Modelo de despacho otimo com tratamento individual de unidade geradoras em usinas hidreletricas

• Main Author: Colnago, Glauber Renato
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2007
• Subjects: Energia hidrelétrica; Otimização matemática; Usinas hidrelétricas; Turbinas hidraúlicas; Optimal dispatch; Hydroelectric generating; Mathematical optimization
• Online Access: COLNAGO, Glauber Renato. Modelo de despacho otimo com tratamento individual de unidade geradoras em usinas hidreletricas. 2007. 128p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/264518>. Acesso em: 9 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/264518

Orientador: Paulo de Barros Correia === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica === Made available in DSpace on 2018-08-09T13:14:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Colnago_GlauberRenato_M.pdf: 2199430 bytes, checksum: a29163d68691a2b1bec8be6c8bf1d470 (MD5) Previous issue date: 2007 === Resumo: Os modelos de despacho ótimo atuais em usinas hidrelétricas (UHEs) são realizados tendo em conta as eficiências das unidades geradoras (UGs) obtidos com a extrapolação dos dados de um modelo em escala reduzida das turbinas. Uma extrapolação dos dados do modelo para o protótipo realizada com grande precisão poderia ser feita se houvesse semelhança dinâmica, geométrica e cinemática entre eles. Como isto é impossível, os fabricantes de turbinas possuem relações empíricas para corrigir as eficiências medidas no modelo para refletirem melhor o desempenho do protótipo. Apesar desta correção, o desempenho real das turbinas pode ser afetado por características construtivas ou operacionais das UHEs, não levadas em conta pelos fabricantes, e pode variar com o tempo de uso de uma forma diferente para cada UG de uma UHE. Logo, as eficiências das turbinas reais não são iguais às eficiências extrapoladas do modelo em escala reduzida e, sob esta ótica, um modelo de despacho realizado com as curvas de eficiência derivadas do modelo reduzido provavelmente não otimiza a eficiência de uma UHE. Pode-se obter dados de eficiência mais precisos (atualizados) das UGs instaladas com o auxílio de métodos de medição de vazão da água nos condutos forçados das UGs. Neste trabalho foi desenvolvido um modelo de despacho ótimo em UGs de UHEs que trata individualmente as UGs, pois as mesmas possuem, provavelmente, curvas diferentes quando se trata dos dados atualizados. A formulação matemática do modelo de despacho ótimo proposto é não linear inteiro misto e não convexo e foi utilizado o programa Lingo 8.0 para sua resolução, com buscas global e local. Os melhores resultados foram obtidos com a busca global. Foi realizado o despacho com os dois tipos de dados, os derivados do modelo reduzido e os atualizados de uma UHE real. Na simulação com dados atualizados chegou-se a ganhos entre 0,34% até 0,99% na operação da UHE, em comparação com a simulação com os dados derivados do modelo reduzido. Estas quantias significam, em valores monetários, entre R$ 700 mil e R$ 2 milhões anuais (para R$ 50/MWh). Os custos para a obtenção dos dados atualizados no caso em estudo foi quase nulo, no entanto, mesmo que utilizados métodosmais precisos para medição de vazão, que possuem um custo associado, este trabalho indica uma relação baixo custo e alto benefício para a utilização dos dados atualizados obtendo-se o retorno em poucos meses do capital investido === Abstract: Currently used models for optimal dispatch in hydro plants (HP) are based on generation units (GU) efficiency extrapolated from the reduced scale turbine data. An extrapolation from the reduced model data to obtaining real prototype data with excellent precision could occur only if dynamical, geometrical and kinematical similarity between prototype and reduced model would exist. As this is impossible, turbine manufacturers use empirical relations to correct model efficiency in order to reflect in a better way the prototype efficiency. Despite this correction, the turbines¿ real performance can be affected by HPs¿ constructive and operational characteristics, not taken into account by manufacturers; therefore, the real turbine efficiency in a specific GU is not similar to the one obtained from the reduced model by means of extrapolation. Considering this, optimal dispatch using extrapolated reduced model¿s efficiency data will probably not optimize the HP¿s efficiency. More exact efficiency data from the installed GU¿s can be obtained by means of water discharge measurements in penstocks. There was developed a dispatch model in GUs of HPs that treat GUs individually because, probably, their efficiency curves are different. The proposed dispatch model is a mixed integer nonlinear mathematical formulation. The software used to solve the problem was Lingo 8.0, with global and local searchs. Better results were obtained when using global search. This work presents a simulation of optimal dispatch using both kind of data: the extrapolated from the reduced model, and the more detailed data. The simulation that uses the more detailed data from a real HP permitted a gain between 0.34 and 0.99% compared to the one that uses reduced scale model data. These amounts, converted to monetary values, represent between R$700 thousand and R$2 million per year (for a tariff of 50 R$/MWh). The costs for obtaining the more detailed data used in this work are almost null. This work shows the introduction of more precise measurement techniques in GUs implies investments that can rapidly returned. === Mestrado === Mestre em Planejamento de Sistemas Energéticos