Proteins that recognise the sugar surface structures on cells have an enormous potential to be used as tools in the characterisation of these structures. A group of proteins, called lectins, have been identified that can bind to carbohydrate complexes on the receptors of cells. The crude extract from Grevillea robusta seeds was found to contain lectin-like proteins that were different from most other lectins, as they would specifically target the receptors of white blood cells and not those found on red blood cells. Therefore, the lectin isolated from G.robusta could be used as a tool to identify the specific surface structures on white blood cells. The lectin was isolated using affinity chromatography where a complex (oligosaccharide) matrix was used. Agglutination, binding and sugar inhibition assays confirmed the isolated protein was a lectin. The lectin was found in low amounts (up to 5% of the total protein content) within the seeds of G.robusta. As a result of this low yield, the identification of the lectin by PAGE was difficult because the levels of protein were beyond the detection limit of the commercial staining reagents. The lectin was called the GR2 protein and was characterised as a monocot mannose binding lectin based on its sugar specificity for only mannose. A serine protease inhibitor was isolated from the seeds of G.robusta using two different chromatography methods, reverse phase HPLC (GR1.HPLC) and gel filtration chromatography (GR1.GF). Ion exchange chromatography was used to initially separate the proteins in the crude extract and the fraction containing the GR1 protein was further purified using reverse phase HPLC (GR1.HPLC). N-terminal sequencing results of the GR1.HPLC protein, showed evidence of proteolytic cleavage during the extraction process, which lead to the second purification method being established. Protease inhibitors were added to the buffers prior to being purified by gel filtration chromatography, which resulted in the GR1 protein being isolated from the crude extract without the presence of the contaminating protein. Mass spectroscopy identified the molecular weight of the GR1 protein to be 6669Da and the full amino acid sequence was derived by cDNA techniques. Sequence alignment studies of the GR1 protein showed significant similarities with the Bowman-Birk inhibitor. The positioning of the cysteine residues were conserved throughout the Bowman-Birk superfamily, however these residues were not conserved within the GR1 protein. Competitive inhibition assays on the GR1 protein revealed the protein could inhibit both trypsin and chymotrypsin at similar levels to that seen for the Bowman-Birk inhibitor. Therefore, the GR1 protein was characterised as a member of the Bowman-Birk superfamily of serine protease inhibitors. The three-dimensional structure of the GR1 protein was determined using two-dimensional NMR spectroscopy. Computer programs such as XEASY, DYANA and SYBYL® were used to tabulate the information taken from the 2D experiments, generate structures and minimise these structures respectively. The solution structure of the GR1 protein was found to contain a region of antiparallel β-sheet structure that corresponded to the trypsin binding site and the remainder of the protein consisted of loops and turns that were held together by disulfide bridges (the chymotrypsin-binding region). Structural similarities between the GR1 protein and the Bowman-Birk inhibitor existed only in the trypsin-binding site of the Bowman-Birk inhibitor. The GR1 protein is the first member of the Proteaceae family to be characterised as a Bowman-Birk inhibitor. This thesis outlines the isolation and biochemical characterisation of the two proteins found within Grevillea robusta and also describes the steps involved and results obtained in determining the three-dimensional structure of the GR1 protein.

