TY - JOUR
T1 - Análise de um modelo inteligente de contratação de energia elétrica no curto prazo para distribuidoras
AU - Lazo, Juan G. Lazo
AU - Lima, Delberis Araujo
AU - Figueiredo, Karla
PY - 2012
Y1 - 2012
N2 - Neste artigo é apresentada uma nova abordagem de um modelo inteligente de otimização sob incerteza para determinar a contratação de energia elétrica no curto prazo (referente aos leilões A-1 e Ajuste) para distribuidoras de energia elétrica.Nesse modelo estão incluídas todas as regras de contratação e repasse à tarifa, definidas pela ANEEL, para as distribuidoras. O processo de otimização utiliza um algoritmo genético, e busca minimizar o custo associado à contratação de energia elétrica, as penalidades por subcontratação e o custo da liquidação (compra/venda) desta energia ao PLD (Preço de Liquidação das Diferenças).A contratação ótima é calculada considerando vários cenários de consumo, obtidos a partir de simulação Monte Carlo, para um período de cinco anos de análise. As decisões de contratação do modelo são tomadas nos dois primeiros anos desse período.A avaliação dos resultados do sistema é feita considerando uma combinação entre o Valor Esperado (VE) da distribuição de custos e o CVaR (Conditional Value at Risk), para os diferentes cenários de consumo. O modelo também usa o PLD_robusto, que busca minimizar a exposição da distribuidora ao PLD.Para ilustrar os resultados do modelo proposto é apresentado um estudo de caso baseado em dados reais. Os resultados obtidos são comparados com alguns resultados de contratação que não consideram o modelo de otimização proposto. Essa comparação é feita para se verificar o quanto o método proposto pode ser melhor que soluções baseadas apenas em análises intuitivas. Além disso, estudos adicionais são apresentados considerando os mecanismos de compensação de sobras e déficits, notadamente MCSD4% e MCSD_Ex-post, previstos na legislação vigente do setor elétrico para minimizar os riscos associados à contratação de energia para as distribuidoras.
AB - Neste artigo é apresentada uma nova abordagem de um modelo inteligente de otimização sob incerteza para determinar a contratação de energia elétrica no curto prazo (referente aos leilões A-1 e Ajuste) para distribuidoras de energia elétrica.Nesse modelo estão incluídas todas as regras de contratação e repasse à tarifa, definidas pela ANEEL, para as distribuidoras. O processo de otimização utiliza um algoritmo genético, e busca minimizar o custo associado à contratação de energia elétrica, as penalidades por subcontratação e o custo da liquidação (compra/venda) desta energia ao PLD (Preço de Liquidação das Diferenças).A contratação ótima é calculada considerando vários cenários de consumo, obtidos a partir de simulação Monte Carlo, para um período de cinco anos de análise. As decisões de contratação do modelo são tomadas nos dois primeiros anos desse período.A avaliação dos resultados do sistema é feita considerando uma combinação entre o Valor Esperado (VE) da distribuição de custos e o CVaR (Conditional Value at Risk), para os diferentes cenários de consumo. O modelo também usa o PLD_robusto, que busca minimizar a exposição da distribuidora ao PLD.Para ilustrar os resultados do modelo proposto é apresentado um estudo de caso baseado em dados reais. Os resultados obtidos são comparados com alguns resultados de contratação que não consideram o modelo de otimização proposto. Essa comparação é feita para se verificar o quanto o método proposto pode ser melhor que soluções baseadas apenas em análises intuitivas. Além disso, estudos adicionais são apresentados considerando os mecanismos de compensação de sobras e déficits, notadamente MCSD4% e MCSD_Ex-post, previstos na legislação vigente do setor elétrico para minimizar os riscos associados à contratação de energia para as distribuidoras.
KW - Electricity trading
KW - Optimization Model
KW - Rules of the electrical system to the distribution companies
KW - Tariff of Energy
UR - https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-84873291112&origin=inward&txGid=e45e9550dd84c233411fe55328b7e853
U2 - 10.1590/s0103-17592012000600005
DO - 10.1590/s0103-17592012000600005
M3 - Artículo de revista
SP - 711
EP - 725
JO - Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
JF - Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
ER -