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Título: SIMULATION AND STOCHASTIC OPTIMIZATION FOR ENERGY CONTRACTING OF LARGE CONSUMERS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): EIDY MARIANNE MATIAS BITTENCOURT

Colaborador(es):  DELBERIS ARAUJO LIMA - Orientador
Número do Conteúdo: 27918
Catalogação:  09/11/2016 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=27918@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27918@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.27918

Resumo:
The energy contracting in Brazil for large consumers is done according to the voltage level and considering two environments: the Regulated Environment and the Free Environment. Large consumers are those characterized by installed load equal to or greater than 3 MW, supplied at any voltage level and its energy contract can be chosen between any of these two environments. A major challenge for these consumers is to determine the best alternative of contracting. To address this problem, it must be taken into account that the energy consumption and the required power demand are unknown variables by the time of consumer contracting, being necessary to estimate them. This dissertation proposes to tackle this problem by a methodology based on the simulation of future scenarios of maximum power demand and total consumed energy and on stochastic optimization of these simulated scenarios in order to define the best contract. Given the stochastic nature of the problem, it was used the CVaR (Conditional Value at Risk) as a measure of risk for the optimization problem. To illustrate, the contracting results were obtained for a large real consumer considering the Green Tariff group A4 in the Regulated Environment and a quantity contract in the Free Environment.

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