[pt] Nesta Tese, o design robusto, com um modelo incerto de um sistema de vibro-impacto eletromecânico é feito. O sistema é composto de um carrinho, cujo movimento é aciondo por um motor de corrente contínua e um martelo embarcado neste carrinho. O martelo é ligado ao carrinho por um mola não linear e por um amortecedor linear, de modo que existe um movimento relativo entre eles. Uma barreira linear flexível, colocada fora do carrinho, restringe aos movimentos do martelo. Devido ao movimento relativo entre o martelo e a barreira, impactos podem ocorrer entre estes dois elementos. O modelo metemático desenvolvido para sistema leva em conta a influência do motor no comportamento dinâmico do sistema. Alguns parâmetros do sistema são incertos, tais como a rigidez e os coeficientes de amortecimento da barreira flexível. O objetivo da Tese é realizar uma otimização deste sistema eletromecânico com respeito a parâmetros de projeto, a fim de maximizar a potência de impacto sob a restrição de que a potência elétrica consumida pelo motor seja menor do que um valor máximo. Para escolher os parâmetros de projeto no problema de otimização, uma análise de sensibilidade foi realizada a fim de definir os parâmetros mais sensíveis do sistema. O problema de otimização é formulado no âmbito de otimização robusta, devido à presença de incertezas no modelo. As distribuições de probabilidades das variáveis aleatórias são construídas através do Princípio da Máxima Entropia e estatísticas da resposta estocástica do sistema são calculadas pelo método de Monte Carlo. O conjunto de equações não-lineares é apresentado, e um integrador temporal adaptado é desenvolvido. O problema de otimização não-linear estocástico com restrição é resolvido para diferentes níveis de incertezas e também para o caso determinístico. Os resultados são diferentes e isto mostra a importância da modelagem estocástica. / [en] In this Thesis, the robust design with a uncertain model of a vibro-impact eletromechanical system is done. The electromechanical system is composed of a cart, whose motion is excited by a DC motor (motor with continuous current), and an embarked hammer into this cart. The hammer is connected to the cart by a nonlinear spring component and by a linear damper, so that a relative motion exists between them. A linear flexible barrier, placed outside of the cart, constrains the hammer movements. Due to the relative movement between the hammer and the barrier, impacts can occur between these two elements. The developed model of the system takes into account the influence of the DC motor in the dynamic behavior of the system. Some system parameters are uncertain, such as the stiffness and the damping coefficients of the flexible barrier. The objective of the Thesis is to perform an optimization of this electromechanical system with respect to design parameters in order to maximize the impact power under the constraint that the electric power consumed by the DC motor is lower than a maximum value. To chose the design parameters in the optimization problem, a sensitivity analysis was performed in order to define the most sensitive system parameters. The optimization is formulated in the framework of robust design due to the presence of uncertainties in the model. The probability distributions of random variables are constructed using the Maximum Entropy Principle and statistics of the stochastic response of the system are computed using the Monte Carlo method. The set of nonlinear equations are presented, and an adapted time domain solver is developed. The stochastic nonlinear constrained design optimization problem is solved for different levels of uncertainties, and also for the deterministic case. The results are different and this show the importance of the stochastic modeling. / [fr] Dans cette Thèse, nous étudions l optimization robuste avec un modèle incertain d un système étrectromécanique avec vibro-impact. Le système életromécanique est contitué d un chariot dont le mouvement est généré par un moteur à courant continu, et d un mateau embarqué dans ce chariot. Le Marteau est relié au chariot par un resort non linéaire et par un amortisseur linéaire, de façon qu un mouvement relative existe entre eux. Une barrière flexible linéaire, placée à l extérieur du chariot limite les mouvements du Marteau. En raison du mouvement relative entre le Marteau et la barrière, des impacts peuvent se produire entre ces deux éléments. Le modèle du système dèveloppé prend en compte l influence du moteur à courant continu dans la comportement dynamique du système. Certains paramètres du système sont incertains, tells que les coefficients de rigidité et d amortissement de la barreire flexible. L objectif de la Thèse est de réaliser une optimization de ce système életromécanique en jouant sur les paramètres de conception. Le but est de maximizer la puissance d impact sous la contrainte que la puissance électrique consommée par le moteur à courant continu soit inférieure à une valeur maximale. Pour choisir les paramétres de conception dans le probléme d optimisation, une analyse de sensibilité a été réalisée afin de definir les paramètres du système les plus sensibles. L optimisation est formulée dans le cadre de la conception robuste em raison de la présence d incertitudes dans le modele. Les lois de probabilités des variables aléatoires du problème sont construites em utilisant le Principle du Maximum d Entropie. Les statistiques de la réponse stochastique du système sont caçculées em utilisant la méthode de Monte Carlo. L emsemble de équations non linéaires est presente, et um solveur temporel adapte est développé. Le probléme d optimisation non linéaire stochastique est résolu pour différents niveaux d incertitudes, ainsi que pour le cas déterministe. Les résultats sont différents, ce qui montre l importance de la modélisation stochastique.

