Capítulo 2 FUNDAMENTOS TEÓRICOS PARA A IMPLANTAÇÃO DE UM SISTEMA
2.4 POTENCIAL DE IMPLANTAÇÃO DO SISTEMA AGROENERGÉTICO
2.4.3 Potencial econômico da geração de eletricidade mediante sistemas Agroenergéticos
Há pouca dúvida de que os cultivos energéticos podem dar emprego na produção, colheita ou processamento da biomassa aos muitos trabalhadores agrícolas e, também, a trabalhadores qualificados e não qualificados na usina de bioenergia, embora tenha que garantir um suprimento confiável e sustentável de biomassa criando oportunidades de empregos rurais atualmente necessários. A concepção e a construção das usinas também criam empregos.
Na Figura 2.16, se observa o potencial de geração de empregos que têm os cultivos energéticos, sendo maior que o potencial da geração com carvão e inclusive outras fontes renováveis, com o valor agregado de capturar carbono renovável de maneira espontânea.
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Figura 2.16 Empregos requeridos para projetos de bioenergia. Fonte: (IEA, 2007)
Em 2011, estima-se que o setor florestal manteve 4,7 milhões de postos de empregos, incluindo empregos diretos (0,6 milhões), empregos indiretos (1,5 milhões) e empregos resultantes do efeito-renda (2,61 milhões), conforme mostra a Tabela 2.11.
Neste sentido, o setor florestal no Brasil pode ser uma atividade estratégica, tanto desde o ponto de vista agroindustrial quanto no energético, seja para suprimento do mercado interno ou para a exportação. Além de contribuir positivamente no ponto de vista ambiental a nível nacional e mundial nos seguintes aspectos: menores emissões líquidas de GEE, maior proteção de recursos hídricos e de solos, aproveitamento de solos degradados, menor pressão sobre florestas nativas que hoje são exploradas clandestinamente. Esses benefícios ambientais poderão ser considerados serviços ambientais remuneráveis pela comunidade internacional visando o bem-estar social.
O Brasil tem uma intensa insolação, quantidade de terras com potenciais florestais e abundância de recursos hídricos, pelo que se pode considerar uma vantagem para o plantio de
florestas e às quais serão agregados milhões de hectares nos próximos 20 anos e aumento da produtividade agropecuária. Com efeito, dos 851 milhões de ha do território nacional, 320 milhões estão antropizados (38%). Ou seja, mais de 3/5 das terras do País (62%) estão preservadas e assim podem permanecer. Da área total antrópica, 170 milhões de ha estão hoje ocupadas pela pecuária, predominantemente extensiva (SAE, 2011).
Tabela 2.11 Geração de empregos no setor florestal no Brasil.
Segmento Industrial Setor de florestas plantadas
Diretos Indiretos Efeito-Renda Total
Silvicultura 176.545 719.763 461.735 1.358.053
Siderurgia a Carvão Vegetal 48.282 263.620 966.606 1.278.508
Produtos de Madeira 188.910 141.683 259.752 590.345
Móveis 117.525 88.143 161.596 367.264
Celulose e Papel 113.945 262.074 763.433 1.139.452
Total 645.267 1.475.283 2.613.122 4.733.612
Fonte: ABRAF (2012)
A relevância da madeira na geração total de energia do país é indiscutível. Portanto ─ de acordo com o BEN-Balanço Energético Nacional (MME) referente a 2012 ─ representou 10,3% da oferta total de energia, colocando-se como a quarta fonte primária na matriz energética brasileira. Além do consumo domiciliar da lenha, a bioenergia da madeira é utilizada intensamente pelas indústrias de papel e celulose, cerâmica vermelha, gesso, ferro gusa, ferro-ligas, aços especiais e alimentícias.
