[pt] No Brasil, as três principais fontes renováveis de energia elétrica são eólica, pequenas centrais hidrelétricas (PCHs) e biomassa. A comercialização da energia proveniente dessas fontes ocorre majoritariamente no ambiente de contratação regulada (ACR), através de leilões, em detrimento do ambiente de contratação livre (ACL). Isso devido ao fato de seus recursos naturais serem sazonais, estabelecendo o risco de preço-quantidade no ACL, em que o excesso ou déficit de energia gerada em relação à quantidade contratada é liquidado ao preço de liquidação de diferenças (PLD), uma variável sistêmica e altamente volátil. Contudo, a complementaridade dessas fontes permite reduzir esses riscos quando a energia é comercializada de forma conjunta, através de um fundo de energia que gera aumento do valor do portfólio com relação à comercialização individual. Esta dissertação utiliza a teoria de jogos cooperativos para analisar formas de repartir o benefício gerado, através da alocação de quotas financeiras. O conjunto de soluções onde o resultado individual das fontes no fundo é maior do que o resultado individual em qualquer subcoalisão define o núcleo do jogo. Assim, a complexidade de encontrar uma solução dentro do núcleo depende do número de subcoalizões, que cresce exponencialmente com o número de jogadores. Nesse contexto, este trabalho se propôs a apresentar: (i) um modelo de portfólio que incentiva a participação de fontes renováveis no ACL; (ii) um modelo de programação linear que busca o núcleo do jogo; (iii) uma metodologia eficiente baseada em decomposição de Benders, capaz de suprimir a questão da explosão combinatória do problema. / [en] In Brazil, the three main sources of renewable energy are wind, small run-of-river hidros (SH) and biomass. The energy sale of such sources occurs mainly in the Regulated Trading Environment (RTE), through auctions, with shy occurrences in the Free Trading Environment (FTE). This is due to the fact that their natural resources are seasonal, establishing the so-called price-quantity risk in the FTE, as the surplus or deficit of energy generated relative to the contracted amount is settled at the market’s spot price, a systemic and highly volatile variable. However, the complementary nature of these sources allows risk reduction if their energy are trade jointly, through an energy hedge pool that increases the value of the portfolio in comparison to individual strategies. This work makes use of cooperative games theory to analyze ways of sharing the generated benefit, through financial quotas allocation. The set of solutions where the individual sources results in the pool are greater than its results at any possible subcoalition defines the core of the game. Thus, the challenge of finding a solution inside the core depends on the number of subcoalitions, which grows exponentially with the number of players. In this context, this work proposes to present: (i) a model of portfolio that encourages the penetration of renewable sources in the FTE; (ii) a linear programming model that pursuits the game’s core; (iii) an efficient methodology based on Benders decomposition that is capable of suppress the problem of combinatorial explosion, typical of cooperative games with many players.

[pt] O conceito de que a construção de um portfólio formado por ativos diversificados e descorrelacionados permite reduzir sua variância – e com isso seus riscos – é a base da teoria de portfólios clássica e norteia a criação do Mecanismo de Realocação de Energia (MRE) no Brasil. O MRE foi criado visando mitigar o risco de quantidade ao qual as hidrelétricas estão frequentemente expostas, ao permitir que estas usem para contabilização na Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE) os créditos de energia obtidos dentro do mecanismo ao invés de geração física. Esses créditos de energia atualmente são calculados como o produto entre a cota de cada usina do MRE e a geração total dentro do mecanismo. Por sua vez, essa cota é calculada como a razão entre a Garantia Física (GF) da usina e o somatório das GF de todas as usinas participantes. No entanto, a metodologia vigente para o cálculo da GF não leva em consideração que diferentes usinas contribuem para o sistema de maneiras distintas dados os diferentes aportes em termos de valor esperado e de volatilidade da produção da usina e seus impactos na produção total do sistema. Este fato aponta para um potencial subsidio cruzado entre usinas no MRE. O objetivo deste trabalho é propor uma metodologia, que pode ser aplicada na repartição do benefício decorrente da formação de um pool de qualquer conjunto de geradores, mas que neste trabalho será focada no MRE, para definir a cota de cada participante do mecanismo baseada no método de benefícios marginais considerando, não apenas o efeito que a produção