Um método multivariável para avaliação da demanda de energia elétrica a curto prazo

Abstract

Projetar a demanda de energia elétrica é tarefa fundamental no planejamento da operação e da expansão do sistema elétrico. A complexidade destas projeções está associada ao número de variáveis que podem influenciá-la. O enfoque tradicional de projeção utiliza variáveis climáticas como parâmetros para caracterizar a demanda de energia elétrica. No entanto, outras variáveis relevantes podem ser consideradas nestes estudos. Assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver uma metodologia e um modelo para projeção de demanda a curto prazo considerando variáveis climáticas, conservação, econômicas e de decisão (adesão de micro e minigeração fotovoltaica). A fundamentação teórica deste trabalho está apoiada nos conceitos relativos à técnica de análise e modelagem de Dinâmica de Sistemas. A construção do modelo foi dividida em duas partes. Na primeira etapa o modelo é definido por uma projeção tradicional da demanda em função de variáveis climáticas. Na segunda etapa o modelo é modificado para a releitura da projeção em função das demais variáveis e a consolidação do comportamento dinâmico através de ligações causais realimentadas. Para avaliar a metodologia proposta foram construídos sete cenários, que representam a atuação de políticas referentes ao acionamento de bandeiras tarifárias, o nível da economia e a adesão de micro e minigeração fotovoltaica. Os resultados destes cenários validam a Dinâmica de Sistemas como uma abordagem adequada ao trato do problema da avaliação multivariável da demanda de energia elétrica a curto prazo.

Electricity demand forecasting is a fundamental task for the expansion and operation of a power system. The complexity of this forecasting is associated with the number of variables that might influence it. The traditional forecasting approach uses climatic variables as parameters to describe the electricity demand. However, other relevant variables should be considered in these studies. In this way, the aim of this work is to develop a methodology and a model for short-term demand forecasting considering climatic variables, conservation, economy and decision-making (adherence of micro and small photovoltaic generation). The theoretical basis of this work rests on the concepts related to the System Dynamics analysis and modeling technique. The model construction was divided in two steps. In the first step, the model is defined by a traditional demand forecasting based on climatic variables. In the second step, the model is modified to revamp the forecasting in light of another variables and fund the dynamic behavior of the model through causal loops. To evaluate the proposed methodology were built seven scenarios which represent the policies for the tariff flags, the level of the economy and the accession of micro and small photovoltaic generation. The results of these scenarios validate the System Dynamics technique as an appropriate approach to deal with the problem of multivariable evaluation of the electricity demand in the short-term.