parte viii - impactos das mudanças climáticas e adaptação em sistemas energéticos - andré...
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Impactos das Mudanças Climá3cas e Adaptação em
Sistemas Energé3cos
André F P Lucena Programa de Planejamento Energé3co
COPPE/UFRJ
Introdução
• Energia é um elemento central na promoção do desenvolvimento e melhora na qualidade de vida – Acesso a fontes modernas de energia permite maior mobilidade, produ3vidade, acesso a informação & educação, redução de pobreza, tempo de lazer, etc.
• Assegurar a oferta de energia a preços accessíveis é uma das principais mo3vações para formulação de polí3ca energé3ca
• Produção e consumo de energia implica em impactos ambientais em escala local e global, que também é um elemento importante na formulação de polí3cas
Introdução • O planejamento da operação e expansão de sistemas
energé3cos é feito a par3r de decisões tomadas sob incerteza: – Disponibilidade e preços de combusSveis, demanda futura, tecnologia,
custos, etc. – Incertezas climá3cas: temperatura, precipitação, velocidade do vento,
etc.
• Análise energé3ca convencional assume que as variáveis climá3cas são estacionárias.
à necessidade de avaliação de impactos e alterna3vas de adaptação
Impactos não estão restritos à energia renovável
Outros estudos: MARGULIS, S., MARCOVITCH J., DUBEAUX, C.B.S. (org), 2009, Economia das Mudanças do Clima no Brasil: custos e oportunidades (www.economiadoclima.org.br) SCHAEFFER, R., SZKLO, A., LUCENA, A.F.P, et al., 2021. Energy Sector Vulnerability to Climate Change: A review. Energy 38 pp. 1-‐12. CCSP, 2007: Effects of Climate Change on Energy Produc<on and Use in the United States. A Report by the U.S. Climate Change Science Program and the subcommijee on Global Change Research. Washington, DC., USA, 160 pp. SATHAYE, J.A., DALE, L.L., LARSEN, P., LUCENA, A.F.P., 2009, Quan<fying risk to California’s energy infrastructure from projected climate change. Public Interest Energy Research (PIER) Program – White Paper CEC.
Impactos sobre o Setor Energé3co
Energy Sector Climate Variables Related Impacts
Thermoelectric Power Generation (natural gas, coal
and nuclear)
air/water temperature cooling water quantity and quality
air/water temperature, wind and humidity
cooling efficiency and turbine operational efficiency
extreme weather events erosion in surface mining
disruptions of off-shore extraction
Oil and Gas
extreme weather events disruptions of off-shore extraction
extreme weather events, air/water temperature, flooding
disruptions of on-shore extraction
extreme weather events, flooding, air temperature
disruptions of production transfer and transport
extreme weather events disruption of import operations
flooding, extreme weather events and air/water
temperature
downing of refineries cooling water quantity and
quality in oil refineries
Biomass
air temperature, precipitation, humidity
availability and distribution of land with suitable
edaphoclimatic conditions (agricultural zoning)
extreme weather events desertification
carbon dioxide levels bioenergy crop yield
Energy Sector Climate Variables Related Impacts
Hydropower
air temperature, precipitation,
extreme weather events
total and seasonal water availability (inflow to plant's
reservoirs)
dry spells
changes in hydropower system operation
evaporation from reservoirs
