CHAPITRE 2 : LA COMMUNAUTÉ
2.5 La démarche proposée pour réussir
Os dados de saída são armazenados diretamente em planilha eletrônica pelo modelo. Temos como resultados, discretizados por mês, o déficit de energia, em MW e a energia gerada pelas hidrelétricas (MWh). Discretizado também por usina temos as vazões vertidas (m³/s) e turbinadas (m³/s), os volumes finais (hm³) e iniciais (hm³) e a potência (MW). Por fim, o valor da função objetivo.
4.4. Cenários
Os dados de demanda (MW), de projeção de crescimento (MW) das usinas eólica, solar, de biomassa, térmica e PCH bem como as usinas escolhidas para atuar no modelo dentre as modeladas podem ser manipulados através da interface com a planilha eletrônica.
Nesse trabalho, é apresentada a média dos resultados obtidos para cada ano, visto que temos dados de saída discretizados mensalmente para cada um dos 85 anos de histórico, projetados em 10 anos futuros.
Três cenários foram processados, todos eles em uma máquina Intel Core i5 2.5 GHz com memória RAM de 6GB e sistema operacional de 64 bits. Para o primeiro cenário, o modelo demorou em média 52 min por ano para ser processado, no total 9 horas e 32 min. O segundo modelo foi processado mais rapidamente e obteve média de 38 min, ou seja, total de 7 horas. O terceiro cenário foi o que obteve maior variedade de tempo de processamento, o ano mais demorado foi o de 2016 com 1 hora e 4 min, o total foi de 8 horas e 4 min.
4.4.1. Cenário 1
Considerada projeção de demanda e expansão conforme PDE 2026 (EPE, 2017). Para o cenário 1 e ano 2016, as projeções, em MW, de demanda, geração solar, eólica, térmica, de biomassa e PCH são apresentadas na Tabela 24 e Figura 36.
Tabela 25 - Projeção do Cenário 1.
Fonte – Autor.
Figura 36 - Projeção do Cenário 1 (MW). Fonte – Autor.
No cenário 1, os resultados ainda foram de déficit de energia no Nordeste em todos os meses considerados, como mostra a curva de permanência da Figura 37 produzida com a média anual dos déficits.
Mês Demanda Eólica Biomassa Solar PCH Térmica Jan 3327.368 2540.593 194.5873 2.861 58.10011 4498.49 Fev 3644.041 2190.046 186.5599 2.8375 55.02448 4498.49 Mar 4174.333 1868.5 138.8096 2.828 56.03855 4498.49 Abr 4162.441 1799.713 99.17007 2.86025 55.32557 4498.49 Mai 3036.48 2617.526 96.11379 2.8285 54.56139 4498.49 Jun 2212.4 3212.473 79.64446 2.81275 58.18006 4498.49 Jul 1647.452 3677.692 77.69544 2.8546 59.81539 4498.49 Ago 923.2727 4476.327 92.40737 3.1909 59.31175 4498.49 Set 1381.631 4304.879 116.7828 3.0094 51.20753 4498.49 Out 1547.663 4310.643 159.5407 3.1051 48.55857 4498.49 Nov 2115.915 3812.042 192.5152 3.0158 57.0223 4498.49 Dez 2257.104 3674.515 199.1067 2.7035 61.08069 4498.49
Figura 37 - Curva de permanência de déficit - Cenário 1. Fonte – Autor.
Através desse gráfico, podemos ver que o déficit está em declínio até o ano de 2019, sendo esse o ano de maior sustentabilidade energética na região nordeste, depois volta a subir gradualmente, atingindo o máximo em 2026.
O modelo verteu os reservatórios na simulação das séries de 1979 e 1983, anos que foram chuvosos. A partir de 2013, anos de crise hídrica, não há vertimentos. Os resultados não apresentados na Tabela 25 para o ano de 2016.
Tabela 26 - Vertimentos (m³/s) - Cenário 1.
Fonte – Autor.
Na Figura 38, tem-se a operação das usinas hidrelétricas modeladas. Pode-se observar que a amplitude entre geração máxima e mínima das hidrelétricas sobe ano após ano conforme aumento da penetração de energia intermitente, principalmente da eólica que tem maior percentual. O ano de 2026 será mais sensível a inserção das fontes intermitentes visto que a capacidade de energia eólica instalada será de 15%. Conjuntamente, comparando-se as Figuras 36 e 38, observa-se que nos meses de
Usina Mês 1979 1980 1981 1982 1983 155 1 203.8473 311.411 171.792 225.5768 407.7887 155 2 734.6285 91.28846 310.8736 155 3 145.5624 102.6496 253.6041 155 4 64.16545 135.2523 155 5 1.699773 155 6 40.97533 155 11 59.93218 37.90946 155 12 142.4094 82.99033 94.48783 347.8951 158 1 116.0333 75.19972 107.0695 79.18314 158 2 81.48543 58.18158 46.42566 29.38046 158 3 3.752016 158 4 158 5 116.7555 115.0032 147.2426 22.89723 158 6 158 7 158 10 158 11 33.40905 158 12 5.417852 23.25985 156 1 1194.765 156 2 156 3 156 5 40.13301 895.8171 912.7861 156 6 402.4364 923.9321 156 7 763.1595 1004.932 156 8 33.57322 156 11 430.4747 156 12 84.55137 169 1 169 2 169 3 322.3053 169 4 172 1 3266.221 1996.458 749.5933 1253.123 172 2 3300.357 1607.175 2976.549 172 3 2094.247 1631.854 2876.616 2562.246 1318.548 172 4 1421.654 1111.996 912.0447 1258.926 172 5 546.3875 172 6 669.7237 172 7 172 10 66.32652 172 11 1998.353 1523.4 172 12 1643.933 1410.86 720.3819
agosto e setembro, quando há alta geração de energia eólica, há também a queda de despacho das hidrelétricas, portanto, ocorre a complementaridade entre as fontes.
