[en] ENERGY PRICE SIMULATION IN BRAZIL THROUGH DEMAND SIDE BIDDING

• Autor(a) principal: JAVIER LINKOLK LOPEZ GONZALES
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Outros
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26422@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26422@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26422
• topic: [pt] ENERGIA; [pt] PRECO DE ENERGIA; [pt] LEILOES EFICIENCIA ENERGETICA; [pt] MCMC (MARKOV CHAIN MONTE CARLO); [pt] METROLOGIA; [pt] SIMULACAO; [en] ENERGY; [en] MCMC (MARKOV CHAIN MONTE CARLO); [en] METROLOGY; [en] SIMULATION

[pt] A Eficiência Energética (EE) pode ser considerada sinônimo de preservação ambiental, pois a energia economizada evita a construção de novas plantas de geração e de linhas de transmissão. O Leilão de Eficiência Energética (LEE) poderia representar uma alternativa muito interessante para a dinamização e promoção de práticas de EE no Brasil. Porém, é importante mencionar que isso pressupõe uma confiança na quantidade de energia reduzida, o que só pode se tornar realidade com a implantação e desenvolvimento de um sistema de Medição e Verificação (M&V) dos consumos de energia. Neste contexto, tem-se como objetivo principal simular os preços de energia do Leilão de Eficiência Energética no ambiente regulado para conhecer se a viabilidade no Brasil poderia se concretizar. A metodologia utilizada para realizar as simulações foi a de Monte Carlo, ademais, antes se utilizou o método do Kernel com a finalidade de conseguir ajustar os dados a uma curva através de polinômios. Uma vez conseguida a curva melhor ajustada se realizou a análise de cada cenário (nas diferentes rodadas) com cada amostra (500, 1000, 5000 e 10000) para encontrar a probabilidade dos preços ficarem entre o intervalo de 110 reais e 140 reais (preços ótimos propostos no LEE). Finalmente, os resultados apresentam que a probabilidade de o preço ficar no intervalo de 110 reais e 140 reais na amostra de 500 dados é de 28,20 por cento, na amostra de 1000 é de 33,00 por cento, na amostra de 5000 é de 29,96 por cento e de 10000 é de 32,36 por cento.