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Título: INNOVATIVE DECISION MODELS FOR ENERGY COMMERCIALIZATION
Autor: JONAS CALDARA PELAJO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  LEONARDO LIMA GOMES - ADVISOR
Nº do Conteudo: 67542
Catalogação:  13/08/2024 Liberação: 13/08/2024 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
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=67542&idi=1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67542&idi=2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67542

Resumo:
In the last decade, the Brazilian electricity sector has faced regulatory and operational challenges due to the need to adapt to changes in the energy matrix, which shows a growing share of intermittent renewable energies, such as solar photovoltaic and wind energy. Additionally, social and environmental restrictions on the construction of new hydroelectric reservoirs require the development of new models for hydrological risk management. This thesis comprises four studies and aims to develop decision support models that contribute to the management of the national interconnected system and the optimization of relevant processes in the sector, considering the current scenario. The first study, by defining a methodology for accessing the parameters of the ECP_G functional, contributes to the innovation and improvement of theoretical models, with practical results for the sector. The second study contributes to the process of seasonalizing the physical guarantee and reveals an optimal strategy that simultaneously maximizes the results of generating agents, preventing reductions in payoffs resulting from individual movements of competitors. The third study proposes a commercialization portfolio optimization model, which allows agents to adequately expose themselves to risk, contributing to more efficient commercial management. Finally, the fourth study presents an operational model for an energy futures clearing house, offering valuable insights for stakeholders interested in establishing such a project in Brazil, where no energy futures clearing house currently exists.

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