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Estatística
Título: MODELO DE OTIMIZAÇÃO ESTOCÁSTICA PARA A TOMADA DE DECISÃO NA COMERCIALIZAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL
Autor: VICTOR CAMPOS VIEIRA DA ROSA
Colaborador(es): LEONARDO LIMA GOMES - Orientador
Catalogação: 13/JUN/2022 Língua(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
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Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=59495&idi=1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=59495&idi=2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.59495
Resumo:
Com o advento do novo modelo do setor elétrico a partir de 2004, foi permitida aos agentes de mercado a comercialização de energia no ambiente de contratação livre. Considerando a natureza destas operações e a influência de variáveis meteorológicas na formação e volatilidade dos preços, as decisões no âmbito da comercialização de energia são tomadas sob condições de incerteza, levando os agentes a buscarem estratégias de contratação para maximização do retorno dos ativos e/ou mitigação dos riscos envolvidos. No setor elétrico brasileiro, a gestão do risco de mercado é realizada principalmente por contratos a termo, de forma a reduzir os impactos adversos da flutuação do PLD. Neste contexto, os objetivos deste estudo são avaliar a aplicabilidade de dois modelos de otimização sob incerteza, estágio único e estocástico de dois estágios, na tomada de decisão de uma comercializadora e comparar as decisões recomendadas pelos modelos. Estes modelos utilizaram uma função de preferência que permite representar a variação do nível de aversão ao risco considerando diferentes bandas de preferência, tendo os seus parâmetros determinados pelo método Analytic Hierarchical Process. Para a construção das curvas forward do modelo estocástico de dois estágios, foi ponderado o preço de mercado observado e as 2.000 séries do PLD da previsão oficial do ONS. Os resultados evidenciaram a efetividade na mitigação do risco para os produtos avaliados. Ademais, devido à redução do custo do arrependimento a partir da modelagem do problema de otimização em dois estágios, este modelo apresentou soluções mais rentáveis quando comparado ao modelo de único estágio.
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