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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.3.2008.tde-20072009-174004
Document
Auteur
Nom complet
Cristiane Toma Sokei
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2008
Directeur
Jury
Ramos, Dorel Soares (Président)
Grimoni, José Aquiles Baesso
Silva Filho, Donato da
Titre en portugais
Modelo de sazonalização da energia assegurada de usinas hidrelétricas utilizando algoritmos genéticos.
Mots-clés en portugais
Algoritmos genéticos
Hidroeletricidade
Medição de risco
Planejamento energético
Resumé en portugais
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.
Titre en anglais
Model to alocate the assured energy of hydro power plants using genetic algorithms.
Mots-clés en anglais
Genetic algorithms
Hydro power energy
Power system planning
Risk management
Resumé en anglais
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)
Date de Publication
2009-07-22
 
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