Métodos de Previsão da Produção Renovável e o Mercado Diário de Energia Elétrica

• Autor(a) principal: Koehler, Nakle Frederico de Moraes
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/141576
• topic: Geração Eólica; Previsão; Mercado diário; Método Físico; Método Estatístico; Método de Inteligência Artificial; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias

A integração das energias renováveis variáveis (ERV) nos sistemas energéticos tem vindo a aumentar ao longo dos últimos anos, seja por questões económicas ou ambientais. No entanto, a evolução desta situação traz novos desafios para os agentes de mercado, pois a integração deste tipo de energia traz instabilidade e insegurança para o sistema elétrico devido à caracte- rística intermitente das ERV. A energia eólica destaca-se por dois motivos: a sua participação nos mercados mundiais e a dificuldade em prever seu comportamento. Por estes motivos os agentes de mercado e investigadores dedicam parte de seus esforços a desenvolver modelos de previsão de produção de energia que representem com a menor taxa de erro o comporta- mento dos seus parques eólicos. O mercado diário funciona de forma a combinar ofertas de compra e venda de eletricidade. Para o Mercado Ibérico de Eletricidade (MIBEL) o horizonte de tempo é de até 36 horas, ou seja, um agente do mercado pode negociar um montante de energia elétrica para 36 horas no futuro. Sendo assim ele precisa de informações que facilitem as suas decisões, uma vez que o não cumprimento das obrigações pode trazer penalidades. Deste modo, este trabalho busca apresentar uma perspetiva geral sobre a energia reno- vável no mundo e na península Ibérica. Também caracteriza o mercado de energia elétrica e seu funcionamento, e então apresenta os métodos de previsão de geração de energias variáveis com ênfase na Energia Eólica. Por fim avalia a qualidade das previsões e seus impactos no mercado diário com uma análise comparativa entre estudos baseados nos principais métodos de previsão. A comparação entre métodos é bastante difícil, visto que as previsões dependem de inú- meras características, o que dificulta o processo de escolha de um modelo adequado. Contudo, por meio de pesquisa literária, utilizando as regras do mercado e as escalas de tempo, criou-se um cenário em que foi possível recomendar a utilização do método de inteligência artificial para um produtor de eletricidade participante no MIBEL.