Segundo a SAE (2011) o consumo de bioenergia da madeira poderá triplicar em menos de 20 anos, alcançando 70 milhões de tep até 2020 e 90 milhões de tep por volta de 2025 se for efetivada a política pública já vigente de intensificação da produção de aço verde e formulada uma política efetiva de introdução da queima de biomassa de madeira produzida de forma sustentável na geração de eletricidade, especialmente em sistemas isolados, substituindo o diesel e o óleo combustível, em particular na Amazônia, além de que a bioenergia da madeira permite a geração de vários subprodutos ao longo da cadeia produtiva que ensejariam o surgimento de outras cadeias produtivas.
As regulações do uso da biomassa para geração de energia elétrica no Brasil vêm sendo normatizadas por meio de Resoluções da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) e por normas baixadas pelo Poder Concedente. Não tendo um tratamento diferenciado e
particularizado para cada tipo específico de biomassa e sendo tratados em conjunto: bagaço de cana-de-açúcar, casca de arroz, lenha, resíduos madeireiros, carvão vegetal, capim elefante, entre outros biocombustíveis, o que coloca em desvantagens os sistemas Agroenergéticos com cultivos energéticos madeireiros e herbáceos.
Contudo, para que se tenha uma produção de produtos madeireiros e herbáceos para a geração de energia elétrica, serão necessários, dentre outras iniciativas, alguns ajustes das normas regulatórias vigentes de modo a permitir a competitividade desta biomassa. A não verificação de algumas singularidades ou especificidades na produção deste insumo para a geração de energia elétrica não permitirá uma inserção sólida deste na matriz elétrica brasileira.
Por último, para que o plantio de florestas no Brasil seja estratégico em captura de CO2,
preservação da biodiversidade, prestação de serviços ambientais remunerados (REDD, REDD+), através da preservação dos estoques de carbono fixo representados pelas florestas naturais existentes tem que ser também gerador de créditos de carbono, captador de recursos internacionais para financiamento de projetos (MDL), protetor dos mananciais e produtor de matéria-prima para um setor industrial ainda pouco desenvolvido, além de produzir um insumo energético “limpo”. Finalmente, o país deve ter um fator gerador de investimentos, emprego e renda e de ocupação racional do território. É necessário analisar aspectos técnicos, econômicos e ambientais mediante indicadores de desempenho e devem ser introduzidos na análise dos custos econômicos.
2.4.3.1 Critérios de viabilidade econômica da eletricidade da biomassa
Todos os projetos de investimento em energia, além de ser viável tecnicamente, têm que ser viável econômica e financeiramente o que implica estimar e analisar as perspectivas de desempenho financeiro do produto resultante do projeto.
O objetivo mais importante da análise econômica é avaliar os efeitos financeiros que terá o projeto sobre os produtores e usuários. Esta avaliação inicia desde a análise da situação financeira atual até o desenvolvimento do projeto em um tempo determinado, estimando o desempenho financeiro no futuro através de indicadores idôneos, o que torna necessário fazer projeções financeiras detalhadas para esta análise. Dentre estes índices pode-se destacar o valor presente líquido, a taxa interna de retorno e o tempo de retorno de capital. Para a
execução de tais análises, procura-se moldar o problema real em uma forma padrão, um fluxo de caixa, o que permite utilizar certas equações previamente concebidas e, assim, avaliar economicamente o projeto.
Neste trabalho, a análise vai ser baseada no valor presente líquido e a taxa interna de retorno em um tempo de 18 anos.
2.4.3.1.1 Valor Presente Líquido (VPL)
Objetiva calcular a soma algébrica de todos os valores existentes no Fluxo de Caixa, seja aqueles tanto com sinais positivos (entradas, receitas ou benefícios) quanto os negativos (saídas, despesas ou custos), incluindo o investimento inicial, todos já descontados, isto é, aplicando-se uma taxa de desconto. Ver Equação 2.4.
