Previsão e análise de dados

Tem como objetivo desenvolver um modelo computacional especificado a partir de formulação matemática completa e conceitualmente robusta, capaz de projetar a evolução da demanda e dos preços da energia e de lastro para os mercados livre e regulado, considerando a inserção de geração distribuída.

O modelo é estruturado em Julia. Para restabelecer a dinâmica entre o mercado regulado e o mercado livre, é utilizado o equilíbrio de mercado estocástico, que integra otimização estocástica multi-estágio e teoria de jogos. Para a modelagem dos agentes, é considerado que cada um deles busca maximizar a sua expectativa de receita ajustada a risco, utilizando a métrica CVaR. Para estabelecer o equilíbrio, é utilizada a maximização da Welfare, ou seja, maximizar a soma das funções objetivo de todos os agentes, respeitando o perfil de risco de cada um deles, sendo utilizado MOPED para modelagem das restrições. Além disso, o modelo desenvolvido é integrado com os modelos OptGen (otimização da expansão) e OptFolio (otimização da contratação sob a ótica do agente), para avaliar como a perspectiva do gerador difere da visão do planejador centralizado no sentido da viabilidade da construção de nova capacidade de geração, e determinar qual a expansão de menor custo sistêmico.

Apoio na execução das atividades de Pesquisa e Desenvolvimento para o Subprojeto 3 – Análise de Impacto do Projeto de Modernização das Tarifas de Distribuição de Energia Elétrica (PD&I Tarifa Moderna)

O projeto Tarifa Moderna é concebido com o objetivo de analisar diferentes metodologias de tarifação para o segmento de Distribuição com a proposição de metodologias adequadas ao caso brasileiro. Essas novas metodologias são capazes de fazer frente aos desafios enfrentados pelo setor no contexto da transição tecnológica e de mudança no comportamento do consumidor. Assim, o projeto é colocado em prática através de 3 subprojetos.

O subprojeto 1 – Visão Estratégica Setorial tem como foco realizar um olhar estratégico sobre as mudanças que vêm ocorrendo no setor elétrico no contexto internacional de forma a observar as principais tendências e desafios do setor no mundo. A partir dessa visão internacional, o subprojeto 1 busca traduzir tais tendências para o contexto do segmento de Distribuição do Setor Elétrico Brasileiro (SEB), resultando em cenários de difusão dos recursos energéticos distribuídos.

A partir do cenário estratégico analisado, o subprojeto 2 – Metodologias de desenho de tarifa para o serviço fio e desafios de implementação tem por objetivo avaliar metodologias existentes de desenhos de tarifa para a proposição de novas modalidades tarifárias para o SEB, considerando os cenários de difusão dos recursos distribuídos. Dada sua importância e complexidade, o escopo do subprojeto 2 é endereçado a duas executoras, uma tratando das propostas tarifárias de curto prazo e outra para a elaboração das propostas tarifárias de longo prazo. Nesse sentido, são simuladas diversas propostas de metodologia de tarifa fio utilizando dados reais do contexto brasileiro. Ainda, neste subprojeto, são geradas ferramentas de simulação com o objetivo de facilitar a análise das propostas pelos agentes do setor e disseminar o conhecimento. Ainda no âmbito do subprojeto 2, é realizada pesquisa amostral com consumidores residenciais e comerciais de baixa tensão, em áreas urbanas e rurais, com cobertura geográfica nacional. A pesquisa permite avaliar o entendimento do consumidor sobre sua tarifa e fatura, bem como a aceitação do consumidor em relação a novas formas de tarifação.

Por fim, o subprojeto 3- Análise de Impacto Regulatório, avalia de forma qualitativa e quantitativa os impactos de cada proposta de modalidade tarifária resultante do subprojeto 2 em agentes dos segmentos de consumo, geração e distribuição. A análise dos impactos considera aspectos técnicos e regulatórios do setor elétrico brasileiro e o desenvolvimento do software para avaliação do comportamento do consumidor frente à possibilidade de atender a resposta da demanda ou inserir geração e armazenamento distribuído em sua residência.

O objetivo deste projeto é propor uma metodologia e um modelo computacional em Excel para identificar e reificar os riscos de cada alternativa de investimento em geração de forma a poder comparar (os) em uma mesma base e assim auxiliar os agentes em suas decisões de investimento. Propõe-se utilizar uma metodologia baseada no conceito de risco-retorno para comparar todos os projetos, aonde é determinada a TIR sob condições de risco, levando em consideração a complementaridade resultante de um portfólio diversificado. O foco é em projetos de energias renováveis, mas o sistema computacional é suficientemente genérico para acomodar outras fontes de geração, assim como sinergias com o portfólio da Light.

Inicialmente, realiza-se um mapeamento de fatores de riscos e precificação de projetos: nesta etapa são identificados os principais fatores de risco de cada tecnologia de geração, como risco hidrológico, risco ambiental, risco de construção, tecnológico, câmbio e combustível. Para cada um destes itens, se propõe traduzir os fatores de risco em cenários com respectivas probabilidades de ocorrência. Dessa maneira, o sistema permite ao usuário modelar a incerteza do custo de investimento através de cenários com diferentes valores de custo de investimento, sendo cada um deles associado a diferentes valores de probabilidade. Além disso, o usuário pode gerar diferentes cenários de evolução dos indexadores, de maneira a captar o risco da indexação do investimento e combiná-lo com outros riscos também modelados. A entidade reguladora (no caso brasileiro a ANEEL) estabelece uma série de rigorosas penalidades financeiras em caso de atraso na entrada em operação da usina. A modelagem dessas penalidades e a simulação de possíveis cenários de atraso estão incluídas neste sistema. O usuário pode modelar a incerteza na data de entrada em operação da usina através de cenários com diferentes períodos de atraso e diferentes custos associados a este atraso (podendo este custo até mesmo estar vinculado ao PLD), sendo cada um deles associado a diferentes valores de probabilidade. Com isso, o usuário pode simular o impacto na rentabilidade do projeto destes possíveis atrasos, combinando este risco com outros riscos também modelados. Em seguida, é proposto um modelo de avaliação de investimentos sob incerteza, que determina a competitividade de um projeto de geração considerando seus riscos, incertezas e de acordo com o grau de aversão ao risco do empreendedor. Finalmente, a parte final propõe uma metodologia para comparar distintas tecnologias de investimento em geração considerando suas incertezas e riscos intrínsecos, ilustrando como calcular o prêmio de risco de cada alternativa de investimento e verificando o impacto de cada incerteza intrínseca do projeto na variância do seu retorno esperado. A metodologia pode ainda ser estendida para analisar uma carteira de projetos, determinando o ganho da combinação em um mesmo portfólio dos diferentes investimentos em ativos de geração frente aos projetos candidatos individualmente.

Este projeto de PD&I investiga os fatores que interferem na performance do MRE, inclui um estudo de caso na bacia do rio São Francisco, e realiza a identificação dos usos consuntivos a partir de dados meteorológicos e imagens de satélite e da evaporação líquida dos reservatórios. Para isso, aplica técnicas de inteligência artificial.

Desenvolvimento de metodologia para valoração dos atributos energéticos, elétricos e sistêmicos com o uso de SAEBs (Sistema de Armazenamento de Energia por Baterias) no SIN, visando o aumento da flexibilidade, confiabilidade e resiliência na presença de fontes renováveis intermitentes.