[pt] O Brasil é um país cuja matriz elétrica é fortemente dependente da geração por usinas hidrelétricas. Dentro desse cenário, a utilização de usinas termelétricas a biomassa representa uma alternativa vantajosa, pois associa a diversificação da matriz energética brasileira à utilização de fontes renováveis, além de não ser poluidora como suas contrapartes movidas a combustíveis fósseis não renováveis como óleo combustível e gás. Este estudo teve como objetivo realizar a avaliação econômica de um projeto de investimento em uma usina termelétrica a biomassa, adotando estratégias com e sem flexibilidades gerenciais e operacionais, de forma a identificar a metodologia de avaliação mais adequada ao projeto em questão. Na estratégia sem flexibilidade foi adotado o método do fluxo de caixa descontado. Já nas estratégias com incertezas e flexibilidades, foram incorporadas as incertezas referentes ao mercado de energia elétrica e as flexibilidades relacionadas à possibilidade da usina comercializar a energia elétrica gerada integral ou parcialmente nos mercados de longo ou curto prazo. Além disso, há a possibilidade de instalação de uma usina de briquetagem, que permitiria a planta comercializar energia elétrica no mercado de curto prazo ou biomassa em formato de briquetes, dependendo do que for economicamente mais interessante. Os resultados obtidos indicam que a existência de incertezas e flexibilidades gerenciais aumenta o valor do projeto e reduzem significativamente o risco de insucesso do mesmo, o que reforça a idéia de que a avaliação por opções reais, apesar de mais complexa, pode ser mais adequada para determinar o real valor do projeto. / [en] Brazil is a country whose energy matrix is strongly dependent on generation by hydropower plants. Within this scenario, the use of biomass power plants represents an attractive alternative, since it associates the diversification of the Brazilian energy matrix with the use of renewable sources, and is not as polluting as their counterparts moved to non-renewable fossil fuels such as oil and gas. This study aimed to conduct the economic evaluation of an investment in a project of a biomass power plant, considering strategies with and without managerial and operational flexibilities, in order to identify the best methodology for evaluating the project in question. In the strategy without flexibilities, the discounted cash flow method was adopted. In the strategies with uncertainties and flexibilities, the uncertainties related to the electricity market and flexibilities related to the possibility of selling the electricity generated in the long or short term markets were incorporated into the analysis. Moreover, there is the possibility of installing a briquetting plant, which would allow the plant to choose between selling electricity in the short term market or briquettes, whichever is more economically interesting. The results indicate that the existence of uncertainties and managerial flexibilities increases the value of the project and reduces significantly the risk of failure, which reinforces the idea that the evaluation with real options, though more complex, can be more appropriate to determine the actual value of the project.

[pt] Os grandes agentes do mercado de energia dedicam muitos esforços na avaliação e decisão da alocação ótima de capital para a implementação de projetos, em decorrência do grande número de projetos candidatos em seus portfólios de investimentos. Essas decisões visam escolher o subconjunto de projetos a ser implementado, pois os recursos orçamentários são geralmente menores que o necessário para a implementação de todos eles. Muitos são os riscos apresentados, e quanto mais riscos e incertezas, maiores se tornam as dificuldades de avaliação e decisões de investimento de maneira otimizada. As metodologias clássicas para avaliação de portfólios de projetos de investimento são baseadas em maximizar os retornos (VPL, TIR, etc) e minimizar o risco (desvio-padrão do VPL, variância, etc). Muitas vezes, estes métodos tradicionais de avaliação podem não conseguir tratar adequadamente as flexibilidades gerenciais (Opções Reais) características dos projetos, assim como os riscos e incertezas, devido às possíveis dificuldades de solução e modelagem matemática (multi-variáveis) dos problemas. O desenvolvimento e aplicação de modelos alternativos, tais como os baseados na Teoria de Opções Reais, inclusive com a utilização de métodos de Inteligência Computacional, podem se mostrar mais adequados para estes problemas. Nesta tese é desenvolvida uma metodologia híbrida, apresentando um modelo de Opções Reais Fuzzy para a avaliação de projetos de Revamp por um agente do mercado de Geração Termelétrica de Energia, a partir de um Portfólio de Opções Reais em ambiente de incertezas. Para a seleção do subconjunto de projetos por faixa orçamentária, é aplicado um Algoritmo Genético para otimização multi-critério, através da utilização de um índice de ponderação retorno x risco (lâmbda). / [en] Large players in energy market dedicate many efforts in valuation and optimal capital allocation decision for their project implementation, due the large candidate projects number in their investment portfolios. These decisions aim to choose the projects subset to be implemented, because the monetary resources are generally smaller than necessary for all projects implementation. There are many risks, and with risks and uncertainties, greater become the difficulties in analysis and optimally investment decisions. The classical methods to investment portfolios are based on to maximize returns (NPV, IRR, among others) and to minimize risks (NPV standard deviation, variance, among others). Often, these traditional methods may not be able to handle properly the projects managerial flexibilities (Real Options), as well the risks and uncertainties, due to possible solution difficulties and mathematical modeling problems (multi variables). Alternative models development and implementation, such as those based on Real Options Theory, including the use of Computational Intelligence methods, may be more suitable for these problems. In this thesis, a hybrid methodology is developed, presenting a Fuzzy Real Options model for Revamp projects valuation by a Thermoelectric Power Generation market player, from a Real Options Portfolio in uncertainties environment. For selecting the projects subset by budget range, a multi-criteria Genetic Algorithm optimization is applied, using a weighting return x risk index (lambda).

