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Planeamento de Curto Prazo de Sistemas de Energia Solar Usando Técnicas de Otimização Robusta
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Sérgio Dinis Desconhecida
1 INSTITUTO SUPERIOR DE ENGENHARIA DE LISOA Área Departamental de Engenharia Eletrotécnica Energia e Automação Planeamento de Curto Prazo de Sistemas de Energia Solar Usando Técnicas de Otimização Robusta Hugo Alexandre Fernandes dos Santos e Silva (Licenciado) Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica Orientadores: Doutor Victor Manuel Fernandes Mendes Doutor Hugo Miguel Inácio Pousinho Júri: Presidente: Doutor José Manuel do Valle Cardoso Igreja Vogais: Doutor Hugo Miguel Inácio Pousinho Doutor Carlos Manuel Pereira Cabrita Dezembro de 2014
2 Dissertação realizada sob orientação de Professor Doutor Victor Manuel Fernandes Mendes e sob coorientação de Doutor Hugo Miguel Inácio Pousinho Respetivamente, Professor coordenador com Agregação do Departamento de Engenharia Eletrotécnica e Automação do INSTITUTO SUPERIOR DE ENGENHARIA DE LISOA Investigador do Centro de Sistemas Inteligentes do Instituto de Engenharia Mecânica da UNIVERSIDADE DE LISOA
4 Resumo Esta dissertação aborda o problema de planeamento de curto prazo de sistemas de aproveitamento de energia solar por central de concentração solar térmica. O objetivo desta abordagem é o de propor uma nova metodologia baseada em programação linear inteira mista e otimização robusta para resolver o problema de planeamento, de forma a maximizar o lucro inerente à exploração da central de concentração solar térmica, através da otimização da produção de energia elétrica em ambiente de mercado. Para melhorar a produtividade operacional da central de concentração solar térmica durante períodos de ausência de radiação solar, sistemas de armazenamento de energia e de bacup são considerados na abordagem ao planeamento. O problema envolve o tratamento de três considerações fundamentais que justificam à necessidade de utilização da nova metodologia. As considerações respeitam à formalização de: i) restrições de rampa; ii) custos variáveis e custos de arranque do sistema de bacup ; iii) restrições de emissões poluentes do sistema de bacup. A necessidade destas considerações advém da mitigação indispensável de desgastes de equipamentos envolvidos na produção de energia elétrica. Assim, é possível diminuir os custos de manutenção e aumentar o tempo de vida útil dos equipamentos. O problema de planeamento é formulado recorrendo ao uso de variáveis binárias, que permitem modelizar os estados discretos de funcionamento da central. Adicionalmente, a incerteza na potência térmica associada com a conversão energética proveniente do campo solar é modelizada através de um intervalo de previsão, permitindo a utilização da técnica de otimização robusta, sendo o coeficiente de robustez predominante nesta técnica de otimização utilizado para controlar o nível de conservadorismo da solução alcançada e para garantir uma solução admissível para o pior caso associado com a incerteza modelizada. Para comprovar a proficiência da metodologia proposta são utilizados casos de estudo realísticos para concluir sobre o desempenho da nova metodologia. i
5 Palavras-chave Concentração solar térmica Energia solar Otimização robusta Programação linear inteira mista Sistema de bacup Sistema de armazenamento de energia ii
6 Abstract This dissertation addresses the problem of short-term planning of systems exploiting solar energy by a concentrating solar power plant. The objective of this addressing is to propose a new methodology based on mixed integer linear programming and robust optimization to solve the planning problem in order to maximize the profit inherent to the operation of a concentration solar plant, by optimizing the production of electrical energy in the maret environment. To improve the operational productivity of concentration solar plant during periods of no solar radiation, energy storage and bacup systems are considered in the planning. The problem involves the treatment of three fundamental considerations that justify the need for the new methodology. The considerations are related to the formalization of: i) ramp constraints; ii) variable costs and start-up costs of the bacup system; iii) constraints on emissions from the bacup system. The need for these considerations come the necessary