Introdução

Nesta seção são descritas as características principais dos modelos computacionais desenvolvidos pelo CEPEL para o Planejamento da Operação, Despacho e Formação de Preço, que é realizado pelo ONS e CCEE com uma Execução Encadeada dos Modelos.

Estes modelos recebem um Contínuo aprimoramento ao longo do tempo, podendo-se consultar nesse link os Aprimoramentos recentes nos modelos.

Apresenta-se nesse outro link a descrição geral das Funcionalidades dos Modelos. Para descrições mais específicas sobre essas funcionalidades, navegue sobre os diversos menus dessa documentação (ex: “Representação Temporal”, “Representação do Sistema”, “Usinas Hidrelétricas”, etc).

Os manuais e relatórios do modelo DESSEM e de outros modelos da cadeia de otimização energética desenvolvidos pelo CEPEL podem ser acessados pelo endereço: https://www.cepel.br/produtos/documentacao-tecnica/.

Para informações de caráter mais geral sobre os modelos energéticos do CEPEL, pelo endereço dse@cepel.br .

Modelo NEWAVE

Descrição Geral

O programa NEWAVE é um modelo otimização estocástica desenvolvido pelo CEPEL para aplicação no planejamento da operação e expansão de sistemas hidrotermo-eólicos interligados de longo e médio prazo, onde tem sido empregado oficialmente pelo setor elétrico brasileiro desde 1998.

A estratégia operativa é construída de maneira a considerar a estocasticidade hidroeólica ao minimizar o valor esperado do custo de operação ao longo do horizonte de planejamento e atender um critério de aversão ao risco hidrológico. Os custos variáveis de combustível das usinas termelétricas e os custos associados a eventuais déficits no suprimento de energia e outras penalizações compõem o custo de operação em cada estágio mensal do horizonte de planejamento que vai de 5 a 15 anos.

A representação estocástica das afluências às usinas hidroelétricas é feita por meio de uma árvore de cenários, onde cada caminho na árvore é chamado de cenário, e cada nó representa uma possível realização da afluência. Essas realizações seguem um processo estocástico multivariado, espacial e temporalmente, com propriedades estatísticas semelhantes às do registro histórico, as quais devem ser preservadas durante a construção da árvore de cenários. Os cenários das velocidades de ventos para geração eólica correlacionados espacialmente com as afluências, isto é, preservando a correlação cruzada histórica entre as respectivas usinas hidrelétricas e os respectivos parques eólicos.

Quanto ao detalhamento das características físicas e operativas do problema, as funções de custo futuro mensais que definem a política operativa são obtidas com representação individualizada do parque termelétrico e com o parque hidroelétrico podendo ser representado de maneira agregada por reservatórios equivalente de energia (REEs) ou de forma individualizada, dependendo do horizonte a ser considerado. Com isso, balanceia-se de forma mais adequada o detalhamento da representação do sistema e o esforço computacional, permitindo uma maior acurácia na modelagem das incertezas.

Consideram-se também usinas não simuladas centralizadamente e o despacho antecipado para usinas a GNL. A transmissão é modelada por intercâmbios de energia entre submercados e restrições elétricas adicionais internas aos REEs, sendo a demanda representada em patamares de carga de diferentes durações.

Objetivo e Aplicações

O principal objetivo do modelo NEWAVE é calcular a política operativas para o planejamento a médio e curto prazos da operação energética, e que também é utilizada na avaliação de planos de expansão.

O modelo NEWAVE está envolvido nas seguintes aplicações oficiais no sistema elétrico brasileiro:

• elaboração do Programa Mensal da Operação Energética (PMO) pelo Operador Nacional do Sistema (ONS), com participação dos agentes, envolvendo os modelos NEWAVE e DECOMP, a fim de fornecer metas e diretrizes a serem seguidas pelos órgãos executivos da programação diária da operação e da operação em tempo real;

• definição do plano da Operação Energética PEN, pelo ONS, com o modelo NEWAVE;

• cálculo do Preço de Liquidação das Diferenças (PLD) pela Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE), utilizando também os modelos Modelo DECOMP e Modelo DESSEM;

• elaboração do Plano Decenal de Expansão de Energia (PDE) e dos Leilões de Energia, pelo Ministério de Minas e Energia (MME) e Empresa de Pesquisa Energética, trazendo uma indicação das perspectivas de expansão futura do setor de energia sob a ótica do Governo;

• cálculo das garantias físicas das usinas geradoras, pela EPE, utilizando os modelos NEWAVE e SUISHI.