Wind Power wind and extreme weather events
changes in wind resource (intensity and duration), changes
in wind shear, damage from extreme weather
Solar Energy air temperature,
humidity and precipitation
insolation changes (clouds)
decrease in efficiency due to decrease in radiation
decrease in efficiency due to ambient conditions
Geothermal air/water temperature cooling efficiency
Wave Energy wind and extreme weather events changes in wave resource
Demand air temperature, precipitation
increase in demand for air conditioning during the summer
decrease in demand for warming during the winter
increase in energy demand for irrigation
ESMAP (2011)
Metodologia para Projeção de Impactos de Mudanças Climá3cas Sobre o Setor Energé3co
Emissões e Concentração
de GEE
Modelagem Climá3ca Global
Downscaling
Modelagem Energé3ca de Impactos
Modelagem Energé3ca de Adaptação
Incertezas Cumula/vas
Sequen<al Approach:
Caso Brasileiro
• Sistema energé3co brasileiro é fortemente dependente de energias renováveis, especialmente de hidreletricidade
• Fontes renováveis responderam por ~42% de toda a energia consumida no país
– Hidreletricidade representou ~80% da geração elétrica em 2012
– Potencial eólico bruto é es3mado em 1,26TW, capaz de gerar mais de 3.000TWh/ano (Dutra, 2007)
– 12,5% do consumo de combusSveis no setor de transportes veio do etanol (18,7% em 2009)
Composição da Energia Primária no Brasil
Fonte: Balanço Energé3co Nacional – EPE(2013)
Caso Brasileiro • Mudanças climá3cas podem afetar a produção/consumo de energia no Brasil
ao alterar: – Regime de chuvas – hidroeletricidade e produção de biocombusSveis
– Temperatura – hidreletricidade (pela maior evaporação em reservatórios e compe3ção pelo uso da água), termeletricidade, produção de biocombusSveis e demanda de energia
– Regime de ventos– potencial eólico
• Alguns estudos: – Lucena, A. F. P., Szklo, A. S., Schaeffer, R. “The Vulnerability of Renewable Energy to Climate
Change in Brazil.” Energy Policy, v.37, p.879 -‐ 889, 2009.
– Lucena, A. F. P., Szklo, A. S., Schaeffer, R., Dutra, R. M. “The Vulnerability of Wind Power to Climate Change in Brazil”. Renewable Energy, v.35, p.904 -‐ 912, 2010.
– Lucena, A. F. P., Schaeffer, R., Szklo, A. S. “Least-‐cost Adapta3on Op3ons for Global Climate Change Impacts on the Brazilian Electric Power System.” Global Environmental Change, v.20, p.342 -‐ 350, 2010.
hjp://www.ons.org.br/
Operação do Setor Hidrotérmico Brasileiro
Sistema Interligado Nacional (SIN)
hjp://www.ons.org.br/
Sazonalidade Hídrica no Brasil
• Geração hidrelétrica – ENA (Histórico 1931 – 2009)
Fonte: Silva, 2012
Planejamento da Operação • Energia firme do sistema
– maior valor possível de energia capaz de ser suprido con3nuamente pelo sistema sem a ocorrência de déficits, considerando constantes as caracterís3cas do mercado, no caso da repe3ção das afluências históricas
– Calculada por meio de simulação – Incrementa-‐se o requisito de energia do sistema até que a energia
armazenada pelo sistema somada com a energia afluente seja igual à demanda de energia
– Regras opera3vas para enchimento e deplecionamento conhecidas a priori
• Período crí3co – Período em que o volume de água armazenada do sistema vai do nível
máximo até seu nível mínimo, sem enchimentos totais intermediários, considerando a sequência de afluências do histórico
• Período Crí3co
Planejamento da Operação
