Um modelo de otimização estocástica baseado em Progressive Hedging para definição de estratégia de contratação de energia no ambiente regulado

Abstract

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2013.A segmentação dos ambientes de contratação trazida pelo novo modelo do Setor Elétrico Brasileiro impôs às distribuidoras de energia a responsabilidade pela aquisição de lastro contratual suficiente para o atendimento à totalidade do seu mercado cativo por meio do mecanismo de leilões públicos, promovidos no Ambiente de Contratação Regulada. O elevado grau de regulação na atuação das distribuidoras imposta pela complexa regulamentação setorial, combinada a grande volatilidade e incertezas no comportamento futuro de variáveis como o preço e demanda, expõe as distribuidoras ao risco de elevadas perdas financeiras e tornam o processo de gestão da contratação extremamente complicado. Esta dissertação busca explorar o problema da gestão do nível de contratação das distribuidoras no ambiente regulado dentro desse contexto de incertezas, abordando-o como problema de otimização estocástica. É apresentado um modelo computacional para definição de estratégia ótima de contratação que leva em consideração as complexidades ligadas às regras de compra e repasse dos custos de energia e incertezas nos valores futuros da demanda e dos preços no mercado de curto prazo. Para fornecer uma solução robusta, o modelo matemático é formulado como um problema de programação estocástico linear multiestágio, sendo resolvido por meio do algoritmo de Progressive Hedging. <br>Abstract : Due to the segmentation of the trading environments brought on by the recent reform of the Brazilian Electric Sector, distribution companies have become responsible for the purchase of future electricity contracts up to the requirement of their ?captive? demand, throughout public auctions promoted in the ?Regulated Purchase Environment?. The complex regulamentation of the distribution sector combined with the high volatility and uncertainties associated with of some key aspects of the problem, such as price and demand, expose this distribution companies to high financial risk and make the trading process extremely complicated. This master degree dissertation focuses on the distributor?s contractual management problem in this context of uncertainties by approaching it as a stochastic optimization problem. A computational model was developed in order to define the optimal contract purchase strategy, considering all the complexities associated with the Brazilian regulation and uncertainties in the future values of demand an electricity prices. In order to obtain a robust solution, the mathematical model was formulated as a multi-stage stochastic programming problem solved by the Progressive Hedging algorithm