UMA ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA PANDEMIA DO COVID-19 NA DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL EM 2020
Caroline Sales Saturnino dos Santos
UMA ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA PANDEMIA DO COVID-19 NA DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL EM 2020
Caroline Sales Saturnino dos Santos
Projeto de Graduação apresentado ao Curso de Engenharia Civil da Escola Politécnica, Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte dos requisitos necessários à obtenção do título de Engenheiro.
Orientadora: Heloisa Teixeira Firmo
Rio de Janeiro Setembro de 2020
Caroline Sales Saturnino dos Santos
PROJETO DE GRADUAÇÃO SUBMETIDO AO CORPO DOCENTE DO CURSO DE ENGENHARIA CIVIL DA ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO TÍTULO DE ENGENHEIRO CIVIL.
Examinada por:
___________________________________________ Profª. Heloisa Teixeira Firmo, D.Sc.
___________________________________________ Prof. Tarcísio Luiz Coelho de Castro, Grad.
___________________________________________ Eng. Luiz Guilherme Ferreira Guilhon, M. Sc.
RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL SETEMBRO de 2020
Sales Saturnino Dos Santos, Caroline
Uma Análise da Influência da Pandemia do COVID- 19 na Demanda de Energia Elétrica no Brasil em 2020/ Caroline Sales Saturnino Dos Santos. – Rio de Janeiro: UFRJ/Escola Politécnica, 2020.
XVIII, 130 p.: il.; 29,7 cm.
Orientadora: Heloisa Teixeira Firmo
Projeto de Graduação – UFRJ/ Escola Politécnica/ Curso de Engenharia Civil, 2020.
Referências Bibliográficas: p. 121-130
1. Demanda Elétrica. 2. Cenários de Carga 3. COVID-19 4. Energia. I. Teixeira Firmo, Heloisa. II. Universidade Federal do Rio de Janeiro, Escola Politécnica, Curso de Engenharia Civil. III. Título.
AGRADECIMENTOS
Gostaria de agradecer a todas as pessoas que pude compartilhar momentos e crescer pessoal e profissionalmente, pois todos os meus passos e experiências do passado me influenciaram a chegar ao momento que estou. Agradeço a Deus por todo meu trajeto. Agradeço à minha família, que sempre me apoiou e continua me apoiando. Agradeço também a todos os meus amigos desde o colégio, cursinhos, lazer, intercâmbio, até os amigos de faculdade, todos tornaram o estudo mais leve. Agradeço a todos os meus professores e à UFRJ. Agradeço à minha orientadora Heloisa Teixeira Firmo por além de seu apoio e orientação, ser uma professora atenciosa e excelente que me apresentou o Setor Elétrico e sua relação com Recursos Hídricos e a Engenharia Civil.
Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica/UFRJ como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Engenheiro Civil.
UMA ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA PANDEMIA DO COVID-19 NA DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL EM 2020
Caroline Sales Saturnino dos Santos
Setembro/2020
Orientadora: Heloisa Teixeira Firmo
Há diversos fatores que influenciam a demanda de energia elétrica e a composição da geração de energia por fonte ao longo do tempo, tais como o PIB do país, os preços praticados nos leilões de energia, a produção de óleo e gás, a eficiência dos diversos consumidores, os investimentos em diferentes fontes de energia e mudanças de padrões de consumo. Com a pandemia do COVID-19, há uma forte retração do consumo energético. Isso é devido à quarentena e à consequente redução das atividades produtivas em diversos setores do país, o que afeta negativamente a economia. Há, desse modo, uma alteração na previsão da demanda elétrica de curto e médio prazos, além da geração de alguns possíveis cenários de projeção. Nesse trabalho, é apresentada uma breve análise da redução, em 2020, do consumo de energia mensal, horário e por dia da semana, além da comparação de três revisões do Plano da Operação Energética de 2020 a 2024. Os cenários serão avaliados e comparados com o auxílio de um dashboard, o qual é composto por gráficos dos dados em análise. Essa ferramenta se mostrou útil para os propósitos desse trabalho, permitindo que os cenários fossem simulados com clareza e agilidade. Face às incertezas ainda vigentes, o estudo permitiu perceber que a redução na demanda decorrente da pandemia teve seu máximo em abril de 2020 e tende a se atenuar com o passar dos meses, no entanto a demanda até o final do ano não chegará em patamares equivalentes ao primeiro bimestre de 2020.
Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/UFRJ as a partial fulfillment of the requirements for the degree of Civil Engineer.
AN ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF THE COVID-19 PANDEMIC ON THE ELECTRICITY DEMAND IN BRAZIL IN 2020
Caroline Sales Saturnino dos Santos
September/2020
Advisor: Heloisa Teixeira Firmo
There are several factors which influence the electricity demand and the composition of energy generation by source over time, such as the country's GDP, the prices charged in energy auctions, oil and gas production, consumers efficiency, investments in different energy sources and changes in consumption patterns. Because of the COVID-19 pandemic, there is a sharp retraction in energy consumption. This is due to the quarantine and the consequent reduction in productive activities in various sectors of the country, which affects the economy negatively. Thus, there is a change in the forecast of electric demand in the short and medium term, and also the generation of some possible projection scenarios. This paper describes a brief analysis, in 2020, of the reduction in energy consumption monthly, hourly and per day of week and in addition it compares three revisions of the Energy Operation Plan from 2020 to 2024. The scenarios will be evaluated and compared with a dashboard, which is composed of graphs of the data under analysis. This tool proved to be useful for the purposes of this work, allowing scenarios to be simulated with clarity and agility. Despite the uncertainties still on, the study showed that the reduction in demand resulted from the pandemic had its maximum in April 2020 and tends to attenuate over the months. However, the demand until the end of the year will not reach levels equivalent to the first two months of 2020.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1.1 - Gráfico da capacidade instalada (%) por fonte do sistema elétrico brasileiro (Elaboração própria a partir da EPE, 2020). ... 5 Figura 1.2 - Mapa do Sistema de Transmissão para o horizonte 2024 (ONS, 2020b). .... 7 Figura 1.3 - Gráfico da capacidade instalada (%) por fonte do SIN em 2020 (Elaboração própria a partir do ONS, 2020a). ... 7 Figura 1.4 - Fluxograma da Modelagem da Demanda de Energia Elétrica (EPE, 2019). 9 Figura 1.5 - Fluxograma da metodologia para elaboração desse trabalho (Elaboração Própria com base, em partes, de BARROS, 2013). ... 13 Figura 1.6 – QR Code para acesso ao dashboard desse trabalho (BITYLI, 2020). ... 13 Figura 2.1 – Processo Esquemático do Planejamento Integrado de Recursos (EPE, 2005). ... 16 Figura 2.2 – Fluxograma do Planejamento do setor energético (MATSUMURA, 2018). ... 16 Figura 2.3 – Diagrama dos agentes institucionais do setor elétrico brasileiro (TOLMASQUIM, 2011, apud ERKAN, 2013). ... 17 Figura 2.4 – Diagrama de organização do planejamento energético (HOLLAUER, 2011). ... 18 Figura 2.5 – Desenho esquemático dos principais modelos de otimização de operação do SIN (GUILHON, 2018). ... 19 Figura 2.6 – Gráfico de custo versus volume armazenado (MACHADO, 2007). ... 21 Figura 2.7 – Desenho esquemático das decisões, afluências e decorrentes consequências da gestão do uso de água do reservatório (GUILHON, 2018). ... 21 Figura 2.8 – Esquema de decisões e consequências de investimento e espera para expansão de oferta (OSÓRIO, 2019). ... 23 Figura 2.9 – Gráfico da relação entre Energia Armazenada e a Carga do SIN ao longo dos anos (Elaboração própria a partir do ONS, 2020d). ... 25 Figura 2.10 – Capacidade instalada das termelétricas do SIN (Adaptado de ONS, 2020a). ... 27 Figura 2.11 – Pirâmide representativa da geração elétrica do país (PSR CONSULTORIA e LEWE CONSULTORIA, 2016). ... 28 Figura 2.12 – Participação das fontes na expansão dos diferentes cenários de crescimentos de mercado (MME e EPE, 2019). ... 29
Figura 2.13 - Porcentagem da geração mensal em relação a anual das fontes hidrelétrica
e eólica, de 2006 a 2020 (Elaboração própria a partir do ONS, 2020d). ... 30
Figura 2.14 - Complementaridade Anual das Diversas Fontes de Geração (ONS, 2019). ... 31