Figura 38 - Operação das usinas hidrelétricas no cenário 1.
Fonte – Autor.
4.4.2. Cenário 2
O cenário 2 considera um crescimento otimista do Produto Interno Bruto (PIB) (EPE, 2017) demonstrado na Figura 39, 7% a mais que a projeção. O crescimento do PIB, reflete na economia e, consequentemente, na demanda por energia elétrica.
Figura 39 - Projeção de referência e superior do PIB até 2026.
As projeções, em MW, para esse cenário no ano de 2026 estão na Figura 40.
Figura 40 - Projeções (MW) para o cenário 2.
Fonte – Autor.
Os resultados de déficit médio anual do cenário 2, Figura 41, têm comportamento semelhante ao cenário 1, porém as médias são menores. Ou seja, com um crescimento otimista da carga e oferta, os déficits serão menores.
Figura 41 - Curva de permanência de déficit - Cenário 2.
Fonte – Autor.
A operação das usinas hidrelétricas no cenário 2, Figura 42, é semelhante a do cenário 1. Há complementaridade sazonal entre fontes eólica e hidrelétrica, a geração
advinda das hidrelétricas é maior no primeiro semestre quando comparado ao segundo e a amplitude entre máxima e mínima energia elétrica gerada cresce sucessivamente com o passar dos anos.
Figura 42 - Operação das usinas hidrelétricas no cenário 2.
Fonte – Autor.
4.4.3. Cenário 3
O cenário 3 considera uma demanda relativa a 105% da projeção de referência e as fontes crescendo como a projeção de referência do PDE 2026 (EPE, 2017), conforme Figura 43.
Figura 43 - Comparação entre as projeções de demanda. Fonte – EPE, 2017.
As projeções, em MW, para esse cenário no ano de 2026 estão na Figura 44.
Figura 44 - Projeções (MW) para o cenário 3.
Fonte – Autor.
Os resultados de déficit médio anual do cenário 3, Figura 45, têm comportamento semelhante ao cenário 1 e 2, porém as médias são as maiores entre os três cenários, o que é natural haja vista que apenas a demanda foi ampliada.
Figura 45 - Curva de permanência de déficit - Cenário 3.
Os 3 cenários apontam para operação semelhante das usinas hidrelétricas. A média de energia despachada por mês nos anos estudados no cenário 3 é apresentada na Figura 46.
Figura 46 - Operação das usinas hidrelétricas no cenário 3.
5. Análise de Resultados
Os resultados do processamento do modelo expõem a problemática de suprimento de energia elétrica da região Nordeste brasileira nos próximos dez anos, com a inserção de fontes intermitentes e dependente de usinas hidrelétricas com reservatórios para regularização do sistema, reservatórios esses que estão frequentemente em baixa. Mostra também que a necessidade de importação de energia de demais subsistemas deverá permanecer, apesar da crescente e representativa inserção de novas fontes e consequente aumento da oferta de energia. No cenário 1, em apenas 10% dos casos o déficit é menor do que 2000 MW na média anual, atingindo 1000 MW médios anuais em 2018 e 2019. Segundo o modelo, o déficit máximo ocorrerá em março de 2026 e será de 5796,8 MW. A partir de 2018 haverá meses em que o Nordeste será autossustentável, por exemplo, se as séries de 1979 a 1983 forem repetidas (anos chuvosos). A exportação de energia pode ser desconsiderada nesse cenário.
Os déficits continuam ocorrendo no cenário 2, sinalizando que a região Nordeste terá que continuar importando energia do subsistema Sudeste/Centro-Oeste e Norte, mesmo que haja crescimento da econômica, por conseguinte do PIB, da carga e oferta de energia. É interessante observar, que nesse cenário, a amplitude de déficits entre os anos é menor, apesar de atingir um déficit máximo maior do que no cenário 1, no cenário 2. O déficit consegue ser menor que 3250 MW em 90% dos casos em contrapartida dos 3750 MW no cenário 1.
No cenário 3, em 10% das simulações o déficit é menor que 3000 MW médios anuais, contra 2500 MW no cenário 2.
Nos três cenários, não há exportação de energia do Nordeste, no entanto a região consegue se auto suprir, eliminando a necessidade de intercâmbio em determinados meses. É possível observar que nos três cenários de simulação que a região continuará com perfil de importadora de energia se as projeções de crescimento de demanda e oferta de energia se cumprirem. Ainda que a região consiga suprir sua carga em determinados momentos, o balanço geral será negativo.