mitigation of wear on equipments involved in the production of electricity. So, reducing maintenance costs and increasing the useful life of equipments are achievable. The planning problem is formulated using binary variables, which allow modeling the discrete states of operation status of the plant. Additionally, the uncertainty of the thermal power associated with the energy conversion from the solar field is modeled through a prediction interval, allowing the use of robust optimization technique, being the predominant factor in this technique used to control the level of conservatism of the solution reached and to ensure a feasible solution for the worst case associated with the modeled uncertainty. To prove the proficiency of the proposed methodology study of realistic cases are used to conclude about the performance of the new methodology. iii
7 Keywords Concentrated solar power Solar energy Robust optimization Mixed-integer linear programming acup system Thermal storage system iv
8 Agradecimentos Ao Doutor Victor Manuel Fernandes Mendes, Professor-coordenador com Agregação no Departamento de Engenharia Eletrotécnica e Automação do Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, responsável como orientador científico, desejo expressar o meu agradecimento pela sua disponibilidade, pelas palavras de apoio e amizade. Ao Doutor Hugo Miguel Inácio Pousinho, Investigador no Centro de Sistemas Inteligentes do Instituto de Engenharia Mecânica da Universidade de Lisboa, responsável como orientador em regime de coorientação científica, desejo expressar o meu agradecimento pela sua constante atitude positiva durante a execução deste trabalho e pela orientação competente, sincera e interessada, pela sua disponibilidade constante, apoio e amizade. Uma palavra especial também para a minha família, sobretudo para os meus Pais, pelo incentivo e pelo apoio. Aos meus amigos Fernando Martins, Paula Martins, João Caninhas, Patrícia Caninhas, Dora Canelas, José Almeida, Alice Castro, Filipa Ferreira, Marta Pires, Raquel Folgado, Susana Dias e Mónica Fajardo, desejo expressar o meu agradecimento pelo apoio e amizade. A todos aqueles que em diversas ocasiões e por diferentes motivos me acompanharam e motivaram durante todo este último percurso académico. A todos, o meu profundo agradecimento. v
9 Índice 1 Introdução Enquadramento Motivação Estado da Arte Organização do Texto Notação Sistemas de Energia Solar Térmica Radiação Solar Rendimento Ótico Central de Concentração Solar Térmica Fluido de Transferência de Calor Armazenamento Térmico Sistema de bacup Operação da CHCST Metodologia de Otimização Metodologias de Otimização Programação Linear Inteira Mista Programação Estocástica Otimização Robusta Formulação do Problema Horizonte Temporal Variáveis e Restrições Função Objetivo vi
10 5 Casos de Estudo Casos de Estudo Casos de Estudo CCST Casos de Estudo CCST com SAE Casos de Estudo CHCST com Sistema de acup Análise de Resultados Conclusão Contribuições Direções de Investigação Referências ibliográficas Anexos vii
11 Lista de Figuras Figura Potência instalada de energias renováveis em Portugal... 4 Figura Fases de aproveitamento das energias renováveis em Portugal... 4 Figura 1.3 Disponibilidade de radiação solar na Europa e Portugal... 5 Figura Países que mais investem na instalação de CCS... 6 Figura Diagrama de carga verificado em Espanha no dia 27 de abril de Figura Potência associada com a radiação solar global verificada em Évora no ano de Figura Concentradores solares térmicos Figura Ângulo de incidência num coletor solar Figura Ângulo de declinação Figura Ângulo de zénite e ângulo de altitude solar Figura Perdas óticas no coletor solar Figura Perdas por sombras Figura Perdas por fim de coletor solar Figura Concentrador cilíndrico com refletor parabólico Figura Concentrador linear com refletor do tipo Fresnel Figura Recetor central de torre Figura Concentrador de disco parabólico Figura Tanque de armazenamento de energia térmica Figura Comportamento de uma CCST com SAE Figura alanço de energia armazenada no SAE Figura Carga e descarga do SAE Figura Comportamento de uma CCST com SAE e sistema de bacup Figura Função linear por troços para os custos variáveis Figura Linearização dos custos de arranque Figura Configuração de uma CHCS viii
