Os indicadores são ferramentas essenciais para avaliar a operação de um sistema elétrico de potência. Eles fornecem uma visão clara e objetiva do funcionamento do sistema, permitindo que operadores e planejadores garantam que as funções do sistema atendam aos parâmetros previamente estabelecidos de segurança, confiabilidade e qualidade. Esses indicadores ajudam a identificar ineficiências, gargalos operacionais e falhas recorrentes — como sobrecargas, perdas excessivas ou curtailment de geração renovável — que poderiam passar despercebidos.
Além disso, os indicadores apoiam a tomada de decisão ao fornecer informações baseadas em dados, que orientam ações corretivas ou preventivas. Eles também são fundamentais para avaliar se investimentos, como reforços na rede ou a integração de novas tecnologias, como sistemas de armazenamento, estão gerando os benefícios operacionais esperados.
Ao quantificar atributos-chave como confiabilidade, flexibilidade e resiliência, os indicadores permitem uma compreensão mais profunda da capacidade do sistema de compensar incertezas ou variabilidade na produção e no consumo, bem como de se recuperar de distúrbios (como falhas de unidades geradoras ou circuitos da rede de transmissão).
Em ambientes regulados, os indicadores também aumentam a transparência e a responsabilização entre os diferentes agentes do setor. Em última análise, indicadores bem definidos são fundamentais para garantir que o sistema elétrico evolua de forma segura, eficiente e sustentável, à medida que se adapta aos desafios da transição energética.
Esta seção apresenta um conjunto detalhado de indicadores de desempenho projetados para avaliar a saúde e o desempenho operacional dos sistemas elétricos. Esses indicadores abordam aspectos críticos como confiabilidade, flexibilidade e resiliência por meio de um framework robusto chamado SINAIS, desenvolvido em colaboração com o Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS).
O objetivo final do cálculo desses indicadores é fornecer aos stakeholders insights relevantes sobre o desempenho do Sistema Interligado Nacional (SIN), apoiar decisões informadas e orientar melhorias futuras no setor.
SINAIS – Sistema de Indicadores para Análise de Sistemas Interligados
O framework SINAIS, projetado para estimar indicadores de confiabilidade, flexibilidade e resiliência de sistemas elétricos, baseia-se em um conjunto de cinco modelos de simulação distintos, cada um voltado para dimensões específicas de desempenho.
- O primeiro modelo avalia a segurança de suprimento de energia do sistema, estimando métricas de confiabilidade relacionadas ao atendimento da demanda.
- O segundo modelo calcula indicadores de flexibilidade operacional no horizonte day-ahead.
- O terceiro modelo avalia a flexibilidade de reservas, emulando a operação do sistema em tempo real.
- O quarto modelo examina o desempenho do sistema em termos de confiabilidade durante períodos de pico de demanda.
- O quinto modelo mede a resiliência do sistema e sua capacidade de restauração após contingências.
A seguir, são apresentadas as especificações funcionais de cada modelo, descrevendo como os indicadores são calculados.
Modelo 1: Indicadores de Confiabilidade Energética
A metodologia para estimar métricas de confiabilidade energética envolve uma combinação de modelos de simulação não cronológicos e cronológicos utilizando a abordagem de Programação Dinâmica Dual Estocástica (SDDP).
Inicialmente, aplica-se um modelo SDDP não cronológico, multiárea, com passos mensais e múltiplos níveis de carga, para o horizonte de análise. Esse modelo calcula a política ótima de operação, considerando incertezas na geração renovável, nas afluências e na demanda.
Em seguida, realiza-se uma simulação cronológica híbrida com o SDDP, com múltiplos níveis de carga e passos operativos semanais. Isso permite capturar variações horárias, mantendo a viabilidade computacional.
As principais métricas de confiabilidade derivadas dos resultados incluem:
- risco de déficit
- valor esperado da energia não suprida (ENS)
- CVaR da ENS (Conditional Value at Risk), que captura riscos extremos ao focar em cenários de pior caso além de um determinado percentil.
Indicadores de Flexibilidade
Dois modelos principais são propostos para avaliar a flexibilidade operacional do sistema elétrico.
O primeiro refere-se à flexibilidade de programação da operação, que mede a capacidade do sistema de atender à demanda líquida prevista — definida como a demanda total menos a geração renovável não controlável — utilizando os recursos controláveis representados na simulação.
O segundo modelo, chamado flexibilidade de reserva, avalia a capacidade do sistema de redespachar geração em tempo real, utilizando reservas operativas para acomodar incertezas como:
- erros de previsão de demanda
- variabilidade imprevisível da geração renovável.