Figura 2.15 - Evolução de Potência e Geração Fotovoltaica descrita no PEN em 2019 (ONS, 2019). ... 31
Figura 2.16 – Gráfico de geração total de energia com o aumento da agregação de plantas fotovoltaicas no Sul da Califórnia (BIRD et al., 2013). ... 32
Figura 2.17 – Tipos de estrutura de UHR (PSR CONSULTORIA, 2020a). ... 34
Figura 2.18 – UHR de Okinawa Yanbaru (FUJIHARA et al., 1998). ... 35
Figura 2.19 – Sistema básico para eletrólise da água (ALBUQUERQUE, 2019). ... 37
Figura 2.20 – Possíveis rotas para produção e utilização do hidrogênio como vetor energético (CENEH apud CGEE, 2010). ... 37
Figura 2.21 – Comparação dos fluxos energéticos do presente e futuro (OSÓRIO, 2019). ... 39
Figura 2.22 – Gráfico comparativo da taxa de crescimento anual do PIB e do consumo elétrico (Elaboração própria a partir do IPEA, 2020; EPE, 2020a e EPE, 2020c). ... 40
Figura 2.23 – Tipos de modelagem de projeção de energia (EPE, 2019). ... 41
Figura 2.24 – Setores avaliados para análise de projeções do PIB no MDE (EPE, 2019). ... 41
Figura 2.25 – Metodologia de projeção do consumo total de energia elétrica (EPE, 2019). ... 42
Figura 2.26 – Gráfico do número de casos confirmados de COVID-19 por data de relatório da OMS e regiões (OMS, 2020). ... 43
Figura 2.27 – Comparação dos gráficos de casos de epidemia com e sem controle social (BBC, 2020a). ... 44
Figura 2.28 – Gráfico do crescimento da frequência de pessoas nas sextas-feiras do período indicado em relação ao período de 3 de janeiro a 6 de fevereiro em atividades de varejo e recreação, e parques (INSTITUTO ACENDE BRASIL, 2020). ... 45
Figura 2.29 – Gráfico do crescimento da frequência de pessoas nas sextas-feiras do período indicado em relação ao período de 3 de janeiro a 6 de fevereiro em seus domicílios (INSTITUTO ACENDE BRASIL, 2020). ... 46
Figura 2.30 – Comparação da Taxa de Crescimento do PIB (% ao ano) do PEN (ONS et al., 2020a). ... 47
Figura 2.31 – Gráfico das Variações anuais da carga de energia para o SIN do PEN em
MWmédio (ONS et al., 2020b). ... 48
Figura 2.32 – Gráfico das Variações anuais da carga de energia para o SIN do PEN em MWmédio (ONS et al., 2020f). ... 49
Figura 2.33 – Gráfico comparativo da variação do consumo da indústria em relação a maio de 2019 e 2020 (Adaptado de LINKEDIN: CCEE, 2020). ... 49
Figura 2.34 – Comparação da geração elétrica por fonte de março 2019 e 2020 (CCEE, 2020). ... 50
Figura 2.35 – Gráfico comparativo Carga de Energia do SIN (ONS, 2020). ... 50
Figura 2.36 - Resultados dos indicadores da Indústria e Comércio disponibilizados pela Fundação Getúlio Vargas – FGV (Adaptado de ONS, 2020). ... 51
Figura 2.37 – Variação do consumo no ACL (LINKEDIN: CCEE, 2020). ... 52
Figura 2.38 – Variação do consumo médio por mês (LINKEDIN: CCEE, 2020). ... 52
Figura 2.39 - Gráfico da dívida externa da Inglaterra ao longo dos anos (ANYCHART, 2015). ... 53
Figura 2.40 - Principais funcionalidades da visualização de dados elencados por profissionais de BI (ECKERSON e HAMMOND, 2011). ... 54
Figura 2.41 - Principais ferramentas de BI elencadas por profissionais de BI (ECKERSON e HAMMOND, 2011). ... 54
Figura 3.1 – QR Code para acesso ao dashboard desse trabalho (BITYLI, 2020). ... 55
Figura 3.2 – Gráfico comparativo taxa de crescimento ano a ano do consumo de energia do SIN (Elaboração própria a partir da ONS, 2020d). ... 56
Figura 3.3 – Índice de isolamento social diário no Brasil em 2020 (INLOCO, 2020). . 57
Figura 3.4 – Calculadora de margem de erro (Adaptado de SURVEYMONKEY, 2020). ... 57
Figura 3.5 – Gráfico de mortes por COVID-19 no Brasil (BBC, 2020). ... 59
Figura 3.6 – Quadro resumo das três revisões do PEN 2020-2024. ... 60
Figura 3.7 – Organização dos dados do Tableau (TABLEAU, 2020). ... 61
Figura 3.8 – Arquivo do Excel após extração dos dados (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020d, 2020e). ... 61
Figura 3.9 – Arquivo do Excel após tratamento dos dados (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020d, 2020e). ... 62
Figura 3.10 – Demonstração da função “Dinamizar” do Tableau (TABLEAU, 2020). 62 Figura 3.11 – Dados de carga horária extraídos do ONS (ONS, 2020d). ... 63