12 Figura Classificação dos problemas de programação estocástica Figura Estrutura da matriz de restrições para o problema estocástico de dois estados Figura Árvore de cenários Figura Variação da incerteza b, i s Figura Fases para a conceção de um modelo de otimização Figura Fluxograma dos principais procedimentos do problema Figura Potência térmica média horária gerada pelo CS e respetivos desvios Figura Preço da energia elétrica Figura Comportamento da CCST para Γ = Figura Comportamento da CCST para Γ = 0, Figura Comportamento da CCST para Γ = Figura Comportamento da CCST com SAE para Γ = Figura Comportamento da Qs para Γ = Figura Comportamento da CCST com SAE para Γ = 0, Figura Comportamento da CCST com SAE para Γ = Figura Comportamento da CHCST para EMS=20Mg e Γ = Figura Comportamento da CHCST para EMS=20Mg e Γ = Figura Comportamento da CHCST para EMS=0Mg e Γ = Figura Armazenamento no SAE para Γ = Figura Lucro esperado em função de Γ e EMS Figura Produtividade operacional sob diferentes configurações, em valor relativo (%) e em valor absoluto (MWh) considerando Γ = ix
13 Lista de Tabelas Tabela Comparação entre as diferentes CCST Tabela Fluidos de transferência de calor utilizados nas CCST Tabela Estado de funcionamento do sistema de bacup Tabela Características técnicas da CHCST Tabela Custos de arranque do sistema de bacup Tabela Linearização por troços para os custos variáveis do sistema de bacup Tabela Linearização por troços para as emissões do sistema de bacup Tabela Comportamento da CCST variando o valor de Γ Tabela Comportamento da CCST variando o valor de Γ x
14 Lista de Siglas AIE CCF CCST CF CHCST CS CST FER FTC GEE PD PL PLIM RL SAE Agência Internacional de Energia Centrais de Combustíveis Fósseis Centrais de Concentração Solar Térmicas Centrais Fotovoltaicas Centrais Híbridas de Concentração Solar Térmicas Campo Solar Concentração Solar Térmica Fontes de Energia Renováveis Fluído de Transferência de Calor Gases de Efeito de Estufa Programação Dinâmica Programação Linear Programação Linear Inteira Mista Relaxação Lagrangeana Sistemas de Armazenamento de Energia xi
15 Lista de Símbolos Índices n r t Índice de períodos horários Índice dos segmentos da função de custos variáveis Índice dos segmentos da função de emissões poluentes Índice dos intervalos da função de custos de arranque Conjuntos K NL NR NT Conjunto de períodos horários Conjunto dos segmentos da função de custos variáveis Conjunto dos segmentos da função de emissões poluentes Conjunto dos intervalos da função de custos de arranque Parâmetros c 1,c 2 Coeficientes característicos do coletor solar C disp Fração do campo solar que se encontra disponível F c CL D Es ET G b HL Fator que contabiliza as perdas nas extremidades dos tubos de absorção Correção de longitude Hora de Verão Fator que contabiliza o efeito de sombra Equação do tempo Radiância solar direta Hora local L col Comprimento do coletor L dist Distância entre filas de coletores xii
16 MAI Modificador do ângulo de incidência γ n Fator de interceção Número de dias decorridos desde o início do ano RND Radiância normal direta Es t s Fator que contabiliza as perdas por fim de coletor Hora solar W Largura da abertura efetiva do coletor η opt Rendimento ótico de pico do coletor α δ φ θ θ z ρ Absorvidade Ângulo de declinação Ângulo de latitude Ângulo de incidência Ângulo de zénite Refletividade τ ω Transmissividade Ângulo horário s λ Preço da energia elétrica no mercado diário na hora Γ Coeficiente de robustez na hora A A e Custo fixo da caldeira no nível de potência mínima Custo das emissões poluentes da caldeira no nível de potência mínima C Custo de paragem da caldeira E Potência térmica média gerada pelo campo solar na hora Ê Desvio simétrico de E na hora EMS Total das licenças de emissões poluentes n F Declive do segmento n da função de custos variáveis da caldeira r F e Declive do segmento r da função de emissões poluentes da caldeira K t Custo do t-ésimo intervalo do custo de arranque xiii
