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Otimização de portfólios de contratos de energia elétrica utilizando algoritmos genéticos multiobjetivo

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2009. / Made available in DSpace on 2012-10-22T15:12:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1
269453.pdf: 565426 bytes, checksum: e31653e28c11e328608111ec500b39aa (MD5) / A otimização de portfólios de contratos de energia é um problema complexo e atual, associado com a atividade de comercialização de energia elétrica. No Brasil essa atividade ocorre em dois ambientes, Ambiente de Contratação Livre (ACL) e Ambiente de Contratação Regulado (ACR). Os agentes envolvidos neste ambiente interessados em otimizar seus portfólios têm que levar em consideração não somente o montante a ser comercializado, mas também os riscos associados ao preço da energia no mercado de curto prazo e as formas de mensurar esses riscos, transformando-se em um problema de otimização multiobjetivo. Além disto, a utilização de contratos de opção, bilaterais e flexíveis são também meios de fornecer hedging (cobertura contra riscos) aos agentes comercializadores. Neste trabalho é proposta uma técnica de Algoritmo Genético Multiobjetivo, que incorpora as funções objetivo de Markowitz, Value-at-Risk e Conditional Value-at-Risk, como também contratos derivativos, para a construção de uma fronteira eficiente de portfólios de ativos, sendo os ativos testados os contratos de energia elétrica e ações em bolsa de valores, podendo ser expandido a outros tipos de ativos. Sendo assim, o objetivo do trabalho não é encontrar um portfólio ótimo, mas sim fornecer um conjunto de soluções ótimas de Pareto. Isso permite que os agentes avaliem em conjunto as medidas de risco e de retorno para definição de seu portfólio de energia elétrica, entre outros tipos de portfólios. Ao final esta metodologia é validada com problemas realísticos.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/88946
Date22 October 2012
CreatorsGuder, Ritchie
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Teive, Raimundo Celeste Ghizoni
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format96 f.| il., tabs., grafs.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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