Funcionalidades

Ao longo do tempo, as melhorias metodológicas e de implementação do modelo NEWAVE aumentaram a precisão dos resultados obtidos com a sua utilização na tomada de decisões reais em tão importantes atividades do setor elétrico, bem como mantiveram a aderência a evolução das características físicas e do ambiente regulatório do sistema brasileiro. Por outro lado, principalmente devido ao tamanho do problema e à precisão necessária na amostragem da subárvore de cenários, até dezembro de 2015 as usinas hidrelétricas (UHE) do modelo NEWAVE foram agregadas em quatro REEs em estudos oficiais.

A implementação bem-sucedida, ao longo do tempo, de estratégias que exploram técnicas da computação distribuída e gerenciamento avançado dos cortes de Benders para redução do esforço computacional, abriu o caminho para aprimoramentos na representação hidroelétrica no modelo NEWAVE por meio do aumento do número de REEs por submercado e/ou por meio de uma representação híbrida da configuração hidroelétrica.

A representação individual é especialmente importante para estudos de operação e cálculo de preços spot, uma vez que o NEWAVE pode fornecer ao modelo de operação de curto prazo (DECOMP) funções de custo futuro que já representem os armazenamentos individuais das usinas hidrelétricas.

Por outro lado, a representação individual de um grande número de UHEs (cerca de 150, no caso do Brasil) pode causar dificuldades quanto à amostragem da subárvore dos cenários de afluências no algoritmo PDDE, a fim de atingir a precisão necessária na política de operação, além das dificuldades associadas ao desempenho computacional na etapa de cálculo da política, que, no modelo NEWAVE, é tratada com bastante rigor em termos de qualidade dos resultados.

Em 2015, após análises abrangentes dessa abordagem em várias configurações, o Comitê Permanente de Análise de Metodologias e Programas Computacionais do Setor Elétrico – CPAMP, decidiu passar de 4 para 9 REEs para entrar em vigor em janeiro de 2016, e também indicou a adoção de 12 EERs em 2018 ou 2019.

Entre as evoluções listadas, destacam-se dois mecanismos de aversão a risco que foram desenvolvidos e implementados, com o objetivo de propiciar uma maior segurança no suprimento sem encarecer demasiadamente os custos de operação:

• CVaR (Valor Condicionado a um dado Risco), onde é adicionado à função objetivo uma parcela referente ao custo dos cenários hidrológicos mais caros;

• SAR (Superfície de Aversão a Risco), que representa uma extensão, para o caso multivariado, das restrições de armazenamento mínimo de energia nos REEs.

Outro aprimoramento importante é a metodologia de penalização das violações relativas ao volume mínimo operativo (VMINOP), através de seus valores máximos ocorridos até determinado período, evitando assim aumentos exagerados nos valores da água e, consequentemente, nos custos marginais de operação (CMO), que ocorrem devido ao acúmulo de penalização por violações consecutivas quando a penalização é realizada mensalmente.

Ressalta-se também a adoção de técnicas de reamostragem de cenários durante o cálculo da política ótima de operação, assegurando ao algoritmo da PDDE uma convergência assintótica a solução ótima e conferindo ganho de qualidade a função de custo futuro construída pela mesma. Tal aprimoramento é obtido visitando uma parcela mais representativa da árvore completa de cenários, sem comprometer o tempo computacional.

O comprometimento com a melhoria constante permitiu manter o modelo no estado da arte e com sua ampla gama de aplicações práticas em estudos oficiais e de agentes e tomada de decisões no setor elétrico brasileiro ao longo desses vinte anos. Ressalta-se que todas as funcionalidades do modelo são exaustivamente testadas em grupos de trabalho envolvendo as instituições do setor elétrico e os agentes, como a CPAMP e as Forças-Tarefas dos modelos.

Formulação e Resolução do Problema

O problema de otimizaçao do NEWAVE é formulado como um grande problema de otimização linear estocástica.

Diante da impossibilidade de percorrer a árvore de cenários por completo, o algoritmo de Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE) é empregado para resolver o problema, percorrendo-se um conjunto de séries de afluências em cada iteração, por meio de dois passos:

• uma simulação forward, com os cenários hidrológicos amostrados, de forma a encontrar estados potencialmente relevantes para obtenção dos valores da água;

• uma recursão backward, onde se visitam todos os cenários de cada período, para cada realização da afluência, de forma a construir cortes de Benders para a função de custo futuro (FCF) ao final do período anterior.

Simulação da Política de Operação

Posteriormente à construção da política operativa de mínimo custo e considerando medida de risco, o modelo realiza uma simulação da operação do sistema com 2000 cenários de sequência hidrológicas diferentes daquelas utilizadas no cálculo da política, podendo também ser realizada utilizando-se séries históricas. Essa etapa disponibiliza índices de desempenho do sistema tais como valor esperado da energia não suprida, risco de déficit, custos marginais, intercâmbio e outros.