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Ene
rgia
Arm
azen
ada
Tempo [mês]
Capacidade de Armazenamento Ilimitada
Capacidade de Armazenamento Limitada
Energia Firme
Energia Afluente
Período crítico do sistema
Avaliação de impactos e adaptação no Brasil
Economics of Climate Change in Brazil Setor de Energia
Modelagem • Modelagem Climá3ca: dados fornecidos pelo INPE:
– GCM HadCM3 (UKMO) – Dowscaling dinâmico pelo modelo PRECIS
• Modelagem Hidrológica – Modelo de balanço hídrico (vazões anuais) elaborado pela equipe do Prof. Sala3 da FBDS
– Sazonalidade das projeções feita pela equipe do PPE/COPPE a par3r de métodos estaSs3cos
• Modelagem Energé3ca – Modelo de Simulação de Usinas Individualizadas (SUISHI-‐O) desenvolvido pelo CEPEL
• Energia Firme • Energia Média
– Modelagem de adaptação: MAED-‐MESSAGE
Esquema Metodológico para Análise de Impacto sobre Geração Hidroelétrica e Alterna3vas de Adaptação no Brasil
Projeções Climáticas
(GCM + downscaling)
Modelagem Hidrológica
Modelagem Hidroelétrica
Temperatura e Precipitação
Vazão aos reservatórios
Fator de capacidade firme
Cálculo das Opções de Adaptação de Menor
Custo
Impactos sobre geração:
Energia média
Energia firme
Impactos indiretos sobre outros setores
SUISHI-‐O
Modelagem Climá3ca: Temperatura (oC)
INPE (2007)
Modelagem Climá3ca: Precipitação (mm/dia)
INPE (2007)
Resultados Hidroeletricidade
Resultados SUISHI-‐O Energia Média
Cenário A2 Cenário B2
Variação Percentual
(-‐20)-‐(-‐40)
0-‐(-‐20)
0-‐20
(-‐40)-‐(-‐60)
<(-‐60)
20-‐40
40-‐60
>60
Resultados SUISHI-‐O Energia Firme
Cenário A2 Cenário B2
Variação Percentual
(-‐20)-‐(-‐40)
0-‐(-‐20)
0-‐20
(-‐40)-‐(-‐60)
<(-‐60)
20-‐40
40-‐60
>60
Impactos sobre Hidroeletricidade
Bacia Histórico Variação em relação ao Baseline
MWyr A2 B2 Energia Firme
Energia Média
Energia Firme
Energia Média
Energia Firme
Energia Média
Amazonas 9425 10628 -‐36% -‐11% -‐29% -‐7% Tocan3ns Araguaia 7531 10001 -‐46% -‐27% -‐41% -‐21% São Francisco 5026 5996 -‐69% -‐45% -‐77% -‐52% Parnaiba 236 293 -‐83% -‐83% -‐88% -‐82% At. Leste 496 565 -‐82% -‐80% -‐82% -‐80% At. Sudeste 1937 2268 -‐32% 1% -‐37% -‐10% At. Sul 1739 2037 -‐26% 8% -‐18% 11% Uruguai 1715 1996 -‐30% 4% -‐20% 9% Paraguai 375 426 -‐38% 4% -‐35% -‐3% Paraná 22903 29038 -‐8% 43% -‐7% 37% TOTAL 51382 63247 -‐31.5% 2.7% -‐29.3% 1.1%
Cálculo das Opções de Adaptação de Menor Custo n MAED (Model For
Analysis of Energy Demand): Modelo paramétrico (IE) bottom-up de simulação de demanda energética de longo prazo
n MESSAGE (Model for Energy Supply Systems and their General Environmental Impacts): modelo integrado de otimização da expansão do setor energético
Critérios para desenvolvimento
energé3co
Estratégias o3mizadas de energia
Dados Históricos Premissas de
Demanda: Demografia Economia Tecnologia
Es3los de Vida
Premissas de Oferta: Recursos
Infra-‐estrutura Tecnologias de Conversão Possibilidade de Importação Inovações Tecnológicas Emissões e Resíduos Custos e Preços MAED
Cenários de Demanda de Energia
MESSAGE O3mização da oferta de energia
Demanda de energia Ú3l por setor
Retroalimentação Retroalimentação
Cálculo das Opções de Adaptação de Menor Custo • Ajuste do cenário base – comparação entre cenários com e sem impactos de MCG (fator de capacidade) → Adaptação de menor custo
• Custos monetários diretos • Análise integrada (todas as cadeias energé3cas) → repercussão dos impactos dentro do setor energé3co
