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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2008.tde-20072009-174004
Documento
Autor
Nombre completo
Cristiane Toma Sokei
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2008
Director
Tribunal
Ramos, Dorel Soares (Presidente)
Grimoni, José Aquiles Baesso
Silva Filho, Donato da
Título en portugués
Modelo de sazonalização da energia assegurada de usinas hidrelétricas utilizando algoritmos genéticos.
Palabras clave en portugués
Algoritmos genéticos
Hidroeletricidade
Medição de risco
Planejamento energético
Resumen en portugués
A receita operacional de uma empresa de geração predominantemente hidrelétrica é composta de duas parcelas: a comercialização de seus contratos de energia e a liquidação na Câmara de Comercialização de Energia (CCEE). A parcela de receita de contratos é previsível, mas a receita proveniente da liquidação da CCEE é de difícil mensuração porque depende das alocações do Mecanismo de Realocação de Energia (MRE) e do Preço de Liquidação das Diferenças (PLD). O trabalho apresenta os conceitos gerais dos componentes que influenciam a receita do mercado de curto prazo e um modelo para sazonalização da energia assegurada que é um dos fatores determinantes para a alocação de MRE e para a liquidação das diferenças. O modelo foi detalhado e implementado em uma ferramenta computacional utilizando Algorítmos Genéticos para a minimização da perda esperada e do risco com a sazonalização.
Título en inglés
Model to alocate the assured energy of hydro power plants using genetic algorithms.
Palabras clave en inglés
Genetic algorithms
Hydro power energy
Power system planning
Risk management
Resumen en inglés
The operating revenue of power generation companies has two different components: revenues arising from power purchase agreements and from spot market, managed by the Câmara de Comercialização de Energia - CCEE The income of contracts is predictable, but there are a lot of difficulties to do prognosis with the spot market revenue component, because it depends on both the Energy Reallocation Mechanism (MRE) and the spot price (PLD). This text presents the influences of some components in spot market incomes and a model to alocate the assured energy along the year since this is the main factor influencing the MRE and the spot market revenues. The model was formulated and implemented in a computational tool using Genetic Algorithms (AG) to minimize the expected losses and the sazonal risk.
 
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PEAedrev_CTSOKEI.doc (40.00 Kbytes)
Fecha de Publicación
2009-07-22
 
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