Otimização estocástica para a exploração de centrais de concentração solar considerando incerteza e risco

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica

Esta dissertação aborda o problema de planeamento de curto prazo em sistemas de aproveitamento de energia solar realizado através de centrais de concentração solar térmica. O objetivo desta dissertação consiste em propor uma nova metodologia de otimização estocástica baseada em programação linear inteira mista considerando a gestão de risco para resolver o problema de planeamento de curto prazo, de forma a maximizar o lucro esperado inerente à exploração da central de concentração solar térmica que atuam em ambiente de mercado. Um algoritmo de redução de cenários é também utilizado não só para mitigar a redundância de cenários, mas também para melhorar o desempenho computacional da metodologia proposta. Com o intuito de melhorar a produtividade operacional de centrais de concentração solar térmica durante períodos de ausência de radiação solar foi analisada a utilidade de sistemas de armazenamento de energia para aumentar a eficiência destas centrais. O problema de planeamento de curto prazo é formulado recorrendo ao uso de variáveis binárias, que permitem modelizar os estados discretos de funcionamento da central de concentração solar. São consideradas duas incertezas inerentes ao problema: i) Preço de energia elétrica em mercado diário; ii) Radiação solar direta, convertida em potência térmica no campo solar. A medida de risco CVaR é utilizada para o suporte à tomada de decisão do produtor, considerando o seu perfil de aversão ao risco. Para comprovar a proficiência da metodologia proposta são utilizados casos de estudo realísticos para concluir sobre o desempenho da nova metodologia.

Abstract: This dissertation addresses the problem of short-term planning of systems forexploitation of solar energy by a concentrating solar power plant. The objective of this dissertation is to propose a new methodology based on mixed integer linear programming and stochastic optimization with risk management to solve the problem of short-term planning in order to maximize the profit inherent to the operation of a concentration solar power plant in a day-ahead electricity market environment. A scenario reduction algorithm is also used not only to mitigate redundancy of scenarios, but also to improve the computational performance of the proposed methodology. To improve the operational productivity of the concentration solar power plant during the periods of no solar radiation, energy storage system is considered in order to solve the problem. The problem of shortterm planning is formulated using binary variables, which allow modelling the discrete status of the plant. Two uncertainties were considered in this problem: i) Electricity price in the day ahead electricity market; ii) Solar irradiation (converted to thermal power in the solar field). The risk measure CVaR is used to take into consideration the level of aversion to risk of the producer. To prove the proficiency of the proposed methodology realistic case studies are presented to conclude about the performance of the new methodology.