média das usinas tem sobre o portfólio, mas também a volatilidade dessa produção. Neste critério, usinas que possuírem correlação negativa com a produção total do sistema agregarão um benefício maior ao MRE, já que contribuirão para a redução da volatilidade dos créditos deste mecanismo. Para avaliar se o objetivo foi alcançado, a metodologia proposta será comparada à metodologia de rateio vigente no Brasil e aplicada a um conjunto de agentes do Sistema Elétrico Brasileiro, envolvidos em um MRE formado por hidros, eólicas e biomassas. / [en] The Energy Reallocation Mechanism (ERM) was created to mitigate the production risk to which the hydroelectric power plants are often exposed. The ERM allows the hydro plants to use, for the purpose of the CCEE market clearing, the energy credits obtained within the ERM instead of their physical generation. These energy credits are currently calculated as the product of the share that each plant has in ERM and the total amount of energy produced by the plants that are part of the mechanism. In turn, this share is calculated as the ratio between the Physical Guarantee (PG) of the plant and the total PG of all the ERM participants. However, the current methodology for calculating PG does not take into account that each power plant has different contributions to the total generation of the system in terms of expected value and volatility of its generation. This indicates a potential cross-subsidy among power plants in ERM. In this sense, this work proposes a methodology, that can be applied in the allocation of the benefits resulting from the formation of a pool of any set of generators, but that in this work will be focused on ERM to set the shares of the mechanism based on the method of Marginal Benefits capturing at the same time the effect that the expected value and the volatility of production of each participant has on the portfolio. In this criterion, power plants with a negative correlation with the total production of the system will add greater benefits to ERM, as they would help to reduce the volatility of generation (energy credits) within the mechanism. In order to evaluate if the objective was achieved the proposed methodology will be not only compared to the current methodology in Brazil, but also applied to a set of Brazilian generators engaged in an ERM formed by hydro, biomass and wind power plants.

[pt] Portfólios de fontes renováveis de energia elétrica são mecanismos de gerenciamento de risco interessantes para comercialização de energia em mercados de negociação bilateral. Quando formados por agentes que pertencem a diferentes companhias sua estabilidade depende da maneira com que os benefícios de mitigação de risco gerados pelo portfólio são alocados individualmente entre os participantes. O problema de se encontrar uma solução estável pode ser matematicamente formulado através da busca de um vetor de alocação de quotas que pertença ao núcleo do jogo cooperativo, que por sua vez pode ser formulado como um conjunto de restrições lineares que aumenta exponencialmente com o número de participantes. Adicionalmente, o lado direito de cada restrição que define o núcleo do jogo cooperativo define o valor de uma determinada coalisão que, no presente trabalho, é obtido através de um modelo de otimização estocástica de dois estágios. Este trabalho compara diferentes metodologias computacionalmente eficientes baseadas em programação linear inteira mista e na técnica de decomposição de Benders para encontrar vetores de alocação de quotas que pertençam ao núcleo de portfólios de larga escala de geradores de energia renovável. São apresentados estudos de casos que utilizam dados reais do sistema elétrico brasileiro. / [en] Portfolios of renewable electricity sources are interesting risk-management mechanisms for trading in electricity contract markets. When they are formed by players belonging to different companies, their stability relies on the way the riskmitigation benefit generated by the optimal portfolio is allocated through individual participants. The problem of reaching a stable allocation can be mathematically formulated in terms of finding a quota-sharing vector belonging to the Core of a cooperative game, which can be formulated as a set of linear constraints that exponentially grows with the number of participants. Moreover, the right-hand-side of each constraint defining the Core relies on a given coalition value which, in the present work, is obtained by a two-stage stochastic optimization model. This work presents and compares efficient methodologies mainly based on mixed integer linear programming and Benders decomposition to find quota allocation vectors that belongs to the Core of large-scale renewable energy portfolios. Case studies are presented with realistic data from the Brazilian power system.