Proyectos de I+D+i

La propuesta parte de las principales causas potenciales de diferencias de costos de producción en las diferentes horas del día y meses del año: variación de los costos marginales a corto plazo, diferencias en los índices de pérdidas, elevación del canal de fuga de las centrales hidroeléctricas, y producción inflexible durante la madrugada. En esta etapa, se estima el impacto potencial de cada una de estas posibles fuentes de variaciones de costos.

A continuación, se desarrolla una metodología de aplicación para herramientas existentes con el fin de obtener señales horarias y estacionales para la energía, basadas en costos marginales, incorporando todos los elementos identificados como relevantes en la primera etapa que son susceptibles de ser considerados dentro de las posibilidades actuales de modelado del sistema. La metodología está siendo evaluada con miras a su posible incorporación en el proceso de realineación tarifaria en el ámbito de la revisión tarifaria periódica.

Inicialmente, se realiza un mapeo de factores de riesgo y precios de proyectos: en esta etapa se identifican los principales factores de riesgo de cada tecnología de generación, como el riesgo hidrológico, el riesgo ambiental, el riesgo de construcción, tecnológico, de tipo de cambio y de combustible. Para cada uno de estos elementos, se propone traducir los factores de riesgo en escenarios con sus respectivas probabilidades de ocurrencia. De esta manera, el sistema permite al usuario modelar la incertidumbre del costo de inversión a través de escenarios con diferentes valores de costo de inversión, cada uno de ellos asociado a diferentes valores de probabilidad. Además, el usuario puede generar diferentes escenarios de evolución de los indexadores, para captar el riesgo de la indexación de la inversión y combinarlo con otros riesgos también modelados. La entidad reguladora (en el caso brasileño, ANEEL) establece una serie de estrictas penalidades financieras en caso de retraso en la entrada en operación de la central. El modelado de estas penalidades y la simulación de posibles escenarios de retraso están incluidos en este sistema. El usuario puede modelar la incertidumbre en la fecha de entrada en operación de la central a través de escenarios con diferentes períodos de retraso y diferentes costos asociados a este retraso (pudiendo este costo incluso estar vinculado al PLD), cada uno de ellos asociado a diferentes valores de probabilidad. Con esto, el usuario puede simular el impacto en la rentabilidad del proyecto de estos posibles retrasos, combinando este riesgo con otros riesgos también modelados. A continuación, se propone un modelo de evaluación de inversiones bajo incertidumbre, que determina la competitividad de un proyecto de generación considerando sus riesgos, incertidumbres y de acuerdo con el grado de aversión al riesgo del emprendedor. Finalmente, la última parte propone una metodología para comparar distintas tecnologías de inversión en generación considerando sus incertidumbres y riesgos intrínsecos, ilustrando cómo calcular la prima de riesgo de cada alternativa de inversión y verificando el impacto de cada incertidumbre intrínseca del proyecto en la varianza de su retorno esperado. La metodología también puede extenderse para analizar una cartera de proyectos, determinando la ganancia de la combinación en una misma cartera de las diferentes inversiones en activos de generación frente a los proyectos candidatos individualmente.

El proyecto Tarifa Moderna fue concebido con el objetivo de analizar diferentes metodologías de tarificación para el segmento de Distribución con la proposición de metodologías adecuadas para el caso brasileño. Estas nuevas metodologías son capaces de hacer frente a los desafíos que enfrenta el sector en el contexto de la transición tecnológica y de cambio en el comportamiento del consumidor. Así, el proyecto se pone en práctica a través de 3 subproyectos.

El Subproyecto 1 – Visión Estratégica Sectorial se centra en realizar una mirada estratégica sobre los cambios que están ocurriendo en el sector eléctrico en el contexto internacional para observar las principales tendencias y desafíos del sector en el mundo. A partir de esta visión internacional, el Subproyecto 1 busca traducir dichas tendencias al contexto del segmento de Distribución del Sector Eléctrico Brasileño (SEB), resultando en escenarios de difusión de los recursos energéticos distribuidos.

A partir del escenario estratégico analizado, el Subproyecto 2 – Metodologías de diseño de tarifa para el servicio ‘fio’ y desafíos de implementación tiene como objetivo evaluar metodologías existentes de diseño de tarifa para la proposición de nuevas modalidades tarifarias para el SEB, considerando los escenarios de difusión de los recursos distribuidos. Dada su importancia y complejidad, el alcance del Subproyecto 2 es abordado por dos ejecutores: uno tratando las propuestas tarifarias a corto plazo y otro para la elaboración de las propuestas tarifarias a largo plazo. En este sentido, se simulan diversas propuestas de metodología de tarifa ‘fio’ utilizando datos reales del contexto brasileño. Además, en este subproyecto, se generan herramientas de simulación con el objetivo de facilitar el análisis de las propuestas por parte de los agentes del sector y difundir el conocimiento. Aún en el ámbito del Subproyecto 2, se realiza una investigación de muestra con consumidores residenciales y comerciales de baja tensión, en áreas urbanas y rurales, con cobertura geográfica nacional. La investigación permite evaluar la comprensión del consumidor sobre su tarifa y factura, así como la aceptación del consumidor en relación con nuevas formas de tarificación.

Finalmente, el Subproyecto 3 – Análisis de Impacto Regulatorio evalúa de forma cualitativa y cuantitativa los impactos de cada propuesta de modalidad tarifaria resultante del Subproyecto 2 en agentes de los segmentos de consumo, generación y distribución. El análisis de los impactos considera aspectos técnicos y regulatorios del sector eléctrico brasileño y el desarrollo del software para la evaluación del comportamiento del consumidor frente a la posibilidad de atender la respuesta de la demanda o insertar generación y almacenamiento distribuido en su residencia.

El modelo está estructurado en Julia. Para restablecer la dinámica entre el mercado regulado y el mercado libre, se utiliza el equilibrio de mercado estocástico, que integra la optimización estocástica multi-etapa y la teoría de juegos. Para el modelado de los agentes, se considera que cada uno de ellos busca maximizar su expectativa de ingresos ajustada al riesgo, utilizando la métrica CVaR. Para establecer el equilibrio, se utiliza la maximización del ‘Welfare’ (bienestar), es decir, maximizar la suma de las funciones objetivo de todos los agentes, respetando el perfil de riesgo de cada uno de ellos, y se utiliza MOPED para el modelado de las restricciones. Además, el modelo desarrollado se integra con los modelos OptGen (optimización de la expansión) y OptFolio (optimización de la contratación desde la perspectiva del agente), para evaluar cómo la perspectiva del generador difiere de la visión del planificador centralizado en cuanto a la viabilidad de construir nueva capacidad de generación, y para determinar cuál es la expansión de menor costo sistémico.