[pt] O planejamento e controle de portfolios de projeto é uma tarefa desafiadora. Eles estão sujeitos a múltiplos riscos, restrições de recursos, relações de precedências e penalidades por atrasos de projetos. É fundamental desenvolver estratégias efetivas de alocação dos recursos disponíveis de forma a garantir que estes projetos sejam concluídos dentro dos limites de tempo e custo. Um fator crucial que deve ser levado em consideração ao tomar estas decisões é o gerenciamento das incertezas associadas a execução dos projetos. Neste contexto, este trabalho propõe uma metodologia baseada em otimização robusta para planejamento e controle de portfolios de projeto sob incerteza. Este método combina modelos e algoritmos desenvolvidos para diferentes problemas de alocação de recursos para os quais foi aplicada a mesma abordagem de otimização robusta. Nela, a incerteza é modelada como um adversário capaz de materializar a combinação de riscos de pior caso que maximiza o impacto no(s) projeto(s) para qualquer plano de alocação de recursos. Nos problemas estudados o tomador de decisão tem então que determinar a alocação ótima de recursos que minimiza um objetivo particular assumindo que a combinação de riscos de pior caso irá se materializar. A abordagem também provê um mecanismo para controle do grau de conservadorismo das soluções robustas. Para cada problema modelado, uma estratégia de solução é desenvolvida através de um esquema de reformulação que parte de uma formulação Min-Max compacta e termina em um algoritmo de geração de cortes. Diversos experimentos computacionais foram executados, provendo importantes conclusões que direcionaram o desenvolvimento da metodologia de controle e planejamento de portfolios. A importância de se desenvolver planos de alocação de recursos de forma integrada no contexto de tomada de decisão em portfolios de projetos e a falta de efetividade do método tradicional de análise de caminhos críticos no contexto de cenários de pior caso para as durações das atividades, são importantes exemplos das conclusões obtidas pelos experimentos. A aplicação da metodologia foi demonstrada em um caso de estudo que contempla um portfolio para construção de duas refinarias. O referido exemplo demonstrou o potencial do uso prático dos métodos propostos neste trabalho. / [en] Planning and controlling complex project portfolios is a challenging task. These portfolios are subject to a number of potential risk sources coupled with resource constraints, intricate precedence relationships, and penalties for project delays. For this reason, it is fundamental that optimal strategies for the allocation of the available resources are constantly adopted by the decision makers to ensure that their projects are completed within limits of time and cost. Moreover, the uncertainty that affects these projects has to be taken into account for effective resource allocation decisions. Within this context, this work proposes a robust optimization-based methodology for planning and controlling project portfolios under uncertainty. The method combines models and algorithms for multiple resource allocation problems under the same robust optimization framework. In this approach, the uncertainty environment is modeled as an adversary that selects the worst-case combination of risks for any decision maker s actions. Subsequently, the main goal of the decision maker is to determine optimal resource allocation plans for minimizing a particular objective subject to the assumption that the adversary s worst-combination of risks will materialize. The approach also provides a way to control the degree of conservatism of the solutions. For each studied problem, a solution strategy is developed through a reformulation scheme from a compact min-max formulation to a cut-generation algorithm. Several computational experiments are conducted, providing key insights that drive the design of the referred portfolio planning and control methodology. The ineffectiveness of traditional critical path analysis under worst-case realizations of uncertain activities durations and the importance of taking integrated resource allocation decisions in the context of project portfolios, are examples of the key findings of the experiments. The application of the methodology is demonstrated in a case study of a portfolio aimed at the construction of two refineries. This example presents the capabilities of the developed techniques in a practical context.

