Avaliação do Impacto de Secas Severas no Nordeste Brasileiro na Geração de Energia Elétrica Através do Modelo Newave: Projeção das Energias Afluentes e Armazenadas

Abstract

Resumo Em situações críticas decorrentes de níveis baixos dos reservatórios das hidrelétricas, o controle do setor elétrico brasileiro é feito com base em planejamento hidrotérmico que dependem das vazões afluentes futuras às Usinas Hidrelétricas (UHEs). As incertezas hidrológicas são consideradas por meio de cenários sintéticos de sequências de energias naturais afluentes às sub-regiões. Dois modelos computacionais são usados para otimizar o sistema: o NEWAVE (médio e longo prazo) e o DECOMP (curto prazo). O NEWAVE é um modelo de planejamento energético aplicado ao Sistema Interligado Nacional (SIN) que utiliza a Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE) para determinar a política operativa que minimiza o custo marginal de operação em um horizonte de até 5 anos. O desenvolvimento deste trabalho tem como objetivo avaliar o desempenho do NEWAVE através da funcionalidade NWLISTOP na projeção das Energia Natural Afluente (ENA) e da Energia Armazenada (EAR) no Subsistema Nordeste (NE) para os anos de 2012 a 2016. Verificou-se que o modelo tende a superestimar os valores das ENA e EAR. Os resultados indicam a necessidade do uso de técnicas que permitam otimizar o planejamento de operação a longo prazo, principalmente em episódios de seca extrema.Abstract In critical situations due to low levels in the hydroelectric reservoirs, the control of the Brazilian electric sector is made based on hydrothermal planning which depends on the future affluent flows to the Hydroelectric Power Plants (HPPs). The hydrologic uncertainties are considered by means of synthetic scenarios of sequences of affluent natural energies to the sub-regions. Two computational models are used to optimize the system: the NEWAVE (medium and long-range) and the DECOMP (short-range). The NEWAVE is a model of energetic planning applied to the National Interconnected System (NIS) which uses the Dual Dynamic Stochastic Programming (UDSP) to determine the operational policy that minimizes the marginal cost of operation of the energy sector in a horizon of up to 5 years. The objective in developing this work is to evaluate the performance of the NEWAVE model through the NWLISTOP functionality in the projection of the affluent natural energy (ANE) and the stored energy (STE) in the Northeast Subsystem for the years from 2012 to 2016. It was verified that the model tends to overestimate the ANE and STE values. The results indicate the need to use techniques that allow to optimize the long-range operational planning, mainly in situations of extreme drought episodes.