Documentação

A documentação do modelo NEWAVE consiste, além desse Manual de Metodologia, dos seguintes documentos que constam da pasta “documentos” do pacote de instalação do modelo:

• Manual do usuário do Modelo

Esta documentação está acessível pelo endereço: https://www.cepel.br/produtos/documentacao-tecnica/.

Para mais informações sobre o modelo DESSEM, estamos disponíveis pelo endereço dessem@cepel.br .

Referências

Referências

Modelo DECOMP

Descrição Geral

O modelo DECOMP foi desenvolvido pelo Cepel, para o planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos de curto prazo, e constitui-se na ferramenta oficial para a elaboração dos programas mensais de operação do sistema brasileiro (PMO) pelo Operador Nacional do Sistema (ONS), e para estabelecimento do preço de liquidação de diferenças (PLD), pela Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE).

O DECOMP é formulado como um problema de programação linear, representando as características físicas e as restrições operativas das usinas hidroelétricas de forma individualizada. A estocasticidade das afluências é considerada através de cenários de afluências às usinas do sistema, produzidos pelo modelo GEVAZP (Geração de Séries Sintéticas de Energias e Vazões Periódicas) e representados por uma árvore de afluências, com probabilidades de ocorrência associadas a cada ramo.

Objetivo e Aplicações

O objetivo básico do planejamento de mais curto prazo da operação de um sistema hidrotérmico é determinar, para cada intervalo (semana/mês) as metas de geração de todas as usinas em cada patamar de carga, bem como os intercâmbios de energia entre submercados, de forma a minimizar o valor esperado do custo de operação ao longo do horizonte de planejamento, levando em consideração também critérios de aversão ao risco, como o CVaR.

Funcionalidades

O modelo possui uma vasta gama de restrições e funcionalidades, incluindo-se:

Características gerais do problema

• Períodos semanais, com a representação da curva de carga em Patamares de Carga.

• Períodos mensais a partir do segundo mês, com representação das incertezas nas afluências, por meio de uma árvore de cenários, com horizonte de até 1 ano;

• Integração com modelos de planejamento da operação de médio prazo (NEWAVE), através de sua função custo futuro;

Modelagem do sistema e da transmissão

• Contratos de importação/exportação de energia com submercados externos;

• Restrições elétricas especiais que traduzem limitações de geração em conjuntos de usinas, para considerar pontos no sistema elétrico que merecem especial atenção;

• Representação da capacidade de transporte de energia entre subsistemas, considerando o intercâmbio entre os mesmos como uma variável de decisão.

Modelagem das usinas hidrelétricas

• Balanço hídrico nos reservatórios para cada período e cenário, considerando: Tempo de viagem da água entre usinas hidrelétricas, Evaporação nos reservatórios, retirada de água para outros usos;

• Restrições para operação dos reservatórios, como deplecionamento mínimo/máximo, limites de armazenamento, vazão afluente/defluentes mínima/máximas;

• Volume de espera para amortecimento de cheias;

• Produtividade das usinas hidroelétricas variável com a queda, representada através de uma Função de produção hidrelétrica aproximada (FPHA), levando em consideração de forma individual os impactos do armazenamento, turbinamento e vertimento na geração da usina;

• Representação da Eficiência conjunto/gerador das usinas variável com a vazão e a altura de queda;

• Representação das Perdas hidráulicas variáveis em função da vazão turbinada;

• Representação dos cronogramas de manutenção programada dos grupos turbina-gerador, através de taxas de indisponibilidade;

Modelagem das usinas térmicas

• Inflexibilidade de geração térmica, considerando-se um valor mínimo de geração;

• Restrições de despacho antecipado para usinas a GNL e gerações provenientes de outras fontes de energia;

Formulação e Resolução do Problema

O problema de planejamento de curto prazo é formulado como um problema de programação linear estocástica.

A estrutura do problema permite sua decomposição em subproblemas menores, para cada nó da árvore de cenários. A integração desses subproblemas, baseada na técnica de decomposição de Benders aplicada a problemas estocásticos, resulta na solução iterativa de uma sucessão de subproblemas de despacho econômico, onde é possível estimar, com precisão crescente, por meio de uma função de custo futuro, as consequências futuras das decisões operativas de um determinado nó nos períodos/nós seguintes.

Essa função representa o valor esperado do custo de operação da etapa seguinte até o fim do horizonte considerado e permite comparar o custo de utilizar os reservatórios em uma etapa, por meio da energia turbinada (função de custo imediato), ou “guardar” a água para uma utilização futura. Ao final do seu horizonte, o modelo DECOMP considera a função de custo futuro produzida pelo modelo de planejamento da operação de longo e médio prazo NEWAVE (Modelo de Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos Interligados de Longo e Médio Prazo).

