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)    

     

OBRIGADO    

andrelucena@ppe.ufrj.br