Cenários Setor Energé3co: adaptação de menor custo
A2 A2-‐1: sem MCG
A2-‐2: com MCG (impacto sobre fator de
capacidade firme)
B2 B2-‐1: sem MCG
B2-‐2: com MCG (impacto sobre fator de
capacidade firme)
A2 • Cenário tendencial • Taxa de desconto diferenciada para alterna3vas de geração elétrica
B2 • Cenário alterna3vo • Maior incen3vo à conservação de energia e melhoras tecnológicas
Adaptação Setor Elétrico – Cenário A2 – variação em 2035
Energia Cap. Instalada TWh var % GW Hidroelétricas
Pequena (<30MW) -12 (↓) -30% (↓) 0,0 Média (>30MW; <300MW) -63 (↓) -36% (↓) 0,0 Grande (>300MW) -87 (↓) -28% (↓) 0,0
Bagaço-de-cana CP 22 bar 0 0% 0,0 CP 42 bar 0 0% 0,0 Cogeração em Cascata -20 (↓) -57% (↓) -3,7 (↓) CEST 99 (↑) 143% (↑) 13,2 (↑) BIG-GT 0 0% 0,0
Resíduos Sólidos Urbanos 0 0% 0,0 Eólica 21 (↑) 39% (↑) 10,0 (↑) Gás Natural 128 (↑) 129% (↑) 31,7 (↑) Nuclear 24 (↑) 31% (↑) 3,2 (↑) Carvão Mineral 0 0% 0,0 Diesel 0 0% 0,0 Óleo Combustível 0 0% 0,0
Adaptação Setor Elétrico – Cenário B2 – variação em 2035
Energia Cap. Instalada TWh var % GW Hidroelétricas
Pequena (<30MW) -12 (↓) -30% (↓) 0,0 Média (>30MW; <300MW) -61 (↓) -35% (↓) 0,0 Grande (>300MW) -80 (↓) -26% (↓) 0,0
Bagaço-de-cana CP 22 bar 0 0% 0,0 CP 42 bar 0 0% 0,0 Cogeração em Cascata -12 (↓) -100% (↓) -2,3 (↓) CEST 77 (↑) 49% (↑) 10,3 (↑) BIG-GT 0 0% 0,0
Resíduos Sólidos Urbanos 0 0% 0,0 Eólica 24 (↑) 26% (↑) 11,5 (↑) Gás Natural 99 (↑) 117% (↑) 23,8 (↑) Nuclear 0 0% 0,0 Carvão Mineral 53 (↑) 134% (↑) 8,6 (↑) Diesel 0 0% 0,0 Óleo Combustível 0 0% 0,0
Adaptação – Resultados • Menor confiabilidade do sistema de geração hidrelétrico leva
a uma necessidade de maior capacidade instalada de outras fontes, notadamente gás natural, mas também nuclear/carvão, bagaço de cana e geração eólica
• As opções de adaptação, e seus custos, diferem na medida em que se há diferentes rentabilidades associadas às diferentes opções de geração de eletricidade
• Maior demanda por gás natural desloca seu consumo na indústria, sendo subs3tuído por óleo combusSvel, com impactos no comércio externo de petróleo e derivados
Adaptação – Resultados • Os resultados indicam que o sistema elétrico brasileiro
projetado para 2035 teria que aumentar sua capacidade de geração para compensar uma perda de 162 TWh e 153 TWh de geração hidrelétrica por ano, incluindo a demanda adicional, nos cenários A2 e B2, respec3vamente.
• Essa capacidade de geração extra implica em inves3mentos adicionais de 51 e 48 bilhões de dólares para os cenários A2 e B2, respec3vamente.
Adaptação – Resultados
• Impactos sobre confiabilidade – flexibilidade da geração – Possibilidade de mecanismos de troca – mercado secundário para o gás natural e flexibilização na indústria.
• Impactos regionais – restrição na transmissão de eletricidade pode reduzir energia firme
Energia Eólica -‐ Metodologia
• Projeções de velocidade do vento 50x50km – número de ocorrências com velocidade média anual acima de 6m/s (excluindo áreas de preservação e aqüíferos)
• Potencial eólico bruto: distribuição dos ventos x curva de potência
Fonte: Dutra (2007)
Energia Eólica -‐ Metodologia
• Ajuste do Baseline – compa3bilização espacial do Atlas Eólico Brasileiro (CEPEL, 2001) e aplicação das variações da velocidade média dos ventos entre projeções dos cenários A2 e B2 e o baseline.
