[en] DECISION SUPPORT FRAMEWORK FOR A NATURAL GAS COMMERCIALIZATION PORTFOLIO BASED ON MONTE CARLO SIMULATIONS

[pt] FRAMEWORK DE APOIO A TOMADA DE DECISÃO EM UM PORTFÓLIO DE COMERCIALIZAÇÃO DE GÁS NATURAL BASEADO EM SIMULAÇÕES DE MONTE CARLO

[pt] NICHOLAS DE MARCO RECKMAN

[pt] GAS NATURAL

[pt] NOVO MERCADO DE GAS

[pt] MODELAGEM MATEMATICA

[pt] SIMULACAO MONTE CARLO

[en] NATURAL GAS

[en] NEW GAS MARKET

[en] MATHEMATICAL MODELING

[en] MONTE CARLO SIMULATION

[pt] A comercialização de gás natural é uma atividade complexa que envolve incertezas significativas, relacionadas tanto às condições de mercado quanto às variações na demanda e na oferta do produto. Com a implementação da Nova Lei do Gás no Brasil e a abertura gradual do mercado, surgiu a figura do consumidor livre de gás, trazendo novas dinâmicas comerciais e exigindo ferramentas avançadas para a gestão eficiente do portfólio de comercialização. Neste contexto, a presente dissertação propõe um framework de apoio à tomada de decisão para a gestão de portfólios de comercialização de gás natural, incluindo o desenvolvimento da modelagem matemática deste problema e da resolução do mesmo por meio de técnicas de simulação. O framework foi totalmente desenvolvido em Python para o escopo de operações diárias e visa auxiliar a figura do comercializador na otimização de suas estratégias de compra, venda e transporte de gás natural em níveis estratégicos e táticos. Analisando dados históricos de demanda de diversos consumidores e fornecedores de gás natural presentes em um dado portfólio, moldam-se padrões e curvas de distribuição que são replicadas com métodos estatísticos, simulando a operação diária de portfólio ao longo de um dado período. Além de simular perfis de demanda, o framework proposto também simula macro variáveis que afetam a operação e gestão do portfólio como a taxa de câmbio e balanceamento de saldo do mercado. Esse trabalho utiliza o caso específico de uma empresa comercializadora de gás natural, definida como um agente, fazendo previsões e tomando decisões sobre seu portfólio no ano operacional de 2026. Os resultados obtidos demonstram que a ferramenta é capaz de fornecer insights valiosos, identificando estratégias mais rentáveis e mitigando riscos associados às oscilações de demanda de gás natural.

[en] Natural gas trading is a complex activity that involves significant uncertainties related to both market conditions and fluctuations in product demand and supply. With the implementation of the New Gas Law in Brazil and the gradual opening of the market, the concept of the free gas consumer emerged, introducing new commercial dynamics and requiring advanced tools for efficient portfolio management. In this context, this dissertation proposes a decision support framework for managing natural gas trading portfolios, including the development of the mathematical model and its resolution through simulation techniques. The framework was entirely developed in Python for the scope of daily operations and aims to assist traders in optimizing their natural gas purchase, sale, and transportation strategies at strategic and tactical levels. By analyzing historical demand data from various consumers and natural gas suppliers within a given portfolio, patterns and distribution curves are shaped and replicated using statistical methods, simulating the daily portfolio operation over a given period. In addition to simulating demand profiles,the proposed framework also simulates macro variables that affect portfolio operations and management, such as exchange rates and market balance adjustments. This work uses the specific case of a natural gas trading company,defined as an agent, making forecasts and decisions about its portfolio in the 2026 operational year. The results obtained demonstrate that the tool can provide valuable insights, identifying more profitable strategies and mitigatingrisks associated with fluctuations in natural gas demand.

IGOR TONA PERES

FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA

ERICK MEIRA DE OLIVEIRA

IGOR TONA PERES

2026-01-08

2025-09-16

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=74795@1

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.74795