𝑉𝑃𝐿 = ∑𝑛𝑗=0𝑅𝑗(1 + 𝑖)−𝑗− ∑𝑛𝑗=0𝐶𝑗(1 + 𝑖)−𝑗 2.1
Em que 𝑅𝑗: valor atual das receitas; 𝐶𝑗: valor atual dos custos; i: taxa de juros; j: período
em que a receita ou o custo ocorrem e n: número máximo de períodos.
O VPL, em unidade monetária ($), tem que ser positivo e, além disso, deve estar acima de uma grandeza razoável para que remunere o risco e o trabalho do investidor, ou seja, tem um piso mínimo, que pode ser estabelecido como um percentual do investimento inicial.
Se o VPL é negativo o investimento não é recomendável. Se o VPL é igual a zero, é indiferente fazer ou não o investimento.
2.4.3.1.2 Taxa Interna de retorno (TIR):
Objetiva definir a taxa de desconto com a qual o Valor Presente Líquido (vpl) é nulo, ou seja, a taxa de desconto faz com que a soma algébrica de todos os valores descontados sejam zero. Ver a Equação 2.5
∑𝑛𝑗=0𝑅𝑗(1 + 𝑇𝐼𝑅)−𝑗 = ∑𝑛𝑗=0𝐶𝑗(1 + 𝑇𝐼𝑅)−𝑗 2.2
A TIR tem que ter uma grandeza maior do que a TMA (Taxa Mínima de Atratividade), que seria uma expectativa mínima, expressa não em ($), como na VPL, mas sim em percentual.
2.4.3.1.3 Custo nivelado de geração
O custo nivelado de geração é usado na avaliação de investimentos em geração de energia, onde as saídas são quantificáveis (MWh gerados durante a vigência do investimento). O custo nivelado de geração é o único valor do custo de equilíbrio onde as receitas descontadas (preço x quantidade) são iguais às despesas líquidas descontadas (IPCC, 2012). Ver Equação 2.3.
𝐶𝑒𝑞= ∑ 𝑑𝑒𝑠𝑝𝑒𝑠𝑎𝑠𝑗 (1+𝑖)𝑗 𝑛 𝑗=0 ∑ 𝑞𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠𝑗 (1+𝑖)𝑗 𝑛 𝑗=0 2.3
Em que 𝐶𝑒𝑞 é o custo de geração nivelado; n o tempo do projeto e i é a taxa de desconto.
Uma prática muito comum é a conversão de uma determinada soma de dinheiro no momento zero (0) do investimento, em um número n de quantidades anuais constantes ao longo dos próximos anos. Este fator é chamado de recuperação do custo de capital e é calculado pela Equação 2.4.
𝛿 = 𝑖×(1+𝑖)𝑛
(1+𝑖)𝑛−1 2.4
Agora adicionando os custos de operação e manutenção, a Equação 3.3 é simplificada, como se mostra na Equação 2.5.
𝐶𝑒𝑞= 𝐵×𝛿+𝑂&𝑀
𝑄 2.5
Em que B é o custo de investimento; Q é os kWh produzidos; O&M são os custos anuais de operação e manutenção.
2.4.3.1.4 Referência preço de venda do MWh no Brasil
É o preço do MWh que se deve vender para um lucro determinado. Ou seja, é o valor em que deve se vender o MWh quando se atinge a TIR desejada.
No Brasil, no ano de 2013, foi lançado o leilão de Energia A-5/2013 com o objetivo de suprir a demanda de eletricidade do país no ano de 2018. Destacou-se dois empreendimentos movidos a cavaco de madeira (residual) para ser acionados o ano todo, com um preço R$136,69 o MWh.
2.4.3.1.5 Referência custo geração de energia elétrica de para a análise
Os preços atuais do petróleo e os custos decrescentes de tecnologias de geração de energia renovável fizeram com que as energias renováveis fossem uma opção padrão para gerar eletricidade no sistema não interligado (IRENA, 2012). Para efeitos de comparação e seleção da tecnologia com maiores vantagens em relação a custo/benefício, na Figura 2.17 apresenta os custos nivelados para diferentes tecnologias renováveis reportados por IRENA (2012) correspondente ao ano 2010.
