Gestão de riscos e contratação ótima de demanda de potência e energia elétrica por consumidores livres via otimização estocástica e teoria das opções reais
Resumo
Resumo: Energia elétrica é um bem de consumo importante para o desenvolvimento econômico dos países. Atualmente, considerando a necessidade de energia em nosso cotidiano, é impossível imaginar a vida moderna sem esse insumo, de fato, tão fundamental à vida e que proporciona conforto e praticidade aos usuários, além de ser força motriz que movimenta economias no mundo globalizado. Uma gestão da contratação ineficiente, com má especificação da demanda contratada, contratos de energia não ajustados ao perfil do consumidor e com aquisição de energia em um momento incorreto, pode levar a perdas financeiras, comprometendo a competividade das empresas. Neste contexto, esta dissertação tem por objetivo desenvolver uma metodologia de gestão de riscos e contratação ótima de demanda de potência ativa e de energia elétrica, bem como de determinação do melhor momento para a compra de energia e realização do contrato no Mercado Livre, visando minimizar os custos e riscos do consumidor. Para tanto, por meio da Simulação de Monte Carlo, são gerados cenários dos parâmetros incertos considerados nesta dissertação, demanda de potência, consumo de energia e PLD, com o objetivo de compor amostras de possíveis eventos futuros. Na sequência, são definidos os valores ótimos da demanda e do consumo por meio da Otimização Estocástica incorporado ao mecanismo de aversão ao risco CVaR para o horizonte de um ano com discretização mensal. Enfim, por meio do modelo binomial definido pela Teoria das Opções Reais é determinado o melhor momento para realizar a compra de energia no Mercado Livre, por intermédio da modelagem do PLD. Ao término dos processos, será obtido o montante ótimo de contratação de demanda de potência ativa e de energia elétrica, bem como os melhores momentos para compra de energia, e, consequentemente, a realização do contrato no Mercado Livre, com minimização dos custos e riscos do consumidor. O modelo de otimização mostrou-se eficiente, e os resultados mostram que, para os cenários com aumento de aversão ao risco, o modelo propõe uma menor redução de demanda de potência, configurando uma contratação mais conservadora. Além disso, o otimizador mostrou que o consumidor pode adequar sua contratação de energia elétrica de acordo com a sazonalização, não havendo a limitação de uma redução do montante no ano, e sugeriu a contratação de quantidades mais altas de energia à medida que se aumenta a aversão ao risco, pois isso igualmente configura uma contratação mais conservadora. Em adição, o modelo possibilitou uma tomada de decisão mais assertiva na compra de energia, identificando os momentos com oportunidades de menores preços por meio da modelagem do comportamento do PLD que tem impacto direto no preço de contrato bilateral. Desta forma, o modelo proposto se mostrou efetivo, de modo que foram obtidos os valores ótimos de demanda de potência e energia elétrica e foram identificados os períodos para realizar a aquisição e/ou adiamento da compra de energia elétrica, de modo que auxiliou diretamente em uma tomada de decisão mais assertiva, contribuindo assim para a minimização dos custos com os contratos de energia elétrica no Mercado Livre. Abstract: Electric energy is an important consumer good for the economic development of countries. Currently, considering the need for energy in our daily lives, it is impossible to imagine modern life without it, in fact, so fundamental to life, which provides comfort and practicality to users, besides being the driving force that moves economies in the globalized world. An Inefficient management of contracting, with poor specification of contracted demand, energy contracts not adjusted to the consumer's profile and energy acquisition in an incorrect period, can lead to financial losses, compromising the competitiveness of companies. In this context, this dissertation aims to develop a methodology for risk management and optimal contracting of active power demand and electrical energy, as well as determining the best moment to purchase energy and carry out the contract in the Free Market, aiming to minimize the costs and risks of the consumer. For that, through the Monte Carlo Simulation, scenarios of power demand, energy consumption and PLD, the uncertain parameters considered in this dissertation are generated, with the objective of composing samples of possible future events. Next, the optimal values of demand and consumption are defined through Stochastic Optimization incorporated into the CVaR risk aversion mechanism for a one-year horizon with monthly discretization. Finally, through the binomial model defined by the Theory of Real Options, the best moment to purchase energy in the Free Market is determined by modeling the PLD. At the end of the processes, the optimal contracting amount of active power demand and electric energy will be obtained, as well as the best moments for purchasing energy and consequently carrying out the contract in the Free Market, with minimization of costs and risks for the consumer. The optimization model proved to be efficient, and the results show that for scenarios with increased risk aversion, the model proposes a smaller reduction in power demand, configuring a more conservative hiring. In addition, the optimizer showed that the consumer can adapt his contracting of electricity according to the seasonality, with no limitation of an amount reduction during the year and suggested higher amounts of energy as risk aversion increases, because it also configures a more conservative hiring. In addition, the model enabled a more assertive decision-making in the purchase of energy, identifying moments with opportunities for lower prices by modeling the behavior of PLD, which has a direct impact on the bilateral contract price. In this way, the proposed model proved to be effective, so that the optimal values of power demand and electric energy were obtained and the periods to carry out the acquisition and/or postponement of the purchase of energy were identified, in a way that directly helped in more assertive decision-making, thus contributing to the minimization of costs with electricity contracts in the Free Market.
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