Previsão das estratégias competitivas dos produtores de energia eléctrica no MIBEL

O Mercado Ibérico de Electricidade (MIBEL) surge na perspectiva de integração e cooperação dos sectores eléctricos português e espanhol, em resposta ao incentivo da União Europeia (UE) na criação de mercados regionais de electricidade, considerando um posterior alargamento para um mercado europeu de energia. A presente dissertação incide no estudo da previsão horária das estratégias competitivas dos agentes produtores de energia eléctrica no MIBEL, sendo abordado um horizonte de previsão de 5 dias úteis. A variável em estudo trata-se da variação conjectural referente ao próprio MIBEL, a qual estima o grau de competitividade dos agentes do lado da oferta no mercado diário. A metodologia utilizada para previsão passou pela análise de sucessões cronológicas, aplicando modelos ARIMA e modelos de alisamento exponencial. Uma análise breve da previsão do preço horário de energia eléctrica no mercado diário do MIBEL foi também realizada, sendo efectuada a comparação entre a previsão obtida pela análise de sucessões cronológicas e o cálculo do valor de preço previsto com recurso aos dados de variação conjectural previstos. Os resultados alcançados revelam que os modelos estimados que melhor se adequam à previsão horária da variação conjectural referente ao MIBEL, corresponderam maioritariamente ao tipo ARIMA sazonal com sazonalidade diária, seguido de modelos do tipo ARIMA não sazonal. Foi observado ainda, que os modelos seleccionados foram estimados maioritariamente com recurso a uma sucessão cronológica de 5 dias úteis. Por fim, ambas as abordagens utilizadas para realizar a previsão horária do preço de energia eléctrica apresentaram em média, erros médios absolutos para a previsão de 1 e 5 dias úteis iguais entre si.

Previsão de curto prazo do consumo de energia elétrica

Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica - Ramo de Energia

O papel da geração hídrica reversível na integração da energia eólica em ambiente de mercado

A geração de energia elétrica a partir de fontes renováveis, tal como as centrais eólicas, apresenta diferente disponibilidade ao longo do tempo. Por esse motivo, a crescente integração da energia eólica no sistema elétrico levanta questões operacionais importantes, tal como o equilíbrio entre a potência da geração e a potência do consumo, podendo em certos períodos, ocorrer fenómenos de excesso de geração. Atualmente, as centrais hídricas reversíveis (CHR) têm sido vistas como uma solução para absorver esse excesso de geração, evitando-se assim, a necessidade de corte da geração eólica. Num contexto de mercado liberalizado, considerando-se que as CHR são tomadoras de preço, nos períodos de baixo consumo e elevada disponibilidade de vento, o baixo preço da energia elétrica dará incentivo para as CHR realizem bombagem, promovendo a integração da energia eólica. No entanto, se uma CHR apresentar poder de mercado, a sua estratégia de maximização do lucro pode levar a um perfil de bombagem e geração diferente, desviando-se do objetivo de maximizar a integração da energia eólica. Neste sentido, o presente trabalho tem como objetivo estudar a influência do poder de mercado na operação de uma CHR inserida no mercado diário do mercado ibérico de eletricidade (MIBEL). Para tal, é desenvolvido um modelo de despacho em ambiente de mercado, sendo o poder de mercado da CHR modelado através de uma curva de procura residual inversa com elasticidade variável. Os resultados obtidos evidenciam que o aumento do poder de mercado da CHR corresponde a uma diminuição do nível de energia armazenada e, portanto, a capacidade de integrar energia eólica pode ser consideravelmente reduzida. No entanto, quando a CHR pertence a uma empresa de geração que para além desta, possui também uma central de tecnologia diferente, tal como uma central térmica ou eólica, o seu comportamento pode inverter-se.

