Modelo computacional aprimora planejamento de usinas de hidrogênio de baixa emissão

O avanço do hidrogênio como alternativa energética para a descarbonização industrial depende não apenas de inovações tecnológicas na produção, mas também de métodos capazes de otimizar a operação das usinas frente à variabilidade das fontes renováveis. Nesse contexto, pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) desenvolveram um modelo computacional que reduz custos e garante maior robustez no planejamento de plantas dedicadas à produção do combustível limpo. O estudo, liderado por Luis Oroya, do Departamento de Sistemas e Energia da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC-Unicamp), foi publicado na revista *International Journal of Hydrogen Energy*.

Matemática aplicada para reduzir custos e enfrentar incertezas energéticas

O modelo proposto busca minimizar gastos totais de capital e operação ao mesmo tempo em que assegura a estabilidade diante das flutuações inerentes à geração solar e eólica, principais fontes de eletricidade utilizadas na eletrólise da água para obtenção do hidrogênio de baixa emissão de carbono. Para lidar com essas incertezas, a metodologia seleciona cenários representativos e extremos, possibilitando maior precisão no desenho das plantas e no desempenho futuro.

Para tornar o processo computacionalmente viável, os pesquisadores reformularam o problema em termos de programação linear inteira mista (MILP), técnica matemática que permite resolver sistemas complexos com múltiplas variáveis e restrições. A abordagem utiliza algoritmos de decomposição que dividem o desafio em subproblemas menores, solucionados de forma iterativa até alcançar resultados refinados. O uso da MILP possibilita considerar simultaneamente variáveis inteiras, como número de equipamentos, e variáveis contínuas, como volumes de energia ou custos, viabilizando análises mais realistas para o planejamento estratégico de usinas de hidrogênio verde.