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O mercado de eletricidade, quando comparado com mercados de outras commodities é mais complexo devido às especificidades do produto final a comercializar. Desde logo, a impossibilidade de armazenamento do produto final obriga a uma entrega imediata ao consumidor da produção, não permitindo desta forma uma arbitragem temporal.

A liberalização do Mercado Ibérico de Eletricidade e a criação do MIBEL pressupunha a passagem gradual dos consumidores do mercado regulado para o mercado liberalizado. Neste contexto seria expectável que os consumidores de energia elétrica tivessem mais alternativas de compra, com um impacto benéfico nos seus custos com energia elétrico. Nesta dissertação, analisou-se esta questão da perspetiva dos grandes consumidores de energia elétrica, comparando-se o valor da fatura de energia elétrica quando esta é a adquirida diretamente no mercado spot vis-à-vis uma situação em que esta é adquirida a um comercializador (retalhista) através de contratos bilaterais.

Adicionalmente, a presente dissertação procurou-se ainda avaliar em que medida a implementação de mecanismos mais sofisticados de tarifação, como é o caso das tarifas dinâmicas (que podem ser implementadas com a difusão dos smart meeters) pode afetar: (i) a fatura de energia elétrica dos grandes consumidores com perfil de consumo rígido; (ii) a atratividade de investimentos em tecnologias de produção de energia elétrica de nova geração, nomeadamente as tecnologias de geração distribuída.

A geração distribuída vai ter um papel importante no futuro do setor elétrico, devido às vantagens que proporciona a todos os agentes de mercado. Os projetos de geração distribuída terão uma probabilidade maior de sucesso se o investimento em tecnologia e inovação proporcionar o desenvolvimento necessário em smart grids,

O aperfeiçoamento das atuais tarifas, em especial da tarifa de acesso às redes, é inevitável para reduzir custos nas redes de transporte e distribuição, o que certamente acelerara a introdução de geração distribuída, tanto nas redes privadas como as redes publicas. Embora com uma dimensão bastante inferior às mencionadas, os próprios clientes residenciais podem investir em geração distribuída, desde que lhes sejam facultadas as ferramentas necessárias para a tomada de decisão na escolha da melhor opção de compra de energia. A análise ao caso empírico reforça o que tem vindo a ser referido nesta dissertação, ou seja, quanto mais informação detiver o consumidor melhores condições terá para selecionar a

melhor opção de compra no mercado.

Os resultados evidenciam uma poupança significativa nos últimos quatro anos, caso a energia para o SMLAMP fosse comprada no mercado spot em alternativa aos contratos de aquisição de energia elétrica atualmente celebrados com o comercializador de mercado livro.

É percetível, através da análise gráfica, do modelo de regressão e da árvore de regressão, a influência da matriz de produção de eletricidade no preço de energia do mercado spot. Neste contexto, não é possível deixar de referir que uma previsão precisa dos preços de energia seria de grande utilidade para antever a opção de compra de eletricidade, em função das expectativas das fontes de produção dominantes no horizonte temporal considerado. Da análise aos projetos-piloto para implementação das tarifas de acesso à rede, também se constata que a implementação dos mesmos seria vantajosa para a fatura de energia elétrica do operador do Metro do Porto. A vantagem decorre essencialmente do deslocamento temporal favorável destas tarifas, que retiram as pontas na circulação ferroviária da tarifa em horas de ponta. A análise financeira aos dois projetos de investimento demonstram que a sua implementação criaria valor para a empresa mesmo não estando associados à implementação de tarifas dinâmicas.

Por último, o investimento em projetos idênticos aos que foram analisados conjugados com as tarifas de aperfeiçoamento do sistema tarifário português, proporcionam num futuro próximo uma maior redução significativa nos custos com energia dos consumidores intensivos de energia com um perfil de consumo rígido.

Bibliografia

Aggarwal, S. K., Saini, L. M., & Kumar, A. (2009). Electricity price forecasting in

deregulated markets: A review and evaluation. Electrical Power and Energy Systems, 31, 13-22.