Estratégias de oferta em leilões simétricos no âmbito dos mercados liberalizados de electricidade

Mestrado em Engenharia Electrotécnica – Sistemas Eléctricos de Energia

A aplicação dos mercados de previsão no sector energético - o caso de estudo da EDP

Dissertação apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial

Previsão de diagramas de carga via Holt-Winters com três sazonalidades

Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Energia

Impacto da cogeração na minimização dos custos de energia elétrica

A promoção da cogeração foi um claro sinal de reconhecimento das vantagens deste sistema por parte da União Europeia. Face às preocupações de aprovisionamento energético e escassez de energia primária na Europa, foi promovida a cogeração, mediante a concessão de benefícios a nível do preço de venda da energia elétrica e de vários prémios. Contudo, estes incentivos não deixam de ter um impacto negativo no sistema, se se tiver em linha de conta que estes provocam um aumento do preço da energia elétrica para os clientes finais. Este foi o problema escolhido como objeto de estudo desta dissertação e que veio permitir concluir que, apesar de agora se pagar na fatura mensal (cliente em BTN) um valor adicional em cerca de 1€ devido à existência da cogeração, isto será benéfico futuramente, caso a política do estado Português mantenha estes apoios aos agentes da cogeração. No âmbito do regime remuneratório para a produção em cogeração, foi criada a ferramenta em Excel para simular o comportamento dos sistemas, tendo em conta as necessidades energéticas e muitas outras características. A principal função da ferramenta é a possibilidade de estimar a remuneração de uma unidade de cogeração em função da tecnologia utilizada e para diferentes condições de funcionamento.

Desenvolvimento de apoio à decisão operacional – previsão de curto prazo de geração distribuída de tecnologia eólica ligada à RND

No contexto da penetração de energias renováveis no sistema elétrico, Portugal ocupa uma posição de destaque a nível mundial, muito devido à produção de eólica. Com um sistema elétrico com forte presença de fontes de energia renováveis, novos desafios surgem, nomeadamente no caso da energia eólica pela sua imprevisibilidade e volatilidade. O recurso eólico embora seja ilimitado não é armazenável, surgindo assim a necessidade da procura de modelos de previsão de produção de energia elétrica dos parques eólicos de modo a permitir uma boa gestão do sistema. Nesta dissertação apresentam-se as contribuições resultantes de um trabalho de pesquisa e investigação sobre modelos de previsão da potência elétrica com base em valores de previsões meteorológicas, nomeadamente, valores previstos da intensidade e direção do vento. Consideraram-se dois tipos de modelos: paramétricos e não paramétricos. Os primeiros são funções polinomiais de vários graus e a função sigmoide, os segundos são redes neuronais artificiais. Para a estimação dos modelos e respetiva validação, são usados dados recolhidos ao longo de dois anos e três meses no parque eólico do Pico Alto de potência instalada de 6 MW. De forma a otimizar os resultados da previsão, consideram-se diferentes classes de perfis de produção, definidas com base em quatro e oito direções do vento, e ajustam-se os modelos propostos em cada uma das classes. São apresentados e discutidos resultados de uma análise comparativa do desempenho dos diferentes modelos propostos para a previsão da potência.

Modelos de previsão de preços de commodities

O principal objectivo deste trabalho assenta em desenvolver modelos de previsão de preços de commodities para assim comparar a capacidade preditiva da simulação de Monte Carlo com a das redes neuronais. A simulação de Monte Carlo é principalmente utilizada para avaliar as opções, já as redes neuronais são utilizadas para fazer previsões, classificações, clustering ou aproximação de funções. Os diversos modelos desenvolvidos foram aplicados na previsão do preço futuro do milho, petróleo, ouro e cobre. Sendo que os horizontes temporais testados neste trabalho foram 1 dia, 5 dias, 20 dias e 60 dias. Através da análise do erro absoluto médio percentual (MAPE) concluiu-se que no geral o modelo individual que apresentou um melhor desempenho preditivo foram as redes neuronais. Contudo, nas previsões a 1 e a 5 dias os resultados obtidos foram semelhantes para ambos os modelos. Para se tentar melhorar os resultados obtidos pelos modelos individuais foram aplicadas algumas técnicas de combinação de modelos. A combinação de modelos demonstrou no geral capacidade para melhorar os resultados dos modelos individuais, porém apenas para o horizonte a 60 dias é que os resultados melhoraram significativamente.

Análise técnica - económica da produção de energia em sistemas de abastecimento de água: caso do aproveitamento de fins múltiplos dos socorridos

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Civil