Buscou-se refletir de que forma as decisões governamentais afetam o setor energético e como os agentes reagem ao modelo e à instabilidade das regras vigentes. O estudo compreende uma breve revisão da estrutura do atual modelo e dos principais riscos que envolvem a comercialização de eletricidade. Partiu-se do pressuposto que o preço é o maior risco presente no Setor Elétrico Brasileiro (SEB), uma vez que é o reflexo de uma somatória de riscos. Os preços analisados são: i) o preço de curto prazo de energia elétrica (PLD), sua relação com as usinas termoelétricas e o despacho fora da ordem de mérito; ii) a tarifa de energia elétrica no ambiente cativo e livre, as principais variáveis de influência e uma projeção dos valores futuros; e iii) o preço de longo prazo de energia elétrica, uma revisão do resultado dos leilões e a discussão sobre a prorrogação / licitação das concessões de geração pelo governo. Entendendo a estreita relação que existe entre os três preços discutidos (tarifa, PLD e contratação de longo prazo) propõe-se uma metodologia alternativa para formação de carteiras eficientes de recursos de geração com o objetivo de demonstrar a importância de promover a expansão através de um sólido planejamento de longo prazo. Demonstra-se a metodologia em um estudo de caso em que se discute os resultados alcançados. Por fim, três medidas de melhoria ao atual modelo do SEB são sugeridas: 1) O planejamento de longo prazo da expansão da geração ser feito de forma integrada, considerando aspectos sociais, políticos, ambientais e econômicos; 2) Desassociar o custo marginal de expansão do custo marginal de operação; e 3) Criar um mecanismo para que o próprio mercado possa estabelecer o preço de curto prazo da energia elétrica. / It is intended to reflect how the governmental decisions affect the energy sector, as the agents react to the model and the instability of the effective rules. The research understands a brief of the current electric sector model structure and the main risks that involve the electricity trade. It was assumed that the price is the largest present risk in the Brazilian Electric Sector (BES), because it is the consequence of a sum of risks. The prices analyzed are: i) the short term price of electric power, its relation with the thermoelectric plants and the out of merit order dispatch; ii) the tariff of electric power in the captive and free environments, the main influence variable and a projection of the future values; and iii) the long term price of electric power, an auctions results revision and the question of to renew or to bid the currents concessions for generation plants at the end of the granted period. Understanding the narrow relationships existent between the three argued prices (tariff, short and long term prices) it is proposed an alternative methodology to build efficient portfolio of generation resources to demonstrate the importance of long term plan to promote the expansion. The methodology is demonstrated in a study case where the results are discussed. Finally, three measures of improvement to the current model of the BES are suggested: 1) A long term plan to expand the generation resources based in an integrated methodology that involves social, ambiental politics and economics aspects; 2) To disassociate the operational marginal costs to the expansion marginal costs; and 3) To create a mechanism in order that the market itself can to establish the spot price of electric power.

Buscou-se refletir de que forma as decisões governamentais afetam o setor energético e como os agentes reagem ao modelo e à instabilidade das regras vigentes. O estudo compreende uma breve revisão da estrutura do atual modelo e dos principais riscos que envolvem a comercialização de eletricidade. Partiu-se do pressuposto que o preço é o maior risco presente no Setor Elétrico Brasileiro (SEB), uma vez que é o reflexo de uma somatória de riscos. Os preços analisados são: i) o preço de curto prazo de energia elétrica (PLD), sua relação com as usinas termoelétricas e o despacho fora da ordem de mérito; ii) a tarifa de energia elétrica no ambiente cativo e livre, as principais variáveis de influência e uma projeção dos valores futuros; e iii) o preço de longo prazo de energia elétrica, uma revisão do resultado dos leilões e a discussão sobre a prorrogação / licitação das concessões de geração pelo governo. Entendendo a estreita relação que existe entre os três preços discutidos (tarifa, PLD e contratação de longo prazo) propõe-se uma metodologia alternativa para formação de carteiras eficientes de recursos de geração com o objetivo de demonstrar a importância de promover a expansão através de um sólido planejamento de longo prazo. Demonstra-se a metodologia em um estudo de caso em que se discute os resultados alcançados. Por fim, três medidas de melhoria ao atual modelo do SEB são sugeridas: 1) O planejamento de longo prazo da expansão da geração ser feito de forma integrada, considerando aspectos sociais, políticos, ambientais e econômicos; 2) Desassociar o custo marginal de expansão do custo marginal de operação; e 3) Criar um mecanismo para que o próprio mercado possa estabelecer o preço de curto prazo da energia elétrica. / It is intended to reflect how the governmental decisions affect the energy sector, as the agents react to the model and the instability of the effective rules. The research understands a brief of the current electric sector model structure and the main risks that involve the electricity trade. It was assumed that the price is the largest present risk in the Brazilian Electric Sector (BES), because it is the consequence of a sum of risks. The prices analyzed are: i) the short term price of electric power, its relation with the thermoelectric plants and the out of merit order dispatch; ii) the tariff of electric power in the captive and free environments, the main influence variable and a projection of the future values; and iii) the long term price of electric power, an auctions results revision and the question of to renew or to bid the currents concessions for generation plants at the end of the granted period. Understanding the narrow relationships existent between the three argued prices (tariff, short and long term prices) it is proposed an alternative methodology to build efficient portfolio of generation resources to demonstrate the importance of long term plan to promote the expansion. The methodology is demonstrated in a study case where the results are discussed. Finally, three measures of improvement to the current model of the BES are suggested: 1) A long term plan to expand the generation resources based in an integrated methodology that involves social, ambiental politics and economics aspects; 2) To disassociate the operational marginal costs to the expansion marginal costs; and 3) To create a mechanism in order that the market itself can to establish the spot price of electric power.

