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Título: PORTFOLIO OPTIMIZATION OF ENERGY CONTRACTS IN HYDROTHERMAL SYSTEMS WITH CENTRAL DISPATCH
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): LUIZ GUILHERME BARBOSA MARZANO

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
ALBERT CORDEIRO GEBER DE MELO - Orientador
Número do Conteúdo: 5237
Catalogação:  03/08/2004 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=5237@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=5237@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.5237

Resumo:
Portfolio optimization has been widely used to select investments in the financial area. The first proposal in this topic was the Markowitz mean-variance approach, which uses, respectively, the mean and the variance as measures of portfolio return and risk. Since Markowitz many other approaches, which adopt alternative risk measures, have been proposed, e.g. the MiniMax model, the Mean Absolute Deviation model, the Goal Programming, the Value-at-Risk (VaR) and the Conditional Value-at-Risk (CVaR) etc. In this work the idea of portfolio optimization is applied to the energy commercialization area. The objective is to present approaches to portfolio optimization of energy contracts in order to determine the energy commercialization strategy that maximizes the expected present value of the cash flow of a generating company subject to the control of its risk exposure. Three approaches are proposed: the first adopts the variance of the present values as risk measure, the second adopts the minimum present value as risk measure and the third adopts the CVaR as risk measure. In the second and in the third approaches are assumed that the candidate contracts are divided into two sets: those of immediate decision and those that can be contracted in the future. This modeling leads to a large-scale two-stage stochastic programming problem that is solved by stochastic dual dynamic programming. Numerical results for the Brazilian power system are presented and discussed.

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