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Título: SIMULAÇÃO ESTOCÁSTICA CONJUNTA DE ENERGIAS RENOVÁVEIS
Autor: GUSTAVO DE ANDRADE MELO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - ORIENTADOR
PAULA MEDINA MACAIRA LOURO - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 60660
Catalogação:  27/09/2022 Liberação: 27/09/2022 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60660&idi=1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60660&idi=2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.60660

Resumo:
O aumento da participação de fontes de energias renováveis variáveis (ERVs) na matriz elétrica do Brasil traz diversos desafios ao planejamento e à operação do Sistema Elétrico Brasileiro (SEB), devido à estocasticidade das ERVs. Tais desafios envolvem a modelagem e simulação dos processos intermitentes de geração e, dessa forma, um volume considerável de pesquisas tem sido direcionado ao tema. Nesse contexto, um tópico de crescente importância na literatura relaciona-se ao desenvolvimento de metodologias para simulação estocástica conjunta de recursos intermitentes com características complementares, como, por exemplo, as fontes eólica e solar. Visando contribuir com essa temática, este trabalho propõe melhorias a um modelo de simulação já estabelecido na literatura, avaliando sua aplicabilidade a partir de dados do Nordeste brasileiro. A metodologia proposta baseia-se em discretização das séries temporais de energia aplicando a técnica de machine learning k-means, construção de matrizes de transição de estados com base nos clusters identificados e simulação de Monte Carlo para obtenção dos cenários. As séries sintéticas obtidas são comparadas aos resultados gerados pelo modelo já estabelecido na literatura a partir de técnicas estatísticas. Quanto ao alcance dos objetivos da pesquisa, a modelagem proposta se mostrou mais eficiente, gerando cenários que reproduziram satisfatoriamente todas as características dos dados históricos avaliadas.

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