Metodologia para previsão de carga de curtíssimo prazo considerando variáveis climáticas e auxiliando na programação de despacho de pequenas centrais hidrelétricas

• Autor(a) principal: Bordignon, Sérgio
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIPAMPA
• Texto Completo: http://dspace.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/241
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS; Despacho de PCH; Previsão de demanda; Curtíssimo prazo; Influências climáticas; Mapas auto-organizáveis; Small hydroelectric power plant release; Demand forecast; Very short-term; Climatic influences; Self-organizing maps

A previsão de carga é uma atividade de grande importância no Setor Elétrico, tendo em vista que a maioria dos estudos de planejamento e operação dos sistemas elétricos necessita de uma boa estimativa da carga a ser atendida. Na literatura encontram-se diversas metodologias para projeção de carga elétrica nos distintos horizontes de planejamento, porém limitadas a sistemas elétricos de médio e grande porte e poucas são as propostas de projeção de demanda no horizonte de curtíssimo prazo, principalmente para pequenas empresas do Setor Elétrico. O objetivo deste trabalho é apresentar uma metodologia inovadora de previsão de carga, a curtíssimo prazo, que considere as influências das condições climáticas e que possa auxiliar na programação do regime de operação de uma Pequena Central Hidrelétrica (PCH), principalmente em épocas de estiagem, quando a disponibilidade de água é restrita. A metodologia proposta envolve a criação de um modelo probabilístico discreto (cadeia de Markov) a partir da classificação dos dados históricos em um Mapa Auto-Organizável (SOM). Assim, é possível se estimar a probabilidade de um determinado nível de demanda acontecer dada uma condição climática atual, bem como o número de intervalos de tempo (horas) até que isso aconteça. Com estas informações é possível elaborar a melhor agenda de funcionamento da PCH de forma que a mesma esteja em funcionamento nos momentos em que a demanda atingir os valores máximos. O método proposto apresenta como diferencial em relação aos demais métodos existentes o fato de considerar a influência das variáveis climáticas (temperatura, umidade relativa do ar e velocidade do vento) para a previsão de demanda de energia elétrica no curtíssimo prazo, além de que os valores de entrada de demanda de energia e das variáveis climáticas (temperatura e umidade relativa do ar) são obtidos em tempo real, através de um sistema SCADA. Esta metodologia foi aplicada utilizando-se os dados reais de uma pequena concessionária de distribuição de energia elétrica do Rio Grande do Sul, mostrando resultados satisfatórios, suficientes para permitir a sua aplicação prática.