Extrai-se dos gráficos de energia gerada, nos três cenários, que juntas as usinas hidrelétricas gerarão no máximo 3000 MWh por mês, energia essa inferior a capacidade total de geração das cinco usinas. Nos meses em que há maior incidência de ventos, na segunda metade do ano, principalmente agosto e setembro, o despacho das hidrelétricas deve ser próximo de 500 MWh nos cenários 1 e 3 e próximo de 250 MWh no cenário 2. As usinas hidrelétricas do SIN, hoje base do sistema e prioritárias no despacho, deverão atuar como fontes de regularização e reservação de energia e terão despacho cada vez mais sensível a sazonalidade das fontes intermitentes. A Figura 47 apresenta o comportamento dos reservatórios no cenário 1 nos anos de 2016 e 2026, observa-se que há variações ao longo do ano, no entanto o volume pouco varia em dez anos.
Figura 47 - Volume final dos reservatórios.
As fontes eólica e fotovoltaica, sem capacidade de armazenamento de energia, devem gerar simultaneamente a disponibilidade de recursos, enquanto as demais fontes serão despachadas a medida que não houver geração das intermitentes. Por meio dessa operação, os reservatórios podem se manter com capacidade de água para despacho futuro, bem como é possível economizar combustíveis fósseis.
6. Conclusão
O objetivo principal do estudo foi desenvolver um modelo de otimização para avaliar o planejamento da expansão do sistema de geração de energia elétrica, através da análise do plano decenal de expansão de suprimento de energia da região nordeste brasileira, considerando o veloz crescimento de fontes intermitentes e de variabilidade sazonal, previstos para os próximos anos.
Via modelo de otimização de planejamento da operação, foi avaliado se, de acordo com o Plano Decenal de Expansão (PDE, 2017), a região nordeste caminha na direção de ser autossustentável energeticamente e se haverá a consequente queda de necessidade de sistemáticos intercâmbios com outros subsistemas, devido a diversificação da matriz eletro-energética regional. O modelo utilizou oitenta e cinco séries históricas de vazões para simular três cenários de crescimento das fontes eólica, solar, PCH, biomassa e térmica e demanda nos próximos dez anos, variantes do PDE 2026.
O trabalho expõe graficamente a frequência com a qual deve-se ocorrer determinados patamares de déficit de energia na região nordeste até o ano de 2026 e qual deve ser o comportamento desse déficit com o passar do tempo. Bem como compõe a operação dos reservatórios das usinas hidrelétricas modeladas, que trabalharão em complementaridade com as fontes intermitentes, através d armazenamento de água para que possa ser aproveitada a sazonalidade e diversidade das fontes. Em relação as usinas hidrelétricas, individualmente, o despacho descontinuado pode prejudicar a eficiência, mas para um futuro cenário de sistemas híbridos o armazenamento de energia pode ser considerado como aumento de eficiência global.
A tendência de evolução que se observa nos resultados desta pesquisa indicam que os intercâmbios deverão continuar ocorrendo. Contudo deverá ser mais harmonioso, com balanços direcionais dos fluxos de energia mais equilibrados. Ou seja, o balanço energético no sub sistema Nordeste deve ser equilibrado em escalas de tempo anuais, mensais ou mesmo semanais, mas na escala de tempo horária ou
mesmo diária deverá ainda continuar a existir intercâmbios para os fechamentos de atendimentos às cargas, pois o parque hidroelétrico e termoelétrico poderão não atender as demandas pontuais de pico se forem coincidentes com momentos de ventos de pequena velocidade.
Para sequência desta pesquisa seria interessante ampliar a abrangência da mesma, envolvendo todo o SIN, aproveitando as diversidades sazonais de geração entre as diversas fontes e avaliando as perdas nos intercâmbios. Outro ponto que mereceria avanços para outros trabalhos seria definir o quanto a interligação proporcionada pelo SIN oferece de segurança energética e equalização de preços com o crescente uso das linhas para manter o equilíbrio em curto intervalo para atendimento á carga e a, praticamente, imediata devolução da energia assim que as condições de geração voltam a ser favoráveis.
Outra temática que deve ser estudada refere-se a ampliação da necessidade de manutenção nos sistemas em função de um novo panorama de despacho das UHEs e de fluxos com maior variabilidade nas linhas de transmissão.
E por fim, será a hora de começarmos a investir nos sistemas de armazenamento de baterias eletroquímicas de grande porte? O Futuro do SIN passa pela alternativa de se utilizar as chamadas “baterias de água” (hidroelétricas) e com isso o uso híbrido e cooperativo dos ativos de geração de energia elétrica ou será a associação das novas tecnologias de baterias associdadas às novas formas de geração intermitende?
Enfim, este trabalho de pesquisa conseguiu juntar conhecimentos disponíveis nos planos decenais de expansão com conhecimento de tecnologias de otimização e com isso apresentar um estudo, com visão científica, sobre a sustentabilidade energética da região nordeste brasileira
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