[pt] Este trabalho apresenta um framework de investimento dinâmico para carteiras de energia, baseados em opções reais, que visa maximizar o valor, corrigido pelo risco, do investimento conjunto em projetos de geração de energia com fontes renováveis. Diferente de outros modelos semelhantes, várias classes de incerteza são levadas em consideração simultaneamente e os valores de projeto são calculados por um modelo de otimização híbrido robusto e estocástico. O framework de investimento é adequado para qualquer mercado que permita a negociação bilateral, conforme feita no Ambiente de Contratação Livre, e é construído na visão da empresa de geração, ou comercializadora de energia, que pretende investir em uma carteira de geração. Utilizando este framework é possível definir o quanto investir em cada fonte renovável, quanto vender da carteira de energia e o melhor momento para investir. Além disso, com essa modelagem é calculado o prêmio do investimento simultâneo em fontes renováveis complementares. Ele estende os modelos de decisão estáticos, já abordados na literatura, para um contexto dinâmico, ou seja, considerando a decisão ótima de investimento no tempo. Isso é feito utilizando a abordagem numérica desenvolvida por Bastian-Pinto [9], para descrever cenários de variáveis estocásticas que se comportam como um processo de reversão à média (típico dos preços de energia). Ao final são mostrados estudos de caso realistas que demonstram o valor do framework. Este modelo aprimora as decisões da indústria de energia, contribui para aumentar a competitividade das fontes renováveis e reduz a necessidade de subsídios para o investimento. Com isso, impulsiona a penetração das fontes renováveis no mercado brasileiro de energia elétrica. / [en] This dissertation presents a dynamic framework for renewable energy portfolios, based on real options, that maximize the risk-averse investment value. Differently from similar models, several classes of uncertainty are taken into account simultaneously and the project values are calculated by means of a hybrid robust and stochastic optimization model. The investment framework is suitable for any market that allows bilateral trading (as in the Brazilian free contracting environment) and is designed for a generation company or energy trading company, that intends to invest in a renewablesource portfolio. Using this framework it is possible to define how much to buy or build from each renewable source, how much to sell from the energy portfolio, and the best moment to invest. Additionally, the premium for investing simultaneously in several complementary renewable sources is also determined. The section responsible for supporting the dynamic investment timing decision uses the binomial lattice proposed by Bastian-Pinto et al [9], to describe mean reverting processes. This framework improves industry practices, contributes to increase renewables competitiveness and proposes an arragement that reduces the need for subsidies. As a consequence, this model contributes to foster the penetration of renewable sources in Brazilian electricity market.

