Software

Software

O conjunto de ferramentas desenvolvidas pela PSR cobre toda a gama de questões analíticas em torno do sistema de energia, bem como de setores acoplados, como eletricidade, gás natural e o nexo de água, energia e alimento. As diferentes ferramentas podem ser usadas separadamente ou combinadas, dependendo das prioridades analíticas e da profundidade técnica necessária.

Despacho hidrotérmico estocástico com restrições de rede

Planejamento da expansão de longo prazo

Programação da operação de curto prazo

Planejamento da expansão da transmissão

SDDP

Visão Geral

O SDDP é um modelo de despacho estocástico para sistemas elétricos que representa as redes de transmissão, gás e hidrogênio usadas em estudos de operação de longo, médio e curto prazo. Ele é altamente flexível em termos de seus níveis de detalhe temporal e espacial. Na dimensão temporal, ele pode representar horizontes de decisão muito longos (várias décadas) com estágios semanais ou mensais e resolução intraestágio de blocos de carga ou horas. Espacialmente, ele pode lidar com a operação detalhada de pequenas ilhas até o estudo de mercados regionais integrando vários sistemas de energia nacionais.
O modelo representa os seguintes elementos:

  • Usinas hidrelétricas: representação detalhada para cada reservatório; limites de armazenamento e taxa de fluxo através de turbinas, vertedouros, efeito de cabeça, infiltração e outros; modelo estocástico de vazão representando sazonalidade, correlações temporais e espaciais; modelagem de fenômenos climáticos específicos (como El Niño); restrições de rampa, etc.;
  • Usinas termoelétricas: restrições de comprometimento de unidades, disponibilidade de combustível, contratos de combustível (incluindo cláusulas take-or-pay), curvas de eficiência térmica, emissões de CO₂ e outros poluentes, restrições de rampa;
  • Energia renovável variável: usinas solares, eólicas e de energia solar concentrada, definição do histórico de ERV, geração por meio de banco de dados de reanálise global, produção estocástica de energia ERV, modelagem, geração de cenários sintéticos futuros com resolução horária, os cenários de ERV são temporalmente e especialmente correlacionados com as vazões hidrelétricas;
  • Baterias e outros dispositivos de armazenamento rápido: capacidade de armazenamento, capacidades de carga/descarga, eficiências, restrições de rampa;
  • Resposta do lado da demanda: resposta a preços, sinais por segmento por sistema, área ou nível de barramento;
  • Rede de transmissão: leis de Kirchhoff, limites de fluxo de potência, perdas quadráticas, restrições de segurança, limites de exportação e importação entre áreas elétricas, soma de restrições de fluxo e outros;
  • Rede de gás natural: restrições de produção e transporte de gás, capacidade de produção nos campos, limites de fluxo e perdas em gasodutos;
  • Hidrogênio e processos de eletrificação: produção de hidrogênio, consumo de energia, cadeia de suprimentos detalhada de hidrogênio;
  • Co-otimização dos mercados de energia e reserva
  • Reserva dinâmica probabilística
  • Nexus da água

O objetivo do SDDP é minimizar a soma dos custos e maximizar a receita no mercado de energia. Os custos incluem a compra e transporte de combustíveis para usinas térmicas, custos de emissão de poluentes, custos de O&M de usinas hidrelétricas e térmicas, tarifas de transmissão, custo de energia não fornecida e outras penalidades. As receitas incluem negociações nos mercados de energia, água e hidrogênio.

 

Principais resultados

O SDDP produz mais de 450 relatórios em arquivos formatados compatíveis com o Excel. Os resultados são gerenciados pela interface gráfica, que extrai as estatísticas desejadas e cria gráficos diretamente no Excel. Os principais resultados do SDDP são:

  • Estatísticas de operação do sistema: produção, fluxos de transmissão, emissões, riscos de déficit e custos
  • Custos marginais locacionais (por zona e nível de barramento)
  • Custos marginais de capacidade: benefício incremental de reforçar um recurso
  • Custos de congestionamento de transmissão
  • Valores da água hidrelétrica e valores de energia de outros sistemas de armazenamento
  • Custos marginais de poluentes com orçamentos de emissão

Além disso, resultados agregados, como custos marginais médios, geração total e custos totais, são produzidos em relatórios no formato CSV e podem ser visualizados por meio de um painel, compartilhados por meio de um link da internet:


 

Metodologia

Uma vez que as usinas hidrelétricas não possuem custos operacionais diretos, elas ocupam o primeiro lugar na curva de mérito. No entanto, há incerteza em relação às vazões futuras, como ilustrado na figura abaixo.


Embora as usinas hidrelétricas não tenham um custo de operação direto, elas têm um custo de oportunidade que reflete o benefício futuro resultante da produção de energia. Esse custo depende da análise das consequências da decisão de armazenar/usar a água em todos os cenários futuros.

SDDP significa Stochastic Dual Dynamic Programming (Programação Dinâmica Dual Estocástica), um algoritmo desenvolvido pela PSR na década de 1980 para resolver problemas de otimização multietapa de grande escala sob incerteza. A grande inteligência por trás disso está na aproximação da função de custo futuro, feita por meio de um esquema de decomposição de Benders.

Este algoritmo vem melhorando constantemente ao longo dos anos para acompanhar as mudanças significativas no setor elétrico. Ele tem sido considerado a tecnologia de ponta pela indústria global. A grandeza do modelo SDDP é demonstrada pelo fato de ter sido citado em mais de 3.800 artigos na literatura científica/técnica, sendo suficiente uma simples pesquisa para comprovar isso.

Além disso, ele vem sendo aplicado com sucesso há mais de quarenta anos no agendamento estocástico ótimo de médio e longo prazo de sistemas reais muito complexos, com armazenamentos multiescala (reservatórios hidrelétricos, bombeamento hidrelétrico, baterias, reservatórios de combustível, contratos de combustível integral, restrições de orçamento de emissões multietapas, etc.) e modelagens probabilísticas, como vazões hidrológicas, intermitência de renováveis, demanda e preços de combustíveis.

 

Computação paralela

A versão paralela do SDDP explora a estrutura da metodologia de solução, que se baseia na decomposição do problema original em subproblemas menores para aumentar a eficiência computacional. Os subproblemas podem ser resolvidos simultaneamente por vários computadores conectados por uma rede local ou computador multitarefa.
Além disso, é possível executar o SDDP usando o PSR Cloud, que é uma plataforma concebida para gerenciar execuções remotas em um ambiente de processos distribuídos nos servidores da PSR, aproveitando ao máximo as capacidades de computação em nuvem.

 

Aplicações do SDDP

O modelo SDDP tem sido utilizado em estudos de avaliação de empresas, interconexões internacionais e análise de novas usinas hidrelétricas, térmicas e renováveis. Ele também tem sido usado em estudos de operações em vários países nos cinco continentes:


Últimas versões

 

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OPTGEN

Visão Geral

OptGen é um modelo de planejamento de expansão de longo prazo que determina as decisões de dimensionamento e cronograma de menor custo para construção, desativação e reforço de capacidades de geração, rede de transmissão e gasodutos de gás natural. Vários tipos de projetos estão disponíveis para serem considerados pelo modelo:

Devido à penetração mundial de fontes de Energia Renovável Variável (VREs), o OptGen combina uma visão de longo prazo da expansão com uma visão de curto prazo da operação e, portanto, pode representar a cronologia horária de energias renováveis variáveis, decisões de comprometimento de unidades térmicas/hidráulicas, restrições de rampa, requisitos de reserva e outras restrições de curto prazo.
Além disso, o OptGen é adequado para diferentes tipos de estudos de expansão do sistema de energia, uma vez que oferece um conjunto poderoso de recursos de modelagem flexível. O modelo permite, por exemplo, a definição de horizontes de estudo de várias décadas, considerando o cronograma de pagamento, vida útil e tempo de construção do projeto. Ele também oferece a possibilidade de incorporar várias políticas e suposições de expansão, de acordo com os critérios do planejador, tais como:

Aspectos de Modelagem

A expansão integrada é formulada pelo OptGen como um problema de programação inteira mista em grande escala e a solução é obtida usando técnicas avançadas de MIP e decomposição de Benders.

As seguintes características são utilizadas na formulação:

  • Flexibilidade de etapas de investimento e operação (ano, semestre, trimestre, mês);
  • Decisões de investimento representadas por variáveis inteiras ou contínuas;
  • Projetos opcionais e obrigatórios;
  • Conjuntos de projetos associados;
  • Conjuntos de projetos mutuamente exclusivos;
  • Restrições de precedência;
  • Restrições de capacidade mínima para diferentes grupos de tecnologia e para diferentes intervalos de tempo, permitindo representar políticas energéticas governamentais;
  • Cálculo de custo marginal de referência;
  • Restrições ambientais: emissão de gases de efeito estufa;
  • Restrições de disponibilidade de combustível;
  • Análise de múltiplos cenários;
  • Análise de um plano de expansão completo ou parcial definido pelo usuário.

O objetivo do OptGen é fornecer resultados consistentes que ajudem tanto (i) os planejadores no processo de tomada de decisão de expansão quanto (ii) os agentes do mercado, para que tenham a melhor visão possível da expansão do sistema. Com base em metodologias de ponta, o modelo oferece opções potencialmente eficientes para resolver esse problema:

  • Procedimentos de otimização, como as estratégias de solução de horizonte rolante e horizonte anual
  • Análise e reforço de planos de expansão fornecidos pelo usuário
  • Ferramentas de painel de controle gráfico para analisar resultados operacionais macro

Confira os principais componentes do modelo OptGen na figura abaixo e leia os tópicos de cada um com a explicação para entender ainda mais.

 

 

Módulo de Operação SDDP

O OptGen otimiza o trade-off entre os custos de investimento para construir novos projetos e o valor esperado dos custos operacionais obtidos a partir do SDDP, o modelo de despacho estocástico multie estágios com restrição de transmissão. Essa integração permite que o OptGen aproveite todas as características do SDDP para representar um sistema elétrico enquanto resolve o despacho operacional. Isso inclui, entre outros, modelagem detalhada com resolução horária ou intra-horária, resposta da demanda a sinais de preço, representação de fontes de incerteza, como:

CORAL – Avaliação de Confiabilidade do Fornecimento

A integração com o CORAL – o modelo de análise de confiabilidade baseado em simulação de Monte Carlo – permite que os índices de confiabilidade do sistema e do nível de barramento, como LOLP, LOLE, EPNS, sejam avaliados para cada plano de expansão proposto. Além disso, restrições de nível mínimo de segurança também podem ser incorporadas ao processo de expansão ótima, permitindo que o OptGen tome decisões de expansão respeitando requisitos de confiabilidade.

DPR – Reserva Dinâmica Probabilística

A ideia da Reserva Dinâmica Probabilística é garantir o suprimento de eletricidade por meio de reservas secundárias, não apenas em caso de variabilidade da demanda ou falha da maior unidade, mas também devido à variabilidade causada por fontes de Energia Renovável Variável (VREs).

O OptGen é a única ferramenta no mercado capaz de co-otimizar Geração, Transmissão e Reservas Dinâmicas Probabilísticas e, portanto, ao usar o OptGen, é possível co-otimizar investimentos relacionados à flexibilidade, como baterias ou armazenamento de bombeamento hidroelétrico (relacionados aos requisitos probabilísticos de reserva dinâmica) e investimentos relacionados à energia.

