Um modelo baseado em agentes aplicado aos leilões de energia eólica do Brasil.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Machado, Marcos Roberto
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-13032017-134130/
Resumo: Este trabalho adota a técnica de simulação baseada em agentes para analisar o processo de precificação de energia comercializada no ambiente de contratação regulada (leilões) do mercado elétrico do Brasil. Nesse contexto, são simulados leilões de energia nova - produto fonte eólica. O simulador dos leilões de energia do Brasil foi construído através de programação realizada em matlab. Nesse programa, é possível comparar a escolha de lances de vendedores participantes nos pleitos. Os agentes (vendedores) participantes dos leilões aprendem com o decorrer dos leilões simulados. A aprendizagem é determinada através da utilização de variação do algoritmo Q-learning. Os resultados claramente demonstram que as técnicas de aprendizagem consideradas têm resultados mais favoráveis do que escolhas aleatórias (sem aprendizagem). Considerando outro ponto de vista, é possível verificar diferença de média de preços nos leilões entre os perfis de geradores públicos e privados. Além disso, é possível afirmar que o preço da energia se altera dada alteração na participação relativa de vendedores públicos ou privados nos pleitos.
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spelling Um modelo baseado em agentes aplicado aos leilões de energia eólica do Brasil.An agent based model applied to the brazilian wind power energy auctions.Agent-based modelEnergia eólicaLeilãoModelos baseados em agentesPolítica de preçoPricingSimulaçãoWind power auctionEste trabalho adota a técnica de simulação baseada em agentes para analisar o processo de precificação de energia comercializada no ambiente de contratação regulada (leilões) do mercado elétrico do Brasil. Nesse contexto, são simulados leilões de energia nova - produto fonte eólica. O simulador dos leilões de energia do Brasil foi construído através de programação realizada em matlab. Nesse programa, é possível comparar a escolha de lances de vendedores participantes nos pleitos. Os agentes (vendedores) participantes dos leilões aprendem com o decorrer dos leilões simulados. A aprendizagem é determinada através da utilização de variação do algoritmo Q-learning. Os resultados claramente demonstram que as técnicas de aprendizagem consideradas têm resultados mais favoráveis do que escolhas aleatórias (sem aprendizagem). Considerando outro ponto de vista, é possível verificar diferença de média de preços nos leilões entre os perfis de geradores públicos e privados. Além disso, é possível afirmar que o preço da energia se altera dada alteração na participação relativa de vendedores públicos ou privados nos pleitos.This thesis adopts an agent based simulation in order to analyses the pricing process of energy that is negotiate by auctions in Brazil. In this work, wind energy power auctions are simulate. The model was developed in Matlab platform, and so, it was possible to compare the bidding process of the players in those auctions. The players learn during the auctions, and the process of learning is defined by a variation of the Q-learning algorithm. The results of the research show that when Q-learning is considered by generators there are more benefits than it is not. From another point of view, it is possible to say that there is difference between the prices of public and private players (enterprises that sell Wind energy). Besides it is possible to say that when the number of public and private players in an auction change the energy price.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPRego, Erik EduardoMachado, Marcos Roberto2016-12-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-13032017-134130/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2018-07-17T16:34:08Zoai:teses.usp.br:tde-13032017-134130Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212018-07-17T16:34:08Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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