Resumo:
O setor elétrico está longe de ser o único culpado quando se trata das alterações climáticas, mas é a maior fonte de emissão de gases causadores do efeito estufa, sendo responsável por, aproximadamente, 38% da emissão de CO₂. Dentre as opções para reduzir as emissões do setor elétrico, a expansão dos sistemas de geração baseada em fontes renováveis, em especial a eólica, tem se mostrado como uma das mais promissoras. Todavia, aumentar a fração de energia eólica na matriz energética implica em mais incertezas e complexidades no planejamento e operação dos sistemas de potência. No novo panorama em que se encontra o setor de geração, os estudos de expansão baseados somente nas análises de capacidade estática têm deixado algumas lacunas no que tange a determinação adequada dos requisitos de reserva nos sistemas de geração. Aos poucos, os planejadores vêm incluindo a análise da reserva operativa nos estudos de planejamento da expansão, com o objetivo de obter configurações de expansão mais robustas que se adaptem melhor aos montantes de energia eólica esperados para o futuro. Adicionalmente, com vista a manter o elo entre os tradicionais critérios determinísticos e os métodos probabilísticos, a análise de bem-estar vem também sendo incorporada aos estudos de planejamento da expansão. Esta tese propõe uma nova metodologia, baseada no método de simulação Monte Carlo sequencial, para avaliar os requisitos de reserva operativa de sistemas de geração com elevada penetração de energia renovável. O objetivo central é desenvolver uma estrutura para análise probabilística de diversos indicadores de desempenho, tendo em vista o planejamento de longo prazo. Além dos índices da análise de bem-estar, novos índices são propostos para avaliar a disponibilidade dos diferentes tipos de reserva operativa. Configurações variantes do sistema IEEE RTS-96 e do sistema de geração português são utilizadas para ilustrar a aplicação da metodologia proposta.