A comercialização de energia elétrica no Brasil e no mundo sofreu diversas modificações nos últimos 20 anos. Com o objetivo de alcançar o equilíbrio econômico entre oferta e demanda do bem chamado eletricidade, os agentes deste mercado seguem as regras definidas pela sociedade (governo, empresas e consumidores) e também as leis da natureza (hidrologia). Para tratar de problemas tão complexos, estudos são realizados na área da heurística computacional. O objetivo deste trabalho é elaborar um software de previsão de preços do mercado spot utilizando redes neurais artificiais (RNA). As RNA são muito utilizadas em diversas aplicações, principalmente em heurística computacional, nas quais sistemas não lineares apresentam desafios computacionais difíceis de serem superados devido ao efeito da maldição da dimensionalidade. Tal maldição se deve pelo fato do poder computacional atual não ser suficiente para processar problemas com elevada combinação de variáveis. O problema de prever os preços do mercado spot depende de fatores como: (a) a previsão de demanda (carga); (b) a previsão da oferta (reservatórios, regime de chuvas e clima), fator de capacidade; e (c) o equilíbrio da economia (precificação, leilões, influência de mercados externos, política econômica, orçamento governamental, política governamental). Estes fatores são utilizados na construção do sistema de previsão e os resultados de sua eficácia são testados e apresentados. / The commercialization of electricity in Brazil as well as in the world has undergone several changes over the past 20 years. In order to achieve an economic balance between supply and demand of the good called electricity, stakeholders in this market follow both rules set by society (government, companies and consumers) and set by the laws of nature (hydrology). To deal with such complex issues, various studies have been conducted in the area of computational heuristics. This work aims to develop a software to forecast spot market prices in using artificial neural networks (ANN). ANNs are widely used in various applications especially in computational heuristics, where non-linear systems have computational challenges difficult to overcome because of the effect named curse of dimensionality. This effect is due to the fact that the current computational power is not enough to handle problems with such a high combination of variables. The challenge of forecasting prices depends on factors such as: (a) foresee the demand evolution (electric load); (b) the forecast of supply (reservoirs, hydrology and climate), capacity factor; and (c) the balance of the economy (pricing, auctions, foreign markets influence, economic policy, government budget and government policy). These factors are considered be used in the forecasting model for spot market prices and the results of its effectiveness are tested and huge presented.

A comercialização de energia elétrica no Brasil e no mundo sofreu diversas modificações nos últimos 20 anos. Com o objetivo de alcançar o equilíbrio econômico entre oferta e demanda do bem chamado eletricidade, os agentes deste mercado seguem as regras definidas pela sociedade (governo, empresas e consumidores) e também as leis da natureza (hidrologia). Para tratar de problemas tão complexos, estudos são realizados na área da heurística computacional. O objetivo deste trabalho é elaborar um software de previsão de preços do mercado spot utilizando redes neurais artificiais (RNA). As RNA são muito utilizadas em diversas aplicações, principalmente em heurística computacional, nas quais sistemas não lineares apresentam desafios computacionais difíceis de serem superados devido ao efeito da maldição da dimensionalidade. Tal maldição se deve pelo fato do poder computacional atual não ser suficiente para processar problemas com elevada combinação de variáveis. O problema de prever os preços do mercado spot depende de fatores como: (a) a previsão de demanda (carga); (b) a previsão da oferta (reservatórios, regime de chuvas e clima), fator de capacidade; e (c) o equilíbrio da economia (precificação, leilões, influência de mercados externos, política econômica, orçamento governamental, política governamental). Estes fatores são utilizados na construção do sistema de previsão e os resultados de sua eficácia são testados e apresentados. / The commercialization of electricity in Brazil as well as in the world has undergone several changes over the past 20 years. In order to achieve an economic balance between supply and demand of the good called electricity, stakeholders in this market follow both rules set by society (government, companies and consumers) and set by the laws of nature (hydrology). To deal with such complex issues, various studies have been conducted in the area of computational heuristics. This work aims to develop a software to forecast spot market prices in using artificial neural networks (ANN). ANNs are widely used in various applications especially in computational heuristics, where non-linear systems have computational challenges difficult to overcome because of the effect named curse of dimensionality. This effect is due to the fact that the current computational power is not enough to handle problems with such a high combination of variables. The challenge of forecasting prices depends on factors such as: (a) foresee the demand evolution (electric load); (b) the forecast of supply (reservoirs, hydrology and climate), capacity factor; and (c) the balance of the economy (pricing, auctions, foreign markets influence, economic policy, government budget and government policy). These factors are considered be used in the forecasting model for spot market prices and the results of its effectiveness are tested and huge presented.