[pt] O investimento em fontes renováveis, apesar do crescimento recente, ainda é dificultado devido à volatilidade dos mercados de curto prazo. Contratos forward são essenciais mesmo em mercados de balcão como o Ambiente de Contratação Livre (ACL) Brasileiro. Contatos forward permitem a redução da incerteza sobre a receita, ajudam a garantir a adequação do fornecimento graças à sinalização de preços para a expansão e podem também ser obrigatórios para realização do project finance de novos empreendimentos. Apesar da oferta de contratos, as fontes renováveis ainda possuem o risco adicional em sua geração, o que pode, combinando-se altos preços spot em um momento de baixa geração, ocasionar uma exposição ao risco de preço-quantidade. Investimento em fontes renováveis pode ser incentivado através da aplicação de técnicas de gestão de riscos como contratação forward, diversificação e definição do momento ótimo de investimento. Através da negociação de contratos e aproveitando complementariedades sazonais entre as fontes, é possível minimizar a exposição aos riscos do mercado. O problema de investimento em centrais de energia renovável pode ser visto como um modelo de otimização estocástica multiestágio com variáveis inteiras, de difícil resolução. As principais soluções disponíveis na literatura simplificam o problema ao reduzir a dimensionalidade da árvore de cenários, ou assumindo hipóteses simplificadoras sobre os processos estocásticos. Nosso objetivo é apresentar um framework para valoração de investimentos em energia renovável, considerando as principais fontes de incerteza e alternativas para composição de uma carteira de investimentos. A principal contribuição desse trabalho é uma metodologia para resolver, utilizando técnicas de decomposição, o problema de investimento ótimo em centrais renováveis complementares no mercado elétrico brasileiro. Este é um problema estocástico multiestágio e não convexo. Nossas políticas de investimento são geradas através de um algoritmo baseado em Programação Dinâmica Dual Estocástica (SDDP). Restrições de integralidade são consideradas no passo forward, onde as políticas são avaliadas, e relaxados no passo backward, onde as políticas são geradas, para garantir a convexidade das funções de recurso. Os resultados numéricos mostram que não é possível assumir independência entre estágios dos processos estocásticos de preços. A estrutura Markoviana dos processos estocásticos é preservada usando uma discretização do espaço de probabilidade, que é resolvida utilizando uma conhecida extensão do SDDP. A avaliação da performance é feita utilizando os dados originais, validando nossa heurística. Nosso framework requer um modelo para o preço forward de energia. Nós aplicamos o modelo Schwartz-Smith usando dados do mercado spot e de balcão para construir a curva forward do mercado brasileiro. O framework contempla as particularidades do ACL no mercado brasileiro, mas também pode ser utilizado em mercados similares. Utilizando medidas coerentes de risco, incorporamos aversão a risco e avaliamos as estratégias concorrentes utilizando conceitos modernos de gestão de riscos. / [en] Despite recent trend for investment in renewable energy, high volatility in shortterm markets still may hinder some opportunities. Forwarding contracting is essential even in Over The Counter (OTC) markets such as the Brazilian Free Trading Environment. Forward contracts allow reducing revenue uncertainty, help ensure supply adequacy by signaling generation expansion and may also be required for project financing in new ventures. Still, renewable sources face the additional risk of uncertain generation, which, in low periods, combined with high spot prices, pose the hazardous price-quantity risk. Renewable investment may be fostered by applying risk management techniques such as forward contracting, diversification and optimal investment timing. By trading contracts and exploiting the seasonal complementarity of the renewable sources, it is possible to reduce risk exposure. The problem of investment in renewable energy plants may be seen as a multistage stochastic optimization model with integer variables, which is very hard to solve. The main approaches in the current literature simplify the problem by reducing the dimensionality of the scenario tree or by assuming simplifying hypothesis on the stochastic processes. Our objective is to introduce a renewable investment valuation framework, considering the main uncertainty sources and portfolio investment alternatives. The main contribution of this work is a method to solve, by applying decomposition techniques, the problem of optimal investment in seasonal complementary renewable plants in the Brazilian energy market. This is a multistage stochastic and non-convex problem. Our investment policies are devised using an algorithm based on Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP). Integrality constraints are considered in the forward step, where policies are evaluated, and relaxed in the backward step, where policies are built, to ensure convexity of the recourse functions. Numerical results show that it is not possible to assume stagewise independence of the price processes. We maintain the Markovian property of the stochastic processes by a discretization of the probability space, solvable by a known extension to the SDDP method. Performance evaluation is carried out using the original data, validating our heuristic. A forward energy price model is required in our framework. We apply the Schwartz-Smith model with spot and OTC data of the Brazilian market to build such a forward price curve. The framework is able to represent the characteristics of the Brazilian FTE and may be applied to similar markets. We incorporate risk aversion with coherent measures of risk and evaluate alternative strategies based on modern risk management concepts.