[pt] Uma ferramenta importante na avaliação de políticas econômicas é a estimação do efeito médio de um programa ou tratamento sobre uma variável de interesse. A principal dificuldade desse cálculo deve-se µa atribuição do tratamento aos potenciais participantes geralmente não ser aleatória, causando viés de seleção quando desconsiderada. Uma maneira de resolver esse problema é supor que o econometrista observa um conjunto de características determinantes, a menos de um componente estritamente aleatório, da participação. Sob esta hipótese, conhecida como Ignorabilidade, métodos semiparamétricos de estimação foram desenvolvidos, entre os quais a imputação de valores contrafactuais e a reponderação da amostra. Ambos são consistentes e capazes de atingir, assintoticamente, o limite de eficiência semiparamétrico. Entretanto, nas amostras frequentemente disponíveis, o desempenho desses métodos nem sempre é satisfatório. O objetivo deste trabalho é estudar como a combinação das duas estratégias pode produzir estimadores com melhores propriedades em amostras pequenas. Para isto, consideramos duas formas de integrar essas abordagens, tendo como referencial teórico a literatura de estimação duplamente robusta desenvolvida por James Robins e co-autores. Analisamos suas propriedades e discutimos por que podem superar o uso isolado de cada uma das técnicas que os compõem. Finalmente, comparamos, num exercício de Monte Carlo, o desempenho desses estimadores com os de imputação e reponderação. Os resultados mostram que a combinação de estratégias pode reduzir o viés e a variância, mas isso depende da forma como é implementada. Concluímos que a escolha dos parâmetros de suavização é decisiva para o desempenho da estimação em amostras de tamanho moderado. / [en] Estimation of mean treatment effect is an important tool for evaluating economic policy. The main difficulty in this calculation is caused by nonrandom assignment of potential participants to treatment, which leads to selection bias when ignored. A solution to this problem is to suppose the econometrician observes a set of covariates that determine participation, except for a strictly random component. Under this assumption, known as Ignorability, semiparametric methods were developed, including imputation of counterfactual outcomes and sample reweighing. Both are consistent and can asymptotically achieve the semiparametric efficiency bound. However, in sample sizes commonly available, their performance is not always satisfactory. The goal of this dissertation is to study how combining these strategies can lead to better estimation in small samples. We consider two different ways of merging these methods, based on Doubly Robust inference literature developed by James Robins and his co-authors, analyze their properties and discuss why they would overcome each of their components. Finally, we compare the proposed estimators to imputation and reweighing in a Monte Carlo exercise. Results show that while combined strategies may reduce bias and variance, it depends on the way it is implemented. We conclude that the choice of smoothness parameters is critical to obtain good estimates in moderate size samples.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:50:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2552.pdf: 3720513 bytes, checksum: fef1e4e66d1cfc987b00426d1ca179d2 (MD5) Previous issue date: 2009-04-24 / The main concern of this work is related to the development of an aggregate production planning model of a cooperative society of sugar and alcohol milling companies. This mathematical model is based on a hierarquical approach between the annual planning problem of the cooperative and the tactical planning horizon of the sugarcane mills. In the cooperative level the main questions are related to the allocation of production goals to each mill and the management of inventory and dynamic demands. In the milling companies level a process selection model aims at helping the decision makers to determine the quantity of sugarcane crushed, the selection of sugarcane suppliers, the selection of sugarcane transport system suppliers, the selection of industrial process used in the sugar, alcohol, molasses and energy production. Besides that, this work presents an analysis of the impact of uncertainties in the aggregate planning problem parameters, using robust optimization techniques. To solve the linear and mixed integer mathematical problem found in this modeling, we applied a state of the art modelling language with an optimization solver. A case study was developed in a cooperative of sugar and alcohol milling companies located in the state of Alagoas- Brazil and at Santa Clotilde mill, located in the city of Rio Largo-AL. The results of this case study helped us to verify the applicability of the proposed models in the aggregate production planning of the studied organizations. Computational results are presented and analyzed with real data application. / O objetivo deste trabalho é desenvolver modelos de programação matemática para o planejamento agregado da produção em usinas cooperadas do setor sucroenergético. Os modelos desenvolvidos devem considerar a relação hierárquica existente entre o planejamento anual de toda a cooperativa e o planejamento tático de safra de uma das usinas cooperadas. No nível de decisão da cooperativa o modelo deve indicar a meta