Uso do OptGen

  • Projeto SEETEC para o estudo do plano de desenvolvimento e benefícios do mercado regional de energia na região dos Balcãs para 2003-2010. (8 países interligados, 30 GW de demanda de energia e 5 GW de aumento projetado na demanda para 2010);
  • Plano venezuelano de expansão de geração e transmissão para 2002-2010 (20 GW de capacidade instalada – 65% hidroelétrica – e 10 regiões interligadas);
  • Estudo de expansão para o sistema brasileiro 2004-2015 (85 GW de capacidade instalada – 85% hidroelétrica, 27,5 GW de aumento projetado na demanda para 2015, 117 usinas hidrelétricas, 108 usinas térmicas e 9 regiões interligadas).
  • Tem sido usado por agências de planejamento (por exemplo, CEAC, da América Central), empresas e consultores (SNC Lavalin, Electricité de France e outros) em estudos de expansão em vários países da América Latina (Bolívia, Equador, Colômbia, Chile, planejamento integrado dos seis países da América Central e outros); região dos Bálcãs; África (Tanzânia; interconexão do Egito, Sudão e Etiópia); e Sudeste Asiático (interconexão dos países do rio Mekong: Laos, Camboja e Vietnã) e outros.

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NCP

O NCP é um modelo de otimização operativa similar ao SDDP, mas mais adaptado a simulações de curto prazo – com intervalos de tempo de 15 minutos a 1 hora e com horizonte semanal ou mensal. Além das variáveis e parâmetros representados no SDDP, o NCP incorpora questões adicionais típicas do curtíssimo prazo, como unit commitment, “rampa” de usinas termelétricas, e tempo de viagem da água.

De modo a integrar a operação ótima de longo prazo com a operação ótima de curto prazo, os dados cadastrais e a função de custo futuro do SDDP podem ser importados pelo NCP. Por sua vez, os dados do NCP podem ser importados para outros softwares que calculam fluxos de potência em redes, tal como o NetPlan. Esta integração é automática no ambiente ePSR.

 

Aspectos de modelagem

Os seguintes aspectos são modelados pelo NCP:

  • Equação de balanço de demanda em cada barra, incluindo perdas quadráticas nos circuitos da rede de transmissão
  • Modelo de fluxo de potência linear, incluindo restrições de capacidade nos circuitos para o caso base e contingências
  • Equação de balanço hídrico para usinas em cascatas considerando o tempo de viagem da água e propagação da onda
  • Restrições de potência mínima e máxima de cada usina, considerando as decisões de unit commitment
  • Volumes armazenados mínimos, de alerta e de espera para controle de inundações nos reservatórios
  • Restrições de vazões defluentes mínimas e máximas e restrições sobre a taxa de variação destas vazões
  • Opções de integração com estudos de médio-longo prazo: geração-meta, volume-meta e leitura de função de custo futuro
  • Restrições das usinas térmicas: tempo mínimo de operação e parada, rampas de potência, disponibilidade de combustível, número de partidas
  • Produção hidrelétrica modelada por unidade a partir da curva de eficiência do conjunto turbina-gerador, perdas hidráulicas, elevação do canal de fuga e curva cota x volume
  • Restrições de segurança (reserva primária e secundária, restrições de soma de fluxos nos circuitos, restrições genéricas de geração, etc)

A solução é alcançada usando técnicas avançadas de programação mista linear-inteira.

 

Características do sistema

  • Interface gráfica em ambiente Windows;
  • Inclui Módulo de preparação de gráficos com resultados do modelo em MS Excel;
  • Diversos resultados (ex: geração hidrelétrica e térmica, custos marginais, fluxos nos circuitos, volumes armazenados, etc).

 

Exemplos de aplicação

  • Centros de despacho de carga da Bolívia, Equador, Guatemala, El Salvador e Peru (programação da operação diária e semanal)
  • Maiores geradoras de energia elétrica da Turquia, com mais de 30000 MW
  • Instituições de diversos países dos Balcãs em atividades do projeto Southeast European Electrical System Technical Support
  • Agder Energi (Noruega) para maximizar receitas no mercado NordPool
  • Avaliação para utilização na programação diária do sistema elétrico brasileiro (~5800 circuitos, 3900 barras e mais de 100 hidrelétricas)

 

Metodologia

Modelo de otimização operativa (minimização de custo ou maximização de receita) de curto prazo (intervalos de 15 minutos a 1 hora, horizonte semanal ou mensal) baseado em programação inteira mista, com representação detalhada de hidroelétricas, termelétricas e geração renovável, rede de transmissão com perdas, unit commitment, tempo de viagem da água, restrições ambientais, reservas, extração de vapor em térmicas, acoplamento com modelos de médio prazo etc.

Representa em detalhes sistemas hidrelétricos (balanço hidrico para usinas em cascata, bombas, irrigação, etc.), usinas termelétricas (unit commitment, restrições de rampa, flexibilidade de combustível, função de eficiência côncava), rede de transmissão (leis de Kirchhoff, perdas quadráticas, restrições de segurança etc.) e condição final ao término da etapa de uma semana (interface com o modelo SDDP). NCP é usado em diversos países na América do Sul e Central por operadores dos mercados atacadistas de energia (para determinar o preço horário) e Operadores do Sistema (interface com despacho em tempo real).

O NCP determina a operação de um sistema hidrotérmico com restrições de transmissão de maneira a minimizar os custos de produção ou a maximizar receitas pela venda de energia ao mercado. Os custos incluem o uso de combustíveis (custo variável de produção e arranque), custo de déficit, penalidades por violações de restrições operativas, dentre outros.

Downloads Relacionados

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NETPLAN

NetPlan é um ambiente computacional integrado para planejamento da expansão e análise de redes de transmissão que inclui:

  • ferramentas de gerência de dados (edição de dados e importação de dados externos)
  • recursos para gerência do estudo (verificação de coerência de dados e cronologia)
  • recursos para visualização da configuração da rede e resultados do estudo (diagramas esquemáticos, fluxos de circuitos, indicadores de sobrecarga, custo do plano de expansão, custos marginais nodais, diagramas de contorno do carregamento da rede)
  • interface gráfica que permite interação com seus diferentes módulos

Os seguintes módulos de planificação estão disponíveis no ambiente NetPlan:

  • OptNet, para planejamento da expansão da rede de transmissão de alta tensão
  • PSRFlow, para análise de redes de transmissão CA e CC
  • OptFlow, para análise de potência reativa (VAr) de redes de transmissão CA e CC
  • OptVar, para expansão dos recursos de potência reativa (VAr)
  • Tariff, para alocação de custos de transmissão entre geradores e cargas

Todos os módulos utilizam ferramentas de otimização especialmente desenhadas para resolver redes de grande porte.

 

Módulo OptNet: Planejamento da expansão da transmissão

 

Aspectos de modelagem

OptNet modela o problema de expansão da transmissão como um problema de programação inteira-mista com as seguintes características:

  • Representação do sistema de transmissão via modelo de fluxo de potência linearizado
  • Representação de cenários de despacho de geração produzidos pelo modelo SDDP para representar as incertezas na carga e na produção de geração dos recursos hídricos e renováveis
  • Representação de diferentes tipos de candidatos de expansão da transmissão: linhas de transmissão de CA, transformadores, capacitores em serie e elementos do sistema de transmissão de CC
  • Representação de restrições de projeto: conjuntos de projetos associados, conjuntos de projetos mutuamente exclusivos e restrições de precedência
  • O processo de expansão pode ser aplicado levando em consideração todos os circuitos em operação (caso base) como também contingências simples de circuito
  • Os resultados incluem o plano de expansão decidido pelo modelo e resultados operativos detalhados que podem ser mostrados graficamente no diagrama de rede e que podem também ser visualizados utilizando planilha Excel

Metodologia de solução

A função objetivo consiste em minimizar o custo de investimento em novos elementos de transmissão ao mesmo tempo que se garante a confiabilidade no fornecimento da demanda do sistema. A solução problema linear inteiro-misto é proporcionada utilizando as técnicas mais avançadas de otimização.

A metodologia combina um método heurístico, que fornece uma una solução viável, com um método de decomposição de Benders, que proporciona uma solução ótima quando alcança a convergência. Os cenários de despacho e as contingências se representam utilizando uma estratégia de expansão incremental, sendo o algoritmo adequado para estudos de planejamento da expansão de redes de grande porte e com alta penetração de geração renovável.

 

Módulo PSRFlow – Análise da rede de transmissão CA e CC

 

Aspectos de modelagem

  • Aplicações desenhadas para a análise de redes de transmissão
  • Inclui um fluxo de potência convencional CA e CC e análise de contingências
  • Integração com cenários de despacho de geração e demanda produzidos pelo modelo SDDP
  • As saídas incluem resultados operativos detalhados, que podem ser mostrados graficamente no diagrama de rede e podem também ser visualizados utilizando planilha Excel

Metodologia de solução

A aplicação de fluxo de potência resolve as equações de fluxo de potência mediante o uso de um método de Newton-Raphson convencional e o desacoplado rápido, para controles de CA e CC. O fluxo de potência linearizado também está disponível.

A análise de contingências processa uma lista de contingências com o objetivo de identificar violações na rede (fluxo nos circuitos, tensão nas barras, etc.).

 

Módulo OptFlow – Planejamento de compensação de potência reativa (VAr)

 

Aspectos de modelagem

O módulo OptFlow é a ferramenta computacional para o análise de potência reativa de redes de transmissão CA e CC com as seguintes características:

  • Representação de diferentes cenários de geração e carga produzidos pelo modelo SDDP para capturar incertezas em fontes renováveis (hidráulica, eólica e solar)
  • Modelagem de balanço de potência ativa e reativa não linear em cada barra da rede elétrica (leis de Kirchhoff)
  • Modelagem de diferentes limites operativos da rede: tensão nas barras, fluxo de potência ativa e reativa nos circuitos, taps dos transformadores, shunts e compensador estático de reativo
  • Resultados operativos detalhados podem ser mostrados graficamente no diagrama de rede e podem também ser visualizados utilizando uma planilha Excel

Metodologia de solução

A função objetivo considera a combinação de mínima injeção de potência reativa nas barras da rede (para identificar déficit de reativo) junto com a penalização por desvio do despacho inicial de potência ativa, para cada cenário de despacho e demanda.

As variáveis de decisão incluem a geração de potência ativa e reativa das unidades geradoras, os ângulos de tensão das barras, os taps e ângulos de desfasamento dos transformadores e a susceptância dos capacitores/reatores.

A metodologia de solução consiste em aplicar um algoritmo de pontos interiores primal-dual robusto para cada cenário representado. A solução proporcionada pelo modelo garante uma operação que respeita os limites e restrições operativas para cada cenário de geração e demanda e identifica eventuais deficiências de reativo e sua localização na rede.

 

Módulo OptVar – Planejamento de compensação de potência reativa (VAr)

 

Aspectos de modelagem

O módulo OptVar é a ferramenta computacional para o planejamento da expansão de potência reativa com as seguintes características:

  • Representação de diferentes cenários de geração e carga produzidos pelo modelo SDDP para capturar incertezas em fontes renováveis (hidráulica, eólica e solar)
  • Representação de investimento em novos equipos shunt de suporte de potência reativa
  • Modelagem de balanço de potência ativa e reativa não linear em cada barra da rede elétrica (leis de Kirchhoff)
  • Modelagem de diferentes limites operativos da rede: tensão nas barras, fluxo de potência ativa e reativa nos circuitos, taps dos transformadores, shunts e compensador estático de reativo
  • Os resultados incluem o plano de expansão decidido pelo modelo e resultados operativos detalhados que podem ser mostrados graficamente no diagrama de rede e podem também ser visualizados utilizando uma planilha Excel

Metodologia de solução

A metodologia de solução consiste em um algoritmo de Progressive Hedging que determina um plano de expansão em novos equipos shunt de suporte de potência reativa interagindo com o módulo OptFlow para resolver cada um dos problemas de fluxo de potência ótimo.

A função objetivo considera a minimização do custo de investimento em novos equipos shunts mais o custo penalizado do desvio do despacho inicial de potência ativa, para cada cenário de despacho e demanda.

As variáveis de decisão incluem a geração de potência ativa e reativa das unidades geradoras, os ângulos de tensão das barras, os taps e ângulos de desfasamento dos transformadores e a susceptância dos capacitores/reatores (elementos existentes e candidatos).

