[pt] Em problemas de decisão sob incerteza que dependam da preferência entre fluxos multi-período, como é o caso dos problemas de comercialização de contratos de energia elétrica no Brasil, o agente deve saber expressar sua preferência por diferentes distribuições em cada período e, além disso, deve também especificar uma preferência entre períodos. Classicamente a abordagem utilizada é definir um funcional de preferência de von Neumann e Morgenstern separável entre os períodos, composto pela soma da esperança de utilidades que modelam a preferência em cada período. Então, para expressar a preferência entre períodos, esta soma é ponderada por um fator de desconto que visa expressar a impaciência do agente no consumo entre os períodos. Nesta abordagem, a especificação do fator de desconto torna-se uma tarefa bastante subjetiva, uma vez que estamos ponderando utilidades esperadas e não valores monetários. Devido a essa subjetividade e da dificuldade de se especificar a própria função utilidade de cada período, os grupos de finanças divergiram para uma abordagem mais pragmática, baseada na análise e controle dos riscos assumidos em suas decisões. Neste sentido, a empresa que busca maximizar a expectativa de lucro, especifica em valores monetários, um conjunto de restrições sobre as perdas que esta está disposta a incorrer, baseando-se para isso em suas probabilidades de ocorrência. Assim, durante as ultimas quatro décadas, muitas pesquisas e desenvolvimentos foram realizados nesta área, no sentido de se estabelecer medidas de risco que proporcionassem propriedades desejáveis para essa classe de problemas. Desta forma, criou-se um gap entre as duas abordagens, financeira e econômica, as quais possuem raízes em comum: modelar o comportamento de agentes frente ao risco. Assim sendo, esta tese tem três objetivos: (i) propor uma abordagem alternativa para o uso de funções utilidades em problemas de comercialização de energia elétrica multi-período, baseada no valor presente dos equivalentes certos de cada período; (ii) mostrar como tal abordagem pode ser modelada matematicamente e formulada através de um problema de programação linear inteira mista (PLIM) ao considerarmos uma função utilidade linear por partes, e (iii) mostrar a conexão entre a teoria de utilidade e problemas de maximização da renda esperada sujeito a restrições de risco do tipo alfa-CVaR. / [en] In decision under uncertainty problems that depend on multi- period preferences, as the case of trading electricity contracts in Brazil, agents should expresses their inter and intratemporal preferences. The classical economical approach is to define a time separable von Neumann and Morgenstern utility functional. This functional is composed by the sum of the expected utility of each period times an impatience factor that should express the agent`s intertemporal preference. This approach demands the specification of a subjective impatience factor, which should weight utilities units. Due to this subjectiveness and its estimation difficulties, the applied financial groups started to develop more pragmatic approaches based on risk control. In this sense, companies that maximize expected profit will impose constraints on acceptable losses using estimated occurrence probabilities of different outcomes. In this sense, the economical and applied financial approaches have been diverging in the last four decades and, during this time, many studies and developments have been done in the risk metrics field to generate and prove stability and coherence properties for the proposed metrics. This thesis has three main objectives: (i) propose an alternative approach for multi-period decisions problems based on the present value of the certainty equivalent of each period; (ii) show how this approach can be modeled as a mixed integer linear programming problem (MILP) when adopting a piecewise linear utility function; and (iii) provide connections between utility theory and expected maximization problems constrained to alpha-CVaR risk metrics.

