Título: | SIMULAÇÃO DOS PREÇOS DE ENERGIA NO LEILÃO DE EFICIÊNCIA ENERGÉTICA NO BRASIL | ||||||||||||
Autor: |
JAVIER LINKOLK LOPEZ GONZALES |
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Colaborador(es): |
REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador RODRIGO FLORA CALILI - Coorientador |
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Catalogação: | 18/MAI/2016 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=26422&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=26422&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26422 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
A Eficiência Energética (EE) pode ser considerada sinônimo de preservação
ambiental, pois a energia economizada evita a construção de novas plantas de
geração e de linhas de transmissão. O Leilão de Eficiência Energética (LEE)
poderia representar uma alternativa muito interessante para a dinamização e
promoção de práticas de EE no Brasil. Porém, é importante mencionar que isso
pressupõe uma confiança na quantidade de energia reduzida, o que só pode se
tornar realidade com a implantação e desenvolvimento de um sistema de Medição
e Verificação (M&V) dos consumos de energia. Neste contexto, tem-se como
objetivo principal simular os preços de energia do Leilão de Eficiência Energética
no ambiente regulado para conhecer se a viabilidade no Brasil poderia se
concretizar. A metodologia utilizada para realizar as simulações foi a de Monte
Carlo, ademais, antes se utilizou o método do Kernel com a finalidade de
conseguir ajustar os dados a uma curva através de polinômios. Uma vez
conseguida a curva melhor ajustada se realizou a análise de cada cenário (nas
diferentes rodadas) com cada amostra (500, 1000, 5000 e 10000) para encontrar a
probabilidade dos preços ficarem entre o intervalo de 110 reais e 140 reais (preços
ótimos propostos no LEE). Finalmente, os resultados apresentam que a
probabilidade de o preço ficar no intervalo de 110 reais e 140 reais na amostra de 500
dados é de 28,20 por cento, na amostra de 1000 é de 33,00 por cento, na amostra de 5000 é de
29,96 por cento e de 10000 é de 32,36 por cento.
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