A versão atual do programa DECOMP é processada em ambiente Linux, utilizando processamento paralelo em ambiente de cluster ou na nuvem, o que leva a uma grande redução de tempo de processamento

Documentação

A documentação do modelo DECOMP consiste, além desse Manual na Web, dos seguintes documentos que constam da pasta “documentos” do pacote de instalação do modelo:

• Manual de Metodologia do Modelo

• Manual do Usuário do Modelo

• Tutorial para execução do modelo (disponibilizado em versão Linux) em uma máquina virtual Linux em ambiente Windows

Esta documentação está acessível pelo endereço: https://www.cepel.br/produtos/documentacao-tecnica/.

Para mais informações sobre o modelo DESSEM, estamos disponíveis pelo endereço decompm@cepel.br .

Referências

Modelo DESSEM

Descrição Geral

O programa DESSEM é um modelo de otimização utilizado oficialmente pelo Operador Nacional do Sistema (ONS) desde Janeiro/2020 para a programação diária da operação do sistema brasileiro, e desde Janeiro/2021 pela Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE) para a determinação do preço horário de energia para o dia seguinte 1.

Ele é desenvolvido pelo CEPEL (Centro de Pesquisas de Energia Elétrica) desde 1998 2, e tem como principal objetivo determinar a programação diária da operação e formação de preço para sistemas hidrotérmicos, incluindo as fontes intermitentes, em um horizonte de algumas semanas e discretização de até meia-hora, com representação detalhada das características e restrições operativas das usinas hidrelétricas, unidades geradoras termoelétricas e rede elétrica.

De forma a promover o planejamento e a programação da operação observando a otimização dos custos e a consideração adequada da aversão a risco em um horizonte mais longo, o modelo DESSEM atua de forma coordenada com os modelos DECOMP 3 e NEWAVE 4, 5 , já utilizados desde 2000 para o planejamento da operação e estabelecimento do preço semanal, em três patamares de carga. Mais especificamente, o DESSEM se acopla, ao final do horizonte de estudo, com a função de custo futuro fornecida pelo DECOMP, que por sua vez se acopla à função de custo futuro fornecida pelo NEWAVE.

As usinas podem ser representadas ao nível de unidade geradora e considera-se a rede elétrica por meio de uma modelagem DC com ou sem perdas 6, 7, incluindo-se restrições de segurança 8

Representam-se também as restrições de Unit Commitment Térmico das usinas termoelétricas e a operação das usinas térmicas a ciclo combinado.

A variação da produtividade das usinas hidrelétricas em função da altura de queda é modelada com detalhes através de uma Função de Produção Hidrelétrica 9, 10, que pode considerar também as Perdas hidráulicas variáveis em função da vazão turbinada com a vazão turbinada e a Eficiência conjunto/gerador das usinas variável com a vazão e a altura de queda 11.

Representa-se de forma acurada o Balanço Hídrico nos Reservatórios e o fluxo de água ao longo dos rios, por meio de tempos de viagem fixos ou considerando a Curva de Propagação da Água, 12. Usinas Elevatórias / Reversíveis e Canais entre reservatórios também são consideradas pelo modelo, além de fontes intermitentes (Usinas Eólicas e usinas solares) e unidades de armazenamento de energia (baterias).

Objetivo e Aplicações

O modelo DESSEM foi concebido com os seguintes objetivos:

• objetivo principal: determinar um despacho hidrotérmico de mínimo custo operativo para o sistema para um período de até 2 semanas e discretizado de meia em meia hora, podendo-se, entretanto, adotar patamares cronológicos com maior duração.

Além deste, o modelo DESSEM pode ser utilizado com as seguintes finalidades:

• Cálculo do despacho ótimo a partir das condições finais dos reservatórios: a FCF tem o objetivo de impedir que o modelo atenda à demanda unicamente com geração hidrelétrica, visto que o custo explícito da água nos reservatórios é zero. Uma alternativa para operar o sistema com o modelo DESSEM sem a necessidade de uma FCF é definindo faixas de volume-meta para os reservatórios ao final do período de estudo.

• Avaliação da operação horária de planos de expansão e planejamento, ao se integrar diretamente com os modelos NEWAVE e DESSEM 13

• Simulação do balanço hidráulico no sistema: o modelo DESSEM possui um período de pré-programação, ao longo do qual o usuário fornece a geração das usinas hidrelétricas, e o modelo calcula o balanço hidráulico no sistema que torna possível este despacho e que utilize o mínimo de recursos hidráulicos do sistema. Este módulo de simulação também está disponível como um programa a parte.

• Simulação do fluxo de potência no sistema: o modelo DESSEM fornece também o fluxo de potência DC na rede elétrica, para todos os períodos de tempo da programação, para a operação calculada pelo modelo.