A solução proporcionada pelo modelo garante uma operação que respeita os limites e restrições operativas para cada cenário de geração e demanda. A decisão de investimento em novos elementos de compensação de potência reativa somente é ativada uma vez que foram utilizados todos os controles de potência reativa disponíveis.

 

Módulo Tariff – Alocação dos custos de uso da rede de transmissão (em breve)

 

Aspectos de modelagem

O módulo Tariff é a ferramenta computacional desenhada para alocar os custos do uso da rede de transmissão entre seus usuários (produtores e consumidores). Para cumprir com tal finalidade, o módulo Tariff é capaz de:

  • Identificar como os produtores e consumidores utilizam a rede para
  • Alocar custos considerando uma ampla gama de cenários operativos, de forma que os cálculos de tarifas sejam aderentes à operação e planejamento do sistema elétrico real

O módulo Tariff é uma poderosa ferramenta para os agentes do sector elétrico:

  • Os planejadores e reguladores do sistema podem usá-lo para revelar os custos reais da expansão da transmissão e promover a alocação dos custos e a determinação das tarifas; ou pode ser usado como uma ferramenta de planejamento para avaliar diferentes metodologias de alocação de custos e selecionar as mais aderentes ao sistema elétrico
  • Geradores e consumidores que buscam prever tarifas e custos para o futuro

Metodologia de solução

O módulo Tariff modela três metodologias diferentes de alocação de custos de transmissão:

  1. Nodal: utilizada por Brasil e pelo Reino Unido para assinar os custos de transmissão. Ela é baseada no impacto marginal que as injeções dos geradores e consumidores têm sobre o fluxo de potência nas instalações de transmissão
  2. Fatores de Participação Média: comumente utilizada para assinar custos em problemas que envolvem infraestrutura de transporte. Desenha o caminho das injeções dos geradores e consumidores a través da rede
  3. A metodologia Aumann-Shapley: é baseada no conceito de teoria de jogos, garante uma alocação justa de custos, modelando acesso a rede de transmissão como uma aliança na qual cada agente pode otimizar os custos com o transporte de energia

Algumas aplicações recentes

  • Desenho de alternativas para o desenvolvimento futuro do Sistema Nacional de Transmissão do Chile (horizonte 2019-2040). O Netplan foi utilizado para otimizar a expansão da rede de transmissão, considerando a inserção de novos recursos energéticos (eólicos e solares) e baterias
  • O Netplan foi utilizado para otimizar a expansão da rede do sistema brasileiro para o horizonte 2035, levando em consideração a grande entrada de novas fontes de energia renovável (eólica e solar)
  • Análise e propostas regulatórias de Serviços Ancilares para o sistema colombiano, considerando a inserção de novos recursos renováveis de energia e novas tecnologias em alta e baixa tensão. O Netplan foi utilizado para estudar a expansão do sistema de transmissão colombiano para o horizonte 2019-2040
  • Integração renovável de América do Sul. O Netplan foi utilizado para otimizar a expansão da transmissão (2017-2035) em nove países de América do Sul, participantes da comunidade andina (Chile, Colômbia, Equador e Peru), Cone Sul (Argentina, Brasil, Paraguai e Uruguai) e Bolívia
  • Planejamento da expansão da rede de transmissão WECC da costa oeste dos E.U.A. para um horizonte de 15 anos, cenários de despacho anual de ponta e 960 projetos candidatos
  • Análise e propostas regulatórias de mecanismos de alocação de custos de transmissão no Brasil. Tariff foi utilizado para simular o cálculo da tarifa de transmissão utilizando uma metodologia diferente com a finalidade de avaliar os impactos sobre as tarifas dos geradores representados pela Associação Brasileira de Energia Eólica (ABEEólica)

Downloads Relacionados

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Desenvolvimento de Hidrelétricas e Reversíveis

Modelagem de recursos renováveis não convencionais

HERA

O HERA é um modelo computacional desenvolvido pela PSR para estudar o potencial hidrelétrico de bacias hidrográficas, considerando a viabilidade econômica dos projetos e seus impactos socioambientais.

O modelo tem como objetivo contribuir para o processo de tomada de decisão, geralmente muito complexo por envolver interesses conflitantes, a favor e contra a construção de barragens. Para isso, busca-se um equilíbrio entre produção de eletricidade e conservação ambiental.

O HERA simula a construção de usinas hidrelétricas, incluindo a área alagada por reservatórios. O modelo dimensiona estruturas de acordo com o Manual de Inventário Hidroelétrico e Bacias Hidrográficas da Eletrobras (diferentes tipos de barragens, vertedouros, casas de força, canais, esquemas de derivação, túneis, etc.) e calcula os custos correspondentes (concreto, escavação em rocha e solo, etc.). Os cálculos são feitos para local candidato, considerando um modelo digital de elevação, ou terreno. Em seguida o HERA acrescenta os custos de equipamento eletromecânico associados à capacidade do projeto candidato, e os custos socioambientais, que geralmente estão associados à área alagada pelo reservatório, incluindo remoção de vegetação, compensações ambientais, relocação de infraestrutura afetada (estradas, pontes, etc.), bem como reassentamento de população afetada.

Os custos são calculados para cada projeto candidato, sendo que em cada um deles pode ser simulado com diferentes quedas hidráulicas e designs de engenharia (avaliados a partir da combinação de diversos tipos de estrutura e seus posicionamentos ao longo do eixo da barragem). Uma lista de candidatos é então preparada, a partir da qual a melhor combinação será selecionada por um modelo de otimização. O modelo matemático inclui restrições físicas do sistema, como equações de balanço hídrico, limites operacionais, bem como restrições socioambientais relativas aos impactos dos projetos (número de famílias atingidas, área alagada, etc.).

O HERA foi usado pela PSR em estudos para a The Nature Conservancy em bacias hidrográficas na Colômbia (rio Magdalena), no Gabão (rios Komo e Abanga), Brasil (rios Juruena, Ivaí) e México (Coatzacoalcos). No Brasil, a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) demonstrou interesse em promover sua utilização em estudos de inventário participativos, onde órgãos ambientais, promotores públicos, prefeitos, instituições governamentais, desenvolvedores de projetos, grupos indígenas e outros possam utilizar a ferramenta como parte de um processo de engajamento das partes interessados para uma tomada de decisão. Isso permitiria uma avaliação objetiva das alternativas, além de garantir maior transparência e agilidade: um processo que historicamente seria executado em vários meses poderia ser reproduzido em algumas horas com o HERA, permitindo assim uma exploração das alternativas em “tempo real”. O HERA possui diversos aspectos inovadores, por exemplo:

1. Automatização de funções de geoprocessamento orientadas à investigação do potencial hidrelétrico (cálculo da rede hidrográfica, simulação de reservatórios considerando as curvas cota x área x volume, regionalização de histórico de vazões, etc.).

2. Cálculo de métricas definas pelo usuário baseadas em informações geográficas (mapas em formato shapefile), que são usados para estimar os impactos de cada projeto individualmente ou pela combinação deles.

3. Automatização da concepção do projeto, incluindo o projeto de engenharia e a estimação dos custos.

4. Possibilidade de o engenheiro editar ou modificar parâmetros de dimensionamento: para isso, um dicionário de dados de entrada e saída é usado. Os parâmetros (para o dimensionamento do vertedouro, por exemplo) podem ser editado no Excel. O novo procedimento computacional é então “compilado” para execução em código Python incorporado ao modelo do HERA.

5. Processamento computacional distribuído (na nuvem) pode ser usado em bacias hidrográficas de grandes dimensões.

6. Formulação matemática que seleciona a melhor combinação de projetos naquela bacia hidrográfica (no sentido de maximizar o valor da função objetivo).

7. Exportação dos resultados para outros softwares GIS, Google Earth e outros.

8. Integração com Revit para visualização 3D das estruturas.

9. Programação em Dynamo para a construção de modelos 3D de usinas hidrelétricas a partir de componentes individuais considerando o modelo digital de elevação (ou terreno).

10. Visualização avançada da arquitetura de projetos hidrelétricos selecionados no Infraworks 3D.

Informações de licença

Entre em contato com hera@psr-inc.com para obter mais informações sobre licenças para fins comerciais.

O HERA é gratuito para organizações sem fins lucrativos. Entre em contato com hera@psr-inc.com para solicitar uma licença gratuita.

Downloads Relacionados

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HERA 1.3.0 – Instalador completo
HERA – Manual do usuário (Inglês)
HERA – Folder (Inglês)
Caso exemplo

Time Series Lab (TSL)

O Time Series Lab (TSL) é uma ferramenta de modelagem de renováveis que produz cenários sintéticos futuros de geração das fontes de Energia Renovável Variável (ERVs). O TSL possui dois módulos principais: (i) o TSL-Data; e (ii) o TSL-Scenarios:

  • TSL-Data: cria um registro histórico horário “sintético” de 40 anos processando as informações disponíveis na base de dados de reanálise global;
  • TSL-Scenarios: gera cenários futuros de ERV considerando a correlação temporal e espacial com as vazões hidrológicas;

Para estimar o modelo estatístico, o TSL-Scenarios precisa de um registro histórico de geração das ERVs, o que pode ser uma tarefa complicada dependendo da região. Portanto, o TSL tem dois modos principais de funcionamento:

  • O usuário pode inserir o registro de dados históricos reais
  • O TSL-Data pode criar um registro histórico “sintético” de 40 anos com base nos dados de velocidade do vento e irradiação solar da base de dados de reanalises

Criação de um registro histórico de geração renovável

O TSL calcula a produção eólica através de um modelo baseado na metodologia Virtual Wind Farm (VWF). Os seguintes parâmetros são usados para converter a velocidade do vento em energia:

  • A curva de potência da turbina
  • Altura da turbina
  • A coordenada da planta (para baixar os dados de velocidade do vento)

A produção solar é baseada nos dados da Irradiação Horizontal Global, ou seja, a irradiação no topo da atmosfera e a temperatura extraída da base de dados de reanálise. Levando essas informações em consideração, o método GSEE (Global Solar Energy Estimator) é aplicado. Os seguintes parâmetros são considerados na conversão em energia:

  • O sistema de rastreamento dos painéis solares
  • O ângulo de inclinação do painel
  • A coordenada da usina solar (para baixar os dados de irradiação solar e temperatura)

Localização de “hotspots” para projetos genéricos

Além de fornecer ferramentas para a criação de registros históricos “sintéticos” de geração renovável, o TSL fornece uma ferramenta para encontrar “hotspots” para projetos genéricos de energia eólica e solar. Para isso, as seguintes ferramentas estão disponíveis:

  • Mapa de velocidade do vento para todo o mundo
  • Mapa de irradiação solar para todo o mundo
  • Áreas protegidas para todo o mundo
  • Possibilidade de carregar mapas personalizados definidos pelo usuário

Gerando cenários sintéticos de geração renovável correlacionados com vazões

Devido à correlação espacial da produção eólica e solar em diferentes regiões, bem como a correlação espacial entre séries de vazão e velocidade do vento em outras, o TSL representa a distribuição de probabilidade conjunta de todos os recursos renováveis não convencionais e das plantas hidroelétricas, tanto para as plantas existentes como para as plantas futuras.

