Inteligência artificial aplicada sobre o problema de otimização do planejamento da operação hidrotérmica de médio prazo no Brasil

Abstract

: A matriz elétrica brasileira é composta, em grande parte, por fontes hidráulica e térmica, com predominância da primeira. A priorização e seleção das usinas a serem acionadas para atender o consumo é uma escolha altamente dependente das afluências futuras, por conta de seu impacto sobre o volume dos reservatórios e por consequencia, dos níveis de geração hidrelétrica e do custo de operação do sistema. Diante da estocasticidade presente no problema, o planejamento da operação elétrica no Brasil, que determina a estratégia de alocação entre as fontes de energia buscando a minimização do custo, realiza tal otimização fazendo uso de programação linear estocástica com aplicação de cortes de Benders (BENDERS, 1962). Essa técnica trabalha sobre uma árvore de estados incompleta, com um método de seleção aleatória de estados em um processo iterativo de convergência. Ao invés de percorrer uma árvore de estados completa, a técnica em vigor reduz sensivelmente o número de estados calculados, simplificando a otimização e reduzindo o esforço computacional, mas com potencial de levar à desconsideração de estados importantes na resolução do problema, o que pode prejudicar a obtenção de uma solução ótima. O objetivo do presente trabalho é demonstrar a viabilidade da aplicação de abordagem baseada em inteligência artificial para a otimização do despacho hidrotérmico de médio prazo no Brasil, assentada em heurísticas que possam melhor subsidiar o processo de percorrimento da árvore de cenários de afluência, e por consequência, dos estados a serem calculados. A partir de algoritmos genéticos com heurísticas baseadas em elementos estatísticos, aplicados sobre a etapa de seleção dos caminhos a percorrer na árvore de cenários de afluência, foi obtida redução do esforço computacional em termos de número de problemas otimizados, com resultados próximos daqueles obtidos na técnica empregada atualmente, possibilitando concluir que há viabilidade na aplicação de modelos baseados em inteligência artificial sobre o problema de otimização do despacho hidrotérmico no Brasil.