Felipe Treistman

Título

GERAÇÃO DE CENÁRIOS SINTÉTICOS MENSAIS DE VAZÕES CONDICIONADAS AO EL NIÑO/OSCILAÇÃO SUL - APLICAÇÃO AO PLANEJAMENTO DA OPERAÇÃO DE SISTEMAS HIDROTÉRMICOS

Orientador(es)

Otto Corrêa Rotunno Filho

Maria Elvira Piñeiro Maceira

 

Resumo

O planejamento da operação energética do Sistema Interligado Nacional brasileiro (SIN) ´e um complexo problema de otimização de recursos, devido `as suas proporções continentais e seu sistema de geração de energia hidrotérmico. Atualmente, utiliza-se um modelo periódico auto regressivo (PAR(p)) para a geração de séries sintéticas mensais de vazão e energia natural afluente como insumo para os modelos de otimização de curto e médio/longo prazo. O fenômeno climático El Nino - Oscilação Sul (ENOS) ´e capaz de alterar os regimes hidrológicos brasileiros, através da redução ou aumento da precipitação em diversas regiões, e assim, impactando a geração de energia. Esta dissertação tem como objetivo propor um aprimoramento metodológico para a geração de cenários de vazões de forma a incluir informações sobre o ENOS. Propõe-se um novo modelo estocástico, chamado de modelo autor regressivo periódico com chaveamento markoviano (MS-PAR(p)), no qual os parâmetros do modelo passam a ser segmentados e ajustados entre diferentes estados no mesmo mês. Para a geração de cenários dos estados de ENOS, são ajustadas cadeias de Markov mensais. Um procedimento para inclusão de previsões probabilísticas do fenômeno climático ´e desenvolvido. Os modelos original e proposto são comparados através de diversas simulações realizadas com a configuração do SIN. O modelo MS-PAR(p) apresenta melhor desempenho nas regiões sul e norte, onde ha´ uma maior influência do fenômeno climático, sendo capaz de gerar cenários sintéticos cuja distribuição se assemelha mais a` observada. Esse fato ocorre, principalmente, durante períodos onde as vazões afluentes estão abaixo da média, o que pode representar um ganho para o planejamento da operação energética do Brasil.

Abstract

The energy operation planning of the Brazilian National Interconnected System (NIS) is a complex problem of resources optimization, due to its continental proportions and its hydrothermal energy generation system. Currently, a periodic auto-regressive (PAR(p)) model is used to generate synthetic scenarios of monthly streamflow and energy for the mid-term and long-term optimization models. It is known that the climate phenomenon El Nin˜o - Southern Oscillation (ENSO) is capable of changing the Brazilian hydrological regimes through the reduction or increase of rainfall in several regions. This dissertation aims to propose a methodological improvement on the generation of synthetic scenarios of streamflow, to include information from the ENSO. A new stochastic model called Markov-switching periodic auto-regressive (MS-PAR(p)) is proposed, in which the model parameters are segmented and estimated between different states in the same month. For the scenario generation of the ENSO states, monthly Markov chains are adjusted. A procedure for inclusion of probabilistic forecasts of the climatic phenomenon is developed. The original and proposed models are compared through several simulations performed with the configuration of the NIS. The MS-PAR(p) model presents better performance in the south and north regions, where there is a more significant influence of the ENSO. It is demonstrated that the proposed methodology is able to generate synthetic scenarios which distribution better resembles the observed one. This fact occurs, mainly, during periods when the streamflows are below-average, which may represent an improvement for the planning of the Brazilian energy operation.

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