Título
[pt] DIMENSIONAMENTO DE UMA ESTOCAGEM DE GÁS NATURAL SOB INCERTEZA DE DEMANDA E PREÇO DE GNL
Título
[en] SIZING OF A NATURAL GAS STORAGE UNDER DEMAND AND PRICE UNCERTAINTY
Autor
[pt] LILIAN ALVES MARTINS
Vocabulário
[pt] MODELO
Vocabulário
[pt] ROBUSTA
Vocabulário
[pt] ESTOCASTICA
Vocabulário
[pt] ESTOCAGEM
Vocabulário
[pt] USINA TERMOELETRICA
Vocabulário
[pt] GNL
Vocabulário
[pt] ROBUSTEZ
Vocabulário
[pt] CVAR
Vocabulário
[pt] DECISAO SOB INCERTEZA
Vocabulário
[pt] SUPRIMENTO
Vocabulário
[pt] INCERTEZA
Vocabulário
[pt] OTIMIZACAO
Vocabulário
[pt] GAS NATURAL
Vocabulário
[pt] DEMANDA
Vocabulário
[pt] RISCO
Vocabulário
[pt] PLANEJAMENTO
Vocabulário
[pt] LOGISTICA
Vocabulário
[en] MODEL
Vocabulário
[en] ROBUST
Vocabulário
[en] STOCHASTIC
Vocabulário
[en] STORAGE
Vocabulário
[en] THERMOELECTRIC PLANT
Vocabulário
[en] LNG
Vocabulário
[en] ROBUSTNESS
Vocabulário
[en] CVAR
Vocabulário
[en] DECISION UNDER UNCERTAINTY
Vocabulário
[en] PROCUREMENT
Vocabulário
[en] UNCERTAINTY
Vocabulário
[en] OPTIMIZATION
Vocabulário
[en] NATURAL GAS
Vocabulário
[en] DEMAND
Vocabulário
[en] RISK
Vocabulário
[en] PLANNING
Vocabulário
[en] LOGISTICS
Resumo
[pt] No Brasil, a demanda de gás natural possui um comportamento estocástico
devido ao consumo das usinas termelétricas, as quais operam em regime de
complementariedade ao sistema hidrelétrico. O suprimento de gás natural para
estas usinas depende em grande parte do fornecimento de Gás Natural Liquefeito
(GNL) spot, importado através de navios metaneiros. Em função do tempo de
trânsito dos navios, as compras de GNL devem ocorrer com antecedência em
relação ao despacho hidrotérmico. Este descasamento de tempo incentiva a
utilização de mecanismos de compatibilização da dinâmica do setor elétrico com a
dinâmica da cadeia do gás natural. Uma possibilidade de aumentar a sinergia entre
estes domínios é utilizar uma estocagem de gás natural para inserir flexibilidade
no sistema. A viabilidade da estocagem dependerá do preço do gás e da demanda
ao longo do horizonte de análise. O objetivo deste trabalho é a construção de um
modelo de programação linear para dimensionar a capacidade de uma estocagem
de gás natural sob incerteza de demanda e de preço de GNL. O modelo
apresentado é um híbrido de otimização estocástica, construído para considerar a
incerteza do consumo de gás, com otimização robusta, construído para levar em
conta a incerteza relacionada aos preços do GNL. O modelo caracteriza o perfil de
risco do supridor de gás natural pela utilização do Conditional Value-at-Risk
(CVaR) e utiliza um critério de segurança que reproduz um processo de
suprimento avesso a risco de déficit. Ao final do trabalho é apresentado um estudo
de caso hipotético, utilizando dados públicos do setor elétrico e de gás natural,
para avaliar a implantação da estocagem para 2.000 cenários de demanda e
patamares distintos de robustez à variação do preço do GNL.
Resumo
[en] In Brazil, natural gas demand has stochastic behavior since gas-fired power
plants operate in conjunction with the hydroelectric system. Natural gas supply to
these plants relies upon Liquefied Natural Gas (LNG), imported through
cryogenic ships. LNG acquisitions must occur before the natural gas demand is
known because of the time of displacement of the ships. This lack of synchronism
stimulates the use of harmonizing mechanisms between the electric sector and the
natural gas sector. In this context, natural gas storage could be used to introduce
flexibility into the system and increase synergy between natural gas supply and
demand dynamics. However, the economic performance of the storage will
depend on actual gas prices and demand behavior during the period of analysis.
This study aims to construct a linear programming model to determine the size of
a natural gas storage under demand and LNG price uncertainty. The model is a
hybrid of a stochastic optimization algorithm – developed to consider gas demand
uncertainty – and a robust optimization algorithm – built to take into account
LNG price uncertainty. A convex combination between Conditional Value-at-Risk
(CVaR) and expected value is also used to indicate the supplier risk profile as well
as a security criterion, introduced to represent a deficit-averse supply process. At
the end, a hypothetic case is presented to evaluate the implementation of a natural
gas storage. The case presented uses public data from the Brazilian electric and
gas natural sectors and considers 2.000 demand scenarios and various levels of
robustness to LNG price variation.
Orientador(es)
ALEXANDRE STREET DE AGUIAR
Banca
ALEXANDRE STREET DE AGUIAR
Banca
SILVIO HAMACHER
Banca
LUIZ AUGUSTO NOBREGA BARROSO
Catalogação
2019-02-26
Apresentação
2012-12-20
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37187@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37187@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.37187
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