Modelo de leilão multiperíodo com coordenação estocástica em dois estágios para mercados pool de eletricidade de sistemas hidrotérmicos

Abstract

Sistemas hidrotérmicos de geração de energia podem ser encontrados em todo o mundo. Ao contrário das fontes térmicas de geração de energia elétrica, a capacidade de geração das usinas hidrelétricas depende da quantidade de água armazenada em seus reservató- rios e da aleatoriedade das chuvas. Além disso, a capacidade de geração pode depender da operação das usinas hidrelétricas a montante, uma vez que os reservatórios de água são interligados ao longo de um rio ou bacia hidrográ ca. Devido a estas características, o operador do sistema necessita considerar alguma forma de coordenação espacial e temporal na operação de usinas hidrelétricas. No ambiente de mercados de eletricidade, os antigos procedimentos centralizados de programação da geração de curto prazo foram substituídos por procedimentos de leilão. Diferentemente das formulações adotadas no ambiente regulado, os modelos de curto e médio prazos adotados no ambiente de mercados de eletricidade não resultam da decomposição de um problema maior. Por esta razão, em mercados de energia do dia seguinte, a consideração de técnicas de coordenação hidrot érmica nos modelos de leilão não é uma prática comum. Assim, o objetivo deste trabalho é propor um modelo de leilão de energia com coordenação hidrotérmica para mercados pool de energia, em que os horizontes de planejamento de curto e médio prazos são levados em conta em um único modelo, via programação estocástica em dois estágios. Para a validação do modelo proposto, testes computacionais utilizando o pacote computacional CPLEX, em interface com a plataforma GAMS, são realizados com a cascata da bacia do Paranapanema acoplada ao sistema 24 barras IEEE RTS-1996. Os resultados obtidos mostram a necessidade de consideração de alguma forma de coordenação hidrotérmica com as decisões futuras. A desconsideração da coordenação hidrotérmica nos modelos de leilão adotados nos mercados do dia seguinte pode levar a decisões que necessitem de ajustes futuros. Os resultados mostram ainda que embora a formulação estocástica aumente consideravelmente a dimensão do problema, sua solução é obtido com um tempo computacional satisfatório.

Hydrothermal power systems are found worldwide. Unlike thermal energy resources, the generation capacity of a hydro plant depends on the amount of stored water in the reservoir and on the random natural water in ows. Also, since the reservoirs are often interconnected along a river basin, the generation capacity can considerably depend on the operation of the upstream hydro plants as well. Because of these distinctive features, the system operator of a hydrothermal power system needs to consider temporal and spatial coordinations of the hydro plant operation. In the electricity markets, the old centrally dispatched short-term scheduling procedures were replaced by auction procedures. Unlike the formulations adopted in the regulated environment, the short- and medium-term models adopted in the electricity market environment do not result from the decomposition of a larger optimization problem. For this reason, the auction models for day-ahead energy markets proposed in the literature generally do not represent hydrothermal coordination. Thus, the goal of this work is to propose a electricity auction model with hydrothermal coordination for energy markets, where short- and medium-term planning horizons are taken into account in a single model by means of a two stage stochastic programming problem. For the validation of the proposed model, computational tests that use the CPLEX computational package, in the interface with the GAMS platform, are performed with the Paranapanema basin coupled to the IEEE RTS-1996 24 bus system. The results presented show the need to consider some form of hydrothermal coordination with future decisions. A disregard of hydrothermal coordination in the auction models adopted in the following day's markets can lead to decisions that need future adjustments. The results also show that although the stochastic application considerably reduces the dimension of the problem, its solution is applied with a satisfactory computational time.