17 n T Limite superior do segmento n dos custos variáveis P P Potência mínima da central híbrida de concentração solar térmica Potência máxima da central híbrida de concentração solar térmica P Potência mínima da caldeira P Potência máxima da caldeira S Q Energia térmica mínima do sistema de armazenamento de energia S Q Energia térmica máxima do sistema de armazenamento de energia P Q Potência térmica mínima do módulo de produção P Q Potência térmica máxima do módulo de produção T RD Limite da rampa a descer para a descarga de energia armazenada T RU Limite da rampa a subir para a carga de energia armazenada RD Limite da rampa a descer da caldeira RU Limites da rampa a subir da caldeira SD Limite de taxa de rampa de paragem da caldeira SU Limite de taxa de rampa de arranque da caldeira DT Tempo mínimo de descida da caldeira UT Tempo mínimo de subida da caldeira SF T DT + Tempo mínimo de descida da central de concentração solar SF T UT + Tempo mínimo de subida da central de concentração solar Variáveis contínuas r δ Potência do segmento r da caldeira na hora n δ Potência do segmento n da caldeira na hora xiv
18 p s p Potência da central híbrida de concentração solar térmica na hora Oferta de potência no mercado diário na hora p Potência gerada pela caldeira na hora FE p Potência gerada pelo campo solar na hora SE p Potência gerada a partir do sistema de armazenamento na hora FE q Potência térmica proveniente do campo solar na hora FS q Potência térmica proveniente do campo solar armazenada na hora SE q Energia térmica armazenada para a produção de energia elétrica na hora S q Energia armazenada no final da hora x Número de horas em que a caldeira esteve ligada ou desligada até ao final da hora Variáveis binárias n t Igual a 1 se p na hora exceder o segmento n u Afetação da central de concentração solar térmica na hora v Afetação da caldeira na hora w Afetação da central híbrida de concentração solar térmica na hora y Decisão de arranque da caldeira na hora z Decisão de paragem da caldeira na hora Funções b v ) Função escalonada por troços para o custo de arranque ( n d ( δ ) Função linear por troços para os custos variáveis r e ( δ ) Função linear por troços para as emissões poluentes xv
19 CAPÍTULO 1 Introdução Neste capítulo é constituído pela introdução ao problema de planeamento de curto prazo de sistemas de energia solar e pela motivação para a abordagem do tema da dissertação. É apresentada uma revisão bibliográfica aos métodos de otimização aplicados à resolução do problema de planeamento de curto prazo de sistemas de energia solar. É descrita a forma como o texto está organizado, assim como a notação utilizada no texto da dissertação. 1
20 Introdução 1.1 Enquadramento Ao longo das últimas décadas o consumo de energia a nível mundial tem vindo a aumentar significativamente motivado pelo aumento da população mundial e pelo avanço do processo de industrialização, preponderante para estimular o crescimento económico. A Agência Internacional de Energia (AIE) estima que o consumo de energia no mundo aumente dos atuais 10 Gtep/ano para 22 Gtep/ano em Os combustíveis fósseis representam 70% deste total, onde o carvão e o petróleo representam 26% cada e o gás natural 18%, e as fontes de energia não fósseis 30% [1]. O elevado contributo dos combustíveis fósseis, para satisfazer o consumo de energia desencadeia alterações climáticas, causando consequências nefastas, devido ao aumento do efeito de estufa ocasionado pela emissão antropogénica de gases de efeito de estufa (GEE). A comunidade internacional tem desenvolvido esforços com o intuito de estabelecer metas com o objetivo de minimizar as alterações climáticas. Uma das primeiras iniciativas concretizadas para almejar este objetivo foi a Conferência de Quioto, realizada em 1997, onde os países signatários se comprometeram em reformar os setores da energia e transportes, promover a utilização de fontes de energia renováveis (FER) e mitigar a emissão antropogénica de GEE em 8% entre 2008 e 2012 relativamente a 1990 [2]. Mais recentemente, em 2009, foi concretizada a 15ª Conferência das Partes sobre o Clima (COP 15), realizada em Copenhaga, onde resultou um acordo convincente capaz de mitigar a emissão antropogénica de GEE num número significativo de países, e para todas as principais economias, que representam mais de 80% das emissões globais de GEE [3]. A elevada procura de combustíveis fósseis tem provocado uma redução das reservas a nível mundial, e consequentemente o aumento do preço dos combustíveis. A redução destas reservas tem conduzido a uma mudança de paradigma energético promovendo a eficiência energética e favorecendo as FER, visto que garantem o fornecimento de energia e a sustentabilidade ambiental, económica e social [4]. 2
