertainty with a high impact on the productivity of the distributions companies and on the electricity sector in general. The task becomes even more complex in face of the increasing variability associated with the generation of renewable energy and the changing profile of the consumer. The ATSU is a random variable, and being able to understand its variability is crucial for better decision making. Probabilistic power flow is a technique that maps the uncertainties of nodal injections and network configuration in the transmission equipment and, consequently, in the imported power at each connection point with the bulk power system. In this thesis, the main objective is to develop methodologies based on probabilistic power flow via Monte Carlo simulation, together with cross entropy techniques, to assess the risks involved in the optimal contracting of the ATSU. The proposed approaches allow the inclusion of commercial software to deal with the power flow algorithm, which is relevant for large practical systems. Thus, a realistic computational tool that serves the engineers of electric distribution companies is presented. Results with academic and real systems show that the proposals fulfill the objectives set, with the benefits of reducing the total costs in the optimization process of contracts and computational times involved in the risk assessments.
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