• Avaliação dos custos marginais de geração de curtíssimo prazo: ao realizar o despacho das usinas, o modelo calcula automaticamente os custos marginais de operação do sistema em cada período de tempo da programação. Estes custos marginais podem ser utilizados como referência para o preço de energia no mercado spot.

• Análise de sensibilidade em relação às restrições do sistema: a flexibilidade do modelo em considerar ou não a inclusão de uma série de restrições permite ao usuário avaliar os impactos causados pelas restrições do sistema - em termos de custo operativo, geração das usinas ou operação dos reservatórios. Essa análise pode ser útil para alimentar estudos de custo-benefício de medidas corretivas para eliminar algumas dessas restrições.

• Análise de sensibilidade em relação a fatores externos: pode-se avaliar o impacto - de curtíssimo prazo - na variação de alguns fatores externos como as demandas nas barras ou as afluências às usinas hidrelétricas.

O modelo DESSEM foi concebido para fornecer sempre ao usuário a estratégia ótima de operação do sistema face às funções de custo, configuração, restrições e condições do sistema para o caso em estudo. Mesmo nos casos em que não exista solução viável para o problema de Unit Commitment Térmico em função do conjunto de restrições inseridas no problema, o modelo DESSEM fornecerá uma operação que resulte em um menor custo total, contabilizando também os custos aplicados às violações às restrições do problema (inviabilidades). No entanto, como a violação de qualquer restrição é severamente penalizada na função objetivo (penalização “hard”), em uma ordem de grandeza muito maior do que os custos de operação (geração termoelétrica, contratos de importação/exportação, déficit de energia, etc) o modelo só irá violar as restrições caso não exista uma solução viável.

Funcionalidades

O modelo possui uma vasta gama de restrições e funcionalidades, incluindo-se:

• restrições sistêmicas (Balanço de carga por submercado, reserva de potência por área de controle);

• restrições da rede elétrica (limites individuais de fluxo nas linhas, limites de somatório de fluxo (inequações) em um conjunto de linhas, além de restrições adicionais de segurança fornecidas por meio de tabela ou modelos lineares por parte);

• restrições para as usinas hidrelétricas (Restrições de Defluência Máxima, Volumes de espera para controle de cheias, limites inferior e superior para vazão turbinada, vertida, armazenada, geração, além de limites de rampa de variação horária para todas essas variáveis);

• restrições de Unit Commitment Térmico (UCT), como tempos mínimos ligada e desligada, restrições de rampa, custos de partida e parada e operação de usinas a ciclo combinadao;

• restrições de Unit Commitment Hidráulico (UCH), como vazão turbinada e geração mínima, tempo mínimo ligada/desligada, operação em síncrono e em vazio;

• finalmente, representam-se praticamente todas as restrições e variáveis já representadas pelo Modelo DECOMP, adaptadas para a discretização horária.

Finalmente, além do acoplamento por meio de uma função de custo futuro, podem ser estabelecidas também metas semanais de intercâmbio ou geração térmica, de acordo com o despacho sinalizado pelo DECOMP.

Formulação e Resolução do Problema

O problema de despacho é formulado por meio de programação linear/inteira, utilizando-se modelos lineares por parte estáticos/dinâmicos e um processo iterativo exato para a representação de funções não lineares e as restrições da rede elétrica 6, 14, 15.

Caso não sejam consideradas pelo usuário restrições de Unit Commitment Térmico, o problema pode ser resolvido também por meio de decomposição de Benders multi-estágio 16, 17 e, mesmo sendo o problema determinístico e com estrutura sequencial de encadeamento, já foram desenvolvidas pesquisas pelo CEPEL pesquisas para aplicação de processamento paralelo 18.

A estratégia de solução adotada oficialmente, por meio de resolução de forma direta de problema linear inteiro-misto, requer uma licença de uso do pacote de otimização CPLEX, que deve ser adquirida diretamente por um representante da IBM, fabricante do software.

Principais Resultados

Os principais resultados do modelo DESSEM são:

• despacho de cada unidade geradora por meia-hora no dia seguinte, com ou sem rede elétrica;

• custos marginais de energia em base de meia hora, por barra ou submercado, que são utilizados como base para formação do preço horário;

• operação horária dos reservatórios, com destaque para os de regularização diária;

• fluxos nas linhas e injeções nas barras da rede elétrica, e status das restrições de segurança.

Além do modelo DESSEM, o CEPEL também desenvolve, dentro do projeto de mesmo nome, um modelo de Simulação Hidráulica (SIMHIDR), que pode ser utilizado pelo próprio DESSEM para os dias que antecedem o período de estudo 19, 20 20, e um programa de conversão de dados DECOMP-DESSEM (DECODESS) 21.

