PSR lança modelo de despacho que incorpora incerteza na geração de renováveis

A PSR acaba de lançar a versão 16 do SDDP, modelo computacional de planejamento energético usado atualmente em mais de 70 países. O destaque é a incorporação de uma nova ferramenta desenvolvida pela consultoria que aprimora a modelagem de previsão de geração de fontes eólicas e solares, aproximando ainda mais as projeções da realidade.

A ferramenta em questão é o Time Series Lab (TSL), que produz cenários estocásticos horários de geração de energia dessas fontes. Segundo Luiz Carlos da Costa, gerente de desenvolvimento do SDDP, a ausência de registros históricos consolidados para as renováveis, como existem para as hidrelétricas, é um desafio para a produção desses cenários.

O TSL prepara um histórico de geração horária de energia para cada parque solar e eólico existente a partir de informações de bancos de dados globais de registros de velocidade do vento e radiação solar para cada ponto do planeta. Essas informações são refinadas com dados medidos de parques vizinhos e transformadas em geração de energia, de acordo com os parâmetros técnicos das turbinas ou painéis de cada empreendimento.

Outro desafio é a modelagem estocástica dessas renováveis, que é mais complexa que a das vazões. A PSR desenvolveu um método que permite produzir cenários integrados de geração eólica e solar horária representando as correlações espaciais dessas fontes entre si e com as vazões das hidrelétricas.

CONTINUA DEPOIS DA PUBLICIDADE

Segundo Luiz Barroso, presidente da PSR, o modelo representa todo o sistema de forma individualizada. Ou seja, nem hidrelétricas nem renováveis são reproduzidas por bloco, como os modelos atuais fazem. “Ao representar o sistema de forma individual, é possível automaticamente representar a rede de transmissão em detalhes. Uma das grandes novidades desse lançamento foi representar as renováveis também com incerteza nos cenários de produção”, explicou Barroso.

A nova versão tem ainda outra novidade, que é o incremento do nível de detalhe da representação horária nas simulações probabilísticas, o que aprimora a captura do comportamento dos preços horários.