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Aplicação da teoria de portfólio de Markowitz para a geração de energia elétrica proveniente de empreendimentos eólicos no Brasil. / Application of Markowitz Portfolio Theory for power generation from wind projects in Brazil.

A geração hidrelétrica é dependente da afluência, no entanto, é possível minimizar a variação da energia natural afluente por meio dos reservatórios. Por sua vez, a geração eólica tem como desvantagem a volatilidade devido a sua dependência em relação ao vento. Nesse sentido, uma carteira otimizada de projetos eólicos possibilita a redução da volatidade da energia gerada pelo conjunto, na medida em que aproveita as complementariedades do vento. No Brasil, os Estados da Bahia, Rio Grande do Norte, Ceará, Rio Grande do Sul e Piauí concentram 90% da capacidade instalada das usinas eólicas em operação, em construção ou contratada, com uma previsão da fonte atingir 11,6% de participação na matriz elétrica. A pesquisa tem como objetivo desenvolver uma metodologia de apoio baseada na teoria de portifólio de Markowitz que poderá ser utilizada pelo órgão de planejamento energético brasileiro para a definição da quantidade de energia a ser contratada por fonte e local, por meio de leilões de energia regionais e por fonte, com o objetivo de se obter uma carteira otimizada de empreendimentos, que reduza a volatilidade. O método também pode servir de apoio ao investidor para se obter um portfólio de usinas que minimize o risco de exposição financeira no mercado de curto prazo. Nenhum estudo aplicando a teoria de portifólio de Markowitz em usinas eólicas do Brasil foi encontrado na literatura. Os resultados obtidos demonstram que a carteira formada pelas usinas eólicas existentes não está na fronteira eficiente e poderia ser otimizada com aumento da expectativa de geração ou redução do risco. No mesmo sentido, a otimização da carteira também reduziu o risco de exposição ao mercado de curto prazo. / Even though the hydroelectric generation is highly dependent on the river flows, it is possible to minimize the volatility of the energy generation in a given period using the storage capacity of the reservoirs. In contrast, to minimize the volatility of the wind generation is burdensome due to its dependency on wind. Accordingly, an optimized portfolio of wind projects all together allows the reduction of the volatility of the energy generation for the complementarity of wind from different locations. In Brazil, the states of Bahia, Rio Grande do Norte, Ceara, Rio Grande do Sul and Piauí concentrate 90% of the installed capacity of wind power plants in operation, under construction or contracted with a font forecast to reach 11.6% share the electric matrix. The Thesis aims to develop a support methodology based in portfolio theory of Markowitz that can be used by the Brazilian-planning agency in future, to define the amount of energy to be contracted by source and location, through regional and source energy auctions, to obtain an optimized portfolio projects, with reduced volatility. The methodology can also serve to support the investor to obtain a portfolio of plants that minimize the risk of financial exposure to short-term market. No study applying Markowitz\'s portfolio theory in wind farms of Brazil was found in the literature. The results show that the portfolio of the existing wind farms is not on the efficient frontier and could be optimized with increased expectation of generating or reducing the risk. Similarly, the optimization of the portfolio also reduced the risk of exposure to short-term market.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-23012017-143349
Date21 September 2016
CreatorsFranklin Kelly Miguel
ContributorsDorel Soares Ramos, Roberto Castro, Eliane Aparecida Faria Amaral Fadigas, Lúcio de Medeiros, Fernando Amaral de Almeida Prado Júnior
PublisherUniversidade de São Paulo, Engenharia Elétrica, USP, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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