ARTIGOS

Este trabalho tem por objetivo avaliar quantitativamente o risco de receita financeira que incide sobre uma Pequena Central Hidrelétrica e/ou um Parque Eólico, em função da exposição ao mercado de curto prazo, quando comercializando energia no mercado livre, considerando a complementaridade energética entre fontes, indicando as diretrizes para que o investidor forme um portfólio de usinas, maximizando a receita esperada e minimizando o risco de exposição a receitas reduzidas.

O modelo econômico-financeiro desenvolvido utiliza os dados de saída do NEWAVE para realizar a projeção de preços e de geração. As usinas do portfólio seguem as regras usuais de comercialização, na medida em que o conjunto de usinas componentes deve cumprir os contratos bilaterais firmados, comprando energia no mercado “spot” quando a energia alocada total resulta abaixo do montante mensal contratado, vendendo excedentes quando a energia alocada se situa acima deste montante.

Em uma primeira simulação foi avaliado o impacto da modelagem dos ventos da usina eólica. Nesta simulação foram realizados três estudos de caso: no 1° a eólica apresenta fatores de capacidade mensais baseados na média do histórico utilizado no estudo; no 2° a simulação é feita com todos os anos do histórico e; no 3° a eólica apresenta fatores de capacidade probabilísticos, baseados em distribuições de probabilidade de fatores de capacidade mensais. Os resultados mostram que a simulação da usina eólica pelos fatores médios pode mascarar os riscos ao que o investidor está exposto, sinalizando um ponto ótimo de investimentos que não está aderente à realidade da fonte.

Na 2° simulação estudou-se o efeito resultante, na mitigação de risco das usinas eólicas, particularmente quando contratando no mercado livre, se fosse implementado um mecanismo análogo ao MRE das hidrelétricas, apenas para as plantas eólicas.

A 3° simulação é a que traz os resultados mais expressivos do estudo, na medida em que apresenta o gráfico de risco e retorno do portfólio formado pelas fontes eólica e hidráulica, ressaltando os pontos em que o portfólio é formado por apenas uma das duas fontes, os pontos em que as duas fontes estão presentes e os pontos da fronteira ótima de investimentos. Fica nítido o “hedge” que estas fontes têm entre si e os benefícios que os investidores encontram quando exploram a sinergia entre os dois tipos de planta.

No novo contexto institucional do Setor Elétrico, torna-se decisiva uma adequada alocação dos riscos inerentes a cada tecnologia de geração disponível na matriz energética. As opções tecnológicas podem compor um portfólio de plantas geradoras com sinergia energética, em função da diversidade sazonal de seu potencial de produção. Nessa perspectiva, este trabalho objetivou em apresentar uma metodologia com sistema computacional associado, suportado por modelo de otimização, baseado na utilização de algoritmos genéticos, que permite valorar os riscos e o retorno de portfólios de novos projetos de geração a serem implementados, com ênfase em fontes renováveis eólica; pequenas centrais hidrelétricas e cogeração a biomassa, sob a ótica empresarial, viabilizando definir a melhor alocação de investimentos, a partir de um orçamento especificado. Estudos de caso envolvendo as citadas fontes ilustram a aplicação do ferramental e o seu potencial de suporte para análises e tomada de decisão.

The wind generators in the Brazilian electricity market have made their projects feasible through PPA’s from regulated market where the average prices are lower, however the risks are taken by the consumers. This behavior is associated with the highest risk from uncertainty in the wind generation, which is naturally intermittent, becoming difficult to reach the contractual obligations. This paper illustrates the potential benefit in the introduction of an energy reallocation mechanism (ERM), similar to that existent in Brazil for hydro generators. This encourages wind farm owners to increase their trading activities to reach a more efficient market position and to improve the liquidity in the free electricity market. The investigation is made through simulations which calculate the maximum profitability of wind farms with and without such mechanism.

Este trabalho propõe um aprimoramento do modelo de projeção do Preço de Liquidação de Diferenças - PLD no médio prazo através da aplicação técnica de análise de agrupamento (“clusterização”) de Energias Naturais Afluentes (ENA’s) e a incorporação dos efeitos de fenômenos climáticos “El Niño” e “La Niña”. O modelo ajustado objetiva restringir o leque de possibilidades que representam a evolução das condições futuras do Sistema e, assim, aumentar a assertividade da previsão do PLD em um horizonte de 1 ano.

A "clusterização" procura identificar as séries que apresentam semelhança com os registros verificados. Nessa perspectiva, apenas as sequências selecionadas seriam utilizadas para prospectar a evolução dos Custos Marginais de Operação.

A aferição e os testes do modelo proposto foram realizados para alguns meses do histórico, onde era possível comparar (i) a projeção do PLD utilizando o modelo NEWAVE na forma tradicional, (ii) utilizando a metodologia ora proposta e (iii) tomando como paradigma os PLD’s efetivamente.

In many regions around the world (e.g. Norway, Canada and Brazil) it has been observed that exist a natural synergism in the seasonal generation profile of hydro and wind power plants, which permits the implementation of trading strategies to take advantage of this peculiarity. This paper proposes a model to analyze hydro-wind complementarity and the portfolio effect on financial profits and risk exposures. The model, which aims at to find the optimal portfolio and the amount of energy volume allocation in contracts, is optimized through Genetic Algorithm technique and uses the CVaR risk measure. It is applied to check the complementarity effect among one hydro and ten wind power plants spread over the Brazilian territory. Results obtained show strong benefit for some wind power producers when associate with hydro producers, since their risk profiles are minimized, constraint by their firm energy certificate level.

