Banca de QUALIFICAÇÃO: JOSIVAN RODRIGUES DOS REIS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOSIVAN RODRIGUES DOS REIS
DATA: 17/05/2024
HORA: 09:30
LOCAL: CEAMAZON
TÍTULO:

PREVISÃO DE CENÁRIOS DO PREÇO DA CURVA FORWARD DE ENERGIA NOS HORIZONTES DE MÉDIO E LONGO PRAZO

PALAVRAS-CHAVES:

METODOLOGIA PARA PREVISÃO DE CURVA FORWARD DE ENERGIA NO HORIZONTE DE MÉDIO E LONGO PRAZO

PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

No mercado de energia elétrica, a problemática dos preços de negociação dos contratos entre geradores/comercializadores e compradores toma especial relevância pois uma modelagem assertiva dos contratos leva a um incremento do retorno financeiro e da sustentabilidade do negócio para os vários agentes participantes. No caso brasileiro, os preços de energia são publicados com periodicidade semanal por meio da Câmara de Comercialização de Energia (CCEE), por meio da execução dos modelos computacionais NEWAVE, DECOMP E DESSEM, cujo principal produto é o Preço da Liquidação das Diferenças (PLD), referência de preço oficial do mercado de energia e que é utilizado para a liquidação das sobras e déficits dos agentes nos ambientes de contratação livre e regulado. Porém, as variáveis consideradas no cálculo do PLD, que em sua maioria buscam refletir o custo da operação do sistema, nos horizontes de curto, médio e longo prazo, em suma, não reflete de maneira assertiva as expectativas do mercado e não considera o prêmio do risco intrínseco ao processo de comercialização de energia. Isso é verificado com mais intensidade nos horizontes de médio e longo prazo, que estão menos suscetíveis a variáveis tipicamente operacionais e mais suscetíveis a variáveis que modelam o risco associado ao negócio. Desta forma, mediante tal desacoplamento nos horizontes de médio e longo prazo, faz-se necessário o estabelecimento de metodologias que retornem projeções de curvas de preços que refletem não somente aspectos intrínsecos à operação da rede, mas também o risco associado à comercialização, de forma a otimizar a modelagem dos contratos firmados entre os agentes. Diante desse contexto, buscou-se uma metodologia mais assertiva para proporcionar o dinamismo presente no mercado de energia juntamente com uma modelagem que foca na robustez e na qualidade de experiência do usuário, fornecendo projeções de demanda de energia nos horizontes de médio e longo prazo (2 a 10 anos). Como proposta metodológica, foi escolhida a técnica estatística de Redes Bayesianas Dinâmicas (RBD), para a criação de cenários de previsão, e Algoritmo Genético para garantir o desempenho do modelo construído de forma automática, definindo a topologia ótima que é usado pela RBD ao longo do tempo sem a necessidade de re-treino. Para criação dos cenários são considerados variáveis tanto endógenas (perdas técnicas, perdas não-técnicas, etc.) quanto exógenas (climáticas, políticas, econômicas, dentre outras). Essas variáveis são utilizadas pelo Algoritmo Genético que as recebe como entrada para então definir a topologia a ser utilizada pelas Redes Bayesianas Dinâmicas.  Para validar a metodologia foi usado a técnica de avaliação de desempenho.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2153063 - MARIA EMILIA DE LIMA TOSTES
Interno - 326021 - UBIRATAN HOLANDA BEZERRA
Externo ao Programa - 016.638.232-94 - CARLOS EDUARDO MOREIRA RODRIGUES - UFPA
Externo à Instituição - ALVARO AFONSO FURTADO LEITE
Externo à Instituição - FLAVIA PESSOA MONTEIRO
Externo à Instituição - MARCIO JOSE MOUTINHO DA PONTE