Sistema de suporte à decisão no sector eléctrico com Indicadores de desempenho: o caso português

Os consumidores exercem influência no comportamento do sector eléctrico pela variação da procura de electricidade à rede. A teoria económica e as estatísticas dos últimos anos sugerem que os consumidores reagem aos preços da electricidade, seja através dos usos que fazem da electricidade e na selecção de energias alternativas, seja pela tomada de decisão de investimento em eficiência energética e em autoconsumo. Indirectamente, a procura de electricidade à rede dos consumidores afecta o preço da venda da electricidade através das actualizações da tarifa para o ano seguinte. Apesar disso, raramente as políticas energéticas ou as previsões da procura são informadas com modelos de desempenho económico de procura dinâmica. Os objectivos da tese são desenvolver conceptualmente um modelo de simulação do sistema eléctrico considerando explicitamente a reacção e decisão dos consumidores face ao preço da electricidade; desenvolver informaticamente um Sistema de Suporte à Decisão (SSD) sobre o modelo de simulação e explorá-lo com o caso estudo do sistema eléctrico português. O modelo tem uma abordagem de simulação dinâmica. Conceptualmente, o modelo de simulação e o SSD são desenhados para permitir dois modos de aplicação: a) um modo interactivo, equivalente a um jogo entre os vários agentes (Estado como legislador/regulador; sector da produção, transporte e distribuição; e sector do consumo final com enfoque na indústria, famílias e serviços) ou b) um modo parametrizado assumindo comportamentos prédefinidos e tomadas de decisão de certos agentes para ensaiar opções de um utilizador. No âmbito da tese o modelo foi explorado apenas no modo parametrizado para ensaiar opções de políticas públicas no sector energético, em especial sistemas de incentivos, pré-definindo comportamentos dos agentes com tomada de decisão dos produtores e consumidores. Os cenários testados para o caso de estudo português sugerem que devem existir mais incentivos ao investimento em eficiência energética e menos subsidiação de preço de venda da electricidade: em todos os domínios, a redução do desperdício energético é melhor do que existirem preços artificialmente baixos. É este tipo de opções de política que melhor cumprem objectivos de uso racional de energia, protecção ambiental e redução de custos globais para os consumidores e para os contribuintes. A análise dos cenários sugere também que existe um potencial aliciante de poupança energética no sector do consumo final, que está longe de ser aproveitado. Verifica-se também que a tomada de decisão em autoconsumo reduz os investimentos em eficiência energética, obtendo-se menor redução do desperdício energético. O papel dos consumidores é importante. Um preço claro pode ajudar a consumir, a preservar e a investir.

Estudo do galgamento em estruturas marítimas verticais utilizando o modelo numérico AMAZON

O galgamento oceânico é um fenómeno associado à interação de ondas com estruturas marítimas. Nesta dissertação estudou-se o galgamento em estruturas marítimas verticais através da aplicação do modelo numérico AMAZON, que é um modelo bidimensional, baseado na resolução das equações não lineares de águas pouco profundas. Para validar a sua aplicação a estruturas marítimas verticais impermeáveis, os resultados de caudal médio galgado obtidos com o modelo AMAZON foram comparados com os resultados de ensaios em modelo físico bidimensional realizados anteriormente e disponíveis na base de dados do projeto europeu CLASH. Os resultados foram ainda comparados com os das fórmulas empíricas e semi-empíricas de Van der Meer & Bruce de 2014, de Goda de 2008 e de Hedges & Reis de 2015. Antes da sua validação, o modelo foi calibrado utilizando um dos ensaios do CLASH. Para tal, realizou-se uma análise de sensibilidade a alguns parâmetros do modelo, concretamente da dimensão mínima da malha, da escala de aplicação do AMAZOM (à escala reduzida ou à do protótipo), da forma de modelação da parede vertical, já que, dado este modelo ser integrado na vertical, não é possível considerar paredes verticais sem utilizar um artifício de cálculo, dos valores de alguns dos parâmetros de entrada do modelo (profundidade mínima molhada e a profundidade mínima de fricção) e da dimensão do domínio de cálculo. Os resultados da calibração do AMAZON mostram que, por causa da precisão do modelo para os menores caudais médios de galgamento, se deve aplicar o modelo à escala do protótipo. Para estruturas verticais, a aproximação que o modelo faz, por defeito, para a secção vertical da estrutura através de um talude fictício a 10:1 apresenta melhores resultados que a utilização de um talude a 20:1. Contudo, ambos requerem a adoção de uma dimensão da malha bastante reduzida nesta zona e na sua vizinhança (0.03 m). No caso em estudo, os dois parâmetros de entrada do modelo não têm impacto significativo nos resultados, ao contrário do domínio de cálculo que, tal como recomendado na literatura de referência, se deve iniciar (fronteira de entrada) a aproximadamente um comprimento de onda do pé da estrutura. Os resultados obtidos mostram que, em geral, o AMAZON subestima o valor medido do caudal médio galgado com erros relativos variáveis entre -91% e -49%; apenas para um caso o modelo sobrestima o caudal médio, com um erro relativo de 43%. Quando comparado com as formulações empíricas e semi-empíricas, a fórmula de Van der Meer & Bruce apresenta melhores aproximações aos caudais médios medidos que constam na base de dados do CLASH, seguida da fórmula de Goda e dos resultados do modelo AMAZON, embora estes dois últimos apresentem valores bastante próximos. Assim, uma vez que o modelo está em constante desenvolvimento, espera-se que no futuro seja uma ferramenta mais poderosa. Contudo, enquanto não se fizerem melhorias no modelo e/ou não se estender a outros ensaios a análise feita no âmbito desta dissertação, os resultados sugerem que não há vantagem na sua utilização face às formulações empíricas e semi-empíricas disponíveis, tendo também em conta o significativo tempo computacional exigido para executar o AMAZON com a dimensão da malha escolhida.