[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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:27453 |
| Date | 22 September 2016 |
| Creators | SERGIO VITOR DE BARROS BRUNO |
| Contributors | ALEXANDRE STREET DE AGUIAR |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0145 seconds