21 Introdução A União Europeia tem proactivamente promovido a adoção de políticas energéticas ambiciosas estabelecidas no âmbito da iniciativa Energia 2020 [1]. Esta iniciativa tem até 2020 os seguintes objetivos, relativamente aos valores de 1990: Reduzir a emissão antropogénica de GEE em 20%; Reduzir o consumo energético através de 20% de eficiência energética; Assegurar 20% das necessidades energéticas a partir de FER. A concretização destes objetivos exige mudanças significativas no sistema energético europeu que passam pela intensificação e diversificação da matriz energética com recurso a FER para a produção de energia elétrica. Uma das propostas existentes consiste em instalar infraestruturas de larga escala, para produção de energia eólica e de energia solar, nos desertos do Sul do Mediterrâneo para responder ao consumo local e europeu [5]. Assim, esta proposta coloca novos desafios não só no que respeita ao melhoramento das tecnologias renováveis existentes, mas também no que respeita à integração das FER na rede elétrica, de origem eólica e solar, visto que estas apresentam uma variabilidade não controlável e uma previsibilidade limitada. No que respeita a Portugal, novas medidas estratégicas foram definidas para o sistema energético com a aprovação da resolução do Conselho de Ministros 29/2010, de 15 de Abril, que estabeleceu a Estratégia Nacional para a Energia 2020 (ENE 2020) [6]. Com a aplicação da ENE 2020 são esperados os seguintes resultados: Redução da dependência energética externa para 74% em 2020; Cumprimento dos compromissos assumidos para 2020, relativos ao combate às alterações climáticas: o 31% da energia final proveniente de recursos renováveis; o 20% de redução do consumo de energia final. Redução em 25% do saldo importador energético, com a energia produzida a partir de fontes endógenas. 3
22 Introdução As novas medidas de política energética delineada na ENE 2020 têm permitido uma acentuada intensificação e diversificação da matriz energética nacional com recurso a FER, como é apresentado na Figura Potência instalada (MW) Fotovoltaica iogás RSU iomassa Eólica Hídrica Figura 1.1 Potência instalada de energias renováveis em Portugal [7]. Contudo, o aproveitamento das FER tem vindo a ocorrer de forma faseada o que vem justificar o ainda escasso aproveitamento de energia solar. As fases de aproveitamento das energias renováveis em Portugal são apresentadas na Figura ª Vaga 2ª Vaga Solar 1ª Vaga Eólica Hídrica Aproveitamento da Água Aproveitamento do Vento Aproveitamento do Sol Tempo Figura 1.2 Fases de aproveitamento das energias renováveis em Portugal [7]. A primeira fase, promovida pelo Plano Nacional de arragens de Elevado Potencial Hidroelétrico, privilegiou a exploração e reforço de potência de infraestruturas hidroelétricas para assegurar a complementaridade com os recursos eólicos. A segunda fase privilegiou o aproveitamento da energia eólica. Finalmente, a terceira fase deve privilegiar a energia solar dada a elevada disponibilidade do recurso solar em Portugal. 4
23 Introdução A disponibilidade de radiação solar incidente na Europa, com destaque para Portugal, é apresentada na Figura 1.3. Figura 1.3 Disponibilidade de radiação solar na Europa e Portugal [8]. Com a acentuada incidência de radiação solar em Portugal, a exploração de energia solar para produzir energia elétrica em larga escala é o próximo passo para alcançar uma maior independência energética do país. A conversão da energia solar em energia elétrica pode ser realizada mediante a utilização de dois tipos de tecnologias, nomeadamente as centrais fotovoltaicas (CF) e as centrais de concentração solar térmica (CCST). Esta última é o principal assunto desta dissertação. Apesar de existir em Portugal produção de energia elétrica a partir de CF, as CCST são mais flexíveis, já que, podem facilmente adicionar sistemas de armazenamento de energia térmica (SAE) e de bacup, permitindo ter disponível energia despachável. Os avanços significativos no desenvolvimento das tecnologias de produção de energia elétrica, com base na energia solar, têm permitido não só reduzir o preço da instalação das infraestruturas de forma notável, mas também baixar os custos de exploração. Assim, as recentes melhorias nas tecnologias de produção de energia solar, CF e CCST, têm despertado interesse por parte das empresas produtoras de energia elétrica. Contudo, a energia elétrica produzida a partir das CCST tem ganho mais interesse, visto que o valor de investimento, comparativamente às CF, é inferior. 5