A Rede Bayesiana é um modelo estatístico que pode produzir cenários sintéticos, capturando as correlações mais significativas existentes nos dados históricos. Essa metodologia possui as seguintes características:

  • Produzir cenários considerando uma distribuição de probabilidade conjunta
  • Estimação não paramétrica da distribuição de probabilidade de cada planta
  • Mantém as correlações espaciais e temporais históricas nos cenários sintéticos
  • Mantém a distribuição de probabilidade original dos dados históricos

Em resumo, devido à alta variabilidade e intermitência desse tipo de recurso, o TSL gera esses cenários com as seguintes características:

  • Resolução horária
  • Estimação não paramétrica de distribuições de probabilidade
  • Metodologia da rede bayesiana para capturar correlações espaciais e temporais entre as ERVs e as vazões hidrológicas

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Time Series Lab – 2.1
Time Series Lab – Folder (Inglês)

Avaliação econômico-financeira de projetos de geração

Gerência e otimização de portfólios de energia

OPTVALUE

O modelo OptValue é uma ferramenta de avaliação econômico-financeira de projetos de geração baseada na busca de uma taxa interna de retorno compatível com o risco associado à construção e operação da usina. Isto permite comparar diferentes tecnologias de geração sob uma ótica de risco x retorno.

O modelo é baseado no cálculo de um preço de energia de tal forma que a taxa interna de retorno (TIR) para os acionistas associada ao projeto será acima de um valor a um determinado nível de VaR pré-estabelecido (p.exe. com probabilidade de 95% a TIR será acima de 15%). Este cálculo envolve o custo de investimento da usina, o “project finance”, tipo de contrato para venda de energia, impostos e encargos setoriais, incertezas associadas a hidrologia, custos de investimento, tempo de construção, aspectos regulatórios, etc.

As saídas do programa são:

  • Preço de energia do projeto compatível com um dado mínimo valor para a TIR do acionista a um nível de “Value at Risk” (VaR) pré-estabelecido ou a um valor esperado da TIR do acionista;
  • Distribuição de probabilidade para a TIR do acionista;
  • Distribuição de probabilidade para a receita líquida e descontada do projeto;
  • Nível ótimo de contratação para usinas hidráulicas;
  • Distribuição de probabilidade do fluxo de caixa;
  • Decomposição do preço de energia em: Custos de investimento, impostos e encargos setoriais, custos de O&M, custos de combustível, etc;
  • Gráficos de series temporais associados à geração da usina, receitas e despesas na CCEE, receita líquida para os acionistas, etc.

O “tradeoff” risco x retorno associado aos projetos é estabelecido em termos do desvio padrão versus valor esperado da TIR

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OptValue – Folder

OPTFOLIO

Ferramenta analítica para gerência e otimização de portfólios de energia compostos de ativos físicos (usinas hidrelétricas, térmicas e renováveis) e financeiros (contratos a termo, derivativos e outros). O OptFolio utiliza técnicas de programação inteira e otimização estocástica para construir portfólios de contratos sob uma ótica risco-retorno utilizando índices de risco (tais como CVaR e funções utilidade) e vem sendo utilizado em estudos comerciais no Brasil e no exterior (Turquia) para otimização de contratos de energia e comercialização integrada de renováveis.

Optfolio – mix ótimo de ativos físicos e financeiros considerando cenários de preço spot, produção de energia e restrições de riscos associados. OptFolio têm sido usado por clientes na Europa para determinar a estratégia ótima de despacho / contratação em mercados de curto prazo, e na América Latina para otimizar o portfolio de ativos multinacionais de geração de investidores internacionais.

O modelo OptFolio é uma ferramenta de decisão para gerência de portfolios de energia, incluindo ativos físicos, tais como usinas e ativos financeiros, tais como contratos bilaterais e outros derivativos de energia elétrica.

O objetivo é maximizar o valor presente do fluxo de caixa líquido para uma dada empresa. Existem várias fontes de custos e receitas que são calculadas pelo Optfolio na composição do fluxo de caixa líquido:

  • Custos de geração, tarifas de transmissão, outros custos fixos, impostos, custos financeiros associados aos contratos e derivativos adquiridos, e custos de investimentos associados à construção de novas usinas;
  • Receitas financeiras provenientes de vendas de contratos de energia e outros derivativos;
  • Receitas provenientes de vendas de energia no mercado de curto prazo onde existe incertezas com relação aos preços.

O programa determina as decisões ótimas de investimento em ativos físicos (i.e. construção de novas usinas) e financeiros (i.e. compra ou venda de contratos ou outros derivativos). Restrições de riscos em termos de “Value at Risk” (VaR) tais como um requisito mínimo de receitas a um nível de risco, podem ser consideradas.

O modelo tem três opções para função objetivo:

  • Maximizar o valor esperado das receitas líquidas;
  • Maximizar o valor esperado da função utilidade;
  • Maximizar as receita acumuladas mínimas em intervalos de tempo especificados e ao longo de um conjunto de cenários hidrológicos.

O modelo representa os seguintes aspectos:

  • Projetos obrigatórios e conjunto de projetos mutuamente exclusivos;
  • Limites de contratação;
  • Restrições de investimentos;
  • Restrições de riscos em termos de “Value at Risk” – VaR;
  • Taxa interna de retorno associada a cada cenário.
  • Abordagem de Solução
  • O problema é formulado como um problema de programação inteira mista.

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OptFolio 1.0Beta
OptFolio – Folder (Inglês)

Sistema corporativo para o gerenciamento de estudos energéticos

FERRAMENTA PARA COMPUTAÇÃO EM NUVEM

ePSR

ePSR
 

O ePSR é um ambiente computacional corporativo projetado para facilitar o desenvolvimento colaborativo de estudos energéticos. Com uma concepção fortemente centrada em uma base de dados de uso comum, a arquitetura ePSR integra os modelos da PSR, podendo ser estendida para a integração de produtos de terceiros.

O ePSR adota a filosofia de “bancada de trabalho”: todas as informações e modelos estão disponíveis numa base de dados relacional. Os recursos são disponibilizados aos usuários através de uma interface gráfica que conta com esquema de autenticação e autorização de usuários. Com base no perfil do usuário cadastrado, o esquema permite configurar quais recursos estarão disponíveis. Desenvolvido com as mais avançadas tecnologias de informação, o ePSR oferece inúmeras facilidades corporativas que incrementam a organização e produtividade de estudos. Estes podem ser tão diversos como a programação da operação da próxima hora ou um planejamento energético com horizonte de 20 anos.

Arquitetura Geral do ePSR

O ePSR foi desenvolvido em uma arquitetura composta por uma interface gráfica do usuário; regras de negócio; regras de acesso a dados; funções de acesso a dados; sistema de gerenciamento de banco de dados, dados armazenados, aplicações (modelos) e conversores de formato de dados.

img_architecture

Recursos de Informações

As informações contidas no Banco de Dados do ePSR estão organizadas em cinco categorias principais.

  • Componentes do Sistema de Potência – descrevem os componentes do sistema de geração e transmissão. Alguns componentes são constantes enquanto podem variar no tempo. Os componentes são versionados. Isto significa que o estado do cadastro para qualquer momento no tempo pode ser reconstituído a partir do Banco de Dados. Esta característica é útil para atividades de auditoria e reprodução de simulações e estudos anteriores.
  • Configurações – representam as organizações do sistema de potência. As configurações são definidas agrupando-se componentes do sistema de potência em conjuntos inter-relacionados.
  • Séries temporais – representam os dados históricos e cenários previstos.
  • Restrições – regras operativas que restringem o despacho de potência.
  • Gerenciamento de Estudos – gerenciamento de estudos armazenados no Banco de Dados. Um estudo é construído a partir da seleção de informações disponíveis de configurações, dados históricos e cenários de previsão do Banco de Dados. Parâmetros específicos da aplicação são requeridos para executar um modelo desejado. No momento da criação de um estudo, todas as informações disponíveis no Banco de Dados do ePSR estão disponíveis, mesmo aquelas definidas por outros usuários.

Modelos Energéticos

O ePSR integra um conjunto de modelos da PSR para:

  • Planejamento de médio e longo prazos (SDDP)
  • Planejamento do despacho de potência de curto prazo (NCP)
  • Planejamento da expansão da Geração (OptGen)
  • Planejamento da expansão da Transmissão (NetPlan)
  • Avaliação Econômica e Risco (OptValue)

 

O ePSR também pode ser integrado a Sistemas de tempo real SCADA.

 

Representação Geográfica

Os componentes do Sistema de Potência no ePSR podem estar associados à uma localização geográfica (geo-referenciados), expressos através de coordenadas geográficas (latitude e longitude).

Componentes geo-referenciados podem ser visualizados em uma mapa usando uma das três opções de mapas de fundo:

  • Open Street Map
  • Bing map
  • Google Satellite Image

 

Setting the geograhic coordinates of a hydro power plant
 

Referência Técnica

  • Sistema Operacional: Windows
  • Interface Gráfica: .Net Desktop
  • Banco de Datos: SGBD Oracle
  • Servidor Web: Microsoft IIS
  • Formato para o intercâmbio de dados: Web Services e XML

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ePSR – Folder (Inglês)

PSR Cloud

O problema da geração elétrica evoluiu de sistemas privados, locais às regiões onde eram destinados a suprir a demanda, para atender demandas globais a partir de geradores de grande porte, localizados em pontos estratégicos e apoiados por uma rede de distribuição de grande capilaridade. Analogamente, estamos no momento em que a computação de alto desempenho, que implica em altos custos de hardware, software e pessoal especializado, está saindo dos data centers corporativos e migrando para data centers de primeira linha. Eles oferecem uma capacidade de processamento, tamanho de banda, provimento de energia, suporte, investimentos em hardware e software a um custo incomparável. Esta modalidade de computação está sendo chamada de computação nas nuvens.

A PSR desenvolveu uma plataforma para gerenciar a execução remota de modelos de simulação de despacho hidrotérmico em um ambiente de processamento distribuído, de maneira que os usuários não precisam possuir a infraestrutura necessária para atingir o mesmo objetivo. Esta plataforma chama-se PSR Cloud e conta atualmente com milhares de processadores.

A comunicação de dados (arquivos de entrada e saída dos modelos) é feita entre o computador local do usuário e os servidores remotos alocados para a execução, sem qualquer interferência ou passagem pelos servidores da PSR.

O PSR Cloud é tarifado como um serviço pay-per-run pela modalidade pré-paga. Na modalidade pré-paga, o usuário adquire créditos para serem usados em execuções. O custo de cada rodada é contabilizado e abatido do saldo vigente.

Qual é a confiabilidade do serviço?

A capacidade de computação é oferecida dentro da relação que a PSR mantém com a Amazon.com. A Amazon se despontou como um importante fornecedor mundial de capacidade de processamento, possuindo um dos maiores data centers do mundo. A disponibilidade da plataforma da Amazon atende os mais rigorosos padrões internacionais e, atualmente, é a maior provedora de capacidade em escala global.

A PSR recentemente teve sua solução analisada e publicada pela Amazon como um caso de estudo. Veja os detalhes em: http://aws.amazon.com/solutions/case-studies/psr/

Além disso, a PSR foi certificada pela Amazon, recebendo o título de Solution Provider. Os detalhes se encontram em: http://www.aws-partner-directory.com/PartnerDirectory/PartnerDetail?Name=PSR

Como começar a usar o serviço?

A instalação do PSR Cloud é direta. Inicialmente, é necessário o download e a instalação do módulo PSR Cloud Client.(*)

A ativação do usuário no serviço, após a instalação do programa, é muito simples: o usuário se cadastra no nosso portal, criando um login e senha. Depois envia para o e-mail psrcloud@psr-inc.com o login criado para que a conta seja ativada.

Ao abrir o PSR Cloud Client, o usuário adicionará seus casos, selecionando para cada um deles, através de uma interface simples e intuitiva:

  • O modelo que irá rodar (SDDP ou NEWAVE – o usuário deverá possuir licença do modelo que irá utilizar),
  • O número de processadores a serem empregados,
  • O diretório no computador local onde se encontram os dados do caso (e para onde irão os resultados após a execução).

Ao comandar a execução, os dados de entrada são automaticamente enviados para os servidores alocados nas nuvens para execução e de onde, após a execução, os arquivos de saída serão baixados para o diretório local.

Envie um e-mail para psrcloud@psr-inc.com para esclarecer quaisquer eventuais dúvidas sobre o serviço.