Andrade, M., & Martins, E. (2017). Challenges with the public policy of measuring assets to set tariffs in the electricity sector: should someone benefit and someone be

sacrificed? R. Cont. Fin., 28(75), 344-260.

Ballester, J., Climent, F., & Furió, D. (2016). Market efficiency and price discovery relationships between spot, futures and forward prices: the case of the Iberian Electricity Market (MIBEL). Spanish Journal of Finance and Accounting / Revista Española de Financiación y Contabilidad, 45(2), 135-153.

Bhattacharyya, S. C. (2011). Energy Economics - Concepts, Issues, Markets and Governance (Springer Ed.).

Borges, J. (2008). MIBEL and the Market Splitting-5(th) International Conference on the European Electricity Market. 2008 5th International Conference on the European Electricity Market, Vols 1 and 2, 650-654.

Burger, S. P., & Luke, M. (2017). Business models for distributed energy resources: A review and empirical analysis. Energy Policy, 109, 230-248.

Ciarreta, A., & Zarraga, A. (2015). Analysis of Mean and Volatility Price Transmissions in the MIBEL and EPEX Electricity Spot Markets. The Energy Journal, 36.

Cuaresma, J. C., Hlouskova, J., Kossmeier, S., & Obersteiner, M. (2004). Forecasting electricity spot-prices using linear univariate time-series models. Applied Energy(87- 106).

Dias, M. F., & Magueta, D. (2015). Cross-Ownership and Concentration in MIBEL: Liberalization and integration experience. 2015 12th International Conference on the European Energy Market (Eem).

EDP. (2017). Energy Outlook. Retrieved from

EDPSU. (2017). Horários Média Tensão. Retrieved from

http://www.edpsu.pt/pt/particulares/tarifasehorarios/horarios/Pages/HorariosM T.aspx. Acedido em 18.12.2017

ERSE. (2017a). Comercialização. Retrieved from

http://www.erse.pt/pt/electricidade/actividadesdosector/comercializacao/Paginas /default.aspx. Acedido em 28.112018 e 01.12.2017

ERSE. (2017b). Como são calculadas as tarifas de eletricidade Retrieved from

http://www.erse.pt/consumidor/electricidade/querosabermais/comosaocalculada sastarifasdeelectricidade/Paginas/default.aspx. Acedido em 01.12.2017

ERSE. (2017c). Consulta Pública - Projetos-Piloto para Aperfeiçoamento da Estrutura Tarifária e Introdução de Tarifass Dinâmicas. regulação.

ERSE. (2017d). Consulta Pública Projetos -Piloto Para Aperfeiçoamento da Estrutura Tarifária e Introdução de Tarifas Dinâmicas.

ERSE. (2017e). Mercado a Prazo. Retrieved from

http://www.erse.pt/pt/supervisaodemercados/mercadodeelectricidade/mercadoa prazo/Paginas/default.aspx. Acedido em 05.12.2017

ERSE. (2017f). Mercado Diário. Retrieved from

http://www.erse.pt/pt/supervisaodemercados/mercadodeelectricidade/mercadodi ario/Paginas/default.aspx. . Acedido em 03.12.2017

Aprovação das regras dos projetos-piloto de aperfeiçoamento da estrutura tarifária e de tarifas dinâmicas no Acesso às Redes em MAT, AT e MT em Portugal Continental, (2018a).

ERSE. (2018b). Estudo sobre a “Integração da Produção em Regime Especial no MIBEL e na operação dos respetivos sistemas elétricos”. Retrieved from

http://www.erse.pt/pt/mibel/construcaoedesenvolvimento/Paginas/2012.aspx. Acedido em 02.08.2018

Estevão, J. M. J. (2011). As especificidades dos futuros de electricidade - aplicação ao mercado ibérico. Instituto Superior de Economia e Gestão, Retrieved from

http://hdl.handle.net/10400.5/3436

Faruqui, A., & Aydin, M. G. (2017a). Moving Forward With Electricity Tariff Reform. Faruqui, A., & Aydin, M. G. (2017b). MOVING FORWARD WITH ELECTRICITY

TARIFF REFORM: Pilot programs and other experiments have shown the promise of "prosumer" changes. Regulation, 40(3), 42-48.

