A relação CVU versus parcela flexível

Uma vez definidos os limitantes superior e inferior, é necessário avaliar como a oferta termelétrica varia dentro deste intervalo. Em termos algébricos, a oferta termelétrica de uma usina l, localizada em subsistema s, pode ser definida pela seguinte expressão:

AQ,P= B'Q,P+ (7&8Q,P− B'Q,P) ∙ nP(oQ) (5.10)

Sendo n_P(o_Q) um funcional a ser definido para cada subsistema ou para um conjunto de subsistemas, o qual contém informações acerca da configuração hidrotérmica de referência e dos parâmetros de convergência da carga crítica adotados. Conceitualmente, esse funcional indica a parcela flexível da disponibilidade de energia que será internalizada na oferta

termelétrica, e será definido como fator de internalização da central termelétrica.

Isolando o funcional de interesse, obtém-se que o fator de internalização é obtido por:

nP(oQ) =_(u(Pv(pqb,r_b,r s tL4 _{s tL4}b,r_b,r)₎ (5.11)

Sendo:

nP− funcional definido para o subsistema (ou conjunto de subsistemas) s;

oQ− custo variável unitário da termelétrica l, em R$/MWh; e

Para a obtenção do funcional que determina o fator de internalização a partir do CVU, é necessário adotar como referência um cálculo real de garantia física, e assim, obter uma amostra que permitirá, por intermédio de análises de regressão, obter o funcional desejado. Todavia, alguns pontos ainda devem ser discutidos em relação à amostra a ser utilizada.

O lado direito da equação 5.11 é constituído por parâmetros técnicos da usina e pelos resultados da simulação energética. Devido ao quociente entre diferenças presentes nesse lado da equação, deve-se excluir da amostra as centrais termelétricas que apresentem numerador ou denominador próximos de zero. Devem ser desprezadas ainda, as centrais cuja oferta calculada supera a respectiva disponibilidade máxima. Observa-se que esses casos de exclusão têm como objetivo retirar da amostra as centrais cujos cálculos não obedecem às regras de simulação contidas na metodologia vigente, ou seja, aqueles resultados que, de algum modo, são restringidos. Caso mantidos, essas amostras resultarão fatores de internalização irreais.

Para exemplificar a obtenção do funcional desejado, adotou-se a base de dados de referência do Leilão de Energia Nova A-5 de 2012, escolhido tendo em vista sua utilização nos estudos de que trata a Seção 3.8. A análise será efetuada considerando e não considerando o mecanismo de aversão ao risco CVaR, de modo a interpretar como essa mudança metodológica afeta a distribuição da oferta energética dos diversos empreendimentos termelétricos.

Antes de prosseguir a análise de regressão, é salutar enumerar as etapas necessárias para a obtenção dos resultados. Após a convergência da carga crítica no modelo Newave, utilizou-se o programa NWLISTOP (também desenvolvido pelo Cepel) para, a partir dos arquivos de saída do modelo Newave, obter os dados de saída necessários (geração por usina termelétrica e custos marginais de operação) para os cálculos dos fatores térmicos. O NWLISTOP não modifica a definição da política realizada pelo Newave, apenas gera arquivos de dados que contém os resultados das simulações. Na sequência, foi empregada a ferramenta Easseg NW 16, elaborada pela EPE, cuja função é, a partir dos arquivos de dados pelo NWLISTOP, calcular a oferta termelétrica dos empreendimentos. Os resultados obtidos nas simulações para a elaboração desta seção estão listados no Anexo B.

Uma vez obtidas as ofertas termelétricas individuais, resta plotar a relação entre os custos variáveis unitários e os fatores de internalização obtidos para o conjunto de termelétricas pré-definido. A partir de um único cálculo de garantia física, é possível a obtenção de um único funcional para todo o SIN ou ainda um funcional para cada subsistema. A obtenção de um funcional para cada subsistema preserva informações acerca das restrições

Capítulo 5 – Análise algébrica, quantitativa e predição de garantias físicas de energia 138

entre submercados, a qual será perdida caso se adote um único funcional para o SIN. Em última instância, caso não houvesse restrições entre os subsistemas, não haveria diferença em obter um único funcional para o SIN ou um para cada subsistema.

Para fins de exposição da técnica de obtenção dos funcionais, foi obtido um funcional para o subsistema Sudeste/Centro-Oeste e um funcional para todo o SIN. A Figura 5.4 apresenta os resultados obtidos para as termelétricas do subsistema Sudeste/Centro-Oeste, enquanto a Figura 5.5 apresenta os resultados obtidos para todas termelétricas do SIN.

A partir das Figuras 5.4 e 5.5, fica evidente que a opção de propor uma regressão mediante uma função de primeiro grau não se trata da escolha mais adequada. O tipo de função a ser adotado para fins de regressão é uma escolha de quem investiga o fenômeno [123] e depende de diversos fatores. Neste trabalho, optou-se por realizar uma regressão a partir de funções polinomiais de quarto grau, com o auxílio da ferramenta de regressão a partir da técnica de mínimos quadrados disponível no Microsoft Excel 2007. Os resultados completos das análises de regressão estão nos Anexos C e D deste trabalho.

A partir das análises de regressão, obtiveram-se os seguintes funcionais:

1 - Considerando apenas as termelétricas do Sudeste/Centro-Oeste: a) sem considerar mecanismo de aversão ao risco CVaR

nwp/yz(oQ) = 6,6469s+oQ{− 1,5909soQ|+ 1,4138s}oQ+− 5,8708s|oQ+ 1,2510

b) considerando mecanismo de aversão ao risco CVaR

nwp/yz(oQ) = 8,1914s{oQ{− 4,6146s~oQ|+ 9,0927soQ+− 5,9284s|oQ+ 1,3413

2 - Considerando todas as termelétricas do SIN:

a) sem considerar mecanismo de aversão ao risco CVaR

nwp/yz(oQ) = 3,7334s+oQ{− 1,0216soQ|+ 1,0586s}oQ+− 5,1352s|oQ+ 1,2247

b) considerando mecanismo de aversão ao risco CVaR

Figura 5.4 – Fatores de internalização obtidos a partir das simulações energéticas para o subsistema Sudeste/Centro-Oeste. Elaborada pelo autor.

Figura 5.5 – Fatores de internalização obtidos a partir das simulações energéticas para o SIN. Elaborada pelo autor.

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 ψ s (ξ )

ξ- Custo Variável Unitário (R$/MWh)

sem CVaR com CVaR

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900 950

ψ

ξ- Custo Variável Unitário (R$/MWh)

Capítulo 5 – Análise algébrica, quantitativa e predição de garantias físicas de energia 140

O funcional n_P(o_Q) contém informações acerca da configuração hidrotérmica de referência e dos parâmetros de simulação e convergência a partir dos quais foi obtido. Assim, análises de regressão realizadas a partir das bases de dados de leilões distintos naturalmente apresentarão resultados menos satisfatórios. Em termos práticos, como não há disponibilidade de informações exatas sobre qual conjunto de usinas será adotado nos cálculos de garantia física dos leilões futuros (ver Seção 4.1), é razoável adotar como referência para a obtenção do funcional n_P(o_Q) os dados disponibilizados relativos ao mais recente leilão de energia nova.

Para finalizar, os gráficos corroboram que a adoção do mecanismo de aversão ao risco (CVaR) no modelo Newave diminui significativamente a oferta energética das centrais termelétricas com maiores custos variáveis, conforme já havia sido antecipado na Seção 3.8.1.