Este trabalho tem como objetivo analisar a atratividade da contratação de energia proveniente de fontes incentivadas PCHs, Biomassa, Eólica e Solar - no mercado livre, para empresas do setor comercial com conjunto de unidades consumidoras que atendam às exigências da Resolução ANEEL nº 247/2006. Esta resolução representa um marco importante para a comercialização de energia incentivada, permitindo que unidades consumidoras que possuem o mesmo CNPJ ou estão localizadas em áreas contíguas contratem essa energia, desde que o somatório das demandas do agrupamento de unidades totalize, no mínimo, 500 kW. É apresentado ao longo deste trabalho o processo de gestão de contratos de energia no ambiente livre, focando nas alterações resultantes da nova regulamentação para consumidores especiais. A atratividade da contratação de energia incentivada é analisada através de uma simulação de custos nos ambientes livre e cativo, para 20 unidades consumidoras. É realizado um comparativo do perfil de consumo destas unidades para identificar diferenças entre as que apresentam viabilidade econômica para contratação de energia incentivada e as demais, também foram considerados na simulação diferentes cenários de preços e o impacto do investimento no Sistema de Medição e Faturamento. / This work aims at analyzing the attractiveness of renewable energy sources contracting SHPs, Biomass, Aeolic and Solar in the free market for commercial enterprises whose consumption units are in accordance with ANEELs Resolution n° 247/2006. This resolution represents an important landmark in the commercialization of renewable energy for it allows the consumer units with the same CNPJ or located in adjacent areas to contract this kind of energy, only if the sum of the units demands amount to at least 500 kW. The process of energy contracts management in free contracting ambience is presented in this research, which also focuses on the modifications that result from the new regulation for special consumers. The attractiveness of renewable energy contracting is analyzed through a simulation of costs in free contracting ambiences and in ambiences arranged to 20 consumer units. Comparison with these units consuming profile was made in order to identify differences between the units that have economic feasibility for renewable energy contracting and the other ones. In the simulation, different price scenarios and the investments impact on the Measurement System for Billing were also taken into account.

Este trabalho tem como objetivo analisar a atratividade da contratação de energia proveniente de fontes incentivadas PCHs, Biomassa, Eólica e Solar - no mercado livre, para empresas do setor comercial com conjunto de unidades consumidoras que atendam às exigências da Resolução ANEEL nº 247/2006. Esta resolução representa um marco importante para a comercialização de energia incentivada, permitindo que unidades consumidoras que possuem o mesmo CNPJ ou estão localizadas em áreas contíguas contratem essa energia, desde que o somatório das demandas do agrupamento de unidades totalize, no mínimo, 500 kW. É apresentado ao longo deste trabalho o processo de gestão de contratos de energia no ambiente livre, focando nas alterações resultantes da nova regulamentação para consumidores especiais. A atratividade da contratação de energia incentivada é analisada através de uma simulação de custos nos ambientes livre e cativo, para 20 unidades consumidoras. É realizado um comparativo do perfil de consumo destas unidades para identificar diferenças entre as que apresentam viabilidade econômica para contratação de energia incentivada e as demais, também foram considerados na simulação diferentes cenários de preços e o impacto do investimento no Sistema de Medição e Faturamento. / This work aims at analyzing the attractiveness of renewable energy sources contracting SHPs, Biomass, Aeolic and Solar in the free market for commercial enterprises whose consumption units are in accordance with ANEELs Resolution n° 247/2006. This resolution represents an important landmark in the commercialization of renewable energy for it allows the consumer units with the same CNPJ or located in adjacent areas to contract this kind of energy, only if the sum of the units demands amount to at least 500 kW. The process of energy contracts management in free contracting ambience is presented in this research, which also focuses on the modifications that result from the new regulation for special consumers. The attractiveness of renewable energy contracting is analyzed through a simulation of costs in free contracting ambiences and in ambiences arranged to 20 consumer units. Comparison with these units consuming profile was made in order to identify differences between the units that have economic feasibility for renewable energy contracting and the other ones. In the simulation, different price scenarios and the investments impact on the Measurement System for Billing were also taken into account.

The presented dissertation is focused on the applications of statistical methods and ap-proaches applied in the energy business. The need for the modeling of energy risks arose only recently when the energy business was opened to competition. Therefore, the prima-ry aim of the dissertation is to clarify the main principles of the energy business which are necessary for understanding both risk principles and motivation of the proposed models. I am largely focused on retail risks, i.e., the risks associated with delivery to end-consumers. In particular, I deal with energy contracts providing volume flexibility, recalled as swing options in the literature. Therefore, the second issue on which I am focusing is a group of demand-driven swing options whose more systematic analysis in the portfolio context has not been published so far. Examining the risk, I apply the deductive (probabil-istic) analysis which reveals interesting relations between correlations. The practical ap-plications also require inductive considerations resulting in the construction of statistical estimators relying on historical data. I propose an estimator of the volumetric correlation based on a classical theory whose bias is investigated via MC simulation. To analyze a par-ticular volume-price correlation, I introduced the notion of robust dependency. Applying bootstrap procedures, robust dependency can be used both for testing purposes and for sensitivity analysis of the sample correlation. There are many works available devoted to energy price models which are different from the price models applied on financial markets. Therefore, the third target of the dis-sertation is an empirical statistical analysis of both power and natural gas Czech spot pric-es which can serve as a basis for the development of price models adapted to the Czech market environment. Finally, the fourth aim is the evaluation of power contracts which is very specific. The outputs of the model are both a synthetic market price and a hedging strategy. The model is designed to provide flexibility in practical applications.