(*) É necessário a instalação da seguinte dependência:

Microsoft .NET Framework Version 4.0

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PSR Cloud – Setup
PSR Cloud – Folder (Inglês)

Despacho hidrotérmico estocástico com restrições de rede

SDDP

Visão Geral

O SDDP é um modelo de despacho estocástico para sistemas elétricos que representa as redes de transmissão, gás e hidrogênio usadas em estudos de operação de longo, médio e curto prazo. Ele é altamente flexível em termos de seus níveis de detalhe temporal e espacial. Na dimensão temporal, ele pode representar horizontes de decisão muito longos (várias décadas) com estágios semanais ou mensais e resolução intraestágio de blocos de carga ou horas. Espacialmente, ele pode lidar com a operação detalhada de pequenas ilhas até o estudo de mercados regionais integrando vários sistemas de energia nacionais.
O modelo representa os seguintes elementos:

  • Usinas hidrelétricas: representação detalhada para cada reservatório; limites de armazenamento e taxa de fluxo através de turbinas, vertedouros, efeito de cabeça, infiltração e outros; modelo estocástico de vazão representando sazonalidade, correlações temporais e espaciais; modelagem de fenômenos climáticos específicos (como El Niño); restrições de rampa, etc.;
  • Usinas termoelétricas: restrições de comprometimento de unidades, disponibilidade de combustível, contratos de combustível (incluindo cláusulas take-or-pay), curvas de eficiência térmica, emissões de CO₂ e outros poluentes, restrições de rampa;
  • Energia renovável variável: usinas solares, eólicas e de energia solar concentrada, definição do histórico de ERV, geração por meio de banco de dados de reanálise global, produção estocástica de energia ERV, modelagem, geração de cenários sintéticos futuros com resolução horária, os cenários de ERV são temporalmente e especialmente correlacionados com as vazões hidrelétricas;
  • Baterias e outros dispositivos de armazenamento rápido: capacidade de armazenamento, capacidades de carga/descarga, eficiências, restrições de rampa;
  • Resposta do lado da demanda: resposta a preços, sinais por segmento por sistema, área ou nível de barramento;
  • Rede de transmissão: leis de Kirchhoff, limites de fluxo de potência, perdas quadráticas, restrições de segurança, limites de exportação e importação entre áreas elétricas, soma de restrições de fluxo e outros;
  • Rede de gás natural: restrições de produção e transporte de gás, capacidade de produção nos campos, limites de fluxo e perdas em gasodutos;
  • Hidrogênio e processos de eletrificação: produção de hidrogênio, consumo de energia, cadeia de suprimentos detalhada de hidrogênio;
  • Co-otimização dos mercados de energia e reserva
  • Reserva dinâmica probabilística
  • Nexus da água

O objetivo do SDDP é minimizar a soma dos custos e maximizar a receita no mercado de energia. Os custos incluem a compra e transporte de combustíveis para usinas térmicas, custos de emissão de poluentes, custos de O&M de usinas hidrelétricas e térmicas, tarifas de transmissão, custo de energia não fornecida e outras penalidades. As receitas incluem negociações nos mercados de energia, água e hidrogênio.

 

Principais resultados

O SDDP produz mais de 450 relatórios em arquivos formatados compatíveis com o Excel. Os resultados são gerenciados pela interface gráfica, que extrai as estatísticas desejadas e cria gráficos diretamente no Excel. Os principais resultados do SDDP são:

  • Estatísticas de operação do sistema: produção, fluxos de transmissão, emissões, riscos de déficit e custos
  • Custos marginais locacionais (por zona e nível de barramento)
  • Custos marginais de capacidade: benefício incremental de reforçar um recurso
  • Custos de congestionamento de transmissão
  • Valores da água hidrelétrica e valores de energia de outros sistemas de armazenamento
  • Custos marginais de poluentes com orçamentos de emissão

Além disso, resultados agregados, como custos marginais médios, geração total e custos totais, são produzidos em relatórios no formato CSV e podem ser visualizados por meio de um painel, compartilhados por meio de um link da internet:


 

Metodologia

Uma vez que as usinas hidrelétricas não possuem custos operacionais diretos, elas ocupam o primeiro lugar na curva de mérito. No entanto, há incerteza em relação às vazões futuras, como ilustrado na figura abaixo.


Embora as usinas hidrelétricas não tenham um custo de operação direto, elas têm um custo de oportunidade que reflete o benefício futuro resultante da produção de energia. Esse custo depende da análise das consequências da decisão de armazenar/usar a água em todos os cenários futuros.

SDDP significa Stochastic Dual Dynamic Programming (Programação Dinâmica Dual Estocástica), um algoritmo desenvolvido pela PSR na década de 1980 para resolver problemas de otimização multietapa de grande escala sob incerteza. A grande inteligência por trás disso está na aproximação da função de custo futuro, feita por meio de um esquema de decomposição de Benders.

Este algoritmo vem melhorando constantemente ao longo dos anos para acompanhar as mudanças significativas no setor elétrico. Ele tem sido considerado a tecnologia de ponta pela indústria global. A grandeza do modelo SDDP é demonstrada pelo fato de ter sido citado em mais de 3.800 artigos na literatura científica/técnica, sendo suficiente uma simples pesquisa para comprovar isso.

Além disso, ele vem sendo aplicado com sucesso há mais de quarenta anos no agendamento estocástico ótimo de médio e longo prazo de sistemas reais muito complexos, com armazenamentos multiescala (reservatórios hidrelétricos, bombeamento hidrelétrico, baterias, reservatórios de combustível, contratos de combustível integral, restrições de orçamento de emissões multietapas, etc.) e modelagens probabilísticas, como vazões hidrológicas, intermitência de renováveis, demanda e preços de combustíveis.

 

Computação paralela

A versão paralela do SDDP explora a estrutura da metodologia de solução, que se baseia na decomposição do problema original em subproblemas menores para aumentar a eficiência computacional. Os subproblemas podem ser resolvidos simultaneamente por vários computadores conectados por uma rede local ou computador multitarefa.
Além disso, é possível executar o SDDP usando o PSR Cloud, que é uma plataforma concebida para gerenciar execuções remotas em um ambiente de processos distribuídos nos servidores da PSR, aproveitando ao máximo as capacidades de computação em nuvem.

 

Aplicações do SDDP

O modelo SDDP tem sido utilizado em estudos de avaliação de empresas, interconexões internacionais e análise de novas usinas hidrelétricas, térmicas e renováveis. Ele também tem sido usado em estudos de operações em vários países nos cinco continentes:


Últimas versões

 

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Planejamento da expansão de longo prazo

OPTGEN

Visão Geral

OptGen é um modelo de planejamento de expansão de longo prazo que determina as decisões de dimensionamento e cronograma de menor custo para construção, desativação e reforço de capacidades de geração, rede de transmissão e gasodutos de gás natural. Vários tipos de projetos estão disponíveis para serem considerados pelo modelo:

Devido à penetração mundial de fontes de Energia Renovável Variável (VREs), o OptGen combina uma visão de longo prazo da expansão com uma visão de curto prazo da operação e, portanto, pode representar a cronologia horária de energias renováveis variáveis, decisões de comprometimento de unidades térmicas/hidráulicas, restrições de rampa, requisitos de reserva e outras restrições de curto prazo.
Além disso, o OptGen é adequado para diferentes tipos de estudos de expansão do sistema de energia, uma vez que oferece um conjunto poderoso de recursos de modelagem flexível. O modelo permite, por exemplo, a definição de horizontes de estudo de várias décadas, considerando o cronograma de pagamento, vida útil e tempo de construção do projeto. Ele também oferece a possibilidade de incorporar várias políticas e suposições de expansão, de acordo com os critérios do planejador, tais como:

Aspectos de Modelagem

A expansão integrada é formulada pelo OptGen como um problema de programação inteira mista em grande escala e a solução é obtida usando técnicas avançadas de MIP e decomposição de Benders.

As seguintes características são utilizadas na formulação:

  • Flexibilidade de etapas de investimento e operação (ano, semestre, trimestre, mês);
  • Decisões de investimento representadas por variáveis inteiras ou contínuas;
  • Projetos opcionais e obrigatórios;
  • Conjuntos de projetos associados;
  • Conjuntos de projetos mutuamente exclusivos;
  • Restrições de precedência;
  • Restrições de capacidade mínima para diferentes grupos de tecnologia e para diferentes intervalos de tempo, permitindo representar políticas energéticas governamentais;
  • Cálculo de custo marginal de referência;
  • Restrições ambientais: emissão de gases de efeito estufa;
  • Restrições de disponibilidade de combustível;
  • Análise de múltiplos cenários;
  • Análise de um plano de expansão completo ou parcial definido pelo usuário.

O objetivo do OptGen é fornecer resultados consistentes que ajudem tanto (i) os planejadores no processo de tomada de decisão de expansão quanto (ii) os agentes do mercado, para que tenham a melhor visão possível da expansão do sistema. Com base em metodologias de ponta, o modelo oferece opções potencialmente eficientes para resolver esse problema:

  • Procedimentos de otimização, como as estratégias de solução de horizonte rolante e horizonte anual
  • Análise e reforço de planos de expansão fornecidos pelo usuário
  • Ferramentas de painel de controle gráfico para analisar resultados operacionais macro

Confira os principais componentes do modelo OptGen na figura abaixo e leia os tópicos de cada um com a explicação para entender ainda mais.

 

 

Módulo de Operação SDDP

O OptGen otimiza o trade-off entre os custos de investimento para construir novos projetos e o valor esperado dos custos operacionais obtidos a partir do SDDP, o modelo de despacho estocástico multie estágios com restrição de transmissão. Essa integração permite que o OptGen aproveite todas as características do SDDP para representar um sistema elétrico enquanto resolve o despacho operacional. Isso inclui, entre outros, modelagem detalhada com resolução horária ou intra-horária, resposta da demanda a sinais de preço, representação de fontes de incerteza, como:

CORAL – Avaliação de Confiabilidade do Fornecimento

A integração com o CORAL – o modelo de análise de confiabilidade baseado em simulação de Monte Carlo – permite que os índices de confiabilidade do sistema e do nível de barramento, como LOLP, LOLE, EPNS, sejam avaliados para cada plano de expansão proposto. Além disso, restrições de nível mínimo de segurança também podem ser incorporadas ao processo de expansão ótima, permitindo que o OptGen tome decisões de expansão respeitando requisitos de confiabilidade.

DPR – Reserva Dinâmica Probabilística

A ideia da Reserva Dinâmica Probabilística é garantir o suprimento de eletricidade por meio de reservas secundárias, não apenas em caso de variabilidade da demanda ou falha da maior unidade, mas também devido à variabilidade causada por fontes de Energia Renovável Variável (VREs).

O OptGen é a única ferramenta no mercado capaz de co-otimizar Geração, Transmissão e Reservas Dinâmicas Probabilísticas e, portanto, ao usar o OptGen, é possível co-otimizar investimentos relacionados à flexibilidade, como baterias ou armazenamento de bombeamento hidroelétrico (relacionados aos requisitos probabilísticos de reserva dinâmica) e investimentos relacionados à energia.

Uso do OptGen

  • Projeto SEETEC para o estudo do plano de desenvolvimento e benefícios do mercado regional de energia na região dos Balcãs para 2003-2010. (8 países interligados, 30 GW de demanda de energia e 5 GW de aumento projetado na demanda para 2010);
  • Plano venezuelano de expansão de geração e transmissão para 2002-2010 (20 GW de capacidade instalada – 65% hidroelétrica – e 10 regiões interligadas);
  • Estudo de expansão para o sistema brasileiro 2004-2015 (85 GW de capacidade instalada – 85% hidroelétrica, 27,5 GW de aumento projetado na demanda para 2015, 117 usinas hidrelétricas, 108 usinas térmicas e 9 regiões interligadas).
  • Tem sido usado por agências de planejamento (por exemplo, CEAC, da América Central), empresas e consultores (SNC Lavalin, Electricité de France e outros) em estudos de expansão em vários países da América Latina (Bolívia, Equador, Colômbia, Chile, planejamento integrado dos seis países da América Central e outros); região dos Bálcãs; África (Tanzânia; interconexão do Egito, Sudão e Etiópia); e Sudeste Asiático (interconexão dos países do rio Mekong: Laos, Camboja e Vietnã) e outros.