Garcia, R. C., Contreras, J., van Akkeren, M., & Garcia, J. B. C. (2005). A GARCH

forecasting model to predict day-ahead electricity prices. IEEE Transactions on Power Systems, Power Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Power Syst., 20(2), 867. González, J. P., Roque, A. M. S., & P´erez, E. A. (2018). Forecasting Functional Time

Series with a New Hilbertian ARMAX Model: Application to Electricity Price Forecasting. IEEE, 33(1).

Marc, G., & Thomas, P. (2017). Forecasting performance of time series models on electricity spot markets: a quasi-meta-analysis. International Journal of Energy Sector Management, 0(0), null.

MIBEL. (2009). Descrição do Funcionamento do MIBEL.

MIBEL. (2018). Mercado Ibérico da Energia Elétrica – MIBEL. Retrieved from http://www.mibel.com/. Acedido em 12.08.2018

Mohseni, R., & Modallal, L. S. (2017). Estimating Stock Price in Energy Market Including Oil, Gas, and Coal: The Comparison of Linear and Non-Linear Two-State Markov Regime Switching Models. Iranian Journal of Management Studies, 10(3), 715.

OMIE. (2018). Simulação de garantias de pagamento. Retrieved from

http://www.omie.es/pt/principal/informacao-de-agentes/como-tornar-se-um- agente/simulacao-de-garantias-de-pagamento. Acedido em

Comunicação da Comissão Relativa à Metodologia de análise dos auxilios ligados a custos ociosos, (1996).

Pinho, J., Resende, J., & Soares, I. (2018). Capacity investment in electricity markets under supply and demand uncertainty. Energy, 150, 1006-1017.

Pinto, H., Almeida, E., Bomtempo, J., Lootty, M., & Bicalho, R. (2007). Economia da Energia - Fundamentos Econômicos, Evolução Histórica e Organização Industrial.

Pinto, T., Morais, H., Sousa, T. M., Sousa, T., Vale, Z., Praça, I., . . . Pires, E. (2016). Adaptive Portfolio Optimization for Multiple Electricity Markets Participation. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 27(8), 1720-1733. REN. (2017). O Setor Elétrico. Acedido em 26.11.2017 e 17.08.2018

REN. (2018a). Cadeia de Valor da Rede de Transporte. Retrieved from https://www.ren.pt/pt-

PT/o_que_fazemos/eletricidade/cadeia_de_valor_da_rede_de_transporte/#4. Acedido em

REN. (2018b). Sistema de Informação de Mercados de Energia. Retrieved from

http://www.mercado.ren.pt/PT/Electr/InfoMercado/InfOp/MercOmel/Paginas /Precos.aspx. Acedido em 12.11.2017

Resende, J., & Aquino, T. (2018). New Business Models with Diffusion of Distributed Generation.

Resende, J., Aquino, T., Castro, N. d., Aguiar, J., & Awazu, R. (2017). Competition in electricity markets versus competition for electricity supply: a comparative study of the Portuguese and the Brazilian regulatory models. Paper presented at the 3rd International Conference on Energy and Environment: bringing together Engineering and Economics, Porto, Portugal.

Ribeiro, J. G. A. (2014). Previsão de preços de eletricidade para o mercado MIBEL. (Masters), Universidade do Porto,

Silva, P. P. d., & Soares, I. (2008). EU spot prices and industry structure: assessing electricity market integration. International Journal of Energy Sector Management, 2(3), 340-350.

Tankov, P., & Voltchkova, E. (2009). Jump-diffusion models: a practitioner’s guide. Bankers, Markets & Investors.