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CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico O Sistema Elétrico Brasileiro (SEB) apresenta características peculiares devido às grandes dimensões do país e pelo fato da geração elétrica ser proveniente predominantemente de usinas hidráulicas. Como as afluências a estas usinas possuem comportamento estocástico e grandes reservatórios proporcionam ao sistema a capacidade de uma regularização plurianual, a utilização dos recursos hidráulicos deve ser planejada de forma minuciosa em um horizonte de tamanho considerável. Assim, o planejamento da operação de médio prazo compreende um período de 5 a 10 anos com discretização mensal e é realizado por uma cadeia de modelos computacionais tal que o principal modelo desta cadeia é baseado na técnica da Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE). O objetivo deste trabalho é obter avanços nas metodologias de programação dinâmica atualmente utilizadas. Partindo-se da utilização da inserção iterativa de cortes, implementa-se um modelo computacional para o planejamento da operação de médio prazo baseado na metodologia de Programação Dinâmica Estocástica (PDE) utilizando uma discretização mais eficiente do espaço de estados (PDEE). Além disso, a metodologia proposta de PDE possui um critério de convergência bem definido para o problema, de forma que a inclusão da medida de risco CVaR não altera o processo de avaliação da convergência de forma significante. Dado que a inclusão desta medida de risco à PDDE convencional dificulta a avaliação da convergência do processo pela dificuldade da estimação de um limite superior válido, o critério de convergência proposto na PDEE é, então, base para um novo critério de convergência para a PDDE tal que pode ser aplicado mesmo na consideração do CVaR e não aumenta o custo computacional envolvido. Adicionalmente, obtém-se um critério de convergência mais detalhado em que as séries utilizadas para amostras de afluência podem ser avaliadas individualmente tais que aquelas que, em certo momento, não contribuam de forma determinante para a convergência podem ser descartadas do processo, diminuindo o tempo computacional, ou ainda serem substituídas por novas séries dentro de uma reamostragem mais seletiva dos cenários utilizados na PDDE. As metodologias propostas foram aplicadas para o cálculo do planejamento de médio prazo do SIN baseando-se em subsistemas equivalentes de energia. Observa-se uma melhoria no algoritmo base utilizado para a PDE e que o critério proposto para convergência da PDDE possui validade mesmo quando CVaR é considerado na modelagem. The Brazilian National Grid (BNG) presents peculiar characteristics due to its huge territory dimensions and hydro-generation predominancy. As the water inflows to these plants are stochastic and a pluriannual regularization for system storage capacity is provided, the use of hydro-generation must be planned in an accurate manner such that it considersalongplanningperiod. So, thelong-termoperationplanning(LTOP)problemis generallysolvedbyachainofcomputationalmodelsthatconsideraperiodof5to10years ahead such that the primary model of this chain is based on Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP) technique. The main contribution of this thesis is to propose some improvements in Stochastic Dynamic Programming techniques usually settled on solving LTOP problems. In the fashion of an iterative cut selection, it is firstly proposed a LTOP problem solution model that uses an ecient state space discretization for Stochastic Dynamic Programming (SDP), called ESDP. The proposed model of SDP has a welldefined convergence criterion such that including CVaR does not hinder convergence analysis. Due to the lack of good upper bound estimators in SDDP when including CVaR, additional issues are encountered on defining a convergence criterion. So, based on ESDP convergence analysis, a new criterion for SDDP convergence is proposed such that it can be used regardless of CVaR representation with no extra computational burden. Moreover, the proposed convergence criterion for SDDP has a more detailed description such that forward paths can be individually assessed and then be accordingly discarded for computational time reduction, or even define paths to be replaced in a more particular resampling scheme in SDDP. Based on aggregate reservoir representation, the proposed methodsofconvergenceofSDDPandtheESDPwereappliedonLTOPproblemsrelatedto BNG. Results show improvements in SDDP based technique and eectiveness of proposed convergence criterion for SDDP when CVaR is used.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O Sistema Elétrico Brasileiro (SEB) apresenta características peculiares devido às grandes dimensões do país e pelo fato da geração elétrica ser proveniente predominantemente de usinashidráulicasqueproporcionamaosistemaacapacidadedeumaregularizaçãoplurianualdos seusreservatórios. Asafluênciasnestasusinassãoestocásticasemuitasvezesapresentamcomportamentos complementares entre as diversas regiões do país, o que incentiva a existência de grandes intercâmbios energéticos entre os subsistemas através do Sistema Interligado Nacional (SIN). O planejamento da operação no horizonte de médio/longo prazo no país (que compreende a um período de 5 a 10 anos à frente com discretização mensal) é realizado por uma cadeia de modelos computacionais validados pelos principais agentes que atuam no SEB (comercialização, geração, transmissão e distribuição