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SEPP- Sustainable Electricity Power Planning

13.04.2013
  • Ciência e Conhecimento

Desenvolvimento de modelos de Planeamento elétrico sustentáveis, que apoiem tomadas de decisão estratégicas na área da eletricidade.

SEPP

O SEPP- Sustainable Electricity Power Planning foi desenvolvido pela Universidade do Minho, em co-promoção com outras entidades.

Trata-se de um projeto apoiado pelo COMPETE e pela FCT no âmbito do Sistema de Apoio a Entidades do Sistema Científico e Tecnológico Nacional (SAESCTN) que envolveu um investimento um investimento elegível de 200 mil euros, correspondendo a um incentivo FEDER de 170 mil euros.

O SAESCTN -Sistema de Apoio a Entidades do Sistema Científico e Tecnológico Nacional visa o crescimento e reforço do sistema científico e tecnológico nacional, tornando-o mais competitivo e agilizando a articulação entre os centros de saber e as empresas.

Projeto
O principal objetivo do projeto é o desenvolvimento de modelos de planeamento elétrico sustentáveis, que apoiem tomadas de decisão estratégicas na área da eletricidade.
O SEPP. Assenta em 3 dimensões de sustentabilidade:

1. Económica

2. Ambiental

3. E Social

A metodologia utilizada pretende integrar:
• o custo e os objetivos de minimização de emissões
• os desafios técnicos trazidos pela integração de energias renováveis no sistema elétrico;
• a avaliação social de tecnologias, projetos e cenários.

Objetivos

  1. Desenvolver um novo modelo de otimização para planeamento elétrico de longo prazo, baseado numa abordagem multi-periódica que combine modelos de otimização para expansão de capacidade a longo prazo com modelos de alocação de geradores, baseados na otimização de curto prazo dos recursos disponíveis.
  2. Aplicar o modelo proposto ao planeamento elétrico em Portugal, avaliando os impactos esperados o nível de custo, emissões e dependência energética externa.
  3. Propor metodologias participativas para a inclusão da dimensão social no problema de planeamento elétrico.
  4. Aplicar a metodologia proposta à avaliação da aceitação social das diferentes formas de geração de eletricidade em Portugal, identificando impactos relevantes e padrões geográficos. A avaliação social deverá centrar-se na avaliação de tecnologias, projetos e cenários.
  5. Avaliar projetos de geração de eletricidade em Portugal usando técnicas multicritério e análise de opções reais. O objetivo final será contribuir para a aceitação industrial e cientifica destas técnicas para a avaliação de projetos de geração de eletricidade, demonstrando a sua aplicação prática.

Apesar de existirem já diversos modelos de otimização para o planeamento elétrico, grande parte destes modelos revela-se pouco flexível e de difícil aplicação prática por utilizadores menos experientes. Também, os modelos propostos pretendem chegar mais longe do que os modelos tradicionais, ao reconhecer a necessidade de integrar decisões de curto e longo prazo nos modelos de planeamento, sobretudo se os sistemas elétricos possuírem elevados níveis de recursos renováveis de produção variável, como é o caso da energia eólica.

A questão da aceitação pública de algumas tecnologias de geração de eletricidade assim como a identificação dos seus impactos é um tema com informação escassa no nosso país por isso há uma evidente necessidade de avaliar a forma como a população reage e aceita diferentes tecnologias, projetos ou cenários. Esta será informação valiosa para os decisores na área da energia e também para as empresas investidoras.

Também a análise proposta para a avaliação de projetos de geração de eletricidade deverá ser baseada nos resultados da caracterização ambiental e financeira das tecnologias em conjunto com os resultados da análise da dimensão social. Serão considerados casos de estudo de acordo com os cenários traçados, demonstrando a aplicação de modelos apoiados em técnicas multicritério e análise de opções reais.

O projeto é conduzido por uma equipa multidisciplinar proveniente de diferentes instituições e centros de investigação, com experiência na área dos mercados energéticos, tomada de decisão, economia, análise estatística e modelos de otimização.