Documentação

A documentação do modelo DESSEM consiste dos seguintes itens, que constam da pasta “documentos” do pacote de instalação do modelo:

• Manual de Metodologia do Modelo

• Manual do Usuário do Modelo

• Tutorial para execução do modelo (disponibilizado em versão Linux) em uma máquina virtual Linux em ambiente Windows

• Tutorial para instalação do pacote CPLEX

Esta documentação está acessível pelo endereço: https://www.cepel.br/produtos/documentacao-tecnica/.

Para mais informações sobre o modelo DESSEM, estamos disponíveis pelo endereço dessem@cepel.br .

Referências

1

M. E. P. Maceira, L. A. Terry, A. L. Diniz, L. C. F. Sousa, F. S. Costa, S. P. Romero, S. Binato, S. M. Amado, C. E. Villasboa, and Vilanova, R. Despacho de geração horário com representação detalhada de restrições hidráulicas. In VII SEPOPE –Symposium of Specialists in Electric Operational and Expansion Planning. Foz do Iguaçu, Brasil, 2000.

2

T.N. Santos, A.L. Diniz, C.H. Saboia, R.N. Cabral, and L.F. Cerqueira. Hourly pricing and day-ahead dispatch setting in brazil: the dessem model. Electric Power Systems Research, 189:106709, 2020. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378779620305125, doi:https://doi.org/10.1016/j.epsr.2020.106709.

3

A. L. Diniz, F. S. Costa, M. E. P. Maceira, T. N. Santos, L. C. Brandão, R. N. Cabral. Short/mid-term hydrothermal dispatch and spot pricing for large-scale systems - the case of brazil. In 20th PSCC - Power Systems Computation Conference. Dublin, Ireland, June 2018.

4

M. E. P. Maceira, D. D. J. Penna, A. L. Diniz, R. J Pinto, A. C. G. Melo, C. V Vasconcellos, and C. B. Cruz. Twenty years of application of stochastic dual dynamic programming in official and agent studies in brazil - main features and improvements on the newave model. In 20th PSCC - Power Systems Computation Conference. Dublin, Ireland, June 2018.

5

M. E. P. Maceira, V. S. Duarte, D. D. J. Penna, A. C. Moraes, and A. C. G Melo. Ten years of application of stochastic dual dynamic programming in official and agent studies in brazil–description of the newave program. In 16th PSCC - Power Systems Computation Conference. Glasgow,Scotland, Jujy 2008.

6(1,2)

Tiago Norbiato dos Santos and Andre Luiz Diniz. A dynamic piecewise linear model for dc transmission losses in optimal scheduling problems. IEEE Transactions on Power Systems, 26(2):508–519, 2011. doi:10.1109/TPWRS.2010.2057263.

7

T. N. Santos and A. L. Diniz. Alternative approaches to consider dc-power flow with losses in a linear program for short term hydrothermal scheduling. In 2012 Sixth IEEE/PES Transmission and Distribution: Latin America Conference and Exposition (T&D-LA), volume, 1–6. 2012. doi:10.1109/TDC-LA.2012.6319113.

8

T. N. Santos, A. L. Diniz, R. N. Cabral, and L. F. E. Cerqueira. Consideração de restrições de segurança da rede elétrica no modelo dessem. Technical Report 6691/2019, CEPEL - Centro de Pesquisas de Energia Elétrica, 2019. URL: http://www.cepel.br/produtos/otimizacao-energetica/documentacao-tecnica/.

9

A. L. Diniz and M. E. P. Maceira. A four-dimensional model of hydro generation for the short-term hydrothermal dispatch problem considering head and spillage effects. IEEE Transactions on Power Systems, 23(3):1298–1308, 2008. doi:10.1109/TPWRS.2008.922253.

10

A. L Diniz, L.A. Terry, L. C. F. Sousa, and M. E. P. Maceira. Modelagem da função de produção das usinas hidroelétricas no modelo DESSEM. Technical Report, Relatório Técnico DP/DEA 928/05, revisão 2, 2010. URL: https://www.cepel.br/produtos/documentacao-tecnica/.

11

Lilian C. Brandao, Jose F. Pessanha, Lucas S. Khenayfis, Andre L. Diniz, Rodrigo J. Coelho Pereira, and Carlos A. Araújo. A data-driven representation of aggregate efficiency curves of hydro units for the mid-term hydrothermal coordination problem. Electric Power Systems Research, 212:108511, 2022. doi:https://doi.org/10.1016/j.epsr.2022.108511.

12

Andre Luiz Diniz and Thiago Mota Souza. Short-term hydrothermal dispatch with river-level and routing constraints. IEEE Transactions on Power Systems, 29(5):2427–2435, 2014. doi:10.1109/TPWRS.2014.2300755.

