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[en] ELECTRICAL ENERGY PRICE STRUCTURING FOR THE BRAZILIAN MARKET / [pt] FORMAÇÃO DE PREÇOS DE ENERGIA ELÉTRICA PARA O MERCADO BRASILEIRO

CAROLINA FERREIRA SZCZERBACKI 27 September 2007 (has links)
[pt] Os preços de energia elétrica, insumo básico para todo o Modelo Setorial, constituem uma das maiores incertezas do setor. Estas incertezas abrangem todos os elementos formadores de preços: a oferta, a demanda e as regras de mercado, tornando muitas vezes difícil ao agente a avaliação concreta e precisa do processo da formação de preços e do impacto que a variação de um dos elementos do processo produz no resultado final. O objetivo deste trabalho é apresentar a estrutura de formação de preços no mercado energético brasileiro de forma sistematizada, avaliando a composição das variáveis que afetam esta estrutura: a demanda por consumo, a expansão do sistema e as disponibilidades energéticas. O mercado é modelado em todos os seus detalhes físicos, e o cálculo é realizado a partir de todo o arcabouço regulatório, incluindo a reprodução do modelo de operação ótima responsável pelos preços de energia. Descreve-se inicialmente um modelo de previsão de demanda por subsistema, utilizando-se técnicas de Teoria de Análise Funcional. Focaliza-se em seguida o suprimento futuro de energia no país a partir da expansão da oferta. Finalmente, utiliza-se uma simulação da operação ótima do sistema a partir da reprodução dos resultados do modelo utilizado no setor - o Newave - a partir de uma implementação própria desenvolvida especialmente no escopo deste trabalho. De posse dos possíveis cenários futuros, pode-se mensurar o impacto que a variação de cada elemento formador (demanda, expansão e afluências) tem sobre os custos de energia. É possível observar que as incertezas nestas variáveis podem gerar grandes impactos nos custos marginais e, conseqüentemente, nos custos futuros de energia elétrica. / [en] Energy Prices, essential input for the Sectorial Model, consist on the biggest uncertainties of the Electric Sector. These uncertainties enclose all price elements: the supply, the demand and the market rules, making sometimes difficult for the agents to evaluate the price process and the impact that the variation of each process element can produce on the result. The objective is to present Brazilian price process in a structuralized way, evaluating the variables composition that affects this structure: the demand, the electric system expansion and the energy supply availability. The market is modeled in all its physical details, and the calculation is done into the regulatory environment, including a reproduction of the optimal operation model responsible for energy prices. First, a demand forecast model is described, based on Functional Analysis Theory. Then, the focus is on the energy future supply, analyzing the supply expansion in Brazil. Finally, an optimal operation system is simulated, reproducing the sector model (Newave) results from an implementation developed in this work. From these possible future settings, each element (demand, expansion and energy supply availability) variation impact on energy prices can be measured. The simulations show that uncertainties about these variables can have big impacts on marginal costs and, consequently, on the energy future prices.
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[pt] MODELAGEM DO EQUILÍBRIO DOS MERCADOS LIVRE E REGULADO NO CONTEXTO DE LIBERALIZAÇÃO DO SETOR ELÉTRICO: UMA ABORDAGEM POR MOPEC / [en] MODELING THE EQUILIBRIUM IN THE FREE AND REGULATED MARKETS IN THE CONTEXT OF POWER SECTOR LIBERALIZATION: A MOPEC APPROACH

JOAO PEDRO THIMOTHEO BASTOS 23 June 2022 (has links)
[pt] O setor elétrico está passando por uma série de transformações para acomodar a transição energética. Dentre essas mudanças, destaca-se a liberalização do mercado, com maior autonomia dos consumidores e possibilidade de migração entre os mercados regulado e livre. Este contexto adiciona complexidade à tarefa das distribuidoras de energia de projetar a sua demanda futura e realizar as contratações de energia para o mercado cativo, uma vez que devem servir consumidores cada vez mais dinâmicos e, consequentemente, um portfólio mais instável. Ainda, a migração de consumidores para o mercado livre tem o potencial de gerar sobrecontratação das distribuidoras, incorrendo em sobrecustos a elas e aos consumidores cativos remanescentes. Este trabalho propõe um modelo de otimização para determinar os preços de equilíbrio para os mercados livre e regulado em um mercado liberalizado. Dada a interdependência das decisões dos agentes (distribuidora, consumidores cativos, consumidores livres e geradores), as suas interações serão modeladas como Múltiplos Problemas de Otimização com Restrições de Equilíbrio (MOPEC), em que os problemas de maximização de receitas de cada agente são combinados em um único problema de otimização, e conectados por restrições de equilíbrio. Demonstra-se ainda que o MOPEC proposto pode ser representado por um problema de programação linear. Os agentes são modelados avessos a risco, sendo suas funções objetivos individuais representadas como a combinação convexa do valor esperado e do Conditional Value at Risk (CVaR) de suas receitas. Entre os resultados do modelo, destacam-se os níveis ótimos de migração dos consumidores, decisões de contratação, e preços de contratos no mercado livre e tarifas no mercado regulado. São também apresentadas e modeladas diferentes propostas regulatórias para o tratamento dos passivos associados à sobrecontratação das distribuidoras. O modelo é aplicado em um estudo de caso simplificado e outro com dados realistas do sistema elétrico brasileiro. Finalmente, acopla-se o modelo em um processo iterativo que determina a expansão ótima do sistema, de forma que as decisões de contratação e preços resultantes geram sinais econômicos aos investimentos em expansão da capacidade de geração. Essa metodologia é aplicada em um estudo de caso, com exercícios de expansão da geração do sistema elétrico brasileiro. / [en] The power sector is undergoing a series of transformations to accommodate the energy transition. Among these changes, the market liberalization stands out, with greater consumer autonomy and the possibility of migration between the regulated and free markets. This context adds complexity to the task of energy distribution companies to project their future demand and to contract energy to serve the captive market, as these contracts should serve increasingly dynamic consumers and, consequently, a more unstable portfolio. Moreover, the migration of consumers to the free market may generate over-contracting of distributors, incurring extra costs for it and for the remaining captive consumers. This work proposes an optimization model to determine the equilibrium prices in the free and regulated environments in a liberalized market. Given the interdependence of agents decisions (distributors, captive consumers, free consumers and generators), their interactions are modeled as Multiple Optimization Problems with Equilibrium Constraints (MOPEC), in which each agent s revenue maximization problems are combined into a single optimization problem, and connected by equilibrium constraints. It is demonstrated that the proposed MOPEC can be represented by a linear programming problem. The agents are modeled as risk-averse, with their individual objective functions represented as the convex combination of the expected value and the Conditional Value at Risk (CVaR) of their revenues. Among the results of the model, we highlight the optimal levels of consumer migration, contracting decisions, and contract prices in the free market and tariffs in the regulated market, for a given system configuration. In addition, different regulatory proposals are presented and modeled for the treatment of liabilities associated with the over-contracting of distributors. The model is applied in a simplified case study and another one with realistic data of the Brazilian power system. Finally, the model is integrated in an iterative process that determines the optimal system expansion, so that the resulting contracting decisions and prices generate economic signals for investments in generation capacity expansion. This methodology is applied in a case study comprising generation expansion exercises of the Brazilian power system.

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