[pt] Contratos de fornecimento coordenadores são fundamentais para resgatar a eficiência de sistemas de produção prejudicada pela progressiva redução da integração vertical. A maior parte da literatura sobre esse assunto trata da análise contratos entre manufatura e varejista, ou que maximizam o lucro de uma das partes. Entretanto, na prática, contratos entre duas manufaturas são mais freqüentes e de análise mais difícil, pois ambas têm suas vendas limitadas pelas capacidades que decidiram no médio- prazo. Esta pesquisa analisa um contrato de reserva de capacidade, envolvendo incentivo e penalidade, concebido para coordenar as decisões de médio-prazo de duas manufaturas autônomas sobre suas capacidades para um único período de planejamento e diante de demandas estocásticas. Sob esse contrato, a fornecedora promete vender para o comprador, a um preço com desconto, tudo o que ele vier a pedir até uma certa quantidade previamente estabelecida. Caso o comprador peça mais do que essa quantidade, pagará o excedente a preço de mercado; se pedir menos do que essa quantidade, ele pagará uma penalidade previamente estabelecida por cada unidade que deixar de pedir. A fornecedora reserva a capacidade necessária para produzir a quantidade estabelecida, até que o comprador faça seu pedido e, depois, usa a sobra de capacidade para vender no mercado. Modelos de otimização estocástica são utilizados para avaliar o aumento que o contrato pode propiciar no lucro de cada parte e, também, quão próximo de um máximo ideal ele pode levar o lucro conjunto da díade. Análises numéricas realizadas em diferentes situações indicam que o contrato pode promover coordenação total e permite diferentes distribuições do ganho. / [en] Coordinating-supply-contracts are key to restoring the production-systems eficiency lost with the progressive reduction of vertical integration. The bulk of the literature on this subject focuses on the analysis of a contract between a retailer and a manufacturer, or on contracts that maximize the profit of one of the parties. However, contracts between two manufacturers are more frequent in practice, and harder to analyze because both parties have their actual sales constrained by their medium-term capacity decisions. This research analyzes a capacity-reservation contract with reward-and-penalty designed to coordinate the single-period medium-term capacity decisions of two autonomous manufacturers facing stochastic market demands. Under this contract, the supplier will sell to the buyer, at a discount price, whatever he orders up to a certain previously agreed quantity. If the buyer's order is in excess of this quantity, he will purchase this excess at market price; if it is short, he will pay an agreed per-unit penalty for what he fails to order up to this quantity. The supplier reserves the capacity for producing the agreed quantity until the buyer announces his order, and then uses the remaining capacity for selling to the market. Stochastic optimization models are used to evaluate the improvement the contract can bring to each party's profit, and also how close it can take the dyad's joint profit to an ideal maximum. Numerical analyses carried out in different settings indicate that the contract can achieve full coordination and allows different distributions of the gain between the parties.

[pt] O novo Modelo Energético Brasileiro trouxe um mundo de novos desafios para as Distribuidoras de Energia Elétrica. Elas têm que atender a carga através de contratos de longo prazo (cinco a quinze anos). As incertezas são enormes, desde a evolução da carga até a disponibilidade de energia, com seus preços associados. As restrições se encontram próximas a seus limites, sendo a sobrecontratação severamente punida - apenas 3% de excesso pode ser contratado na tarifa regulada e recuperado no preço ao consumidor. As distribuidoras devem então criar um portfólio de contratos sob incertezas, minimizar os custos (visando um preço competitivo) e os riscos (visando garantias a longo prazo). Este trabalho tem como objetivo ajudar o agente a construir seu portfólio ótimo, que corresponde a um problema não-linear, inteiro, misto, de larga escala, a princípio de difícil solução através de modelos atualmente disponíveis (tanto modelos econômicos como algoritmos de otimização). Neste trabalho, combinase técnicas econômicas e de otimização, num novo modelo capaz de analisar um portfólio possível e/ou encontrar um conjunto de soluções ótimas. O modelo pode ser adaptado para acomodar diferentes funções- objetivo, tais como risco mínimo, custo mínimo, VaR (Value-at-Risk), etc. Espera-se que o modelo possa oferecer uma ferramenta eficiente e flexível, além de precisa, capaz de ajudar a encontrar uma comercialização justa, mitigando riscos e minimizando custos, levando a um melhor uso da energia e a um preço melhor para toda a sociedade. / [en] The new Brazilian Energy Model brought a whole new world of challenges to Distribution Companies (DISCOS). They have to meet the load through longterm contracts (five to fifteen years). Uncertainties are enormous, from load evolution to energy availability and associated prices. Restrictions are tight - for instance overcontracting is punished - only a mere 3% excess may be included in the regulated tariff and thus recovered by consumer´s prices. DISCOS must therefore build a contract portfolio under uncertainties, minimize costs (searching for a competitive price) and risks (searching for long-term guarantees). The objective of this work is to help the agent constructing its optimum portfolio - which corresponds to a large-scale non-linear mixed integer problem, in principle difficult to solve by available models (from economic to optimization algorithms). In this model economic and optimization techniques have been combined into a new model able to both analyze a possible portfolio and/or find a set of optimal solutions. The model may be adapted to accommodate different objective functions, such as minimum risk, minimum cost, VaR (Value- at-risk), etc. This model may offer an efficient and flexible, yet precise tool, able to help finding a fair trade, mitigating risks and minimizing costs, leading to a better use of energy and a better price for whole society.