de produção de cada usina e definir a política de estocagem e de atendimento da demanda. No nível de decisão da usina o modelo deve sugerir a quantidade de cana-de-açúcar colhida por fornecedor, a quantidade de cana transportada por prestador de serviço, a seleção dos processos de produção de açúcar, álcool, melaço e energia elétrica. Além disso, esta tese explora a aplicação de técnicas de otimização robusta para tratar incertezas inerentes aos parâmetros utilizados no processo decisório da cooperativa e de cada usina. Para resolver os modelos de programação linear e programação inteira mista, utilizou-se uma linguagem de modelagem algébrica e um solver de última geração de programação matemática. Um estudo de caso foi realizado na cooperativa regional dos produtores de açúcar e álcool do estado de Alagoas e na usina cooperada Santa Clotilde, localizada no município de Rio Largo-AL. Neste estudo, foi possível verificar a adequação dos modelos propostos quando aplicados para apoiar decisões envolvidas no planejamento agregado da produção das organizações estudadas. Resultados computacionais são apresentados e analisados, comparando o planejamento executado pelas empresas e os resultados obtidos com a modelagem.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:50:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6825.pdf: 8500191 bytes, checksum: 6105a0900d48c9c1c58657efd7bc22ac (MD5) Previous issue date: 2015-12-16 / The tactical management of cash flow is critical in financial management of a company or organization. Several mathematical models for planning cash flow have been proposed in recent decades. Most of the models are deterministic and initially treated as an extension of the economic order quantity. This thesis addresses the cash management problem from the perspective of optimization models present in the Operations Research literature. The aim is to study, develop and apply formulations based on mathematical programming and network flows, considering uncertainties in parameters, to support the decisions involved in managing the cash flow. A case study was developed in a typical company of the stationery sector to analyze the suitability and potential of the proposed approaches for companies of this sector. For that, this thesis implement robust optimization and stochastic programming to address the parameters uncertainties in the problem of maximizing the available financial resources at the end of a multi-period and finite planning horizon of the company's cash flow. The proposed approaches are based on a deterministic model which uses a network flow to maximize the cash flow return at the end of the period. For the treatment of uncertainties in the parameters that define the flow of financial resources in time are used the robust optimization approach of worst case interval and the stochastic programming approach risk neutral, minimax with regret and conditional value-at-risk. There were no other studies in the literature following this line of research. As shown in this thesis the proposed approaches can generated promising results for the management of cash flow in companies of the stationery sector and others, with significant contributions in financial decision-making department, particularly for the treatment of uncertainties in the parameters of the cash flow. / O gerenciamento do fluxo de caixa tático é fundamental na gestão financeira de uma empresa ou organização. Vários modelos matemáticos para planejar o fluxo de caixa foram propostos nas últimas décadas. Na sua maioria, os modelos são determinísticos e, inicialmente, tratados como uma extensão da fórmula do lote econômico de compra. Esta tese aborda o problema da gestão do caixa sob a ótica de modelos de otimização presentes na literatura da Pesquisa Operacional. O objetivo é estudar, desenvolver e aplicar formulações baseadas em programação matemática e fluxos em rede, considerando incertezas nos parâmetros, para apoiar as decisões envolvidas no gerenciamento do fluxo de caixa. Um estudo de caso é desenvolvido numa empresa típica do setor de material escolar, para analisar a adequação e o potencial das abordagens propostas em empresas deste setor. Para tal, são utilizados métodos de otimização robusta e programação estocástica para tratar as incertezas nos parâmetros do problema de maximização dos recursos financeiros disponíveis no final de um horizonte de planejamento multi-período e finito do caixa da empresa. As abordagens propostas são baseadas num modelo determinístico, que utiliza uma rede de fluxos para maximizar o retorno do caixa no final do período considerado. Para o tratamento das incertezas presentes nos parâmetros que definem os fluxos de recursos no tempo, são utilizadas a abordagem de otimização robusta de análise de pior caso intervalar e a abordagem de programação estocástica de dois estágios com recurso neutra ao risco e de aversão ao risco minimax com arrependimento e valor em risco condicional. Não foram encontrados outros estudos na literatura seguindo esta linha de pesquisa. Conforme mostrado nesta tese, as abordagens propostas podem gerar resultados promissores para a gestão do fluxo de caixa de empresas de material escolar e outros, com contribuições significativas nas tomadas de decisões de um gestor financeiro, principalmente quanto ao tratamento das incertezas nos parâmetros do fluxo de caixa.

