[pt] O objetivo da dissertação é avaliar a gestão da função metrológica em uma unidade de exploração e produção de óleo e gás de uma grande empresa de energia no Brasil e propor ações de melhoria a partir dos resultados do diagnóstico da referida função. Desde a emissão da Portaria Conjunta n°1 ANP/Inmetro, em junho de 2000, as atividades de exploração e produção de petróleo e gás natural no Brasil passaram por um acelerado processo de reestruturação organizacional e de adequação das instalações de medição para atender ao novo marco regulatório. Nesse contexto, a motivação da pesquisa vincula-se a uma real necessidade de melhoria da gestão da função metrológica em uma unidade de exploração e produção de óleo e gás natural da Petrobras, particularmente no que tange à consolidação da cultura metrológica e ao desenvolvimento de competências associadas a novos requisitos de medição de vazão de óleo e gás natural. A metodologia compreende: (i) pesquisa bibliográfica e documental sobre os temas centrais; (ii) proposição de modelo conceitual para avaliação da gestão da função metrológica; (iii) elaboração e aplicação do instrumento de pesquisa; (iv) estudo de caso da Unidade de Operações de Exploração e Produção da Petrobras no Espírito Santo e de quatro unidades incorporadas ao caso; (v) proposição de ações frente aos desafios e oportunidades reveladas no diagnóstico situacional. Destacam-se como resultados da pesquisa: (i) o modelo conceitual para avaliação da gestão da função metrológica, com foco na medição de vazão de óleo e gás natural; (ii) o diagnóstico da situação atual da gestão da função metrológica na referida Unidade e em quatro unidades incorporadas ao estudo de caso; (iii) mapeamento dos desafios e oportunidades associados à efetiva gestão da função metrológica nas unidades analisadas. Como conclusão, a pesquisa mostra que o modelo conceitual proposto foi adequado para os fins a que se destina, constituindo um importante instrumento de avaliação e retroalimentação para a gestão da função metrológica. Esse modelo poderá ser disseminado em outros contextos organizacionais de exploração e produção de óleo e gás natural. / [en] The objective of this dissertation is two-fold: (i) to assess the management of metrological function of an oil and gas exploration and production unit within a large energy enterprise in Brazil; and (ii) to propose recommendations for its improvement. Since the creation of Portaria Conjunta n 1 ANP/Inmetro, in June 2000, oil and gas exploration and production activities in Brazil have suffered an accelerated process of organizational reengineering and adapted all their measurement installations to attend the new regulatory framework. In this context, the motivation of this research arose from Petrobras’needs to have an assessment tool capable of measuring efficiency and efficacy of its metrological function, incorporating in the analytical framework elements concerning organizational culture and development of competences towards attendance of new metrological requirements. The methodology comprises: (i) bibliographic and documentary research on the central themes of dissertation; (ii) propose of a conceptual model for assess metrological function management, which links theoretical approaches reviewed; (iii) development and application of a survey questionnaire, based on this conceptual framework; (iv) case study focusing on the metrological function at Exploration and Production Operational Unit of Espírito Santo and its four subunities; (v) formulation of improvement actions for Petrobras metrological function at the selected unities, and suggestions for future research and replication in other organizational contexts. As a conclusion, it can be said that the proposed assessment model fulfilled expectations and assumptions formulated at the very beginning of this research. According to the opinion of managers and teams involved, the model is an useful management and learning tool for improve the management of metrological function and has a large potential for replication in other organizational contexts from the empirical evidences achieved.

