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Título: ENERGY PRICE SIMULATION IN BRAZIL THROUGH DEMAND SIDE BIDDING
Autor: JAVIER LINKOLK LOPEZ GONZALES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - ADVISOR
RODRIGO FLORA CALILI - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 26422
Catalogação:  18/05/2016 Liberação: 19/05/2016 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26422@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26422@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26422

Resumo:
The Energy Efficiency (EE) is considered a synonymous of environmental preservation, because the energy saved prevents the construction of new generating plants and transmission lines. The Demand-Side Bidding (DSB) could represent a very interesting alternative for the revitalization and promotion of EE practices in Brazil. However, it is important to note that this presupposes a confidence on the amount of reduced energy, which can only take reality with the implementation and development of a measurement system and verification (M&V) the energy consumption. In this context, the main objective is to simulate of the prices of the demand-side bidding in the regulated environment to meet the viability in Brazil that could become a reality. The methodology used to perform the simulations was the Monte Carlo addition, prior to the Kernel method was used in order to be able to adjust the data to a curve, using polynomials. Once achieved the best-fitted curve was carried out through an analysis of each scenario (in different rounds) with each sample (500, 1000, 5000 and 10000) to find the probability of the price falling between the 110 real range and 140 real (great prices proposed by the DSB). Finally, the results showed that the probability of staying in the price range from 110 real nd 140 real data 500 in the sample is 28.20 percent, the sample 1000 is 33.00 percent, the sample 5000 is 29.96 percent and 10000 is 32.36 percent.

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