[pt] O objetivo desta dissertação de mestrado é analisar o novo marco regulatório do setor elétrico brasileiro e seus impactos para as empresas distribuidoras de energia. Para isto, foi desenvolvida uma ferramenta computacional para elaborar estratégias de atuação das distribuidoras nos leilões de compra de energia instituídos pela nova regulamentação. Desta forma, é possível simular o processo de contratação das distribuidoras no âmbito do ACR e, com os resultados, realizar análises do impacto das novas regras na alocação dos riscos as distribuidoras. O problema consiste, em um ambiente de incerteza da demanda e dado um conjunto de instrumentos de risco, determinar a estratégia de contratação das distribuidoras, fornecendo o montante de energia a ser comprado em cada leilão anteriormente descrito e resultado da melhor compra dados os contratos candidatos. A metodologia de solução é otimização estocástica multi-estágio, levando em consideração, principalmente, os diversos horizontes de contratação e preços da energia, visando minimizar uma ponderação entre tarifa para consumidor e custos para distribuidora. / [en] The objective of this work is to analyze the new regulatory framework of the Brazilian electric sector. In this sense, it was developed a computational tool in order to elaborate strategies for the distribution companies (DISCOs) in the energy auctions instituted by the new regulation. The computational tool was used to simulate the contracts acquisition process by the DISCOs and the results were analyzed to measure impact of new rules and risks allocation for the distribution companies. The problem consists, considering the demand uncertainty and the available risk management instruments, in determining the contracting strategy of the DISCOs, i.e., the amount of energy to be bought in each auction that results from the best purchase given the candidate contracts. The solution methodology is based on a multi-stage stochastic optimization algorithm, minimizing the tariff for consumer and costs for DISCO, taking into account different prices and horizons of the energy contracts.

[pt] Diversos países vêm utilizando leilões de contratos como mecanismos para induzir à expansão da oferta do sistema elétrico. Em sua grande maioria, o tipo de contrato licitado é um contrato financeiro do tipo forward. Mais recentemente, o uso de contratos de opção vem sendo utilizado. No caso do Brasil, os contratos de opção de compra de energia elétrica, também conhecidos como contratos por disponibilidade, vêm sendo licitados pelas distribuidoras. Nestes leilões, o vendedor (gerador) participante realiza ofertas simultâneas do prêmio da opção e de seu strike price. Dessa forma, um primeiro desafio é a comparação entre opções com distintos strikes e prêmios. Para um gerador termoelétrico, o desafio subseqüente é como realizar estratégias de ofertas nestes leilões que maximize o retorno do agente, que o torne competitivo e que satisfaça seu perfil de risco. O objetivo desta dissertação de mestrado é desenvolver uma metodologia para determinar a estratégia de oferta de termelétricas em leilões de venda de contratos de opção de compra de energia elétrica. Inicialmente, será apresentado o critério de comparação das opções com distintas características. Em seguida, será estudado o problema de determinar o binômio prêmio de risco e o preço de exercício que devem ser ofertados, visando maximizar a competitividade do projeto no leilão. Adicionalmente, serão analisadas a influência de incerteza no fornecimento de combustível (que introduz incerteza no custo variável de produção) e o perfil de aversão a risco do gerador. Exemplos e estudos de caso serão ilustrados para uma termelétrica bicombustível com incerteza na disponibilidade de gás natural. / [en] The use of a contract auction scheme to induce the electricity system expansion is been carried out worldwide. In most of the cases, the auctioned contract is a financial forward contract. More recently, option contracts are been implemented. In Brazil, energy call options, also known as availability contracts, are offered to distribution companies in an auction scheme. On these auctions, the seller (generator) bids both the strike price and the option premium. Consequently, the first challenge is how to compare call options with different strikes and premium. From a thermo electrical generator point of view, the second challenge is how to develop a bidding strategy which maximizes its revenue, competitiveness and taking into account the risk-averse behavior. The objective of this thesis is to develop a methodology for bidding strategies for a thermal plant in auctions for long-term electricity call options. Initially, the problem of comparing call options with different strikes, quantities and premium will be addressed and the solution adopted will be described. We then analyze the optimum bidding strategy, which determinates the premium and strike bids that maximizes the generator competitiveness, taking into account the risk aversion of the generator. Additionally, the cost uncertainty influence will be analyzed (which introduces variable cost uncertainty). Examples and case studies are presented with data from the Brazilian system for a dual-fuel generator with natural gas availability uncertainty.

