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dc.contributor.advisor1Dias, Bruno Henriques-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0551171976628693pt_BR
dc.contributor.referee1Borba, Bruno Soares Moreira Cesar-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0309392084163978pt_BR
dc.contributor.referee2Oliveira, Leonardo Willer de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9223644407644508pt_BR
dc.creatorSilva, Arthur Alexandre Lauro da-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9645401726370833pt_BR
dc.date.accessioned2023-10-23T14:34:06Z-
dc.date.available2023-10-23-
dc.date.available2023-10-23T14:34:06Z-
dc.date.issued2023-09-04-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16073-
dc.description.abstractRisk management is of great importance for different players in the Brazilian Electricity Market, especially those in the ACL. This is emphasized by the inherent characteristic of the Brazilian electricity matrix, which is highly dependent on inflows due to Hydro Power Plants (HPP’s) predominance and the interdependence among different HPP’s assets arranged in the same river. This characteristic lead in past to a centralized management of resources and price formation. As a result, players seek ways to manage their financial flow through spot price forecasting ranging from days to years ahead, in order to support trading decisions between the forward market and the spot market. Given the complexity and challenges of this issue, the present work aims to more accurately model the decision-making process of an agent in the ACL within the electricity forward market. In this market, the agent can choose to trade now, await the evolution of future forward contract prices, or be exposed to the spot prices. To achieve this, a two-stage stochastic optimization problem is proposed, considering both the agent’s generation or consumption projection for the analyzed horizon, as well as the projection of the spot prices (PLD) and Generation Scaling Factor (GSF). Additionally, the risk aversion metric Conditional Value at Risk will be evaluated. Case studies will be conducted with the objectives of (1) emphasizing the advantages of the proposed model compared to the deterministic one, and (2) drawing conclusions about the strategy of each type of player based on their risk aversion. The analyses will reveal the benefits of the proposed model, as indicated by the Value of Stochastic Solution metric. Another conclusion is that risk-averse consumers always seek to purchase their demand in the forward market as soon as possible; HPP’s aim to negotiate in the forward market the figure related to the worst GSF scenario and expose the surplus to the spot prices; wind or solar generators seek to take advantage of premium forward contract price opportunities; players with mixed portfolios blend strategies of individual assets, but with a similar strategy to the predominant asset.pt_BR
dc.description.resumoA gestão de risco é de suma importância para os diferentes agentes participantes do Setor Elétrico Brasileiro, em especial os do Ambiente de Comercialização Livre. Isso é ressaltado pela característica inerente da matriz elétrica brasileira, altamente dependente de afluências devido à predominância hidráulica e à interdependência entre diferentes ativos hídricos (usinas hidroelétricas dispostas em uma mesma cascata), o que faz com que a gestão dos recursos e a formação de preços seja centralizada. Assim, os agentes buscam formas de gerir seu fluxo financeiro através de previsões de preços desde dias até anos à frente, de forma a subsidiar decisões de negociação no mercado futuro e exposição ao preço de curto prazo. Portanto, dada a complexidade e os desafios deste problema, a presente dissertação tem como objetivo modelar de forma mais assertiva o processo de tomada de decisão de um agente do Ambiente de Contratação Livre (ACL) no mercado futuro de eletricidade, no qual ele pode negociar agora, aguardar a evolução dos preços de contrato futuro ou se expor ao Preço de Liquidação de Diferenças. Para tal, será proposto um problema de otimização estocástica de dois-estágios que considera tanto a projeção de geração ou consumo do agente para o horizonte em análise quanto a projeção de PLD e Generation Scaling Factor, além de se utilizar da métrica de aversão ao risco Conditional Value at Risk. Estudos de casos serão realizados com objetivo de (1) ressaltar as vantagens do modelo proposto em contrapartida com o modelo determinístico de preços de contratos futuros e de (2) extrair conclusões acerca da estratégia de cada tipo de agente de acordo com seu grau de aversão ao risco. As análises evidenciaram os benefícios do modelo proposto, dado pela métrica Value of Stochastic Solution. Outra conclusão é que consumidores aversos ao risco sempre buscam comprar sua demanda no mercado futuro neste instante; que agentes hidráulicos buscam negociar no mercado futuro a quantidade referente ao pior cenário de GSF e expor o excedente ao PLD; agentes eólicos ou solares visam se aproveitar de oportunidades de preços de contratos futuros com prêmio; que agentes com portfólios misturam estratégias dos ativos individuais, porém com estratégia semelhante ao ativo predominante.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Engenhariapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectDecisão sobre incertezapt_BR
dc.subjectMercado futuro de eletricidadept_BR
dc.subjectProgramação estocásticapt_BR
dc.subjectGestão de riscopt_BR
dc.subjectDecision making under uncertaintypt_BR
dc.subjectElectricity forward pricept_BR
dc.subjectStochastic programmingpt_BR
dc.subjectRisk managementpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.titleConsideração da incerteza na evolução dos preços futuros de energia no mercado brasileiro para portfólios com diferentes fontes de energiapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
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