Impactos de tempestades severas no sistema elétrico de energia do Paraná: SA-MCS index uma ferramenta fundamental de análise e redução de custos
Fecha
2024-03-01Primeiro membro da banca
Puhales, Franciano Scremin
Segundo membro da banca
Rasera, Gustavo
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
As tempestades severas representam um grande risco operacional para as companhias de energia, além de gerar transtornos para população e aumentar significativamente os custos de uma forma geral. As ferramentas de previsão de tempo severo podem ser úteis para minimizar o impacto dos eventos para as pessoas bem como diminuir os custos operacionais e de mão de obra. O índice SA-MCS executado operacionalmente pelo GruMA (Grupo de modelagem atmosférica de Santa Maria) da UFSM procura identificar variáveis e limiares que previssem a ocorrência de MCS com mais de 6 horas de duração a partir das condições de reanálises antes da iniciação destes. Nesse estudo foram utilizados eventos de ISE (índice em situação de emergência) da Companhia Paranaense de Energia ocorridos entre 2021 e 2023, a fim de verificar a viabilidade técnica e econômica do SA-MCS index. Foram feitas comparações das imagens de satélite dos eventos de ISE para confirmar a atuação dos MCS no estado do Paraná e validar as previsões feitas pelo SA-MCS index. Após as análises foram feitos cálculos médios de quanto custaria um MCS para COPEL e o que a previsão do SA-MCS index poderia contribuir para diminuição desse custo. Em analogia também foram feitos cálculos para previsão de tempo bom e o que essa análise prévia acabou economizando em termos de otimização e redução nos sobreavisos das equipes. Com isso foi verificado que o índice apresentou uma ótima performance na previsão de eventos de tempestades severas pois dos 32 eventos analisados apenas 3 eventos mostraram uma previsão diferente do que aconteceu na realidade ficando dentro do falso alarme (FAR). Já para previsão de tempo bom sem tempestades o índice teve uma performance ainda melhor e ajudou nas tomadas de decisões para redução do custo com sobreaviso das equipes.
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