Em diferentes aplicações de Aprendizado de Máquina podemos estar interessados na minimização do valor esperado de certa função de perda. Para a resolução desse problema, Otimização estocástica e Sample Size Selection têm um papel importante. No presente trabalho se apresentam as análises teóricas de alguns algoritmos destas duas áreas, incluindo algumas variações que consideram redução da variância. Nos exemplos práticos pode-se observar a vantagem do método Stochastic Gradient Descent em relação ao tempo de processamento e memória, mas, considerando precisão da solução obtida juntamente com o custo de minimização, as metodologias de redução da variância obtêm as melhores soluções. Os algoritmos Dynamic Sample Size Gradient e Line Search with variable sample size selection apesar de obter soluções melhores que as de Stochastic Gradient Descent, a desvantagem se encontra no alto custo computacional deles. / In different Machine Learnings applications we can be interest in the minimization of the expected value of some loss function. For the resolution of this problem, Stochastic optimization and Sample size selection has an important role. In the present work, it is shown the theoretical analysis of some algorithms of these two areas, including some variations that considers variance reduction. In the practical examples we can observe the advantage of Stochastic Gradient Descent in relation to the processing time and memory, but considering accuracy of the solution obtained and the cost of minimization, the methodologies of variance reduction has the best solutions. In the algorithms Dynamic Sample Size Gradient and Line Search with variable sample size selection, despite of obtaining better solutions than Stochastic Gradient Descent, the disadvantage lies in their high computational cost.

Com o aumento do número de desastres e consequente incremento no número de pessoas vitimadas, a preparação para esses eventos é uma necessidade das sociedades modernas. Neste sentido, o planejamento das operações logísticas para atendimento as situações de emergências é uma atividade recente e pouco explorada na produção acadêmica. O objetivo deste trabalho é estabelecer uma metodologia para definir locais para o pré-posicionamento de materiais utilizados no socorro a populações afetadas por desastres através de um modelo de otimização estocástica de dois estágios e análise de decisão multicritério e que considerem parâmetros quantitativos e qualitativos. Com base nos custos de transporte e do não atendimento a demanda, e utilizando informações como mapeamentos de riscos; custos de transporte; histórico de ocorrências de desastres; cobertura geográfica; compras de materiais; capacidades de depósitos e de transporte, um modelo estocástico de programação linear minimiza os custos operacionais para abastecimento às vítimas. Uma análise detalhada sobre como atribuir penalidades para demanda não atendida também é apresentada. Devido à incerteza quanto a severidade de um desastre e a influência da mídia nas fases pós-desastres estes parâmetros são representados na forma de cenários. O resultado do modelo estocástico mostra a quantidade de locais e quais localidades minimizam o custo operacional. Após a obtenção desse resultado, uma nova etapa é utilizada para decisão de escolha do local, com a aplicação de modelo de decisão multicritério que considere, além dos valores obtidos pela modelagem, critérios subjetivos característicos a operações humanitárias. Os resultados finais mostram que modelos estocásticos promovem resultados mais confiáveis que os determinísticos, especialmente, em situações nas quais materiais disponíveis não podem atender toda a demanda e que a consideração de critérios qualitativos e quantitativos proporciona uma decisão mais robusta em operações humanitárias. / The increase in disasters and the consequent increase in the number of victims make it highly necessary to prepare for these events in modern societies. Logistics operations planning to meet emergencies is a recent activity and little explored in academic production. Our aim is to establish a method to locate pre-positioned materials used in disaster relief through a two-stage stochastic optimization model and a multi-criteria decision analysis that consider quantitative and qualitative parameters. Based on transportation and unattended demand costs, and using information such as risk mapping, transportation costs, historical occurrences of disasters, coverage, materials purchase, warehouses and transport capacities, a stochastic linear programming model minimizes the operating costs to supply the victims. A detailed analysis on how to assign penalties for unmet demand is also presented. Due to the uncertainty of the disasters severity and the influence of the media in phases after disasters, these parameters are represented as scenarios. The result of the stochastic model shows the quantity and the locations that minimize the operational cost. After this result, a new phase is applied for site selection, with the application of multi-criteria decision analysis that consider the values provided by the model and subjective criteria characteristic of humanitarian operations. The final results show that stochastic models promote more reliable results than deterministic ones, especially in situations in which the materials available cannot meet all the demand and that the consideration of qualitative and quantitative criteria provides better decisions in humanitarian operations.

