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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2016.tde-13102016-102441
Document
Author
Full name
Ricardo de Oliveira Camargo Scarcelli
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2016
Supervisor
Committee
Carneiro, Adriano Alber de França Mendes (President)
Lima, André Luiz Diniz Souto
Romero Lázaro, Rubén Augusto
Silva, Maíra Martins da
Vieira Junior, José Carlos de Melo
Title in Portuguese
Afluências agregadas na programação dinâmica estocástica aplicada ao planejamento da operação energética
Keywords in Portuguese
Afluências agregadas
Programação dinâmica estocástica
Usina hidrelétrica
Usina térmica
Abstract in Portuguese
O planejamento da operação energética em sistemas hidrotérmicos de potência com um único reservatório tem como objetivo determinar a participação de usinas hidrelétricas e térmicas de forma a garantir o suprimento de energia demandada ao menor custo operacional possível, dentro de restrições físicas e técnicas do modelo. Alguns fatores tornam a solução deste problema bastante complexa destacando a não linearidade e a não separabilidade temporal aditiva. O objetivo deste trabalho é apresentar uma nova abordagem com tratamento agregado das afluências, descrevendo uma nova caracterização das distribuições de probabilidades e um novo modelo para a programação dinâmica estocástica markoviana. Nesse novo modelo da programação dinâmica estocástica markoviana, agregações plurimensais de vazões são utilizadas como entrada em um modelo de programação dinâmica estocástica markoviana modificado para discretizações temporais plurimensais. A nova abordagem proposta foi simulada em diferentes usinas hidrelétricas brasileiras localizadas em diferentes regiões geográficas e sob diferentes regimes hidrológicos. Os resultados das simulações feitas com a utilização deste novo modelo são apresentados e comparados ao modelo de programação dinâmica estocástica markoviana mensal, atualmente utilizado no setor elétrico brasileiro, com economia de custos relativas superiores a 10% em alguns casos.
Title in English
Agregated inflows for stochastic dynamic programming applied to energetic operation planning
Keywords in English
Aggregated inflows
Hydroelectric power plant
Stochastic dynamic programming
Thermal power plant
Abstract in English
The energetic operation planning on hydrothermal power systems with a single reservoir aims to determine the participation of hydroelectric power plants and thermal power plants to guaranty supply of energy demanded with the smallest possible cost, under physical and technical model boundaries. Some points became the solution of this problem complex, highlighting the non linearity and the additive non time separability. The objective of this paper is show the new approach with aggregated inflows, describing a new probability distributions featuring and a new model for the markovian stochastic dynamic programming. On this new model of markovian stochastic dynamic programming, multi monthly inflow aggregations are used as input in a model of markovian stochastic dynamic programming modified for multi months discretizations. The new approach proposed was simulated on differents Brazilian hydroelectric power plants located on different regions and under different hydrologic regime. The results of simulations using this new model are presented and compared to the model of monthly markovian dynamic programming, nowadays used on the Brazilian electrical sector, with relatives economic savings up to 10% in some cases.
 
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Ricardo.pdf (11.43 Mbytes)
Publishing Date
2016-10-18
 
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