Para estimar esses indicadores, são resolvidos problemas de despacho horários, em horizonte semanal, utilizando o SDDP. O resultado inclui cronogramas horários de geração para recursos controláveis e alocações de reserva por unidade geradora.
A metodologia também considera a criação de conjuntos de previsões (ensemble forecasts) que representam erros de previsão em relação aos valores programados. Esses cenários, especialmente para geração renovável, são agrupados utilizando técnicas de k-means, de forma a reproduzir o perfil de incerteza observado na operação histórica do sistema.
Esse processo reduz a variância dos cenários sem perder representatividade, garantindo que os indicadores de flexibilidade reflitam adequadamente os desafios operacionais.
Modelo 2: Indicadores de Flexibilidade Operacional
Neste modelo, problemas de despacho horários são resolvidos ao longo de um horizonte semanal utilizando o SDDP.
A partir dos resultados do despacho, são calculadas as capacidades de rampa ascendente e descendente disponíveis em cada hora, considerando a diferença entre a geração controlável disponível e a demanda líquida do sistema.
Os indicadores desse modelo estão relacionados à capacidade do sistema de atender à “duck curve” prevista (demanda menos geração renovável) utilizando recursos controláveis. Conceitualmente, isso corresponde a um agendamento operacional com antecedência de uma semana.
Modelo 3: Metodologia para Estimar Indicadores de Flexibilidade de Reserva
Os indicadores de flexibilidade de reserva procuram emular a operação do sistema em tempo real, avaliando se as reservas programadas durante o planejamento semanal são suficientes para acomodar desvios entre condições previstas e reais do sistema — processo conhecido como “true up”.
Para cada hora do horizonte semanal, o ponto de operação obtido no planejamento semanal é ajustado substituindo-se a demanda prevista e a geração renovável pelos valores reais do cenário de tempo real.
Um novo ponto de operação é então determinado por meio do redespacho das reservas disponíveis, respeitando as restrições operativas.
Caso o problema se torne inviável — ou seja, as reservas não sejam suficientes — é calculado corte de carga como último recurso, considerando que alguns geradores podem reduzir sua produção sem restrições de rampa, mas não podem aumentar geração.
A partir desse processo são obtidos indicadores como:
- risco de que o true up não possa ser acomodado pelas reservas programadas
- déficit esperado de reservas
- CVaR do déficit de reservas
Modelo 4: Indicadores de Confiabilidade em Pico
A metodologia para estimar indicadores de confiabilidade em períodos de pico baseia-se nos resultados do modelo de confiabilidade geração-transmissão (CORAL).
O CORAL utiliza simulações de Monte Carlo, amostrando aleatoriamente processos de falha e reparo de todos os componentes de geração e transmissão, para determinar a disponibilidade de recursos a cada hora dentro de um bloco de demanda máxima.
Os indicadores derivados incluem:
- frequência de interrupções
- duração das interrupções
- severidade das interrupções de fornecimento
Essas métricas são expressas como percentual da demanda horária durante períodos de pico.
Modelo 5: Indicadores de Resiliência e Restauração
Por fim, o modelo 5 utiliza os resultados da simulação de confiabilidade em pico para identificar cenários em que ocorreram interrupções de carga.
Entre esses cenários, são selecionados aqueles com alta probabilidade de causar blecautes, e os eventos de falha são modelados em estudos elétricos no domínio do tempo.
Isso permite analisar:
- a profundidade do corte de carga
- se o evento levaria a um blecaute
- o tempo de restauração do sistema após a perturbação
Os indicadores de resiliência incluem:
- ocorrência de blecautes
- tempo necessário para recuperação do sistema após o evento inicial.
Conclusões
Este relatório apresenta um framework abrangente de indicadores de desempenho projetados para avaliar a saúde e a eficácia operacional dos sistemas elétricos.
Ao combinar métricas derivadas de modelos probabilísticos de simulação detalhados, os indicadores propostos oferecem uma perspectiva multidimensional que abrange confiabilidade, flexibilidade e resiliência dos sistemas elétricos.
Os indicadores baseados em simulação fornecem insights prospectivos sobre a capacidade do sistema de atender à demanda sob incerteza, sua flexibilidade operacional e sua capacidade de recuperação após perturbações.
Em conjunto, esses indicadores formam um conjunto robusto de ferramentas para monitorar a evolução do sistema, apoiar a tomada de decisão e orientar investimentos e melhorias operacionais.
O estabelecimento de linhas de base e metodologias padronizadas também garante consistência e comparabilidade ao longo do tempo.