• Premissas de cálculo do potencial de geração eólico: – Nenhuma hipótese de mudança na distribuição da velocidade do vento em torno de sua média.
– Premissas tecnológicas man3das constantes. – Não consideradas alterações na rugosidade do terreno.
Energia Eólica – Resultados A2
2071-2080 A2
2081-2090 A2
2091-2100 A2
2071-2080 A2
2081-2090 A2
2091-2100 A2
2001
Velocidade média > 8,5
Velocidade média >7,0; < 7,5Velocidade média >7,5; < 8,0Velocidade média >8,0; < 8,5
Velocidade média < 6,0Velocidade média >6,0; < 6,5 Velocidade média >6,5; < 7,0
Variação média < -20% Variação média >-20; <-15% Variação média >-15; <-10% Variação média >-10; <-5% Variação média >-5; <0% Variação média >0; < 5% Variação média >5; <10% Variação média >10; <15% Variação média >15; < 20% Variação média >20%
Energia Eólica – Resultados B2
2001
Velocidade média > 8,5
Velocidade média >7,0; < 7,5Velocidade média >7,5; < 8,0Velocidade média >8,0; < 8,5
Velocidade média < 6,0Velocidade média >6,0; < 6,5 Velocidade média >6,5; < 7,0
Variação média < -20% Variação média >-20; <-15% Variação média >-15; <-10% Variação média >-10; <-5% Variação média >-5; <0% Variação média >0; < 5% Variação média >5; <10% Variação média >10; <15% Variação média >15; < 20% Variação média >20%
2071-2080 B2
2081-2090 B2
2091-2100 B2
2071-2080 B2
2081-2090 B2
2091-2100 B2
Energia Eólica -‐ Resultados • A velocidade média dos ventos aumenta consideravelmente
na região costeira e na região norte/nordeste em ambos os cenários, porém em maior grau no cenário A2.
• O fator de capacidade médio por região e para o Brasil como um todo aumenta, em função da maior par3cipação rela3va de ventos de maior velocidade, que permitem gerar eletricidade por uma parcela maior de tempo.
• As projeções climá3cas indicam que energia eólica é um recurso renovável com que o país poderia contar para a expansão do sistema de geração elétrico.
Considerações Sobre Mi3gação – Adaptação • Sistemas naturais e humanos estão sujeitos a impactos de
Mudanças Climá3cas • Mudanças nas condições climá3cas podem comprometer a
produção de energia – Renovável – Não-‐renovável
• Fontes renováveis representam importante alterna3va para a mi3gação das mudanças climá3cas globais (MCG)
• Mas, por serem fortemente dependentes de condições climá3cas, podem se tornar mais vulneráveis aos próprios impactos do fenômeno que procuram evitar
Metodologia para Projeção de Impactos de Mudanças Climá3cas
Sequen<al Approach:
Moss et al. (2010)
Metodologia para Projeção de Impactos de Mudanças Climá3cas
Parallel Approach:
Moss et al. (2010)
Impactos da penetração de usinas eólicas no sistema elétrico: 1. Impactos locais: controle de tensão, corrente de falta, distorções harmônicas e flicker. Estes efeitos são influenciados pelo 3po de turbina 2. Impactos mais amplos: desbalanço entre geração e carga, geração de potência rea3va, redução do controle de frequência. Estes problemas são relacionados com o grau de penetração da geração eólica
Geração Eólica em Larga Escala
n Energia primária não é controlável e varia estocas3camente n Tamanho Spico de uma turbina eólica é inferior ao de usinas
convencionais
Aumento de flexibilidade operacional necessária para acomodar fontes intermitentes (ex. Eólica)
Denholm & Hand (2011)
aumento da variabilidade e incerteza da carga (líquida) aumento da velocidade com que geração deve aumentar/diminuir carga (ramping rate)
Wind x Hidro Energy – Northeast Brazil
Energy stored in hydropower reservoirs (% max) versus wind energy genera3on % installed capacity) – Simões (2010)