In this doctoral thesis, we propose new iterative methods for solving a class of convex optimization problems. In general, we consider problems in which the objective function is composed of a finite sum of convex functions and the set of constraints is, at least, convex and closed. The iterative methods we propose are basically designed through the combination of incremental subgradient methods and string-averaging algorithms. Furthermore, in order to obtain methods able to solve optimization problems with many constraints (and possibly in high dimensions), generally given by convex functions, our analysis includes an operator that calculates approximate projections onto the feasible set, instead of the Euclidean projection. This feature is employed in the two methods we propose; one deterministic and the other stochastic. A convergence analysis is proposed for both methods and numerical experiments are performed in order to verify their applicability, especially in large scale problems. / Nesta tese de doutorado, propomos novos métodos iterativos para a solução de uma classe de problemas de otimização convexa. Em geral, consideramos problemas nos quais a função objetivo é composta por uma soma finita de funções convexas e o conjunto de restrições é, pelo menos, convexo e fechado. Os métodos iterativos que propomos são criados, basicamente, através da junção de métodos de subgradientes incrementais e do algoritmo de média das sequências. Além disso, visando obter métodos flexíveis para soluções de problemas de otimização com muitas restrições (e possivelmente em altas dimensões), dadas em geral por funções convexas, a nossa análise inclui um operador que calcula projeções aproximadas sobre o conjunto viável, no lugar da projeção Euclideana. Essa característica é empregada nos dois métodos que propomos; um determinístico e o outro estocástico. Uma análise de convergência é proposta para ambos os métodos e experimentos numéricos são realizados a fim de verificar a sua aplicabilidade, principalmente em problemas de grande escala.

In dieser Arbeit beschäftigen wir uns mit Nutzenoptimierungs- und stochastischen Kontrollproblemen unter mehreren Gesichtspunkten. Wir untersuchen die Parameterunsicherheit solcher Probleme im Sinne des Robustheits- und des Sensitivitätsparadigma. Neben der Betrachtung dieser problemen widmen wir uns auch einem Zweiagentenproblem, bei dem der eine dem anderen das Management seines Portfolios vertraglich überträgt. Wir betrachten das robuste Nutzenoptimierungsproblem in Finanzmarktmodellen, wobei wir Bedingungen für seine Lösbarkeit formulieren, ohne jegliche Kompaktheit der Unsicherheitsmenge zu fordern, welche die Maße enthält, auf die der Optimierer robustifiziert. Unsere Bedingungen sind über gewisse Funktionenräume beschrieben, die allgemein Modularräume sind, mittels dennen wir eine Min-Max-Gleichung und die Existenz optimalen Strategien beweisen. In vollständigen Märkten ist der Raum ein Orlicz, und nachdem man seine Reflexivität explizit überprüft hat, erhält man zusätzlich die Existenz einer Worst-Case-Maße, die wir charakterisieren. Für die Parameterabhängigkeit stochastischer Kontrollprobleme entwickeln wir einen Sensitivitätsansatz. Das Kernargument ist die Korrespondenz zwischen dem adjungierten Zustand zur schwachen Formulierung des Pontryaginschen Prinzips und den Lagrange-Multiplikatoren, die der Kontrollgleichung assoziiert werden, wenn man sie als eine Bedingung betrachtet. Der Sensitivitätsansatz wird dann auf konvexe Probleme mit additiver oder multiplikativer Störung angewendet. Das Zweiagentenproblem formulieren wir in diskreter Zeit. Wir wenden in größter Verallgemeinerung die Methoden der bedingten Analysis auf den Fall linearer Verträge an und zeigen, dass sich die Mehrheit der in der Literatur unter sehr spezifischen Annahmen bekannten Ergebnisse auf eine deutlich umfassenderer Klasse von Modellen verallgemeinern lässt. Insbesondere erhalten wir die Existenz eines first-best-optimalen Vertrags und dessen Implementierbarkeit. / In this thesis we deal with utility maximization and stochastic optimal control through several points of view. We shall be interested in understanding how such problems behave under parameter uncertainty under respectively the robustness and the sensitivity paradigms. Afterwards, we leave the single-agent world and tackle a two-agent problem where the first one delegates her investments to the second through a contract. First, we consider the robust utility maximization problem in financial market models, where we