13

M. E. P. Maceira, R. R. Barboza, T. C. Justino, A. L. Diniz, C. B. Cruz, and A. C. G. Melo. Acoplamento entre os modelos de planejamento e programação da operação de sistemas hidrotérmicos interligados (newave e dessem) com a presença de fontes intermitentes. In XXVI SNPTEE - Seminário Nacional de Produção e Transmissão de Energia Elétrica, volume, 1–1. 2022.

14

A. L. Diniz, T. N. Santos, and M. E. P. Maceira. Short term security constrained hydrothermal scheduling considering transmission losses. In 2006 IEEE/PES Transmission & Distribution Conference and Exposition: Latin America, volume, 1–6. 2006. doi:10.1109/TDCLA.2006.311437.

15

A. L. Diniz, L. C. F. Sousa, M. E. P. Maceira, S. P. Romero, F. S. Costa, C. A. Sagastizabal, and A. Belloni. Estratégia de representação dc da rede elétrica no modelo de despacho da operação energética – dessem. In VIII SEPOPE –Symposium of Simposium of Specialists in Electric Operational and Expansion Planning. Brasilia, Brasil, 2002.

16

Tiago Norbiato dos Santos and Andre Luiz Diniz. A new multiperiod stage definition for the multistage benders decomposition approach applied to hydrothermal scheduling. IEEE Transactions on Power Systems, 24(3):1383–1392, 2009. doi:10.1109/TPWRS.2009.2023265.

17

T. N. Santos and A. L. Diniz. Feasibility and optimality cuts for the multistage benders decomposition approach: application to the network constrained hydrothermal scheduling. In 2009 IEEE Power & Energy Society General Meeting, volume, 1–8. 2009. doi:10.1109/PES.2009.5275442.

18

Tiago Norbiato dos Santos, Andre Diniz, and Carnen Tancredo Borges. A new nested benders decomposition strategy for parallel processing applied to the hydrothermal scheduling problem. In 2017 IEEE Power & Energy Society General Meeting, volume, 1–1. 2017. doi:10.1109/PESGM.2017.8274148.

19

A. L. Diniz and T. N. Santos. Simulação da operação hidroelétrica de usinas hidroelétricas em cascata - programa simhidr. Technical Report 14079/07, CEPEL - Centro de Pesquisas de Energia Elétrica, 2007. URL: http://www.cepel.br/produtos/otimizacao-energetica/documentacao-tecnica/.

20(1,2)

M. I. Ennes, T. N. Santos, and A. L. Diniz. Estratégia de decomposição do problema de simulação hidráulica (modelo SIMHIDR) por bacias. Technical Report 14049/10, CEPEL - Centro de Pesquisas de Energia Elétrica, 2010. URL: http://www.cepel.br/produtos/otimizacao-energetica/documentacao-tecnica/.

21

T. N. Santos and A. L. Diniz. Manual do usuário do programa DECODESS – conversor de dados entre os modelos DECOMP e DESSEM - v. 8.4. Technical Report, CEPEL - Centro de Pesquisas de Energia Elétrica, 2020. URL: http://www.cepel.br/produtos/otimizacao-energetica/documentacao-tecnica/.

Modelo GEVAZP

Descrição Geral

O modelo GEVAZP foi desenvolvido com o objetivo de gerar uma árvore de cenários e séries sintéticas de afluências às usinas hidrelétricas, de forma a representar da melhor forma a Motivação. Estes cenários são considerados nos problemas de otimização estocástica resolvidos pelos modelos empregados no planejamento da operação de médio e curto prazo (NEWAVE, SUISHI e DECOMP), respeitando as características dos métodos de solução utilizados de cada modelo. A partir de 2021, o modelo incorporou a geração de séries sintéticas mensais de ventos/produção eólica, de forma conjunta às afluências aos reservatórios das hidroelétricas.

Estes cenários são amplamente empregados em estudos energéticos, onde se faz necessária a avaliação de critérios probabilísticos, como por exemplo, critérios de suprimento que são baseados em índices de risco, estimados a partir da simulação da operação energética do sistema para diversos cenários (sequências) de afluências.

Os cenários hidrológicos utilizados nos modelos de planejamento da operação de médio e curto prazos (NEWAVE e DECOMP) são gerados pelos modelos estocásticos ajustados pelo GEVAZP, levando-se em consideração as correlações temporais e espaciais das vazões, regras operativas, registros de vazão incremental bem como informação macroclimática (ENSO).