[pt] A natureza intermitente da geração eólica combinada com a conhecida volatilidade dos preços de eletricidade expõe as Empresas de Energia Eólica (WPCs) comprometidas com contratos de longo prazo aos chamados riscos de preço e quantidade. Vários instrumentos foram desenvolvidos nos últimos anos para mitigar essa exposição ao risco. No entanto, a maioria deles foi construído para lidar apenas com uma das partes, ou seja, a incerteza de preço ou geração. Para enfrentar essa questão, neste trabalho, propomos um instrumento derivativo customizado para as WPCs, aproveitando os princípios de opções e índices renováveis. A eficácia e atratividade do instrumento proposto, denominado Opção Eólica (WInd-Op), são avaliadas com dados reais do setor brasileiro por meio de um modelo de equilíbrio geral. Mostramos que as Empresas de Energia Solar (SPCs) podem ser candidatas relevantes para respaldar esses derivativos. Além disso, quando comparado com as opções tradicionais de compra e venda, usadas como referência, os resultados indicam que o equilíbrio obtido com o novo derivativo apresenta um volume total de negociação significativamente maior, preços de prêmio mais baixos e maior bem-estar geral. / [en] The intermittent nature of wind generation combined with the wellknown volatility of electricity spot prices expose Wind Power Companies (WPCs) committed to long-term forward contracts to the so-called price-andquantity risk. Several instruments were designed in the past years to mitigate this risk exposure. However, most of them were mainly constructed to cope with only one of its parts, i.e., price or generation uncertainty. To tackle this issue, in this work, we propose a tailored derivative instrument for WPCs leveraging the principles of options and renewable indexes. The effectiveness and attractiveness of the proposed instrument, referred to as the Wind-Indexed Option (WInd-Op), are evaluated with real data from the Brazilian sector through a general equilibrium setup. We show that Solar Power Companies (SPCs) can be relevant candidates to back these derivatives. Additionally, when compared to the traditional put-and-call options as a benchmark, the results indicate that the equilibrium obtained with the new derivative exhibits a significantly higher total traded volume, lower premium prices, and greater overall welfare.

[pt] Essa tese, metodológica e normativa, estende a teoria moderna de avaliação econômica de projetos de investimento sob incertezas, conhecida por teoria das opções reais, do ponto de vista de uma companhia de petróleo que otimiza a alocação de recursos e investimento. A teoria das opções reais é combinada com outras teorias - daí o nome opções reais híbridas - de forma a efetuar uma análise mais abrangente e realista de problemas complexos da indústria de petróleo. As duas principais combinações analisadas nessa tese são: (a) a combinação da teoria das opções reais e teoria dos jogos - jogos de opções reais - de forma a considerar de forma endógena o comportamento estratégico das outras firmas, especialmente no jogo de parada ótima com externalidades positivas conhecido por guerra de atrito, e a possibilidade de trocar esse jogo por um jogo cooperativo de barganha; e (b) a combinação da teoria das opções reais com métodos probabilísticos e de decisão estatística Bayesianos - opções reais Bayesianas - gerando uma nova maneira de modelar a incerteza técnica de um projeto em modelos dinâmicos de opções reais. Essas duas combinações são re-combinadas para se obter uma solução adequada que capture as diferenças de valor da informação nos jogos não-cooperativo e cooperativo. Importantes variáveis tais como o fator de chance exploratório, o volume e a qualidade da reserva de petróleo, são modeladas através do desenvolvimento de uma nova teoria sobre distribuições de revelações e medidas de aprendizagem. De forma mais sucinta são analisadas outras opções reais híbridas, com destaque para a combinação da teoria das opções reais com a teoria de computação evolucionária - opções reais evolucionárias - com grande potencial em aplicações complexas de otimização sob incerteza. O método é exemplificado com uma aplicação usando algoritmos genéticos para evoluir a regra de decisão de exercício ótimo da opção real. / [en] This methodological and normative thesis extends the modern economic valuation theory of projects under uncertainty, known as real options theory, from the point of view of an oil company that optimizes the allocation of investment and resources. The real options theory is combined with other theories - so the name hybrid real options - in order to perform a more comprehensive and realistic analysis of complex problems that arises from petroleum industry. The two main combinations analyzed here are: (a) the combination of real options theory with game theory - real options games - to consider endogenously the strategic behavior of other firms, especially in the optimal stopping game with positive externalities known as war of attrition, as well as the possibility to change this game by a cooperative bargain game; and (b) the combination of real options theory with methods from probability theory and Bayesian statistical decision - Bayesian real options - generating a new way to model technical uncertainty of a project in dynamic real options models. These two combinations are re-combined in order to obtain an adequate solution that captures the value of information differences in non-cooperative and cooperative games. Important variables like exploratory chance factor, volume, and quality of a petroleum reserve, are modeled with the development of a new theory on revelation distribution and measures of learning. In a more concise way, are analyzed other hybrid real options, highlighting the combination of real options theory with the evolutionary computation theory - evolutionary real options - with great potential in complex applications of optimization under uncertainty. This method is exemplified with an application using the genetic algorithms to evolve the decision rule for optimal exercise of a real option.

