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[en] POWER GENERATION INVESTMENTS SELECTION / [pt] SELEÇÃO DE PROJETOS DE INVESTIMENTO EM GERAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICALEONARDO BRAGA SOARES 22 July 2008 (has links)
[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).
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[en] METHODOLOGY FOR INCORPORATING THE DEFAULT RISK ON THE RENEWABLE GENERATOR CONTRACTING MODEL IN THE BRAZILIAN ENERGY MARKET / [pt] METODOLOGIA PARA A INCORPORAÇÃO DO RISCO DE INADIMPLÊNCIA NO MODELO DE CONTRATAÇÃO DE GERADORES RENOVÁVEIS NO MERCADO BRASILEIRO DE ENERGIAANDREA MICHELI ALZUGUIR 29 June 2015 (has links)
[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.
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[pt] GESTÃO DE RISCOS ESTRATÉGICOS: UM MODELO PARA INVESTIMENTO EM GERAÇÃO RENOVÁVEL SOB INCERTEZA / [en] STRATEGIC RISK MANAGEMENT: A FRAMEWORK FOR RENEWABLE GENERATION INVESTMENT UNDER UNCERTAINTYSERGIO VITOR DE BARROS BRUNO 22 September 2016 (has links)
[pt] O investimento em fontes renováveis, apesar do crescimento recente, ainda é
dificultado devido à volatilidade dos mercados de curto prazo. Contratos forward são
essenciais mesmo em mercados de balcão como o Ambiente de Contratação Livre (ACL)
Brasileiro. Contatos forward permitem a redução da incerteza sobre a receita, ajudam a
garantir a adequação do fornecimento graças à sinalização de preços para a expansão e
podem também ser obrigatórios para realização do project finance de novos
empreendimentos. Apesar da oferta de contratos, as fontes renováveis ainda possuem o
risco adicional em sua geração, o que pode, combinando-se altos preços spot em um
momento de baixa geração, ocasionar uma exposição ao risco de preço-quantidade.
Investimento em fontes renováveis pode ser incentivado através da aplicação de técnicas
de gestão de riscos como contratação forward, diversificação e definição do momento
ótimo de investimento. Através da negociação de contratos e aproveitando
complementariedades sazonais entre as fontes, é possível minimizar a exposição aos
riscos do mercado. O problema de investimento em centrais de energia renovável pode
ser visto como um modelo de otimização estocástica multiestágio com variáveis inteiras,
de difícil resolução. As principais soluções disponíveis na literatura simplificam o
problema ao reduzir a dimensionalidade da árvore de cenários, ou assumindo hipóteses
simplificadoras sobre os processos estocásticos. Nosso objetivo é apresentar um
framework para valoração de investimentos em energia renovável, considerando as
principais fontes de incerteza e alternativas para composição de uma carteira de
investimentos. A principal contribuição desse trabalho é uma metodologia para resolver,
utilizando técnicas de decomposição, o problema de investimento ótimo em centrais
renováveis complementares no mercado elétrico brasileiro. Este é um problema
estocástico multiestágio e não convexo. Nossas políticas de investimento são geradas
através de um algoritmo baseado em Programação Dinâmica Dual Estocástica (SDDP).
Restrições de integralidade são consideradas no passo forward, onde as políticas são
avaliadas, e relaxados no passo backward, onde as políticas são geradas, para garantir a
convexidade das funções de recurso. Os resultados numéricos mostram que não é possível
assumir independência entre estágios dos processos estocásticos de preços. A estrutura
Markoviana dos processos estocásticos é preservada usando uma discretização do espaço
de probabilidade, que é resolvida utilizando uma conhecida extensão do SDDP. A
avaliação da performance é feita utilizando os dados originais, validando nossa heurística.
Nosso framework requer um modelo para o preço forward de energia. Nós aplicamos o
modelo Schwartz-Smith usando dados do mercado spot e de balcão para construir a curva
forward do mercado brasileiro. O framework contempla as particularidades do ACL no
mercado brasileiro, mas também pode ser utilizado em mercados similares. Utilizando
medidas coerentes de risco, incorporamos aversão a risco e avaliamos as estratégias
concorrentes utilizando conceitos modernos de gestão de riscos. / [en] Despite recent trend for investment in renewable energy, high volatility in shortterm
markets still may hinder some opportunities. Forwarding contracting is essential
even in Over The Counter (OTC) markets such as the Brazilian Free Trading
Environment. Forward contracts allow reducing revenue uncertainty, help ensure supply
adequacy by signaling generation expansion and may also be required for project
financing in new ventures. Still, renewable sources face the additional risk of uncertain
generation, which, in low periods, combined with high spot prices, pose the hazardous
price-quantity risk. Renewable investment may be fostered by applying risk management
techniques such as forward contracting, diversification and optimal investment timing. By
trading contracts and exploiting the seasonal complementarity of the renewable sources, it
is possible to reduce risk exposure. The problem of investment in renewable energy
plants may be seen as a multistage stochastic optimization model with integer variables,
which is very hard to solve. The main approaches in the current literature simplify the
problem by reducing the dimensionality of the scenario tree or by assuming simplifying
hypothesis on the stochastic processes. Our objective is to introduce a renewable
investment valuation framework, considering the main uncertainty sources and portfolio
investment alternatives. The main contribution of this work is a method to solve, by
applying decomposition techniques, the problem of optimal investment in seasonal
complementary renewable plants in the Brazilian energy market. This is a multistage
stochastic and non-convex problem. Our investment policies are devised using an
algorithm based on Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP). Integrality
constraints are considered in the forward step, where policies are evaluated, and relaxed
in the backward step, where policies are built, to ensure convexity of the recourse
functions. Numerical results show that it
is not possible to assume stagewise independence of the price processes. We maintain the
Markovian property of the stochastic processes by a discretization of the probability
space, solvable by a known extension to the SDDP method. Performance evaluation is
carried out using the original data, validating our heuristic. A forward energy price model
is required in our framework. We apply the Schwartz-Smith model with spot and OTC
data of the Brazilian market to build such a forward price curve. The framework is able to
represent the characteristics of the Brazilian FTE and may be applied to similar markets.
We incorporate risk aversion with coherent measures of risk and evaluate alternative
strategies based on modern risk management concepts.
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