Objetivo e Aplicações

O modelo GEVAZP possui dois objetivos principais:

• gerar um árvore de cenários, com discretização mensal, para os modelos de planejamento hidrotermo-eólico de médio/longo prazos (Modelo NEWAVE) e o modelo de planejamento de curto prazo e despacho semanal/mensal (Modelo DECOMP). Estes cenários, que representam de forma conjunta a incerteza nas afluências às usinas hidrelétricas e nos regimes de ventos, procuram representar, da melhor forma possível, a distribuição contínua dessas variáveis aleatórias;

• gerar séries sintéticas de afluências às usinas hidrelétricas e velocidades de ventos para os parques eólicas, que são utilizados pelo modelo NEWAVE, na Simulação da Política de Operação, e também pelo modelo SUISHI, no seu processo de simulação hidrotérmica.

Funcionalidades

O modelo possui diversas funcionalidades, incluindo-se:

• modelo Par(p) 22, que é um modelo autorregressivo periódico, para considerar a dependência temporal das afluências naturais às usinas hidrelétricas;

• modelo Par(p)-A 23, 24, que consiste na incorporação, no modelo Par(p), da correlação anual entre as afluências, de forma a mais bem representar secas de longa duração;

• modelo MS-Par(p) 25, 26, que representa o fenômeno macroclimático ENSO (El Niño / La Niña) no processo de geração de cenários;

• método de amostragem seletiva, 27, que é um processo de redução de cenários (clusterização) para gerar a árvore de cenários para os modelos NEWAVE e DECOMP

A incerteza é tratada de diferentes formas, dependendo da representação utilizada no modelo do sistema, e a representação dos possíveis cenários de vazões é diferenciada para cada uma das Etapas do Planejamento hidrotermo-eólico.

Geração de cenários para o NEWAVE

Geração de cenários para o DECOMP

Geração de cenários para o SUISHI

Documentação

A documentação do modelo GEVAZP consiste, além dessa documentação Web, dos seguintes documentos que constam da pasta “documentos” do pacote de instalação do modelo:

• Manual de Metodologia do Modelo

• Manual do Usuário do Modelo

Esta documentação está acessível pelo endereço: https://www.cepel.br/produtos/documentacao-tecnica/.

Para mais informações sobre o modelo DESSEM, estamos disponíveis pelo endereço gevazp@cepel.br.

Referências

22

M. E. Maceira and C. V. Bezerra. Stochastic streamflow model for hydroelectric systems. In 5th Int. Conf. on Probabilistic Methods Applied to Power Systems -PMAPS. 1997.

23

F. Treistman, M. E. P. Maceira, J. M. Damázio, and C. B. Cruz. Proposta metodológica para o aprimoramento da memória de modelos auto-regressivos periódicos. Relatório Técnico 1416/2020, CEPEL - Centro de Pesquisas de Energia Elétrica, Fev. 2020.

24

F. Treistman, M. E. P. Maceira, J. M. Damazio, and C. B. Cruz. Periodic time series model with annual component applied to operation planning of hydrothermal systems. In International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems (PMAPS). Liege, Belgium, 2020.

25

F. Treistman, M. E. P. Maceira, D. D. J. Penna, J. M. Damazio, and Rotunno Filho, O. C. Synthetic scenario generation of monthly streamflows conditioned to the el niño–southern oscillation: application to operation planning of hydrothermal systems. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 34:331–353, 2020. doi:https://doi.org/10.1007/s00477-019-01763-2.

26

J. F. M. Pessanha, V. A. Almeida, and P. D. S. Chan. Ms-par(p): generation of synthetic flow scenarios using a markov-switching periodic auto-regressive model. Brazilian Journal of Water Resources, 28:e44, 2023. doi:https://doi.org/10.1016/j.epsr.2021.107722.

27

D. D. J. Penna, M. E. P. Maceira, and J. M. Damázio. Selective sampling applied to long-term hydrothermal generation planning. In 17th Power Systems Computaion Conference. 2011.

Modelo SUISHI

Nota

Volte mais tarde ou consulte os relatórios técnicos do CEPEL que descrevem as funcionalidades e os manuais já existentes em pdf dos modelos, que estão disponíveis para download público no seguinte endereço: (https://www.cepel.br/produtos/documentacao-tecnica/)

Dúvidas? Contacte as equipes dos modelos: newave@cepel.br; decomp@cepel.br; dessemp@cepel.br; gevazp@cepel.br; suishi@cepel.br; previvaz@cepel.br

Modelo PREVIVAZ

Nota

Volte mais tarde ou consulte os relatórios técnicos do CEPEL que descrevem as funcionalidades e os manuais já existentes em pdf dos modelos, que estão disponíveis para download público no seguinte endereço: (https://www.cepel.br/produtos/documentacao-tecnica/)

Dúvidas? Contacte as equipes dos modelos: newave@cepel.br; decomp@cepel.br; dessemp@cepel.br; gevazp@cepel.br; suishi@cepel.br; previvaz@cepel.br