24 Introdução Os países que mais têm apostado neste tipo de tecnologia são sobretudo os Estados Unidos da América (EUA) e a Espanha, como é apresentado na Figura 1.4. Em Portugal, começam a ser dados os primeiros passos na implementação de CCST, como é o caso da instalação piloto localizada em Évora. 1,4% 0,4% 0,1% 0,2% 40,0% 57,9% Espanha EUA Irão Itália Alemanha Australia Figura 1.4 Países que mais investem na instalação de CCST [3]. A crescente exploração dos sistemas de energia solar e a reconhecida valia tecnológica das CCST vem alterar o desenvolvimento dos mercados de eletricidade, tendo em conta a variabilidade e a previsibilidade limitada do recurso solar, levando o operador de sistema a participar em mercados de ajustes ou de serviços auxiliares, de modo a garantir o fornecimento de energia quando este recurso renovável não está disponível para satisfazer um diagrama de carga, como o que é apresentado na Figura 1.5. Produção acumulada (MW) Tempo (horas) Solar Resto reg. esp. Eólica Hídrica Ciclo combinado Carvão Fuel/gás Nuclear Figura 1.5 Diagrama de carga verificado em Espanha no dia 27 de abril de 2014 [9]. 6
25 Introdução Devido a essa alteração, surgiu a necessidade de desenvolver metodologias inovadoras capazes de resolver o problema de planeamento de curto prazo de sistemas de energia solar, de modo a responder da melhor forma às necessidades das empresas produtoras para que estas respondam de maneira eficiente a este novo desafio. O planeamento de curto prazo de sistemas de energia solar, considerando a disponibilidade da radiação solar e as restrições físicas e operacionais da CCST, envolve a determinação de uma política que produza uma decisão para os níveis de utilização do recurso solar, com o objetivo de obter o melhor desempenho possível ao longo do horizonte temporal considerado. O planeamento de curto prazo de sistemas de energia solar, quer pela diversidade de recursos existentes, quer pela dimensão do próprio sistema, apresenta caraterísticas que conduzem a um problema de programação matemática de grande porte e de difícil resolução. O planeamento de curto prazo de sistemas de energia solar consiste em determinar uma sequência de decisões admissíveis para a otimização da exploração dos recursos energéticos disponíveis para a conversão energética, durante o horizonte temporal considerado, atendendo às restrições físicas e operacionais de cada recurso. Esta dissertação aborda o problema de planeamento de curto prazo de sistemas de energia solar, considerando uma CCST com um SAE e um sistema de bacup por combustíveis fósseis. No sistema de bacup, os custos variáveis e os custos de arranque são determinados recorrendo a funções lineares por troços. De igual forma, o nível de emissões de GEE é determinado recorrendo ao mesmo tipo de funções. Estas linearizações permitem a elaboração de um modelo para uma obtenção rápida de resultados. Adicionalmente, a incerteza da potência térmica produzida pelo campo solar (CS) é modelizada através de um intervalo de previsão. O desenvolvimento de novas metodologias de otimização, sustentadas em ferramentas de programação matemática, visando uma análise coerente do planeamento de curto prazo de sistemas de energia solar representa um avanço no estado da arte. 7
26 Introdução Tais metodologias podem desempenhar um papel relevante na operação de sistemas de energia solar, conduzindo a decisões acertadas. Deste modo, a escolha acertada da metodologia a aplicar ao problema de planeamento de curto prazo de sistemas de energia solar poderá conduzir a resultados mais coerentes e realísticos. Para resolver o problema de planeamento de curto prazo de sistemas de energia solar são utilizados, nesta dissertação, métodos de programação matemática baseados em programação linear inteira mista (PLIM) e otimização robusta, sendo este uso a contribuição original desta dissertação, visto que, não se encontrou na bibliografia uma referência ao seu uso. Assim, a utilização da PLIM com a otimização robusta permitirá abrir uma nova área de investigação no que respeita à resolução do problema de planeamento de curto prazo de sistemas de energia solar. A nova metodologia baseada em PLIM e otimização robusta permitirá estabelecer um planeamento de curto prazo de sistemas de energia solar mais rigoroso e realístico, na medida em que para além das restrições operacionais inseridas na PLIM, são incluídas as contribuições seguintes: Restrições de rampa; Custos de arranque do sistema de bacup ; Restrições de emissões poluentes do sistema de bacup. Na abordagem ao problema de planeamento são consideradas três configurações diferentes para uma CCST, sendo elas: 1ª Configuração consideração de apenas uma CCST; 2ª Configuração consideração de uma CCST com SAE; 3ª Configuração consideração de uma central híbrida de concentração solar térmica (CHCST) com sistema de bacup. 8