Na Figura 2.15, pode se ver que não existe uma única e, "melhor" tecnologia renovável que integre o menor custo de geração e impacto ambiental. No entanto, os intervalos de custos são amplos, possivelmente devido às condições específicas do local de geração, tecnologias disponíveis, etc. É importante ressaltar que o custo nivelado de geração com biomassa está na
faixa de 0.5 até 0.3 USD$/ kWh-1, competindo com a hidroeletricidade e sé menor que os
custos da energia solar. Os valores típicos reportados por IRENA (2012) estão na faixa de 0.2
e 0.55 USD$/kWh-1.
Figura 2.17 Custo nivelado de geração de eletricidade Fonte: IRENA (2012)
As energias renováveis e sua posição no mercado ocupam uma faixa não muito ampla por um número significativo de razões. A situação é reforçada pelo poder significativo das regras do mercado energético que, em certa medida, não incluem os riscos envolvidos para este tipo de energia (TEMITOPE A, 2007).
O risco é definido como a possibilidade de ocorrência de uma situação que poderia prejudicar o desenvolvimento normal de um projeto de investimento, devido à variabilidade dos benefícios esperados para os investidores (BAZZANI C., 2007).
A gestão de risco do projeto é essencial para garantir o sucesso do mesmo. Ferramentas de gerenciamento de risco atualmente tem carência de capacidade de previsão para indicar os potenciais riscos antes do início de um projeto (YIM et al., 2015). O Risco pode aparecer em qualquer aspecto de um projeto em desenvolvimento. Pode provocar custos excessivos, atrasos na programação e até mesmo má qualidade, se não for tratada com eficácia no processo de gerenciamento de projetos (ZHANG; FAN, 2014).
Podem se identificar riscos em toda a cadeia de geração de eletricidade quando se utilizam estas fontes, podendo-se identificar: risco na fonte energética por ser considerada insustentável; risco nas tecnologias porque são consideradas ainda na etapa de pesquisa e desenvolvimento e risco no financiamento por ser consideradas muito caras ou quase não financiáveis.
Pode-se analisar o risco do investimento para algumas condições de desenvolvimento de projetos. Sabendo que a rentabilidade de um projeto de investimento, analisada através do VPL, é uma variável aleatória pois o desembolso inicial de capital, o fluxo de caixa, a taxa de desconto e o tempo de duração do projeto são variáveis aleatórias, gerando incerteza, faz-se necessário definir novos critérios de análise e seleção de investimentos que se adéquem a condições de incerteza.
A estratégia usada para a análise do risco em projetos de investimento é gerar cenários através de métodos repetitivos que permitam quantificar o efeito de mudanças dos fatores exógenos (renda, outros rendimentos, despesas, custos, nível de financiamento, nível de investimento, taxa de desconto apropriada pelo investidor, rotação de contas a receber, rotação de estoques, rotação de contas a pagar, taxa de lucro para determinar o preço do produto, serviço ou marketing, níveis mínimos de caixa para operar) e endógenos (taxa de juros, taxas de inflação, taxa de câmbio. PIB, níveis de poupança, níveis de investimento,
taxas de crescimento setorial, taxas de impostos, risco de investimento no setor, risco de investimento no país, risco de investimento na cidade) nas variáveis de saída (BAZZANI; CRUZ TREJOS, 2008).
A ferramenta usada para a análise destes cenários é a simulação de Monte Carlo e consiste na geração aleatória de uma distribuição de valores que representam os diferentes cenários de mudanças nos fatores de risco. Sob o nome "método de Monte Carlo" ou "simulação de Monte Carlo" são agrupadas séries de procedimentos que analisam distribuições de variáveis aleatórias utilizando simulação de números aleatórios.