Planejamento da compra de energia no setor de distribuição

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Planejamento da compra de energia no setor de distribuição

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina en
dc.contributor.advisor Finardi, Erlon Cristian en
dc.contributor.author Coral, Anderson Maccarini en
dc.date.accessioned 2013-12-06T00:11:45Z
dc.date.available 2013-12-06T00:11:45Z
dc.date.issued 2013 en
dc.identifier.other 318873 en
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/107464
dc.description Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2013 en
dc.description.abstract A introdução do modelo de mercado na indústria de energia elétrica ampliou as atividades das empresas distribuidoras na área de comercialização de energia. Os mecanismos de incentivos e penalidades, introduzidos pelo atual modelo setorial requerem, por exemplo, a compreensão das regras de compra e repasse dos custos, bem como a análise dos riscos e incertezas ligados à regulação, evolução do consumo e o comportamento dos consumidores nos ambientes livre e cativo. Uma das principais consequências do novo marco regulatório é que, para alcançar seus objetivos, adotou-se o mecanismo de leilões como instrumentos capazes de assegurar a expansão da oferta através da obrigação das distribuidoras de contratarem a totalidade de suas demandas. Este trabalho apresenta um modelo computacional que serve para a tomada de decisões de contratação de energia de uma distribuidora no ambiente cativo brasileiro. O modelo proposto leva em consideração uma série de complexidades ligadas às regras de compra e repasse dos custos da contratação e incertezas nos valores futuros do preço da energia e da demanda. Para fornecer uma solução robusta, o modelo matemático é formulado como um problema estocástico de programação linear multiestágio, sendo resolvido por meio da técnica do Progressive Hedging. A introdução da incerteza nas variáveis ocorre através de árvores de cenários com várias ramificações. Ao final da dissertação, destaca-se uma metodologia para avaliar a qualidade das soluções estocásticas dos vários casos simulados <br> en
dc.description.abstract Abstract: Introduction of market models in the electricity industry has expanded activities of distribution companies in the field of energy trading. Mechanisms of incentives and penalties, introduced by the current model of the sector require, for example, understanding the rules of purchase and transfer costs, as well as analysis of risks and uncertainties relating to regulation, consumption trends and consumer behavior in regulated and free contracting environments. One of the main consequences of the new regulation is that to achieve its goals, it is adopted the auction mechanism as a tool to ensure supply expansion through distributors obligation to hire all of their demands. This work presents a computational model that serves for making hiring decisions of an energy distributor in the Brazilian regulated contracting environment. The proposed model takes into consideration a number of complexities related to negotiation rules and passes the costs of hiring and uncertainties in the values of future energy prices and demand. To provide a robust solution, the mathematical model is formulated as a multistage stochastic linear programming problem and it is solved by the Progressive Hedging technique. Uncertainties are represented by a scenario tree with multiple branches. It is given at the end of this work a methodology to assess the quality of stochastic solutions of the several simulated cases. en
dc.format.extent 173 p.| il., grafs., tabs. en
dc.language.iso por en
dc.subject.classification Engenharia eletrica en
dc.subject.classification Energia eletrica en
dc.subject.classification Aspectos econômicos en
dc.subject.classification Brasil en
dc.subject.classification Energia eletrica - en
dc.subject.classification Producao en
dc.subject.classification Analise estocastica en
dc.title Planejamento da compra de energia no setor de distribuição en
dc.type Dissertação (Mestrado) en


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