Campo Dublin Core | Valor | Língua |
dc.contributor.advisor | Cuervo Franco, Pablo Eduardo | - |
dc.contributor.author | Alencar, Matheus Monteiro Pimentel de | - |
dc.identifier.citation | ALENCAR, Matheus Monteiro Pimentel de. Modelo linear e não linear de ofertas estratégicas de companhias geradoras com capacidade de energia renovável para o mercado de energia do dia seguinte com previsão semanal e níveis de risco. 2019. 105 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019. | pt_BR |
dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2019. | pt_BR |
dc.description.abstract | Este trabalho apresenta, para o horizonte de tempo semanal, dois tipos de modelagem -
linear e não linear - de um problema de otimização do lucro de companhias geradoras com postas de usinas hidrelétricas com capacidade de energia renovável. Esse trabalho fornece uma
metodologia que permite a companhia geradora gerenciar sua tomada de decisão em frente à
oferta de geração por meio da venda de energia através do mercado pool e de contratos bi laterais semanais, levando em consideração as mudanças da estrutura do preço de liquidação
de diferenças (PLD). A técnica apresentada é desenvolvida por meio da ferramenta computa cional GAMS (General Algebraic Modeling System) e se baseia em programação estocástica,
permitindo a maximização dos lucros da companhia enquanto controla a sua exposição ao
risco considerado. Para ilustrar as características do modelo proposto e obter os resultados, o
algoritmo desenvolvido foi submetido a testes e estudo em diferentes casos e cenários. | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject.keyword | Modelos lineares (Estatística) | pt_BR |
dc.subject.keyword | Energia renovável | pt_BR |
dc.subject.keyword | Usinas hidrelétricas | pt_BR |
dc.subject.keyword | Energia elétrica - geração | pt_BR |
dc.subject.keyword | Preços | pt_BR |
dc.subject.keyword | Gerenciamento de riscos | pt_BR |
dc.title | Modelo linear e não linear de ofertas estratégicas de companhias geradoras com capacidade de energia renovável para o mercado de energia do dia seguinte com previsão semanal e níveis de risco | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2021-08-11T14:40:24Z | - |
dc.date.available | 2021-08-11T14:40:24Z | - |
dc.date.submitted | 2019-12-11 | - |
dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/28130 | - |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | This graduation projet presents for the weekly time horizon two types of modeling - linear
and nonlinear - of a profit optimization problem of generating companies composed of hydroe lectric plants with renewable energy capacity. This paper provides a methodology that allows
the generating company to manage its decision making in front of the generation supply through
the sale of energy through the pool market and weekly bilateral contracts, taking into account
changes in settlement price of differences (SPD). The technique presented is developed using
the computational tool General Algebraic Modeling System (GAMS) and is based on stochastic
programming, allowing the company to maximize profits while controlling its exposure to the
risk considered. To illustrate the characteristics of the proposed model and obtain the results,
the developed algorithm was submitted to tests and study in different cases and scenarios. | pt_BR |
Aparece na Coleção: | Engenharia Elétrica
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