[pt] No novo modelo para o setor elétrico brasileiro a operação do sistema é de responsabilidade do Operador Independente do Sistema enquanto que a propriedade do equipamento e os gastos com a sua manutenção são de responsabilidade do agente prestador do serviço ancilar.Desta forma, o lucro do agente prestador do serviço ancilar de potência reativa será função do custo deste serviço uma vez que a sua remuneração é previamente definida pelo agente regulador. Dentro desta ótica os riscos operacionais dos equipamentos de compensação de potência reativa, se não forem convenientemente mitigados,poderão aumentar os gastos com a manutenção e o pagamento de multa pela indisponibilidade do equipamento.Riscos operacionais são situações de sistema que estão fora da responsabilidade do agente mas que poderão reduzir o seu faturamento.Esta dissertação descreve os riscos operacionais e faz algumas sugestões para proteger o agente da redução do seu faturamento. / [en] In the new brazilian deregulated electrical network, system operation is under Independent System Operator responsibility while the ancillary service agent is the owner of the reactive power equipment and, as a consequence, is responsible for its maintenance costs. In the new model, the profit of the agent is a function of the maintenance costs because his payment is previously defined by the authorities. The operational risks of the reactive power equipments, if not conveniently mitigated, may increase the maintenance frequency and may also result in the payment of a fee due to the equipment unavailability.Operational risks are events in the electrical transmission system that are not under the responsibility of the agent but may reduce his profits. This report describes these operational risks and makes some suggestions to protect the agent against the reduction in his profits.

[pt] O preço da energia no mercado de curto-prazo é caracterizado pela sua alta volatilidade e dificuldade de previsão, representando um alto risco para agentes produtores de energia, especialmente para geradores por fontes renováveis. A abordagem típica empregada por tais empresas para obter a estratégia de contratação ótima de médio e longo prazos é simular um conjunto de caminhos para os fatores de incerteza a fim de caracterizar a distribuição de probabilidade da receita futura e, então, otimizar o portfólio da empresa, maximizando o seu equivalente certo. Contudo, na prática, a modelagem e simulação do preço de curto prazo da energia é um grande desafio para os agentes do setor elétrico devido a sua alta dependência a parâmetros que são difíceis de prever no médio e longo, como o crescimento do PIB, variação da demanda, entrada de novos agentes no mercado, alterações regulatórias, entre outras. Neste sentido, nesta dissertação, utilizamos otimização robusta para tratar a incerteza presente na distribuição do preço de curto-prazo da energia, enquanto a produção de energia renovável é tratada com cenários simulados exógenos, como é comum em programação estocástica. Mostramos, também, que esta abordagem pode ser interpretada a partir de dois pontos de vista: teste de estresse e aversão à ambiguidade. Com relação ao último, apresentamos um link entre otimização robusta e teoria de ambiguidade. Além disso, incluímos no modelo de formação de portfólio ótimo a possibilidade de considerar um contrato de opção térmica de compra para o hedge do portfólio do agente contra a irregularidade do preço de curto-prazo. Por fim, é apresentado um estudo de caso com dados realistas do sistema elétrico brasileiro para ilustrar a aplicabilidade da metodologia proposta. / [en] Energy spot price is characterized by its high volatility and difficult prediction, representing a major risk for energy companies, especially those that rely on renewable generation. The typical approach employed by such companies to address their mid- and long-term optimal contracting strategy is to simulate a large set of paths for the uncertainty factors to characterize the probability distribution of the future income and, then, optimize the company s portfolio to maximize its certainty equivalent. In practice, however, spot price modeling and simulation is a big challenge for agents due to its high dependence on parameters that are difficult to predict, e.g., GDP growth, demand variation, entrance of new market players, regulatory changes, just to name a few. In this sense, in this dissertation, we make use of robust optimization to treat the uncertainty on spot price distribution while renewable production remains accounted for by exogenously simulated scenarios, as is customary in stochastic programming. We show that this approach can be interpreted from two different point of views: stress test and aversion to ambiguity. Regarding the latter, we provide a link between robust optimization and ambiguity theory, which was an open gap in decision theory. Moreover, we include into the optimal portfolio model, the possibility to consider an energy call option contract to hedge the agent s portfolio against price spikes. A case study with realistic data from the Brazilian system is shown to illustrate the applicability of the proposed methodology.