[pt] A reestruturação do setor de energia elétrica, iniciada nos anos 90, teve como uma de suas principais implicações a introdução da competição na atividade de geração. A expansão do parque gerador, necessária para garantir o equilíbrio estrutural entre oferta e demanda, é estimulada por contratos de longo prazo negociados em leilões, na modalidade de menor tarifa. Destarte, o investidor deve oferecer um limite de preço para que o seu projeto seja competitivo (de forma a ganhar a licitação), mas que ao mesmo tempo seja suficiente para remunerar seu investimento, custos de operação e, sobretudo, protegê-lo contra todos os riscos intrínsecos ao projeto. Nesse contexto, as duas principais contribuições do presente trabalho são: (i) a proposição de uma metodologia de precificação de riscos, utilizando o critério do Value at Risk (VaR), que indica a máxima perda admitida pelo invetidor avesso a risco, com um determinado nível de confiança, e (ii) a aplicação de diferentes modelos de seleção de carteiras, que incorporam o critério do VaR para otimizar um portfolio com diferentes tecnologias de geração de energia. Os resultados da precificação de riscos são úteis para determinar os componentes críticos do projeto e calcular a competitividade (preço) de cada tecnologia. A aplicação de diferentes métodos de seleção de carteiras busca determinar o modelo mais indicado para o perfil das distribuições de retorno dos projetos de geração, que apresentam assimetria e curtose elevada (caldas pesadas). / [en] The new structure of the brazilian electric sector, consolidated by the end of the 90s main implication the introduction of competition in the power generation activity. The expansion of generation capacity, responsible to ensure structural equilibrium between supply and demand, is stimulated by long-term contracts negotiated through energy auctions. Therefore, the investor must give a competitive price (in order to win the auction), but also sufficient to pay his investment, operational costs and, especially, protect him against all project risks. In this role, the two main contributions of this work are: (i) to suggest a methodology of risk pricing, using the Value at Risk (VaR) criterium, which gives the maximum loss admitted by the risk averse investor, with a specified confidence level, and (ii) to apply different portfolio selection models, which incorporates the VaR criterium to optimize a portfolio with different power generation technologies. The risk pricing results are usefull to determine the project critical components and to calculate the competitiviness (price) of each technology. The study of different portfolio selection methods aims to investigate the most suitable model for the return distribution shape, characterized by having assimetry and curtosis (heavy tails).

[pt] Nesta dissertação será proposta uma metodologia que contabiliza o risco de inadimplência no mercado, decorrentes de débitos não pagos à câmara de comercialização de energia elétrica (CCEE) nas estratégias de contratação de geradores renováveis. As incertezas relacionadas à geração e ao preço de curto prazo são consideradas através da simulação de cenários exógenos ao modelo como habitual em otimização estocástica. A otimização robusta é empregada através de conjuntos de incerteza poliédricos a fim de modelar a inadimplência do mercado. Dessa maneira, a metodologia proposta se baseia em um modelo matemático híbrido, robusto e estocástico. De forma mais objetiva, um modelo de dois níveis é proposto com tantos problemas de segundo nível quanto o número de cenários considerados para a produção renovável. No primeiro nível, as decisões de contratação são feitas. Em seguida, para cada cenário de geração, o problema de segundo nível encontra a pior inadimplência com base na carteira de contratos encontrados pelo primeiro nível. Para resolver o problema, o modelo de dois níveis é reescrito como um problema linear equivalente de um único nível. O perfil de risco do agente é definido por meio do conhecido valor condicional em risco (conditional value-a-risk), uma medida coerente de risco. Para ilustrar a eficácia do modelo de contratação, são realizados estudos de casos com dados realistas do sistema de energia brasileiro. / [en] In this dissertation we propose a new methodology to account for the market default risk, arising from debts not paid to the market clearing house, in the renewable generators contracting strategy. Renewable generation and spot price uncertainties are considered through exogenous simulated scenarios as customary in stochastic optimization. Robust optimization with polyhedral uncertainty sets is employed to account for the market default. Thus, the proposed methodology is based on a hybrid robust and stochastic mathematical program. More objectively, a bi-level model is proposed with as many second-level problems as the number of scenarios considered for the renewable production. In the first level, contracting decisions are made. Then, for each generation scenario, a second-level problem finds the worst-case default based on the portfolio of contracts found by the first level. To solve the problem, the bi-level model is rewritten as a single-level equivalent linear problem. The agent s risk profile is defined by means of the well-known conditional value-at-risk coherent risk measure. To illustrate the effectiveness of the contracting model, case studies are performed with realistic data from the Brazilian power system.