de energia). O principal modelo desta cadeia, a qual é desenvolvida pelo Centro de Pesquisas de Energia Elétrica/ELETROBRÁS, é o modelo NEWAVE que baseia-se na técnica de Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE) para a determinação da política eletroenergética de médio prazo. O objetivo deste trabalho é implementar um modelo computacional para o planejamento da operação de médio prazo utilizando a metodologia de Programação Dinâmica Estocástica conjuntamente ao algoritmo de fechos convexos (PDE-ConvexHull) de uma forma computacionalmente eficiente (Fast-PDE-ConvexHull). Isto porque observou-se que quando utiliza-se a técnicadaPDE-ConvexHull,umnúmeroelevadodehiperplanossãoobtidosnacomposiçãodas funçõesdecustofuturoe,comisto,osdiversosproblemasdeprogramaçãolinearaseremresolvidos durante o processo iterativo podem tornar-se maiores, aumentando consideravelmente o tempodaexecuçãodocálculodapolíticaoperativa. Sendoassim,aprincipalcontribuiçãodeste trabalho é apresentar uma nova metodologia para a representação da função de custo futuro no problema de programação linear na qual o tempo computacional se torne menos sensível ao númerodehiperplanosobtidospeloalgoritmodefechosconvexos. Ressalta-sequetambémsão utilizadas técnicas de computação paralela com o objetivo de tornar o processo mais eficiente. A metodologia foi utilizada para o cálculo do planejamento de médio prazo do SEB, baseando-se em subsistemas equivalentes de energia. A metodologia Fast-PDE-ConvexHull foi incorporada a uma plataforma computacional, desenvolvida em C++/Java, capaz de considerar o mesmo conjunto de dados utilizado pelos modelos oficiais do SEB, compondo assim um modelo robusto para a resolução do problema. Primeiramente, para fins de validação da metodologia proposta, comparou-se os resultados obtidos pela metodologia da Fast-PDE-ConvexHull com os resultados obtidos pela utilização da técnica da PDE-ConvexHull com o objetivo verificar o ganho computacional e a aderência dos resultados. Por fim, como a plataforma computacional desenvolvida é capaz de utilizar o conjunto de dados oficiais disponibilizados para o SIN, fez-se o uso do Programa Mensal de Operação (PMO) de janeiro de 2011, disponibilizado pelo Operador Nacional do Sistema (ONS), como caso de estudo para comparação dos resultados obtidos pela metodologia proposta com os resultados obtidos pelo modelo NEWAVE. The Brazilian National Grid (BNG) presents peculiar characteristics due to the huge territory dimensions and by the fact that the electricity generation is predominantly originated from hydraulic plants that provide for the system the capacity of a pluriannual regularization of the reservoirs. The water inflows to these plants are stochastic and often present complementary behavior among the regions of the country, stimulating the existence of big amounts of energy exchanges between the subsystems through the national grid. The long term operation planning problem (that includes a period of 5 to 10 years ahead with monthly discretization) is made by a chain of computational models that are validated by the main agents that act on BNG (commercialization, generation, transmition and distribution of energy). The primary model of this chain, which is developed by Electric Energy Research Center/ELETROBRÁS, is the NEWAVE model, which is based on the Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP) for electroenergetic policy determination on a long term horizon. Thisworkhastheobjectiveofimplementacomputationalmodelforthemid/longtermoperation planning using the Stochastic Dynamic Programming (SDP) together with the Convex Hull algorithm (PDE-ConvexHull) in a computationally efficient way (Fast-PDE-ConvexHull). This is because it was observed that when utilizing the PDE-ConvexHull technique, an elevated amount of hyperplanes are obtained for the composition of the cost-to-go function. So, the different linear programming problems to be solved during the iterative process can be turned larger, increasing the execution time for the operational policy calculus in a considerably manner. Thus, the main contribution of this work is to present a new methodology (FastPDE-ConvexHull) for the representation of the cost-to-go function on the linear programming problems where the computational time become less sensible to the number of hyperplanes obtained from the Convex Hull algorithm. It is highlighted that techniques of parallel computing was employed in order to turn the process more efficient. The methodology was utilized for the BNG’s long term planning calculus, based on the equivalent subsystems of energy. The methodology Fast-PDE-ConvexHull was incorporated to a computational platform, developed in C++/Java programming language, that is able to consider the same data set used by the official models acting on the BNG, compounding a robust model for the resolution of the problem. Firstly, in order to validate the proposed methodology, the results obtained from the FastPDE-ConvexHullarecomparedwiththoseobtainedfromtheutilizationofthePDE-ConvexHull technique aiming to verify the computational gain and the adherence between both results. Finally, as the elaborated computational platform is capable to use the official data set availablefortheNG,itwaspossibletheutilizationoftheMonthlyOperationalProgram(MOP) of January 2011, released by the Independent System Operator (ISO), as the study case for comparingtheresultsobtainedbytheproposedmethodologywiththeresultsobtainedfromthe NEWAVE model.