[pt] Nos últimos anos, observa-se crescente penetração da energia eólica na matriz energética mundial e brasileira. Em 2015, ela já representava (seis por cento) da capacidade total de geração de energia do país, colocando-o na (décima) posição entre os países com capacidade eólica instalada. A crescente penetração dessa fonte de energia e suas características de intermitência e forte sazonalidade, passaram a demandar modelos de otimização capazes de auxiliar tanto a gestão dos sistemas elétricos com geração intermitente de energia eólica, quanto a comercialização dessa energia. Avançaram, assim, os estudos de previsões de médias a cada (dez) minutos, horárias e diárias de geração eólica, para atender a sua inserção na programação dos sistemas elétricos e a sua comercialização em mercados diários e horários. Contudo, poucos estudos deram atenção à previsão e simulação de médias mensais de geração eólica, imprescindíveis para gestão e otimização da comercialização dessa energia no Brasil, visto que esta ocorre essencialmente em base mensal. Neste contexto, insere-se esta tese, que busca avaliar a otimização comercial de um parque eólico no mercado livre de energia brasileiro, considerando diferentes modelos de simulação da incerteza de geração eólica e níveis de aversão ao risco do gestor. Para representar diferentes níveis de aversão ao risco do gestor, desenvolveu-se uma nova função de preferência, capaz de modelar a variação do nível de aversão ao risco de um mesmo gestor, para diferentes faixas de preferência, definidas a partir de percentis αs de VaRα. A função de preferência desenvolvida é uma ponderação entre o valor esperado e níveis de CVaR dos resultados. De certo modo, ela altera as probabilidades dos resultados, de acordo as preferências do gestor, similar ao efeito dos pesos de decisão na Teoria do Prospecto. Para simulação da geração eólica são adotados modelos autorregressivos com sazonalidade representada por dummies mensais (ARX-11) e periódicos (PAR). Considera-se, ainda, a inclusão de variáveis climáticas exógenas no modelo ARX-11, com ganho de capacidade preditiva. Observou-se que, para um gestor neutro ao risco, as diferentes simulações de geração eólica não alteraram a decisão ótima. O mesmo não é válido para um gestor avesso ao risco, especialmente ao ser considerado o modelo de simulação com variáveis climáticas exógenas. Portanto, é importante a definição de um único modelo de simulação a ser considerado pelo gestor avesso ao risco ou, a adoção de alguma técnica multicritério para ponderação de diferentes modelos. O perfil de risco também altera as decisões ótimas do gestor, observando-se redução do desvio-padrão e da média da distribuição dos resultados e, aumento dos CVaRs e prêmio de risco, à medida que aumenta a aversão ao risco. Assim, é importante a especificação de uma única função de preferência, que represente adequadamente o perfil de risco do gestor ou da empresa, para otimização da comercialização. A flexibilidade da função de preferência desenvolvida, ao permitir a definição de diferentes níveis de aversão ao risco do gestor, para diferentes faixas de preferência, contribui para essa especificação. / [en] In recent years, we have seen an increased penetration of wind power in the Brazilian energy matrix and also worldwide. In 2015, wind power already accounted for (six percent) of the Brazilian total power capacity and the country was the (tenth) in the world raking of wind power installed capacity. Due to the growing penetration of the source, its intermittency and strong seasonality, optimization models able to deal with the management of wind power, both in electrical systems operation and in trading environment, are necessary. Thus, we see the growth in the number of studies concerned about wind power forecasts for every (10) minutes, hours and days, meeting the electrical systems and international trading schedules. However, few studies have given attention to the forecasting and simulation of wind power monthly averages, which are essential for the management and optimization of energy trading in Brazil, since its occurs essentially on a monthly basis. In this context, we introduce this thesis, which seeks to assess the commercial optimization of a wind farm in the Brazilian energy free market, considering different simulation models for the wind power production uncertainty and different levels of manager s risk aversion. In order to represent the manager s different levels of risk aversion, we developed a new preference function, which is able to model the variation of risk aversion level of the same manager, for different preference groups. These groups are defined by α s percentiles of VaRα. The developed preference function is a weighted average between expected value of results and CVaR levels. In a way, it changes the odds of the results, according to the manager s preference, similar to the effect of the decision weights on Prospect Theory. We adopted autoregressive models to simulate wind power generation, with seasonality represented by monthly dummies (ARX -11) or periodic model (PAR). Furthermore, we consider the inclusion of climate exogenous variables in the ARX-11 model and obtain predictive gain. We observed that for a risk neutral manager, different simulations of wind power production do not change the optimal decision. However, this does not apply for risk averse managers, especially when we consider the simulation model with climate exogenous variables. Therefore, it is important that the risk averse manager establishes a single simulation model to consider or adopts some multi-criteria technique for weighting different models. The risk profile also changes the manager optimal decision. We observed that increasing risk aversion, the standard deviation and mean of the results distribution decrease, while risk premium and CVaRs increase. Therefore, to proceed the optimization, it is important to specify a single preference function, which represents adequately the manager or company risk profile. The flexibility of the developed preference function, allowing the definition of different manager s risk aversion levels for different preference groups, contributes to this specification.