Submitted by ANA KARLA PEREIRA RODRIGUES (anakarla_@hotmail.com) on 2017-08-09T15:33:48Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 4699110 bytes, checksum: ef3b7c0aa5c4758d2c77e65ad6a81ad3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-09T15:33:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 4699110 bytes, checksum: ef3b7c0aa5c4758d2c77e65ad6a81ad3 (MD5) Previous issue date: 2016-06-20 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work involves the development of two studies that are presented in chapters 2 and 3. At first, a new method to perform the calibration transfer was designed. This method was developed to make use of separate variables instead of using the full spectrum or spectral windows. To accomplish this task a univariate procedure is initially used to correct the spectra recorded in the secondary equipment, given a set of transfer samples. A robust regression technique is then used to obtain a model with small sensitivity with respect to the univariate correction. The proposed method is employed in two case studies involving near infrared spectrometric determination of specific mass, research octane number and naphtenes in gasoline, and moisture and oil in corn. In both cases, better calibration transfer results were obtained in comparison with piecewise direct standardization (PDS). In the second, a new strategy for cotton seed classification using near infrared (NIR) hyperspectral images (HSI) was developed. Initially the cotton seeds samples were recorded on a station HSI image-NIR and a conventional spectrometer NIR. Thereon, the images were segmented and the mean spectrum of each seed was extract. Classification models SPA-LDA e PLS-DA based on the mean spectral were developed for two data sets. The results for models SPA-LDA and PLSDA showed that the classification with HSI-NIR data set has been achieved with greater accuracy when compared to models for the NIR-conventional data set. / Este trabalho envolve o desenvolvimento de dois estudos, que são apresentados nos capítulos 2 e 3. No primeiro, um novo método para realizar a transferência de calibração foi concebido. Este método foi desenvolvido para fazer uso de variáveis isoladas em vez de usar todo o espectro ou janelas espectrais. Para realizar essa tarefa, um procedimento univariado é inicialmente usado para corrigir os espectros registrados no equipamento secundário, dado um conjunto de amostras de transferência. Uma técnica de regressão robusta é então usada para obter um modelo com pequena sensibilidade em relação aos resíduos da correção univariada. O novo método é então empregado em dois estudos de caso envolvendo análise espectrométrica NIR, em que foram determinados os parâmetros massa específica, RON (Research Octane Number) e teor de naftênicos em gasolina e os teores de água e óleo em amostras de milho. Os resultados do novo método foram melhores do que os obtidos usando o método PDS. No segundo, uma nova estratégia para classificação de sementes de algodão usando imagens hiperespectrais no NIR foi desenvolvido. Inicialmente as amostras de sementes de algodão foram registradas em uma estação de imagem HSI-NIR e em um equipamento NIR convencional. Após isso, as imagens foram segmentadas e os espectros médios de cada semente foram extraídos. Os modelos de classificação SPA-LDA e PLS-DA baseados nos espectros médios foram construídos para os dois conjuntos de dados. Os resultados SPA-LDA e PLS-DA para os modelos demonstraram que a classificação com os dados HSI-NIR foi alcançada com maior exatidão quando comparada aos modelos obtidos usando o NIR-convencional.

