MODELAGEM NA COMPRA DE ENERGIA ELÉTRICA DAS DISTRIBUIDORAS: UM ESTUDO DE CASO PARA O ESTADO DE SÃO PAULO

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Mota Anselmo, Paulo Cesar (2017)
  • Publisher: Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia - RIPE
  • Journal: Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia - RIPE

Resumo. No Brasil após as mudanças que ocorreram em virtude do modelo de comercialização do Setor Elétrico Brasileiro adotado em 2004, ao se negociar um novo contrato de energia, o agente comprador (no caso representando a empresa Distribuidora) terá que enfrentar os riscos de preço devido às variações na produção hidrelétrica, riscos de mudanças de crédito da fonte do comprador, modificações de regulação do governo e demais riscos desta área. Uma análise de risco para tomar as medidas para tentar evitar as perdas ou ao menos a diminuição do risco deve ser executada, pois além da obtenção de lucro que esses agentes podem conseguir devido a esse mercado, os prejuízos também serão contabilizados por esses investidores. Para isso se faz necessário uma visão econômica, técnica e estratégica de longo prazo para que a tomada de decisão seja baseada em fato concretos que envolva todas as ações ligadas a indústria de energia elétrica e que as afetaram diretamente no curto prazo. O objetivo é utilizar uma ferramenta para modelar e otimizar os cenários e as possibilidade de compra de energia elétrica pelos agentes que representam as empresas distribuidoras nos leilões. Optou-se pela de utilização da técnica de inteligência artificial baseada em Algoritmos Genéticos, bastante difundida na literatura vigente para a implementação de ferramentas computacionais para resolução de problemas de planejamento e estudos. Esta técnica utiliza-se do mesmo princípio da área biológica, a criação de gerações populacionais através de cruzamento de indivíduos com características distintas que geram um novo indivíduo, mutação em alguns indivíduos e aplicação do elitismo para garantir que melhor indivíduos permaneçam nas gerações futuras. A utilização da técnica de Algoritmos Genéticos na compra de energia elétrica por uma empresa distribuidora fictícia no estado de São Paulo demonstrou a potencialidade da ferramenta para ser aplicada em qualquer parte do Brasil desde que informados os dados referentes ao subsistema que a concessionária ou comercializadora pertencem. Além disso a ferramenta colabora para o retorno de uma solução ótima, que minimize os prejuízos de subcontratação e sobrecontratação, garantindo os contratos e a confiabilidade de compra de energia elétrica pelas distribuidoras. Palavras-chaves: Compra. Energia. Elétrica. Distribuidora. Modelagem. 
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    O representante poderá comprar em um leilão de energia A- 5 em 2016 para ser entregue em 2021 e mais três leilões A - 3 nos anos de 2016, 2017 e 2018 sendo que essa energia será entregue em 2019, 2020 e 2021 respectivamente.

    ANEEL. Agência Nacional de Energia Elétrica. 2015. Acesso em 18 Dez. 2015. Disponível em: <http://www.aneel.gov.br/>.

    CCEE. Câmara de Comercialização de Energia Elétrica. 2016. Acesso em 15 Fev. 2016.

    EPE. Empresa de Pesquisa Energética. 2015. Disponível em: <http://www.epe.gov.br>.

    ONS. Operador Nacional do Sistema. 2015. Acesso em 15 Fev. 2016. Disponível em: <http://www.ons.org.br>.

    ANEEL. Resolução Normativa n 109, de 26 de Outubro de 2004 - Institui a Convenção de Comercialização de Energia Elétrica. 2004. Disponível em: <http://www2.aneel.gov.br/cedoc/ren2004109.pdf>.

    ARGOUD, A. R. T. T.; Filho, E. V. G.; Tiberi, A. J. Algoritmo genético de agrupamento para formação de módulos de arranjo físico. Scielo, São Carlos, v. 15, n. 2, p. 1 - 1, Maio 2007.

    Acesso em 15 Fev. 2016. ASANO, P. T. L. Aplicação de Inteligencia Artificial no Planejamento da Operaçào de Sistemas Hidrotérmicos de Potência. Tese (Doutorado) - Escola de Engenharia de São Carlos da Universidade de São Paulo, 2003.

    Brasil. Constituição de 1934. 1934.

    Brasil. Decreto 5.163 de julho de 2004 - Das regras gerais de comercialização de energia elétrica. 2004.

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