The complementarity among renewables power plants is an important issue in the Brazilian Energy Market. Wind and biomass generators have increased their market shares and typical hydro companies are investing in such projects to obtain gain of scale. We developed a support decision model that allows complementarity analysis and valuation of financial benefits that investments in wind and biomass power plants can provide to a hydro company. These benefits arise from a hedge effect originated by the seasonal generations’ synergism among such power plants and which improves the return over the capital expenditure and the portfolio risk profile. The model searches for an optimized solution aided by Genetic Algorithmic method and uses CVaR as risk metric. A business model is suggested and applied in a case study. The performance results confirmed that complementarity effect brings financial benefits for the hydro company when such sources are part of the generation Portfolio.

O Informe Técnico apresenta um modelo de negócios para estabelecimento de portfólio de geração formado por Empresa Hidrelétrica e empreendimento de cogeração a biomassa.

Visando facilitar uma negociação, assumiu-se na modelagem negocial que a Empresa Hidrelétrica iria adquirir a “curva de geração” da biomassa, incorporando à sua Garantia Física e negociando a venda do total de lastro disponível, assumindo riscos de mercado na comercialização e, por consequência, mitigando completamente riscos de mercado do empreendedor de cogeração. Foram estudadas combinações de parâmetros, obtendo-se preço máximo e composição do portfólio ótimo para cada valor de preço de compra da energia cogerada.

A partir de janeiro de 2008 as distribuidoras passaram a contar, na sua carteira de contratos de compra de energia com os CCEARs por disponibilidade. Com isso, passaram a ter o risco de variação do PLD nos seus pagamentos mensais à CCEE, uma vez que tais contratos por disponibilidade retiram esse risco dos geradores, passando-o para os consumidores por intermédio da distribuidora.

Nessa perspectiva, o estudo realizado buscou auferir a exposição financeira no curto prazo de uma distribuidora face ao seu portfólio de contratos atual. Ainda, foram avaliados mecanismos regulatórios para mitigar este risco.

O cenário positivo para o aumento da participação eólica na matriz energética nacional tem fomentado a iniciativa, de inúmeras empresas tipicamente geradoras hidráulicas, de buscar a diversificação de seus parques geradores através de investimentos em projetos eólicos.

Nesse contexto, o artigo objetivou analisar a atratividade da associação Hidro-Eólica através da proposição de um modelo de negócio para viabilizar a participação de uma empresa geradora hidráulica em um projeto eólico, com o suporte de um modelo de otimização, com métrica de risco CVaR incorporada, para analisar os condicionantes que influenciam a viabilidade de tais associações; por exemplo, o percentual de contratação da produção do portfólio, o percentual de participação Eólica no portfólio e sensibilidade ao preço de compra. As análises foram realizadas com enfoque no critério de risco CVaR, onde buscou-se analisar o impacto no perfil do risco do portfólio quando este é formado pela participação de ambas as fontes.

Como resultado, identificou-se a existência de proporções Hidro-Eólica no portfólio em que a associação torna-se atrativa e outros casos em que a associação não gera benefícios para a hidrelétrica. Quando tem pouca ou excessiva participação no portfólio, a Eólica não traz benefícios na melhora do perfil do risco, ao mesmo tempo em que há uma faixa onde essa proporção resulta numa melhora do perfil do risco, oriundo do hedge formado pela característica de geração complementar entre essas fontes. Uma sensibilidade ao preço mostra o impacto desta variável em relação a faixa de atratividade e como altera a participação da Eólica no portfólio.

Em síntese, o modelo proposto apresentou-se como um interessante ferramental para suporte de análises de atratividade contemplando mitigação de risco da geração eólica quando inserida em portfólio, em comparação ao risco de comercialização quando individualmente considerada, ponderando os principais condicionantes de viabilização e sua quantificação em função da aversão ao risco do investidor.

O objetivo deste trabalho centra-se na avaliação da aplicação de um mecanismo de compartilhamento de riscos para o caso de usinas eólicas, seguindo os mesmos princípios do Mecanismos de Realocação de Energia (MRE) tradicional, que contempla puramente as usinas hidrelétricas.

Os fatores mais relevantes para o sucesso da avaliação da viabilidade de implementação do mecanismo para as usinas eólicas fundamentam-se na extensão e qualidade dos dados de vento utilizados e na metodologia utilizada para o compartilhamento da geração total do conjunto, entre as usinas participantes do MRE, de forma a mitigar o risco de exposição individual ao mercado de curto prazo. Utilizando a metodologia e os dados de ventos disponibilizados, foram realizadas duas análises: (i) simulação de um MRE puramente eólico e (ii) simulação de um MRE Hidro-Eólico.

Nessa linha, neste trabalho foi realizada a avaliação da implementação do referido mecanismo para 3 (três) cenários de cálculo da Garantia Física (GF) das usinas eólicas (P50, P75 e P90) combinados com outros 3 (três) cenários de condições sistêmicas e de penetração das usinas eólicas. Tais cenários foram avaliados e os resultados obtidos apontam que algumas destas combinações trazem importantes benefícios para as usinas participantes do mecanismo proposto, levando à viabilidade da mitigação de riscos pretendida na medida em que existe percepção de ganhos para seus integrantes.

Em conclusão, as análises realizadas neste trabalho ilustram os benefícios e limitações da aplicação do MRE em diversos casos, apresentando aqueles em que as usinas eólicas podem ser beneficiadas pela estabilização de sua receita e pela consequente redução do risco de comercialização da energia no Ambiente de Comercialização Livre.