[pt] Nesta dissertação será proposta uma metodologia que contabiliza o risco de inadimplência no mercado, decorrentes de débitos não pagos à câmara de comercialização de energia elétrica (CCEE) nas estratégias de contratação de geradores renováveis. As incertezas relacionadas à geração e ao preço de curto prazo são consideradas através da simulação de cenários exógenos ao modelo como habitual em otimização estocástica. A otimização robusta é empregada através de conjuntos de incerteza poliédricos a fim de modelar a inadimplência do mercado. Dessa maneira, a metodologia proposta se baseia em um modelo matemático híbrido, robusto e estocástico. De forma mais objetiva, um modelo de dois níveis é proposto com tantos problemas de segundo nível quanto o número de cenários considerados para a produção renovável. No primeiro nível, as decisões de contratação são feitas. Em seguida, para cada cenário de geração, o problema de segundo nível encontra a pior inadimplência com base na carteira de contratos encontrados pelo primeiro nível. Para resolver o problema, o modelo de dois níveis é reescrito como um problema linear equivalente de um único nível. O perfil de risco do agente é definido por meio do conhecido valor condicional em risco (conditional value-a-risk), uma medida coerente de risco. Para ilustrar a eficácia do modelo de contratação, são realizados estudos de casos com dados realistas do sistema de energia brasileiro. / [en] In this dissertation we propose a new methodology to account for the market default risk, arising from debts not paid to the market clearing house, in the renewable generators contracting strategy. Renewable generation and spot price uncertainties are considered through exogenous simulated scenarios as customary in stochastic optimization. Robust optimization with polyhedral uncertainty sets is employed to account for the market default. Thus, the proposed methodology is based on a hybrid robust and stochastic mathematical program. More objectively, a bi-level model is proposed with as many second-level problems as the number of scenarios considered for the renewable production. In the first level, contracting decisions are made. Then, for each generation scenario, a second-level problem finds the worst-case default based on the portfolio of contracts found by the first level. To solve the problem, the bi-level model is rewritten as a single-level equivalent linear problem. The agent s risk profile is defined by means of the well-known conditional value-at-risk coherent risk measure. To illustrate the effectiveness of the contracting model, case studies are performed with realistic data from the Brazilian power system.

[pt] Este trabalho propõe um modelo de otimização robusta de pior caso orientado por dados aplicado na seleção de um portfólio de títulos de renda fixa. A gestão das carteiras implica na tomada de decisões financeiras e no gerenciamento do risco através da seleção ótima de ativos com base nos retornos esperados. Como estes são variáveis aleatórias incertas foi incluído um conjunto definido de incertezas estimadas diretamente no processo de otimização, chamados de cenários. Foi usado o modelo de ajuste de curvas Nelson e Siegel para construir as estruturas a termo das taxas de juros empregadas na precificação dos títulos, um ativo livre de risco e alguns ativos com risco de maturidades diferentes. Os títulos prefixados são marcados a mercado porque estão sendo negociados antes do prazo de vencimento. A implementação ocorreu pela simulação computacional usando dados de mercado e dados estimados que alimentaram o modelo.Com a modelagem de otimização robusta foram realizados diferentes testes como: analisar a sensibilidade do modelo frente às variações dos parâmetros verificando seus resultados e a utilização de um horizonte de janela rolante para simular o comportamento ao longo do tempo. Obtidas as composições ótimas das carteiras, foi feito o backtesting para avaliar o comportamento das alocações com o retorno real e também a comparação com o desempenho de umbenchmark. Os resultados dos testes mostraram a adequação do modelo da curva de juros e bons resultados de alocação do portfólio robusto, que apresentaram confiabilidade até em períodos de crise. / [en] This paper proposes a data-driven worst case robust optimization model applied in the selection of a portfolio of fixed income securities. The portfolio management implies in financial decision-making and risk management through the selection of optimal assets based on expected returns. As these are uncertain random variables, was included a defined set of estimated uncertainties directly in the optimization process, called scenarios. The Nelson and Siegel curve fitting model was used to construct the term structure of the interest rates employed in the pricing of securities, a risk-free asset and some risky assets of different maturities. The fixed-rate securities are marked to market because they are being traded before the maturity date. The implementation took place through computational simulation using market data and estimated data that fed the model. With robust optimization modeling were done different tests such as: analyze the sensitivity of the model to the variations of the parameters checking the results and the use of a rolling horizon scheme to simulate behavior over time. Once the optimal portfolio composition was obtained, the backtesting was done to evaluate the behavior of the allocations with the real return and also the comparison with the performance of a benchmark. The results of the tests showed the adequacy of the interest curve model and good allocation results of the robust portfolio, which presented reliability even in times of crisis.

[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.