formulate conditions for its solvability without assuming compactness of the densities of the uncertainty set, which is a set of measures upon which the maximizing agent performs robust investments. These conditions are stated in terms of functional spaces wich generally correspond to Modular spaces, through which we prove a minimax equality and the existence of optimal strategies. In complete markets the space is an Orlicz one, and upon explicitly granting its reflexivity we obtain in addition the existence of a worst-case measure, which we fully characterize. Secondly we turn our attention to stochastic optimal control, where we provide a sensitivity analysis to some parameterized variants of such problems. The main tool is the correspondence between the adjoint states appearing in a (weak) stochastic Pontryagin principle and the Lagrange multipliers associated to the controlled equation when viewed as a constraint. The sensitivity analysis is then deployed in the case of convex problems and additive or multiplicative perturbations. In a final part, we proceed to Principal-Agent problems in discrete time. Here we apply in great generality the tools from conditional analysis to the case of linear contracts and show that most results known in the literature for very specific instances of the problem carry on to a much broader setting. In particular, the existence of a first-best optimal contract and its implementability by the Agent is obtained.

A participação da energia eólica na geração de energia elétrica tem apresentado incremento importante nos últimos anos e a tendência é de representar 11,6% da capacidade instalada brasileira em 2024, segundo a Empresa de Pesquisa Energética (EPE). Hoje, nos modelos de otimização para o despacho das usinas no atendimento da carga de energia do sistema, a energia eólica, assim como as pequenas centrais hidrelétricas e a energia a biomassa, são abatidas da carga de forma determinística, não representando a incerteza na produção dessas usinas. Dada a variabilidade na geração de energia eólica, devido às variações nas velocidades dos ventos e considerando o aumento da participação eólica na matriz de eletricidade brasileira, fato que realça a relevância da fonte, este trabalho desenvolve uma representação estocástica da geração eólica a partir de dados históricos reconstruídos de velocidades de vento de 16 coordenadas do Brasil, em especial das regiões Nordeste e Sul. Os valores de velocidade de vento são transformados em energia eólica através de curvas de potência de turbinas e as usinas eólicas são representadas como se fossem usinas hidráulicas a fio d água no modelo de otimização Newave. A representação do histórico de geração eólica é feita através de vazões nos rios, considerando-se também a expansão no horizonte até 2020. O trabalho tem como base os dados do Newave oficial de agosto de 2016. Com a simulação do modelo considerando-se as séries históricas e sintéticas, o trabalho simula o despacho das usinas, o comportamento dos custos marginais, verificando-se as diferenças no comportamento dessas variáveis quando se utiliza uma representação estocástica para a energia eólica, em comparação com a modelagem determinística utilizada hoje. / Wind power has an increasing share of the Brazilian energy market and has the potential to represent 11.6% of the total capacity by 2024, according to Energy Research Company (EPE). The current optimization models, that dispatch power plants to meet demand, only optimize the demand using hydroelectric and thermal power plants. The remaining sources of generation including wind power, small hydroelectric plants and biomass plants, are not part of the optimization model and are included deterministically. There is variability in wind power generation because of wind speeds variations and considering the increase of the wind power share in the Brazilian electricity matrix, which stresses its importance, this work evaluates a stochastic representation for wind power generation through historical wind speed data of 16 coordinates from the Northeast and South of Brazil. It proposes to introduce wind power plants into the optimization model called Newave by proxy of run-of-river hydropower plants and their inflow. This study also considers wind power expansion in Brazil up to 2020 and the database is the official Newave as of August 2016. This work aims to verify the dispatches of the power plants and the marginal costs, considering the differences between the model used today and the stochastic model presented in the study.