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Clase: Tese
Título : Viabilidade fotovoltaica residencial: uma abordagem envolvendo volatilidade estocástica e opções evolucionárias
Autor(es): Leite, Igor Michel Santos
Orientador: Fonseca, Leonardo Goliatt da
Co-orientador: Cordeiro, Fernanda Finotti
Miembros Examinadores: Dias, Marco Antônio Guimarães
Miembros Examinadores: Brandão, Luiz Eduardo Teixeira
Miembros Examinadores: Pereira Junior, Wanderlei Malaquias
Miembros Examinadores: Borges, Carlos Cristiano Hasenclever
Resumo: O desenvolvimento de usinas elétricas baseadas em fontes renováveis deu origem a novos paradigmas para a geração de energia no mundo. Todavia, apesar dos benefícios desta modalidade de geração, as incertezas quanto ao futuro mitigam um maior crescimento do setor, cabendo aos governos o fomento destes projetos. As leis do setor elétrico no Brasil passaram por uma reformulação nos últimos anos e entrou em vigor em 2023, onde passaram a onerar os retornos dos agentes, em especial os produtores residenciais, ganhando a alcunha “taxa do sol”. Esse novo marco regulatório semeou a pergunta aos novos ingressantes na geração solar residencial: "devo ou não investir no projeto solar e sob quais condições?". Assim, resta ao agente decisor a avaliação de cenários e análise das flexibilidades gerenciais inerentes ao processo, como por exemplo, realizar o investimento de forma total ou parcial, adiar e/ou considerar um investimento em ativo de risco do mercado financeiro. Portanto, este trabalho avalia a iniciativa de se investir em sistema fotovoltaico adotando a Teoria de Opções Reais para representar de forma mais fidedigna este contexto de decisão no Brasil, considerando a ótica de um consumidor residencial que consome em média 360kWh/mês e de suas flexibilidades gerenciais. Assim, desenvolve-se uma ferramenta maleável e dinâmica que visa minimizar o sumpto do agente considerando as incertezas relacionadas e que pode ser replicada para agentes com consumo energético maior ou em diversos outros contextos. A abordagem metodológica utilizada neste trabalho consiste em simular processos estocásticos e otimizar o conjunto de decisão por metaheurísticas evolutivas. Inicialmente, compara-se os resultados de benchmark da literatura com as curvas de gatilhos considerando diferentes combinações genotípicas e criadas para diferentes algoritmos otimizadores. Posteriormente, modela-se as incertezas considerando e comparando as soluções por aplicação dos modelos de Heston e MGB (Movimento Geométrico Browniano) com Jumps para a representação do preço da energia elétrica e aplicação do modelo MGB para a representação do índice IVVB11 (iShares S&P 500 FIC de Fundo de Índice IE). Para calibrar os parâmetros de Heston foi desenvolvida uma abordagem baseada em DeepONet. Os resultados demonstram um impacto da ordem de 20% a 30% na economia obtida pelo agente, a depender da abordagem estocástica considerada na avaliação do projeto. Cada abordagem estocástica gera comportamentos distintos no conjunto de decisão, contudo concordam na recomendação de postergar o exercício das opções. Isso indica que a nova política Brasileira deve desacelerar o crescimento do setor fotovoltaico residencial, mas não é capaz, por si só, de inviabilizar tais investimentos.
Resumen : The development of power plants based on renewable sources gave rise to new paradigms for energy generation in the world. However, despite the benefits of this type of generation, uncertainties about the future mitigate further growth in the sector, leaving governments to promote these projects. The laws of the electricity sector in Brazil underwent a reformulation in recent years and came into force in 2023, when they began to burden the returns of agents, especially residential producers, earning the nickname “sun tax”. This new regulatory framework raised the question for newcomers to residential solar generation: "Should I or should I not invest in the solar project and under what conditions?" Thus, it remains for the decision-maker to evaluate scenarios and analyze the managerial flexibilities inherent to the process, such as, for example, carrying out the investment in full or in part, postponing and/or considering an investment in a risky asset in the financial market. Therefore, this work evaluates the initiative of investing in a photovoltaic system, adopting the Theory of Real Options to more faithfully represent this decision-making context in Brazil, considering the perspective of a residential consumer who consumes an average of 360kWh/month and its flexibility managerial. Thus, a malleable and dynamic tool is developed that aims to minimize the agent’s sum by incorporating related uncertainties and that can be replicated for agents with higher energy consumption or in several other contexts. The methodological approach used in this work consists of simulating stochastic processes and optimizing the decision set by evolutionary metaheuristics. Initially, benchmark results from the literature are compared with trigger curves considering different genotypic combinations created for different optimizer algorithms. Subsequently, the uncertainties are modelled considering and comparing the solutions by applying the Heston and MGB+Jumps models to represent the price of electricity and applying the MGB model to represent the IVVB11 index. To calibrate Heston’s parameters, an approach based on DeepONet was developed. The results demonstrate an impact of around 20% to 30% in the savings obtained by the agent, depending on the stochastic approach considered in the project evaluation. Each stochastic approach generates different behaviours in the decision set, however, they agree on the delay in the moment of exercising the options. This indicates that the new Brazilian policy should slow down the growth of the residential photovoltaic sector, but it is not capable, by itself, of making such investments unfeasible.
Palabras clave : Opções reais
Simulação de monte carlo
Computação evolucionista
Volatilidade estocástica
Regra de decisão
Real options
Monte carlo simulation
Evolutionary computing
Stochastic volatility
Decision rule
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma: por
País: Brasil
Editorial : Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla de la Instituición: UFJF
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
Clase de Acesso: Acesso Aberto
Attribution-ShareAlike 3.0 Brazil
Licenças Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/
URI : https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16235
Fecha de publicación : 6-sep-2023
Aparece en las colecciones: Doutorado em Modelagem Computacional (Teses)



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