18.ago topázio 11.15_241_mux energia
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1 Desenvolvimento de algoritmos e software para previsão de carga na área de concessão da Mux Energia - horizonte de curtíssimo prazo Mauricio Sperandio
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Desenvolvimento de algoritmos e software para previsão de carga na área
de concessão da Mux Energia
- horizonte de curtíssimo prazo
Mauricio Sperandio
00:00
Introdução
As PCHs têm grande importância econômica para pequenas concessionárias, permissionárias e cooperativas de energia
Energia contratada
Energia Ultrapassagem
Energia Supridora
Energia Distribuída
Energia Gerada
Energia Injetada
00:00
PCH
• Reservatório não permite a regularização do fluxo d’água– Estiagem: Vazão < Capacidade das turbinas– Chuvas: Vazão > Capacidade das turbinas
00:00
Geração
00:00
Objetivos
• Suporte à decisão do despacho da PCH
• Evitar o pagamento da tarifa de ultrapassagem
• Ferramenta computacional
– Realizar uma previsão de carga adaptativa
– Aplicação de Mapas Auto-Organizáveis (SOM)
– Criação de modelo probabilístico discreto
00:00
Metodologia
Dados
Históricos
Treina SOM
Curva prevista e probabilidades
Mapa
Monta matriz de transições
Matriz de transições
TREINAMENTO PREVISOR
Medida atual
(SCADA)
Cadeia de Markov
Identifica estado inicial
Calcula probabilidade de
ultrapassagem
Demanda Contratada
00:00
Influência das Variáveis Climáticas
• Estudos de correlação
• Sensação térmica:
R² = 0,2516
3
4
5
6
7
8
9
15 17 19 21 23 25 27 29 31
Dem
anda
de
ener
gia
[MW
]
Temperatura [°C]
R² = 0,0447
3
4
5
6
7
8
2 7 12 17 22 27
Dem
anda
de
ener
gia
[MW
]
Velocidade do vento [m/s]
15
20
25
30°C
TA
ST c/ ID
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
-2
0
2
4
Dife
renç
a
00:00
Mapa Auto-Organizável (SOM)
• Rede neural desenvolvida para reconhecimento de padrões
00:00
Modelo de Markov
• Realiza análises da evolução de estados ao longo do tempo
Baixa Alta
0,50
0,50 0,75
0,25
4
0,5 0,5(4) 1 0 0,334 0,666
0,25 0,75
P
00:00
Atribuição de Estados a Partir do SOM
• Construção do modelo a partir do histórico de medidasHora Demanda
(MW) Temp. Umid. Vento
: : : : :
6 5,00 8,78 57,00 22,34
7 5,92 9,10 59,50 20,80
8 6,84 9,96 61,11 22,53
9 7,38 11,14 62,44 21,13
10 7,62 13,10 64,42 19,40
11 7,64 15,34 65,71 18,36
12 6,54 17,53 65,46 16,72
13 6,64 18,53 65,00 14,35
14 7,48 18,40 65,00 11,68
15 7,29 18,34 65,00 11,78
16 7,62 17,91 65,00 8,00
17 8,31 13,22 61,98 5,04
18 8,78 14,36 66,56 2,16
19 7,93 14,18 71,14 7,20
20 7,46 14,00 76,00 10,35
: : : : :
00:00
Projeção
• Dada uma medida das variáveis, é possível realizar a projeção para horas a frente
4,04,55,05,56,06,57,07,58,08,5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Dem
anda
(MW
)
hora do dia
Realizado previsto c/ ST previsto c/ TA, UR e VV
Início da previsão
00:00
Probabilidades
• Estima a probabilidade da demanda contratada ser ultrapassada
7 12 19 23 73
4
5
6
7
8
9
10
Hora
De
ma
nd
a (
MW
)
19% 15% 2% 13% 14% 16% 17% 8% 22% 23%
00:00
Estudo de Caso
• Pior cenário hidrológico observado
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
19 7 19 7 19 7 19 7 19 7 19 7 19 7 19 7 19 7 19 7 19 7 19 7 19 7 19 7 19
Ger
ação
(MW
)
Tempo (h)03/01/2009 15/02/2009
00:00
Estudo de Caso
• Histórico da demanda observada
3
4
5
6
7
8
3-ja
n-09
5-ja
n-09
6-ja
n-09
7-ja
n-09
8-ja
n-09
9-ja
n-09
11-ja
n-09
12-ja
n-09
14-ja
n-09
15-ja
n-09
16-ja
n-09
18-ja
n-09
20-ja
n-09
21-ja
n-09
22-ja
n-09
23-ja
n-09
24-ja
n-09
25-ja
n-09
27-ja
n-09
28-ja
n-09
29-ja
n-09
31-ja
n-09
1-fe
v-09
4-fe
v-09
5-fe
v-09
6-fe
v-09
8-fe
v-09
9-fe
v-09
11-f
ev-0
9
13-f
ev-0
9
14-f
ev-0
9
15-f
ev-0
9
Dem
anda
(MW
)
00:00
Estudo de Caso
• Despacho da PCH em três patamares controlados com base nas probabilidades
• Redução da tarifa adicional em 91,66%
0
1
2
3
4
5
6
7
8
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1 25 49 73 97 121 145 169 193 217 241 265 289 313 337 361 385 409 433 457 481 505 529 553 577 601 625 649 673 697
Geração PCH Demanda
00:00
Integração do Sistema
00:00
Conclusões
• Diferença entre os valores previstos e medidos de demanda inferior a 5,0%
• Melhor gerenciamento do despacho da PCH– uso racional da energia e da água
• Redução da violação da energia contratada– custo econômico na ordem de R$ 127 mil
