Um método de suporte a decisões sobre investimento e comercialização de energia elétrica no Brasil

  • Castro R
  • Lyra Filho C
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Abstract

Este trabalho propõe um método de suporte a decisões de investimento, contratação e de avaliação de portfolio de ativos de energia elétrica na comercialização em atacado no Brasil. A metodologia apresentada utiliza processo estatístico para estimativa do preço da energia no mercado de curto prazo, através do qual constroem-se cenários de preços futuros. As probabilidades associadas a cada cenário de preço definem a função densidade de probabilidade para os resultados financeiros esperados pelos agentes, os quais estão associados às suas decisões e conseqüentes tomadas de posição diante do mercado. A aversão que o agente apresenta diante do risco é caracterizada a partir da aplicação de conceitos de otimização multiobjetivo e determinação aproximada de soluções eficientes do problema. Um estudo de caso ilustra a aplicação da metodologia na definição da melhor alternativa de contratação de energia para um agente de distribuição em horizonte de dois anos.This paper presets a decision making method for investments, trading and portfolio evaluation on electrical energy in the wholesale Brazilian trading market. Scenarios for spot prices are estimated on mid-term horizon by a statistic approach. The probability curve of pay-off for several alternatives of trading is calculated. Risk aversion of the decision maker is introduced in the process by multicriteria optimization approach, so that decision support is carried out by the method according to specific decision maker risk sensitivity. A case study illustrates application of the methodology for decision making on trading electrical energy by a distribution utility, for a two-year horizon.

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Castro, R., & Lyra Filho, C. (2005). Um método de suporte a decisões sobre investimento e comercialização de energia elétrica no Brasil. Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica, 16(4), 478–494. https://doi.org/10.1590/s0103-17592005000400008

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