Modelo computacional aprimora o planejamento de usinas de hidrogênio verde
O hidrogênio é o elemento mais abundante do Universo e pode ser utilizado como combustível limpo, emitindo apenas vapor d’água quando consumido em células a combustível ou turbinas. No entanto, ele não se encontra de forma isolada na natureza, sendo necessário extraí-lo de compostos como a água (H₂O) ou o gás natural (CH₄).
O chamado “hidrogênio verde” é aquele produzido por meio da eletrólise da água, um processo que separa o hidrogênio do oxigênio utilizando eletricidade proveniente exclusivamente de fontes renováveis, como solar ou eólica. Dessa forma, o ciclo completo, da produção ao uso, do hidrogênio não gera emissões de carbono – ao contrário do “hidrogênio cinza” ou “azul”, derivados de fontes fósseis. Por essa razão, o hidrogênio verde é visto como uma peça-chave para a descarbonização de setores industriais de difícil eletrificação, como siderurgia, transporte pesado e produção de fertilizantes.
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No entanto, a variabilidade das fontes de energia renovável (FER) impõe desafios ao planejamento e à operação de plantas de hidrogênio verde. Para enfrentar esses desafios, um estudo propõe novo modelo com vista a minimizar gastos totais de capital e operacionais e, ao mesmo tempo, garantir a robustez do desempenho diante da incerteza no fornecimento de energia renovável.
Artigo a respeito, tendo como primeiro autor Luis Oroya, pesquisador do Departamento de Sistemas e Energia da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Universidade Estadual de Campinas (FEEC-Unicamp), foi publicado na revista International Journal of Hydrogen Energy.
“O novo modelo, chamado de X DRO, sigla para Extreme Distributionally Robust Optimization, foi concebido para lidar com as incertezas extremas que afetam a geração de energia renovável, como variações abruptas de clima, demanda elétrica e disponibilidade de insumos. Em vez de trabalhar apenas com cenários médios ou extremos isolados, como fazem os métodos convencionais, o X DRO considera distribuições ambíguas de probabilidade e busca soluções robustas mesmo diante dos piores cenários possíveis”, diz Oroya. “O objetivo é garantir a continuidade da operação e a viabilidade econômica de sistemas complexos, nos quais a produção de hidrogênio verde esteja integrada não apenas a fontes fotovoltaicas e eólicas, mas também à rede convencional de energia elétrica.”
A metodologia inclui a seleção de cenários representativos e extremos para entrada no modelo, de modo a refletir a variabilidade das FER. O modelo opera em duas etapas.
“Na primeira etapa, são consideradas decisões de planejamento, incluindo o dimensionamento de unidades fotovoltaicas e eólicas, sistemas de armazenamento de energia em baterias, eletrolisadores e tanques de armazenamento de hidrogênio. A segunda etapa trata das decisões operacionais, relacionadas à troca de energia com a rede elétrica, à produção e ao armazenamento do hidrogênio e às probabilidades de pior cenário de geração das FER. Esse tipo de abordagem é crucial para o dimensionamento realista de plantas energéticas híbridas, especialmente quando se busca combinar múltiplas fontes renováveis”, detalha o pesquisador.
Para tornar essa abordagem computacionalmente viável, os autores reformularam o problema original em termos de “programação linear inteira mista” (MILP, na sigla em inglês) e utilizaram um algoritmo que permite decompor o problema em subproblemas mais simples e resolver cada um iterativamente (por repetição, ajuste e refinamento contínuo).
A MILP é uma técnica usada para maximizar ou minimizar uma função linear (por exemplo, tempo, custo etc.) sujeita a um conjunto de restrições lineares (disponibilidade de recursos, capacidade de produção etc.). É “inteira” porque algumas variáveis só podem assumir valores inteiros (número de equipamentos, número de turnos etc.). E “mista” porque outras variáveis podem assumir qualquer valor real dentro de um intervalo (quantidade de energia gerada, lucro etc.).
“Nos testes realizados, o modelo X DRO demonstrou ser capaz de encontrar soluções mais econômicas e confiáveis do que os métodos tradicionais. Além disso, mostrou uma capacidade superior de adaptação a flutuações rápidas e severas nas condições operacionais, característica fundamental para sistemas baseados em fontes intermitentes como o sol e o vento”, detalha Oroya.
Outro diferencial da proposta é o tratamento unificado das múltiplas redes de energia envolvidas. A pesquisa adotou uma modelagem integrada dos vários sistemas, permitindo que fluxos energéticos sejam redistribuídos de forma flexível conforme as necessidades e as oportunidades de economia.
Energia para comunidades isoladas
Sobre o uso do hidrogênio verde, além de seu emprego como combustível veicular, em células a combustível, ou como combustível para uso industrial, em turbinas, Oroya aponta outra possibilidade: fonte de energia elétrica para comunidades isoladas, como as existentes em várias localidades da Amazônia. “Muitas dessas comunidades, que não têm acesso à rede elétrica, poderão se beneficiar de sua capacidade de armazenar grandes quantidades de energia renovável por longos períodos, permitindo iluminação e operação de equipamentos mesmo em períodos prolongados de baixa geração solar”, afirma.
Quanto à possibilidade de colocar imediatamente em prática o modelo X DRO, o engenheiro dá um exemplo: “Temos na Universidade Estadual de Campinas um eletroposto e um ônibus elétrico em operação. No futuro próximo, poderemos contar com uma planta para produção de hidrogênio verde integrada a uma estação de abastecimento, viabilizando a operação de um ônibus movido por célula a combustível. Seria uma unidade-piloto com aplicação bem definida. O modelo permitiria planejar essa solução alternativa e comparar seus prós e contras em relação à solução elétrica já existente”.
Oroya é, atualmente, doutorando na FEEC. O estudo faz parte de seu projeto de pesquisa “Planejamento e operação de sistemas de produção de hidrogênio verde: uma abordagem robusta”, apoiado pela Fapesp.
“O desenvolvimento do modelo X DRO representa um avanço metodológico importante para o planejamento energético sob incertezas, pois alia rigor matemático com aplicabilidade prática em sistemas sustentáveis e complexos, como os de produção de hidrogênio verde”, diz seu orientador de doutorado, o professor Marcos Julio Rider Flores.
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