Models to deal with uncertainties in energy commercialization in a deregulated market

Abstract

Em todo o mundo, os mercados de energia passam por uma reestruturação significativa, fomentando a desregulamentação e a concorrência. Essa reestruturação transformou a indústria de serviços públicos em agentes privados que competem para vender energia a empresas de distribuição independentes e clientes finais. Os agentes devem ser capazes de analisar e modelar o comportamento do mercado para tomar boas decisões, às vezes com baixos níveis de informação disponível. Sob um mercado mais descentralizado, os agentes devem assumir mais riscos e responsabilidades em suas próprias decisões para lidar com um ambiente incerto. Este trabalho teve como objetivo modelar, processar e analisar problemas relacionados ao comércio de energia, com foco nas dificuldades do pequeno consumidor. Especificamente, tratou de questões percebidas na representação de incertezas, falta de dados históricos robustos disponíveis para processar, informações de natureza qualitativa, nível de conhecimento dos especialistas e previsão de cargas. Este trabalho tratou dessas questões de forma a reduzir ao máximo os riscos do comércio de energia. Algumas dessas questões são parcialmente creditadas à estrutura do mercado de energia brasileiro. O mercado mudou, mas a maioria dos consumidores não. Historicamente, as empresas de geração e distribuição de energia detêm as informações e as melhores técnicas para a comercializar energia já que a comercialização de energia é seu principal negócio. Por outro lado, o consumidor final não domina essa disciplina. Geralmente, faltam dados robustos e, na maioria dos casos, não possuem recursos ou conhecimento para subsidiar uma pesquisa neste sentido. Como resultado, neste trabalho são projetados dois procedimentos metodológicos úteis para facilitar o processo de compra de energia. Eles visam representar a incerteza e os riscos (qualitativos e quantitativos). Estes métodos melhoram o entendimento das opções de comercialização de energia e levam o consumidor a tomar uma decisão melhor. Além disso, como inovação adicional, desenvolveu-se uma formulação de CVaR que considera as informações qualitativas e quantitativas, lidando com os dois tipos de risco. Os métodos contribuem para flexibilizar a coleta de informações, melhoram o entendimento dos problemas associados à compra de energia e também avaliam a qualidade dos conselhos dos especialistas de forma justificada e tornando a decisão robusta.