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Programação da operação de curto prazo

NCP

O NCP é um modelo de otimização operativa similar ao SDDP, mas mais adaptado a simulações de curto prazo – com intervalos de tempo de 15 minutos a 1 hora e com horizonte semanal ou mensal. Além das variáveis e parâmetros representados no SDDP, o NCP incorpora questões adicionais típicas do curtíssimo prazo, como unit commitment, “rampa” de usinas termelétricas, e tempo de viagem da água.

De modo a integrar a operação ótima de longo prazo com a operação ótima de curto prazo, os dados cadastrais e a função de custo futuro do SDDP podem ser importados pelo NCP. Por sua vez, os dados do NCP podem ser importados para outros softwares que calculam fluxos de potência em redes, tal como o NetPlan. Esta integração é automática no ambiente ePSR.

 

Aspectos de modelagem

Os seguintes aspectos são modelados pelo NCP:

  • Equação de balanço de demanda em cada barra, incluindo perdas quadráticas nos circuitos da rede de transmissão
  • Modelo de fluxo de potência linear, incluindo restrições de capacidade nos circuitos para o caso base e contingências
  • Equação de balanço hídrico para usinas em cascatas considerando o tempo de viagem da água e propagação da onda
  • Restrições de potência mínima e máxima de cada usina, considerando as decisões de unit commitment
  • Volumes armazenados mínimos, de alerta e de espera para controle de inundações nos reservatórios
  • Restrições de vazões defluentes mínimas e máximas e restrições sobre a taxa de variação destas vazões
  • Opções de integração com estudos de médio-longo prazo: geração-meta, volume-meta e leitura de função de custo futuro
  • Restrições das usinas térmicas: tempo mínimo de operação e parada, rampas de potência, disponibilidade de combustível, número de partidas
  • Produção hidrelétrica modelada por unidade a partir da curva de eficiência do conjunto turbina-gerador, perdas hidráulicas, elevação do canal de fuga e curva cota x volume
  • Restrições de segurança (reserva primária e secundária, restrições de soma de fluxos nos circuitos, restrições genéricas de geração, etc)

A solução é alcançada usando técnicas avançadas de programação mista linear-inteira.

 

Características do sistema

  • Interface gráfica em ambiente Windows;
  • Inclui Módulo de preparação de gráficos com resultados do modelo em MS Excel;
  • Diversos resultados (ex: geração hidrelétrica e térmica, custos marginais, fluxos nos circuitos, volumes armazenados, etc).

 

Exemplos de aplicação

  • Centros de despacho de carga da Bolívia, Equador, Guatemala, El Salvador e Peru (programação da operação diária e semanal)
  • Maiores geradoras de energia elétrica da Turquia, com mais de 30000 MW
  • Instituições de diversos países dos Balcãs em atividades do projeto Southeast European Electrical System Technical Support
  • Agder Energi (Noruega) para maximizar receitas no mercado NordPool
  • Avaliação para utilização na programação diária do sistema elétrico brasileiro (~5800 circuitos, 3900 barras e mais de 100 hidrelétricas)

 

Metodologia

Modelo de otimização operativa (minimização de custo ou maximização de receita) de curto prazo (intervalos de 15 minutos a 1 hora, horizonte semanal ou mensal) baseado em programação inteira mista, com representação detalhada de hidroelétricas, termelétricas e geração renovável, rede de transmissão com perdas, unit commitment, tempo de viagem da água, restrições ambientais, reservas, extração de vapor em térmicas, acoplamento com modelos de médio prazo etc.

Representa em detalhes sistemas hidrelétricos (balanço hidrico para usinas em cascata, bombas, irrigação, etc.), usinas termelétricas (unit commitment, restrições de rampa, flexibilidade de combustível, função de eficiência côncava), rede de transmissão (leis de Kirchhoff, perdas quadráticas, restrições de segurança etc.) e condição final ao término da etapa de uma semana (interface com o modelo SDDP). NCP é usado em diversos países na América do Sul e Central por operadores dos mercados atacadistas de energia (para determinar o preço horário) e Operadores do Sistema (interface com despacho em tempo real).

O NCP determina a operação de um sistema hidrotérmico com restrições de transmissão de maneira a minimizar os custos de produção ou a maximizar receitas pela venda de energia ao mercado. Os custos incluem o uso de combustíveis (custo variável de produção e arranque), custo de déficit, penalidades por violações de restrições operativas, dentre outros.

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Planejamento da expansão da transmissão

NETPLAN

NetPlan é um ambiente computacional integrado para planejamento da expansão e análise de redes de transmissão que inclui:

  • ferramentas de gerência de dados (edição de dados e importação de dados externos)
  • recursos para gerência do estudo (verificação de coerência de dados e cronologia)
  • recursos para visualização da configuração da rede e resultados do estudo (diagramas esquemáticos, fluxos de circuitos, indicadores de sobrecarga, custo do plano de expansão, custos marginais nodais, diagramas de contorno do carregamento da rede)
  • interface gráfica que permite interação com seus diferentes módulos

Os seguintes módulos de planificação estão disponíveis no ambiente NetPlan:

  • OptNet, para planejamento da expansão da rede de transmissão de alta tensão
  • PSRFlow, para análise de redes de transmissão CA e CC
  • OptFlow, para análise de potência reativa (VAr) de redes de transmissão CA e CC
  • OptVar, para expansão dos recursos de potência reativa (VAr)
  • Tariff, para alocação de custos de transmissão entre geradores e cargas

Todos os módulos utilizam ferramentas de otimização especialmente desenhadas para resolver redes de grande porte.

 

Módulo OptNet: Planejamento da expansão da transmissão

 

Aspectos de modelagem

OptNet modela o problema de expansão da transmissão como um problema de programação inteira-mista com as seguintes características:

  • Representação do sistema de transmissão via modelo de fluxo de potência linearizado
  • Representação de cenários de despacho de geração produzidos pelo modelo SDDP para representar as incertezas na carga e na produção de geração dos recursos hídricos e renováveis
  • Representação de diferentes tipos de candidatos de expansão da transmissão: linhas de transmissão de CA, transformadores, capacitores em serie e elementos do sistema de transmissão de CC
  • Representação de restrições de projeto: conjuntos de projetos associados, conjuntos de projetos mutuamente exclusivos e restrições de precedência
  • O processo de expansão pode ser aplicado levando em consideração todos os circuitos em operação (caso base) como também contingências simples de circuito
  • Os resultados incluem o plano de expansão decidido pelo modelo e resultados operativos detalhados que podem ser mostrados graficamente no diagrama de rede e que podem também ser visualizados utilizando planilha Excel

Metodologia de solução

A função objetivo consiste em minimizar o custo de investimento em novos elementos de transmissão ao mesmo tempo que se garante a confiabilidade no fornecimento da demanda do sistema. A solução problema linear inteiro-misto é proporcionada utilizando as técnicas mais avançadas de otimização.

A metodologia combina um método heurístico, que fornece uma una solução viável, com um método de decomposição de Benders, que proporciona uma solução ótima quando alcança a convergência. Os cenários de despacho e as contingências se representam utilizando uma estratégia de expansão incremental, sendo o algoritmo adequado para estudos de planejamento da expansão de redes de grande porte e com alta penetração de geração renovável.

 

Módulo PSRFlow – Análise da rede de transmissão CA e CC

 

Aspectos de modelagem

  • Aplicações desenhadas para a análise de redes de transmissão
  • Inclui um fluxo de potência convencional CA e CC e análise de contingências
  • Integração com cenários de despacho de geração e demanda produzidos pelo modelo SDDP
  • As saídas incluem resultados operativos detalhados, que podem ser mostrados graficamente no diagrama de rede e podem também ser visualizados utilizando planilha Excel

Metodologia de solução

A aplicação de fluxo de potência resolve as equações de fluxo de potência mediante o uso de um método de Newton-Raphson convencional e o desacoplado rápido, para controles de CA e CC. O fluxo de potência linearizado também está disponível.

A análise de contingências processa uma lista de contingências com o objetivo de identificar violações na rede (fluxo nos circuitos, tensão nas barras, etc.).

 

Módulo OptFlow – Planejamento de compensação de potência reativa (VAr)

 

Aspectos de modelagem

O módulo OptFlow é a ferramenta computacional para o análise de potência reativa de redes de transmissão CA e CC com as seguintes características:

  • Representação de diferentes cenários de geração e carga produzidos pelo modelo SDDP para capturar incertezas em fontes renováveis (hidráulica, eólica e solar)
  • Modelagem de balanço de potência ativa e reativa não linear em cada barra da rede elétrica (leis de Kirchhoff)
  • Modelagem de diferentes limites operativos da rede: tensão nas barras, fluxo de potência ativa e reativa nos circuitos, taps dos transformadores, shunts e compensador estático de reativo
  • Resultados operativos detalhados podem ser mostrados graficamente no diagrama de rede e podem também ser visualizados utilizando uma planilha Excel

Metodologia de solução

A função objetivo considera a combinação de mínima injeção de potência reativa nas barras da rede (para identificar déficit de reativo) junto com a penalização por desvio do despacho inicial de potência ativa, para cada cenário de despacho e demanda.

As variáveis de decisão incluem a geração de potência ativa e reativa das unidades geradoras, os ângulos de tensão das barras, os taps e ângulos de desfasamento dos transformadores e a susceptância dos capacitores/reatores.

A metodologia de solução consiste em aplicar um algoritmo de pontos interiores primal-dual robusto para cada cenário representado. A solução proporcionada pelo modelo garante uma operação que respeita os limites e restrições operativas para cada cenário de geração e demanda e identifica eventuais deficiências de reativo e sua localização na rede.

 

Módulo OptVar – Planejamento de compensação de potência reativa (VAr)

 

Aspectos de modelagem

O módulo OptVar é a ferramenta computacional para o planejamento da expansão de potência reativa com as seguintes características:

  • Representação de diferentes cenários de geração e carga produzidos pelo modelo SDDP para capturar incertezas em fontes renováveis (hidráulica, eólica e solar)
  • Representação de investimento em novos equipos shunt de suporte de potência reativa
  • Modelagem de balanço de potência ativa e reativa não linear em cada barra da rede elétrica (leis de Kirchhoff)
  • Modelagem de diferentes limites operativos da rede: tensão nas barras, fluxo de potência ativa e reativa nos circuitos, taps dos transformadores, shunts e compensador estático de reativo
  • Os resultados incluem o plano de expansão decidido pelo modelo e resultados operativos detalhados que podem ser mostrados graficamente no diagrama de rede e podem também ser visualizados utilizando uma planilha Excel

Metodologia de solução

A metodologia de solução consiste em um algoritmo de Progressive Hedging que determina um plano de expansão em novos equipos shunt de suporte de potência reativa interagindo com o módulo OptFlow para resolver cada um dos problemas de fluxo de potência ótimo.

A função objetivo considera a minimização do custo de investimento em novos equipos shunts mais o custo penalizado do desvio do despacho inicial de potência ativa, para cada cenário de despacho e demanda.

As variáveis de decisão incluem a geração de potência ativa e reativa das unidades geradoras, os ângulos de tensão das barras, os taps e ângulos de desfasamento dos transformadores e a susceptância dos capacitores/reatores (elementos existentes e candidatos).