27 Introdução No final serão analisados os resultados e feita uma comparação entre as diferentes configurações consideradas para a central. A apresentação destas três configurações vai permitir, por um lado, evidenciar como se mostra atrativa a utilização da metodologia proposta e, por outro lado, tornar claros alguns aspetos relativos à formulação dos modelos matemáticos de decisão e às respetivas implicações nas formas de resolução. 9
28 Introdução 1.2 Motivação O desenvolvimento permanente de políticas energéticas que garantam o fornecimento de energia assim como a sustentabilidade ambiental, económica e social, por meio de recursos endógenos e renováveis, e a acentuada disponibilidade de radiação solar em Portugal constituem uma importante contribuição para diversificar o parque electroprodutor nacional. A utilização de FER com base em CHCST é um dos atuais desafios tecnológicos, contribuindo a CHCST para a extensão da exploração de fontes de radiação solar e da conversão de energia térmica em energia elétrica. A participação de empresas detentoras de CHCST nos mercados de eletricidade requer uma operação com um nível de eficiência máxima de modo a serem competitivas. Para assegurar a competitividade destas empresas, as tomadas de decisão no mercado de eletricidade devem considerar as incertezas inerentes aos preços de mercado e à previsibilidade limitada da radiação solar, que originam incertezas na gestão das CHCST, que deverão ser consideradas com o objetivo de atenuar a caraterística não despachável destas centrais [10], de modo a que se possam assegurar compromissos futuros de fornecimento de energia elétrica. Um perfil de potência associado com a radiação solar verificado em Évora (38,5 N, 7,9 W), mostrando a previsibilidade limitada da radiação solar no ano de 2009 é apresentado na Figura 1.6. Potência associada com a radiação solar global (W/m 2 ) Tempo (horas) Figura 1.6 Potência associada com a radiação solar global verificada em Évora no ano de
29 Introdução A caraterística não despachável da CCST pode ser atenuada utilizando um SAE e/ou um sistema de bacup por combustíveis fósseis, permitindo à CCST ser despachável. Os SAE permitem aumentar o lucro das CCST através da redução em tempo real da variabilidade da produção, devido ao facto de se dispor de energia térmica armazenada para ser comercializada em períodos de baixa ou nula radiação solar [11]. Além disso, dependendo das CCST e das caraterísticas do local de instalação, os SAE podem reduzir ainda mais os custos, devido a uma utilização mais intensiva da central [12]. Todavia, a capacidade dos SAE para disponibilizar energia é limitada, isto é, a operação só é possível por um número limitado de horas. Por conseguinte, uma CHCST constituída por um SAE e por um sistema de bacup por combustíveis fósseis é a opção a considerar, de modo a atenuar o efeito da incerteza da radiação solar. Uma CHCST requer uma gestão adequada do sistema de bacup para garantir a disponibilidade energética, de modo a assegurar os compromissos inerentes às ofertas submetidas no mercado diário, evitando perdas económicas devido aos desequilíbrios energéticos. Embora o sistema de bacup contribua para uma melhor eficiência da CHCST, a avaliação do impacte ambiental tem de ser considerada na fase de planeamento. O planeamento de sistemas de energia solar é importante para as empresas de produção de energia elétrica, pelo valor económico que pode acrescentar, podendo representar volumosas poupanças quando resolvido de forma ótima. Existe, assim, um grande interesse pelo desenvolvimento de melhores meios de contribuir tecnicamente para a convergência no sentido das decisões ótimas. A complexidade subjacente ao planeamento de sistemas de energia solar, ligada ao crescimento das exigências de racionalidade de recursos, leva a que se ultrapasse largamente o empirismo e a capacidade humana. Para uma utilização racional dos recursos do parque produtor, o uso exclusivo de ferramentas matemáticas e computacionais tem sido cada vez mais comum. 11