Definições acerca de Processos Estocásticos

O conceito de processos estocásticos, especialmente no contexto do planejamento energético de sistemas hidrotérmicos como é o caso do Brasil, é fundamental para entender como modelos como o NEWAVE operam. Um processo estocástico, em termos gerais, é um modelo matemático usado para descrever sistemas que evoluem ao longo do tempo de forma incerta ou aleatória.

No caso do planejamento energético de sistemas hidrotérmicos, como os presentes no Brasil, os processos estocásticos são usados para modelar a incerteza inerente às afluências de rios e às condições meteorológicas, que afetam diretamente a geração de energia hidrelétrica. O NEWAVE, um modelo de otimização estocástica desenvolvido pelo CEPEL , é um exemplo de como esses processos são aplicados.

O NEWAVE é utilizado para o planejamento da operação e expansão de sistemas hidro-termo-eólicos interligados de longo e médio prazo. Ele opera com base na programação linear estocástica de múltiplos estágios, considerando a incerteza das afluências às usinas hidroelétricas e as variações na geração de energia eólica. Esta abordagem permite ao modelo simular diferentes cenários futuros, calculando probabilidades associadas a cada um deles, para otimizar a alocação de recursos hídricos e térmicos disponíveis e minimizar os custos operacionais.

A representação estocástica das afluências no NEWAVE é realizada através de uma árvore de cenários, onde cada caminho na árvore representa um possível cenário futuro, e cada nó desta árvore corresponde a uma possível realização de afluência em um determinado tempo. Isso permite que o modelo contemple uma ampla gama de possíveis condições futuras, facilitando a tomada de decisões mais informadas e robustas no planejamento da operação energética.

Essa modelagem estocástica é particularmente importante em um país como o Brasil, onde a maior parte da geração de energia é hidrelétrica e, portanto, fortemente dependente das condições hidrológicas. O uso de processos estocásticos no planejamento energético permite uma melhor preparação para diferentes cenários hidrológicos, o que é crucial para garantir a segurança energética, otimizar o uso dos recursos hídricos e minimizar os impactos ambientais.

O SUISHI, também desenvolvido pelo CEPEL, complementa o NEWAVE ao fornecer uma simulação detalhada e individualizada das usinas hidroelétricas, permitindo um entendimento mais profundo do comportamento de cada usina dentro do sistema hidrotérmico. A integração dos dados de simulação do SUISHI com o NEWAVE permite uma análise mais refinada e precisa dos cenários estocásticos gerados pelo NEWAVE. Essa combinação oferece uma visão mais detalhada e realista do sistema, crucial para decisões estratégicas de planejamento energético.

Enquanto o NEWAVE foca na otimização estocástica em uma escala mais ampla do sistema, o SUISHI detalha cada componente, proporcionando informações valiosas sobre a operação individual das usinas hidrelétricas. Esses detalhes são essenciais para entender as nuances do sistema e para aprimorar as decisões baseadas nos cenários estocásticos gerados pelo NEWAVE.

Essa interação entre SUISHI e NEWAVE ilustra a importância da modelagem estocástica detalhada no planejamento energético, onde a variabilidade hidrológica e as condições climáticas têm um impacto significativo na geração de energia.

Adequação do Processo Estocástico ao Anatem

Um processo determinístico é caracterizado pela previsibilidade e certeza em seus resultados, diferenciando-se significativamente de um processo estocástico. Um exemplo claro de um processo determinístico é a simulação de transitórios eletromecânicos. Neste tipo de simulação, se as condições iniciais e as leis físicas que regem o sistema são conhecidas, os resultados futuros podem ser previstos com exatidão.

Na simulação de transitórios eletromecânicos, cada estado futuro do sistema é uma consequência direta e previsível de seu estado anterior, sem a interferência de variáveis aleatórias ou incertas. Assim, sob as mesmas condições iniciais e com as mesmas entradas, a simulação sempre produzirá os mesmos resultados.

Transitar do ambiente estocástico do SUISHI para o ambiente determinístico do Anatem envolve um processo de seleção e conversão de dados. Essa transição é crucial para garantir a precisão e relevância das análises no Anatem, baseadas em cenários específicos gerados pelo SUISHI.

O SUISHI, como um software de simulação estocástica, gera uma variedade de cenários possíveis (ou séries temporais alternativas) baseados em processos estocásticos. Cada um desses cenários representa uma possível realização futura das condições de um sistema hidrotérmico. Para transitar para o Anatem, é necessário selecionar um cenário específico dentre as várias opções fornecidas pelo SUISHI. Essa escolha é feita com base em critérios específicos, como o cenário mais provável ou um cenário que represente uma condição específica de interesse (como um cenário crítico). Em termos de código de execução, essa seleção é feita pelo código DSTO.

Após selecionar um cenário específico no SUISHI, a série temporal relacionada à altura de queda d’água é extraída para uso no Anatem. Dentro desta série, identifica-se o valor correspondente ao momento definido pelo código TIME, resultando em um valor único para a altura de queda d’água.

Dessa maneira, embora a simulação hidrotérmica do SUISHI origine-se de um processo estocástico, no Anatem, o problema é transformado em um modelo determinístico. Isso é alcançado através da utilização das informações fornecidas pelos códigos TIME e DSTO. Consequentemente, a simulação no Anatem se mantém determinística, caracterizada pela reprodução consistente e pela ausência de aleatoriedade.

Seleção do Cenário de Análise no Anatem

Conforme mencionado anteriormente, o código responsável pela escolha do cenário a ser analisado é o código DSTO. Este código possui a seguinte régua de preenchimento:

Tipo	Tipo de grandeza a ser selecionada pelo código
valor1	Primeiro parâmetro para da seleção da grandeza
valor2	Segundo parâmetro para da seleção da grandeza

Em relação a este código está prevista a vinculação de cenários de diversas grandezas. Segue uma relação das grandezas que podem ser escolhidas por meio deste código, incluindo o significado de cada parâmetro:

HIDRO

valor1	Número de identificação da série, correspondente à coluna SERIE do arquivo USIHID.csv
valor2	Número de identificação da série, correspondente à coluna PATAMAR do arquivo USIHID.csv

Exemplo

No seguinte exemplo, será selecionada a série referente ao ano de 1984 com o patamar de carga identificado pelo número 1:

Listagem 163 Exemplo da aplicação do código DSTO

DSTO
(Tipo) (     valor1     ) (     valor2     )
HIDRO                1984                 1
999999

Nota

Os dados de seleção de cenários estocásticos são considerados parâmetros de simulação, e não dados de modelo, assim como são os eventos, as variáveis de plotagem e os parâmetros propriamente ditos definidos em código DSIM. Assim, é recomendado que dados deste tipo não façam parte da base de dados a ser distribuída, mas sim como decks sugeridos para análise e seleção.