A solução proporcionada pelo modelo garante uma operação que respeita os limites e restrições operativas para cada cenário de geração e demanda. A decisão de investimento em novos elementos de compensação de potência reativa somente é ativada uma vez que foram utilizados todos os controles de potência reativa disponíveis.

 

Módulo Tariff – Alocação dos custos de uso da rede de transmissão (em breve)

 

Aspectos de modelagem

O módulo Tariff é a ferramenta computacional desenhada para alocar os custos do uso da rede de transmissão entre seus usuários (produtores e consumidores). Para cumprir com tal finalidade, o módulo Tariff é capaz de:

  • Identificar como os produtores e consumidores utilizam a rede para
  • Alocar custos considerando uma ampla gama de cenários operativos, de forma que os cálculos de tarifas sejam aderentes à operação e planejamento do sistema elétrico real

O módulo Tariff é uma poderosa ferramenta para os agentes do sector elétrico:

  • Os planejadores e reguladores do sistema podem usá-lo para revelar os custos reais da expansão da transmissão e promover a alocação dos custos e a determinação das tarifas; ou pode ser usado como uma ferramenta de planejamento para avaliar diferentes metodologias de alocação de custos e selecionar as mais aderentes ao sistema elétrico
  • Geradores e consumidores que buscam prever tarifas e custos para o futuro

Metodologia de solução

O módulo Tariff modela três metodologias diferentes de alocação de custos de transmissão:

  1. Nodal: utilizada por Brasil e pelo Reino Unido para assinar os custos de transmissão. Ela é baseada no impacto marginal que as injeções dos geradores e consumidores têm sobre o fluxo de potência nas instalações de transmissão
  2. Fatores de Participação Média: comumente utilizada para assinar custos em problemas que envolvem infraestrutura de transporte. Desenha o caminho das injeções dos geradores e consumidores a través da rede
  3. A metodologia Aumann-Shapley: é baseada no conceito de teoria de jogos, garante uma alocação justa de custos, modelando acesso a rede de transmissão como uma aliança na qual cada agente pode otimizar os custos com o transporte de energia

Algumas aplicações recentes

  • Desenho de alternativas para o desenvolvimento futuro do Sistema Nacional de Transmissão do Chile (horizonte 2019-2040). O Netplan foi utilizado para otimizar a expansão da rede de transmissão, considerando a inserção de novos recursos energéticos (eólicos e solares) e baterias
  • O Netplan foi utilizado para otimizar a expansão da rede do sistema brasileiro para o horizonte 2035, levando em consideração a grande entrada de novas fontes de energia renovável (eólica e solar)
  • Análise e propostas regulatórias de Serviços Ancilares para o sistema colombiano, considerando a inserção de novos recursos renováveis de energia e novas tecnologias em alta e baixa tensão. O Netplan foi utilizado para estudar a expansão do sistema de transmissão colombiano para o horizonte 2019-2040
  • Integração renovável de América do Sul. O Netplan foi utilizado para otimizar a expansão da transmissão (2017-2035) em nove países de América do Sul, participantes da comunidade andina (Chile, Colômbia, Equador e Peru), Cone Sul (Argentina, Brasil, Paraguai e Uruguai) e Bolívia
  • Planejamento da expansão da rede de transmissão WECC da costa oeste dos E.U.A. para um horizonte de 15 anos, cenários de despacho anual de ponta e 960 projetos candidatos
  • Análise e propostas regulatórias de mecanismos de alocação de custos de transmissão no Brasil. Tariff foi utilizado para simular o cálculo da tarifa de transmissão utilizando uma metodologia diferente com a finalidade de avaliar os impactos sobre as tarifas dos geradores representados pela Associação Brasileira de Energia Eólica (ABEEólica)

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Desenvolvimento de Hidrelétricas e Reversíveis

HERA

O HERA é um modelo computacional desenvolvido pela PSR para estudar o potencial hidrelétrico de bacias hidrográficas, considerando a viabilidade econômica dos projetos e seus impactos socioambientais.

O modelo tem como objetivo contribuir para o processo de tomada de decisão, geralmente muito complexo por envolver interesses conflitantes, a favor e contra a construção de barragens. Para isso, busca-se um equilíbrio entre produção de eletricidade e conservação ambiental.

O HERA simula a construção de usinas hidrelétricas, incluindo a área alagada por reservatórios. O modelo dimensiona estruturas de acordo com o Manual de Inventário Hidroelétrico e Bacias Hidrográficas da Eletrobras (diferentes tipos de barragens, vertedouros, casas de força, canais, esquemas de derivação, túneis, etc.) e calcula os custos correspondentes (concreto, escavação em rocha e solo, etc.). Os cálculos são feitos para local candidato, considerando um modelo digital de elevação, ou terreno. Em seguida o HERA acrescenta os custos de equipamento eletromecânico associados à capacidade do projeto candidato, e os custos socioambientais, que geralmente estão associados à área alagada pelo reservatório, incluindo remoção de vegetação, compensações ambientais, relocação de infraestrutura afetada (estradas, pontes, etc.), bem como reassentamento de população afetada.

Os custos são calculados para cada projeto candidato, sendo que em cada um deles pode ser simulado com diferentes quedas hidráulicas e designs de engenharia (avaliados a partir da combinação de diversos tipos de estrutura e seus posicionamentos ao longo do eixo da barragem). Uma lista de candidatos é então preparada, a partir da qual a melhor combinação será selecionada por um modelo de otimização. O modelo matemático inclui restrições físicas do sistema, como equações de balanço hídrico, limites operacionais, bem como restrições socioambientais relativas aos impactos dos projetos (número de famílias atingidas, área alagada, etc.).

O HERA foi usado pela PSR em estudos para a The Nature Conservancy em bacias hidrográficas na Colômbia (rio Magdalena), no Gabão (rios Komo e Abanga), Brasil (rios Juruena, Ivaí) e México (Coatzacoalcos). No Brasil, a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) demonstrou interesse em promover sua utilização em estudos de inventário participativos, onde órgãos ambientais, promotores públicos, prefeitos, instituições governamentais, desenvolvedores de projetos, grupos indígenas e outros possam utilizar a ferramenta como parte de um processo de engajamento das partes interessados para uma tomada de decisão. Isso permitiria uma avaliação objetiva das alternativas, além de garantir maior transparência e agilidade: um processo que historicamente seria executado em vários meses poderia ser reproduzido em algumas horas com o HERA, permitindo assim uma exploração das alternativas em “tempo real”. O HERA possui diversos aspectos inovadores, por exemplo:

1. Automatização de funções de geoprocessamento orientadas à investigação do potencial hidrelétrico (cálculo da rede hidrográfica, simulação de reservatórios considerando as curvas cota x área x volume, regionalização de histórico de vazões, etc.).

2. Cálculo de métricas definas pelo usuário baseadas em informações geográficas (mapas em formato shapefile), que são usados para estimar os impactos de cada projeto individualmente ou pela combinação deles.

3. Automatização da concepção do projeto, incluindo o projeto de engenharia e a estimação dos custos.

4. Possibilidade de o engenheiro editar ou modificar parâmetros de dimensionamento: para isso, um dicionário de dados de entrada e saída é usado. Os parâmetros (para o dimensionamento do vertedouro, por exemplo) podem ser editado no Excel. O novo procedimento computacional é então “compilado” para execução em código Python incorporado ao modelo do HERA.

5. Processamento computacional distribuído (na nuvem) pode ser usado em bacias hidrográficas de grandes dimensões.

6. Formulação matemática que seleciona a melhor combinação de projetos naquela bacia hidrográfica (no sentido de maximizar o valor da função objetivo).

7. Exportação dos resultados para outros softwares GIS, Google Earth e outros.

8. Integração com Revit para visualização 3D das estruturas.

9. Programação em Dynamo para a construção de modelos 3D de usinas hidrelétricas a partir de componentes individuais considerando o modelo digital de elevação (ou terreno).

10. Visualização avançada da arquitetura de projetos hidrelétricos selecionados no Infraworks 3D.

Informações de licença

Entre em contato com hera@psr-inc.com para obter mais informações sobre licenças para fins comerciais.

O HERA é gratuito para organizações sem fins lucrativos. Entre em contato com hera@psr-inc.com para solicitar uma licença gratuita.

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HERA 1.3.0 – Instalador completo
HERA – Manual do usuário (Inglês)
HERA – Folder (Inglês)
Caso exemplo
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Modelagem de recursos renováveis não convencionais

Time Series Lab (TSL)

O Time Series Lab (TSL) é uma ferramenta de modelagem de renováveis que produz cenários sintéticos futuros de geração das fontes de Energia Renovável Variável (ERVs). O TSL possui dois módulos principais: (i) o TSL-Data; e (ii) o TSL-Scenarios:

  • TSL-Data: cria um registro histórico horário “sintético” de 40 anos processando as informações disponíveis na base de dados de reanálise global;
  • TSL-Scenarios: gera cenários futuros de ERV considerando a correlação temporal e espacial com as vazões hidrológicas;

Para estimar o modelo estatístico, o TSL-Scenarios precisa de um registro histórico de geração das ERVs, o que pode ser uma tarefa complicada dependendo da região. Portanto, o TSL tem dois modos principais de funcionamento:

  • O usuário pode inserir o registro de dados históricos reais
  • O TSL-Data pode criar um registro histórico “sintético” de 40 anos com base nos dados de velocidade do vento e irradiação solar da base de dados de reanalises

Criação de um registro histórico de geração renovável

O TSL calcula a produção eólica através de um modelo baseado na metodologia Virtual Wind Farm (VWF). Os seguintes parâmetros são usados para converter a velocidade do vento em energia:

  • A curva de potência da turbina
  • Altura da turbina
  • A coordenada da planta (para baixar os dados de velocidade do vento)

A produção solar é baseada nos dados da Irradiação Horizontal Global, ou seja, a irradiação no topo da atmosfera e a temperatura extraída da base de dados de reanálise. Levando essas informações em consideração, o método GSEE (Global Solar Energy Estimator) é aplicado. Os seguintes parâmetros são considerados na conversão em energia:

  • O sistema de rastreamento dos painéis solares
  • O ângulo de inclinação do painel
  • A coordenada da usina solar (para baixar os dados de irradiação solar e temperatura)

Localização de “hotspots” para projetos genéricos

Além de fornecer ferramentas para a criação de registros históricos “sintéticos” de geração renovável, o TSL fornece uma ferramenta para encontrar “hotspots” para projetos genéricos de energia eólica e solar. Para isso, as seguintes ferramentas estão disponíveis:

  • Mapa de velocidade do vento para todo o mundo
  • Mapa de irradiação solar para todo o mundo
  • Áreas protegidas para todo o mundo
  • Possibilidade de carregar mapas personalizados definidos pelo usuário

Gerando cenários sintéticos de geração renovável correlacionados com vazões

Devido à correlação espacial da produção eólica e solar em diferentes regiões, bem como a correlação espacial entre séries de vazão e velocidade do vento em outras, o TSL representa a distribuição de probabilidade conjunta de todos os recursos renováveis não convencionais e das plantas hidroelétricas, tanto para as plantas existentes como para as plantas futuras.

A Rede Bayesiana é um modelo estatístico que pode produzir cenários sintéticos, capturando as correlações mais significativas existentes nos dados históricos. Essa metodologia possui as seguintes características:

  • Produzir cenários considerando uma distribuição de probabilidade conjunta
  • Estimação não paramétrica da distribuição de probabilidade de cada planta
  • Mantém as correlações espaciais e temporais históricas nos cenários sintéticos
  • Mantém a distribuição de probabilidade original dos dados históricos

Em resumo, devido à alta variabilidade e intermitência desse tipo de recurso, o TSL gera esses cenários com as seguintes características:

  • Resolução horária
  • Estimação não paramétrica de distribuições de probabilidade
  • Metodologia da rede bayesiana para capturar correlações espaciais e temporais entre as ERVs e as vazões hidrológicas

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Time Series Lab – 2.1
Time Series Lab – Folder (Inglês)
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Avaliação econômico-financeira de projetos de geração

OPTVALUE

O modelo OptValue é uma ferramenta de avaliação econômico-financeira de projetos de geração baseada na busca de uma taxa interna de retorno compatível com o risco associado à construção e operação da usina. Isto permite comparar diferentes tecnologias de geração sob uma ótica de risco x retorno.

