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Título: STOCHASTIC ANALYSIS OF ENERGY CONTRACTING IN THE FREE CONTRACT ENVIRONMENT FOR BIG CONSUMERS CONSIDERING CORRELATED SCENARIOS OF SPOT PRICES, ENERGY AND POWER DEMAND
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor: DANIEL NIEMEYER TEIXEIRA PAULA

Colaborador(es):  DELBERIS ARAUJO LIMA - Orientador
Número do Conteúdo: 50079
Catalogação:  27/10/2020 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=50079@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50079@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50079

Resumo:
In Brazil, big consumers can choose their energy contract between two different energy environments: Regulated Contract Environment and Free Contract Environment. Big consumers are characterized by installed load capacity equal or greater than 2 MW and can firm an energy contract under any of these environments. For those consumers with installed load lower than 2 MW and higher than 500 kW, their energy contracts can be firmed in the Free Contract Environment using renewable energy generation or in the Regulated Contract Environment by local distribution companies. The main advantage of the Free Market Environment is the possibility of negotiating contracts with different parameters such as, for example, price, energy quantity and deadlines. Possible differences between contracted energy and consumed energy are settled by the spot price, which can be rather volatile. In this case, the challenge is to establish a contracting strategy that minimize the associated risks with this environment. This thesis proposes a methodology that involves statistical simulation of correlated energy, peak demand and Spot Price scenarios to be used in a stochastic optimization model that defines the optimal energy and demand contract parameters. In the statistical part, a Box and Jenkins model is used to estimate parameters for energy and peak demand in order to simulate scenarios correlated with Spot Price. In the optimization part, a convex combination of Expected Value (EV) and Conditional Value-at-Risk (CVaR) is used as risk measures to find the optimal contract parameters, such as the contracted peak demand, the seasonal energy contracted volumes, in addition to the upper and lower energy contracted bound. To illustrate this approach, this methodology is applied in a real case study for a big consumer with an active Free Market Environment contract. The results indicate that the proposed methodology can be a efficient tool for consumers in the Free Contract Environment and, due to the nature of the model, it can be generalized for different energy contracts and markets.

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