Em função da dependência dos regimes hidrológicos, a incerteza associada ao planejamento energético no Brasil exige a modelagem estocástica das Séries Temporais associadas de maneira adequada e coerente. Percebe-se, portanto, a importância dos modelos de geração de cenários hidrológicos com vistas à otimização, via Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE), do desempenho das operações do sistema elétrico, com consequente aumento de benefícios e confiabilidade e, sobretudo, redução de custos. Esta modelagem estocástica tem sido realizada por um modelo Autorregressivo Peridódico, PAR(p), que ajusta um modelo autorregressivo de ordem p para cada um dos estágios das séries históricas que compõem as configurações do sistema. Este trabalho mostra que a estrutura utilizada no processo de simulação de séries sintéticas do modelo vigente no Setor Elétrico Brasileiro, via distribuição Lognormal, gera uma não linearidade na equação do modelo, o que pode ocasionar inconvenientes de não convexidade que inviabilizam o correto cálculo das Funções de Custo Futuro, poliedros convexos aproximados por funções lineares por partes. Haja vista o exposto e as características do modelo estocástico gerador da árvore de cenários e sua utilização em modelos de otimização, este trabalho apresenta uma nova metodologia alternativa para a construção dos cenários, de forma que os inconvenientes supracitados sejam eliminados. Isto posto, será apresentado uma nova abordagem geral para a construção das árvores, considerando os passos Forward e Backward, fundamentais no processo de otimização empregado pela técnica de PDDE. A estrutura de simulação estocástica desenvolvida conjugou a técnica de computação intensiva de Bootstrap e o método de simulação de Monte Carlo. Foram geradas árvores de cenários com horizonte temporal condizente com o planejamento de médio prazo do despacho hidrotérmico. As séries sintéticas foram comparadas às históricas por meio de uma bateria de testes estatísticos e a aderência das séries geradas foi atestada, provando a adequabilidade do modelo desenvolvido no que tange à parte estocástica do problema. Por fim, a árvore de cenários gerada foi aplicada na PDDE e várias variáveis de resposta foram analisadas, permitindo concluir que o modelo desenvolvido é perfeitamente capaz de reproduzir estruturas compatíveis com o modelo vigente, contudo sem causar a referida não linearidade na equação do PAR(p) e a possível não convexidade do problema de otimização associado ao planejamento de operação de médio/longo prazo.