O modelo é baseado no cálculo de um preço de energia de tal forma que a taxa interna de retorno (TIR) para os acionistas associada ao projeto será acima de um valor a um determinado nível de VaR pré-estabelecido (p.exe. com probabilidade de 95% a TIR será acima de 15%). Este cálculo envolve o custo de investimento da usina, o “project finance”, tipo de contrato para venda de energia, impostos e encargos setoriais, incertezas associadas a hidrologia, custos de investimento, tempo de construção, aspectos regulatórios, etc.

As saídas do programa são:

  • Preço de energia do projeto compatível com um dado mínimo valor para a TIR do acionista a um nível de “Value at Risk” (VaR) pré-estabelecido ou a um valor esperado da TIR do acionista;
  • Distribuição de probabilidade para a TIR do acionista;
  • Distribuição de probabilidade para a receita líquida e descontada do projeto;
  • Nível ótimo de contratação para usinas hidráulicas;
  • Distribuição de probabilidade do fluxo de caixa;
  • Decomposição do preço de energia em: Custos de investimento, impostos e encargos setoriais, custos de O&M, custos de combustível, etc;
  • Gráficos de series temporais associados à geração da usina, receitas e despesas na CCEE, receita líquida para os acionistas, etc.

O “tradeoff” risco x retorno associado aos projetos é estabelecido em termos do desvio padrão versus valor esperado da TIR

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OptValue – Folder
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Gerência e otimização de portfólios de energia

OPTFOLIO

Ferramenta analítica para gerência e otimização de portfólios de energia compostos de ativos físicos (usinas hidrelétricas, térmicas e renováveis) e financeiros (contratos a termo, derivativos e outros). O OptFolio utiliza técnicas de programação inteira e otimização estocástica para construir portfólios de contratos sob uma ótica risco-retorno utilizando índices de risco (tais como CVaR e funções utilidade) e vem sendo utilizado em estudos comerciais no Brasil e no exterior (Turquia) para otimização de contratos de energia e comercialização integrada de renováveis.

Optfolio – mix ótimo de ativos físicos e financeiros considerando cenários de preço spot, produção de energia e restrições de riscos associados. OptFolio têm sido usado por clientes na Europa para determinar a estratégia ótima de despacho / contratação em mercados de curto prazo, e na América Latina para otimizar o portfolio de ativos multinacionais de geração de investidores internacionais.

O modelo OptFolio é uma ferramenta de decisão para gerência de portfolios de energia, incluindo ativos físicos, tais como usinas e ativos financeiros, tais como contratos bilaterais e outros derivativos de energia elétrica.

O objetivo é maximizar o valor presente do fluxo de caixa líquido para uma dada empresa. Existem várias fontes de custos e receitas que são calculadas pelo Optfolio na composição do fluxo de caixa líquido:

  • Custos de geração, tarifas de transmissão, outros custos fixos, impostos, custos financeiros associados aos contratos e derivativos adquiridos, e custos de investimentos associados à construção de novas usinas;
  • Receitas financeiras provenientes de vendas de contratos de energia e outros derivativos;
  • Receitas provenientes de vendas de energia no mercado de curto prazo onde existe incertezas com relação aos preços.

O programa determina as decisões ótimas de investimento em ativos físicos (i.e. construção de novas usinas) e financeiros (i.e. compra ou venda de contratos ou outros derivativos). Restrições de riscos em termos de “Value at Risk” (VaR) tais como um requisito mínimo de receitas a um nível de risco, podem ser consideradas.

O modelo tem três opções para função objetivo:

  • Maximizar o valor esperado das receitas líquidas;
  • Maximizar o valor esperado da função utilidade;
  • Maximizar as receita acumuladas mínimas em intervalos de tempo especificados e ao longo de um conjunto de cenários hidrológicos.

O modelo representa os seguintes aspectos:

  • Projetos obrigatórios e conjunto de projetos mutuamente exclusivos;
  • Limites de contratação;
  • Restrições de investimentos;
  • Restrições de riscos em termos de “Value at Risk” – VaR;
  • Taxa interna de retorno associada a cada cenário.
  • Abordagem de Solução
  • O problema é formulado como um problema de programação inteira mista.

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OptFolio 1.0Beta
OptFolio – Folder (Inglês)
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Sistema corporativo para o gerenciamento de estudos energéticos

ePSR

ePSR
 

O ePSR é um ambiente computacional corporativo projetado para facilitar o desenvolvimento colaborativo de estudos energéticos. Com uma concepção fortemente centrada em uma base de dados de uso comum, a arquitetura ePSR integra os modelos da PSR, podendo ser estendida para a integração de produtos de terceiros.

O ePSR adota a filosofia de “bancada de trabalho”: todas as informações e modelos estão disponíveis numa base de dados relacional. Os recursos são disponibilizados aos usuários através de uma interface gráfica que conta com esquema de autenticação e autorização de usuários. Com base no perfil do usuário cadastrado, o esquema permite configurar quais recursos estarão disponíveis. Desenvolvido com as mais avançadas tecnologias de informação, o ePSR oferece inúmeras facilidades corporativas que incrementam a organização e produtividade de estudos. Estes podem ser tão diversos como a programação da operação da próxima hora ou um planejamento energético com horizonte de 20 anos.

Arquitetura Geral do ePSR

O ePSR foi desenvolvido em uma arquitetura composta por uma interface gráfica do usuário; regras de negócio; regras de acesso a dados; funções de acesso a dados; sistema de gerenciamento de banco de dados, dados armazenados, aplicações (modelos) e conversores de formato de dados.

img_architecture

Recursos de Informações

As informações contidas no Banco de Dados do ePSR estão organizadas em cinco categorias principais.

  • Componentes do Sistema de Potência – descrevem os componentes do sistema de geração e transmissão. Alguns componentes são constantes enquanto podem variar no tempo. Os componentes são versionados. Isto significa que o estado do cadastro para qualquer momento no tempo pode ser reconstituído a partir do Banco de Dados. Esta característica é útil para atividades de auditoria e reprodução de simulações e estudos anteriores.
  • Configurações – representam as organizações do sistema de potência. As configurações são definidas agrupando-se componentes do sistema de potência em conjuntos inter-relacionados.
  • Séries temporais – representam os dados históricos e cenários previstos.
  • Restrições – regras operativas que restringem o despacho de potência.
  • Gerenciamento de Estudos – gerenciamento de estudos armazenados no Banco de Dados. Um estudo é construído a partir da seleção de informações disponíveis de configurações, dados históricos e cenários de previsão do Banco de Dados. Parâmetros específicos da aplicação são requeridos para executar um modelo desejado. No momento da criação de um estudo, todas as informações disponíveis no Banco de Dados do ePSR estão disponíveis, mesmo aquelas definidas por outros usuários.

Modelos Energéticos

O ePSR integra um conjunto de modelos da PSR para:

  • Planejamento de médio e longo prazos (SDDP)
  • Planejamento do despacho de potência de curto prazo (NCP)
  • Planejamento da expansão da Geração (OptGen)
  • Planejamento da expansão da Transmissão (NetPlan)
  • Avaliação Econômica e Risco (OptValue)

 

O ePSR também pode ser integrado a Sistemas de tempo real SCADA.

 

Representação Geográfica

Os componentes do Sistema de Potência no ePSR podem estar associados à uma localização geográfica (geo-referenciados), expressos através de coordenadas geográficas (latitude e longitude).

Componentes geo-referenciados podem ser visualizados em uma mapa usando uma das três opções de mapas de fundo:

  • Open Street Map
  • Bing map
  • Google Satellite Image

 

Setting the geograhic coordinates of a hydro power plant
 

Referência Técnica

  • Sistema Operacional: Windows
  • Interface Gráfica: .Net Desktop
  • Banco de Datos: SGBD Oracle
  • Servidor Web: Microsoft IIS
  • Formato para o intercâmbio de dados: Web Services e XML

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ePSR – Folder (Inglês)
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FERRAMENTA PARA COMPUTAÇÃO EM NUVEM

PSR Cloud

O problema da geração elétrica evoluiu de sistemas privados, locais às regiões onde eram destinados a suprir a demanda, para atender demandas globais a partir de geradores de grande porte, localizados em pontos estratégicos e apoiados por uma rede de distribuição de grande capilaridade. Analogamente, estamos no momento em que a computação de alto desempenho, que implica em altos custos de hardware, software e pessoal especializado, está saindo dos data centers corporativos e migrando para data centers de primeira linha. Eles oferecem uma capacidade de processamento, tamanho de banda, provimento de energia, suporte, investimentos em hardware e software a um custo incomparável. Esta modalidade de computação está sendo chamada de computação nas nuvens.

A PSR desenvolveu uma plataforma para gerenciar a execução remota de modelos de simulação de despacho hidrotérmico em um ambiente de processamento distribuído, de maneira que os usuários não precisam possuir a infraestrutura necessária para atingir o mesmo objetivo. Esta plataforma chama-se PSR Cloud e conta atualmente com milhares de processadores.

A comunicação de dados (arquivos de entrada e saída dos modelos) é feita entre o computador local do usuário e os servidores remotos alocados para a execução, sem qualquer interferência ou passagem pelos servidores da PSR.

O PSR Cloud é tarifado como um serviço pay-per-run pela modalidade pré-paga. Na modalidade pré-paga, o usuário adquire créditos para serem usados em execuções. O custo de cada rodada é contabilizado e abatido do saldo vigente.

Qual é a confiabilidade do serviço?

A capacidade de computação é oferecida dentro da relação que a PSR mantém com a Amazon.com. A Amazon se despontou como um importante fornecedor mundial de capacidade de processamento, possuindo um dos maiores data centers do mundo. A disponibilidade da plataforma da Amazon atende os mais rigorosos padrões internacionais e, atualmente, é a maior provedora de capacidade em escala global.

A PSR recentemente teve sua solução analisada e publicada pela Amazon como um caso de estudo. Veja os detalhes em: http://aws.amazon.com/solutions/case-studies/psr/

Além disso, a PSR foi certificada pela Amazon, recebendo o título de Solution Provider. Os detalhes se encontram em: http://www.aws-partner-directory.com/PartnerDirectory/PartnerDetail?Name=PSR

Como começar a usar o serviço?

A instalação do PSR Cloud é direta. Inicialmente, é necessário o download e a instalação do módulo PSR Cloud Client.(*)

A ativação do usuário no serviço, após a instalação do programa, é muito simples: o usuário se cadastra no nosso portal, criando um login e senha. Depois envia para o e-mail psrcloud@psr-inc.com o login criado para que a conta seja ativada.

Ao abrir o PSR Cloud Client, o usuário adicionará seus casos, selecionando para cada um deles, através de uma interface simples e intuitiva:

  • O modelo que irá rodar (SDDP ou NEWAVE – o usuário deverá possuir licença do modelo que irá utilizar),
  • O número de processadores a serem empregados,
  • O diretório no computador local onde se encontram os dados do caso (e para onde irão os resultados após a execução).

Ao comandar a execução, os dados de entrada são automaticamente enviados para os servidores alocados nas nuvens para execução e de onde, após a execução, os arquivos de saída serão baixados para o diretório local.

Envie um e-mail para psrcloud@psr-inc.com para esclarecer quaisquer eventuais dúvidas sobre o serviço.

(*) É necessário a instalação da seguinte dependência:

Microsoft .NET Framework Version 4.0

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PSR Cloud – Setup
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