A demanda por eletricidade está em constante crescimento. As usinas de energia existentes estão sendo desativadas devido à obsolescência, o que leva à necessidade de um fluxo contínuo de novos projetos de geração.
Devido à escala dos projetos envolvidos, esses investimentos geralmente precisam ser planejados com mais de três anos de antecedência. O planejamento do sistema é normalmente realizado projetando a demanda para as próximas décadas e simulando o comportamento do sistema, incorporando diferentes tipos de geração (eólica, solar, térmica, hidrelétrica, etc.) para atender ao aumento da demanda e acomodar a aposentadoria das unidades geradoras existentes.
Para realizar essa tarefa, a plataforma inclui um poderoso otimizador chamado OddFace, onde os usuários podem especificar alternativas de investimento e, assim, obter o plano de investimento ideal.
Usando a sala de simulação que representa o sistema para as próximas décadas, é possível simular o comportamento estatístico do sistema em todos os cenários futuros possíveis (executando processos estocásticos) e, assim, obter vários indicadores. Como exemplo, a Figura 1 mostra a geração esperada (em MW semanais médios) para uma possível expansão do sistema uruguaio no período de 2021 a 2047. A Figura 2 mostra, para a mesma subestação, o custo marginal anual esperado que é excedido com probabilidades de 30% e 70%. Esses exemplos são incluídos apenas para ilustrar ao leitor o tipo de resultados que podem ser obtidos com a realização das simulações.


Fig. 1: Exemplo de uma simulação de longo prazo. Geração a partir da fonte Uruguai 2021-2047.


Fig. 2: Exemplo de um indicador estatístico. Custo marginal médio anual que é excedido com probabilidades de 30% e 70%.

Com base em simulações de longo prazo, é possível calcular a receita que um projeto (uma nova usina, uma nova linha de transmissão, etc.) geraria após sua integração ao sistema. A avaliação do projeto pode ser realizada utilizando receitas e despesas marginais (assumindo que o projeto seja marginal dentro do sistema) ou comparando simulações otimizadas de longo prazo, conforme descrito na seção anterior.

A simulação da operação ideal do sistema para os meses seguintes permite que diversas partes interessadas (geradores, operadores, grandes consumidores, etc.) prevejam suas vendas e compras e planejem a disponibilidade de suprimentos (por exemplo, compras de combustível, programação de embarques de GNL, etc.).

Por exemplo, no Uruguai, a Administração do Mercado de Energia Elétrica gera um relatório semestral de Programação Sazonal utilizando o aplicativo SimSEE e disponibiliza publicamente as respectivas Salas SimSEE em seu site, aqui. aqui.

No caso de mercados organizados com base em um preço horário calculado a partir do custo marginal de geração, o SimSEE pode ser utilizado para calcular o valor esperado do custo de aquisição de energia no mercado spot e o risco a que o comprador está exposto, valores indispensáveis ​​para a definição do preço e do risco associado ao contrato.

O SimSEE oferece uma poderosa ferramenta de modelagem de processos estocásticos. Essa ferramenta permite a fácil integração de previsões disponíveis. Por exemplo, no planejamento da operação de sistemas no Uruguai, são consideradas previsões de entrada de energia hidrelétrica em usinas hidrelétricas, geração de energia eólica e solar e demanda de eletricidade. Ao incorporar as informações de previsão na sala de controle que representa o sistema, é possível obter despachos horários detalhados para os dias seguintes e acessar informações estatísticas abrangentes.

Com o aumento constante de fontes de energia intermitentes nos sistemas, essas simulações horárias dos dias seguintes fornecem informações essenciais para o operador do sistema. As Figuras 3 e 4 mostram exemplos de previsões de geração de energia eólica e demanda de eletricidade para os próximos 7 dias.


Fig. 3: Previsão da geração de energia eólica para os próximos 7 dias.


Fig. 4: Previsão da demanda para os próximos 7 dias.

Essas simulações de curto prazo fornecem informações operacionais relevantes, como a probabilidade de acionamento de uma determinada usina nas próximas horas ou dias, permitindo uma abordagem estruturada para sua inicialização. Elas também fornecem os dados estatísticos necessários para a realização de ofertas de troca com outros países, especificando volume e preço com níveis de confiança de vários dias de antecedência.

Como exemplo da aplicação contínua do SimSEE, a Administração do Mercado de Energia Elétrica do Uruguai (ADME) implementou um aplicativo chamado VATES, que atualiza continuamente uma Sala do SimSEE com uma representação do sistema de geração do Uruguai. A Sala é atualizada a cada hora, incorporando previsões de afluência hidrelétrica às barragens, previsões de geração eólica (por exemplo, Fig. 3) e solar, e previsões de demanda (por exemplo, Fig. 4). Informações sobre o status do sistema, como disponibilidade de usinas e níveis de reservatórios em usinas hidrelétricas, também são atualizadas. Após a atualização da Sala, o SimSEE é executado para obter o cronograma de despacho para os próximos sete dias com detalhes horários. No caso da ADME, esse resultado é publicado automaticamente em seu site aqui.


Fig. 3: Previsão da geração de energia eólica para os próximos 7 dias.


Fig. 4: Previsão da demanda para os próximos 7 dias.

Fig. 5: Projeção do custo marginal de geração para os próximos 7 dias.

Simulações de médio e longo prazo são utilizadas principalmente por órgãos reguladores para estimar os diversos componentes de custo do setor de geração. Isso permite o desenvolvimento de parâmetros de variação tarifária intimamente ligados aos componentes de custo reais.

Também têm sido utilizadas para calcular os custos de congestionamento entre áreas de um sistema, obtendo-se assim uma estimativa da tarifa de transmissão que poderia ser aplicada a uma futura interconexão que aumente a capacidade de transmissão entre áreas.