Figura 3.12 – Dados de carga horária após tratamento (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 63 Figura 3.13 – Dados de carga diária extraídos do ONS (ONS, 2020d). ... 63 Figura 3.14 – Dados de carga por dia da semana após tratamento (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 64 Figura 3.15 – Dados de carga mensal após tratamento (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 64 Figura 3.16 – Variação entre o PEN de janeiro de 2020 e o estudo mais recente apresentado nesse trabalho (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020e). ... 64 Figura 3.17 – Variação da carga horária de 2020 em relação a 2019 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 65 Figura 3.18 – Variação da carga por dia da semana de 2020 em relação a 2019 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 65 Figura 3.19 – Variação da carga mensal de 2020 em relação a 2019 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 65 Figura 3.20 – Planilhas usadas como banco de dados no Tableau (Elaboração Própria, 2020). ... 66 Figura 4.1 – Previsões de Carga do PEN (A) e suas revisões B e C (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020d, 2020e). ... 68 Figura 4.2 – Previsões de Carga do PEN (A) e suas revisões B e C para 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020d, 2020e)... 68 Figura 4.3 - Previsões de Carga do PEN (A) e suas revisões B e C para o Sudeste (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020d, 2020e)... 69 Figura 4.4 - Previsões de Carga do PEN (A) e suas revisões B e C para o Sul (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020d, 2020e)... 69 Figura 4.5 - Previsões de Carga do PEN (A) e suas revisões B e C para o Nordeste (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020d, 2020e)... 70 Figura 4.6 - Previsões de Carga do PEN (A) e suas revisões B e C para o Norte (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020d, 2020e)... 70 Figura 4.7 - Variação da Carga do Estudo C para o A em 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020d, 2020e). ... 71 Figura 4.8 - Variação da Carga do Estudo C para o A em 2021 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020d, 2020e). ... 72
Figura 4.9 - Variação da Carga do Estudo C para o A em 2022 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020d, 2020e). ... 72 Figura 4.10 - Variação da Carga do Estudo C para o A em 2023 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020d, 2020e). ... 73 Figura 4.11 - Variação da Carga do Estudo C para o A em 2024 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020d, 2020e). ... 73 Figura 4.12 – Crescimento da carga de 2020 em relação a 2019 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 74 Figura 4.13 – Comparação da carga de 2020 dos cenários de carga 1 e 2 para o Sudeste (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 75 Figura 4.14 – Comparação da carga de 2020 dos cenários de carga 1 e 2 para o Sul (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 75 Figura 4.15 – Comparação da carga de 2020 dos cenários de carga 1 e 2 para o Nordeste (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 76 Figura 4.16 – Comparação da carga de 2020 dos cenários de carga 1 e 2 para o Norte (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 76 Figura 4.17 - Comparação da carga média mensal dos cenários de carga 1 e 2 para o SIN em 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 77 Figura 4.18 – Média das cargas ao longo da semana por mês de 2020 no SIN (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 79 Figura 4.19 – Média das cargas ao longo da semana por mês de 2020 no Sudeste (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 80 Figura 4.20 – Média das cargas ao longo da semana por mês de 2020 no Sul (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 81 Figura 4.21 – Média das cargas ao longo da semana por mês de 2020 no Nordeste (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 82 Figura 4.22 – Média das cargas ao longo da semana por mês de 2020 no Norte (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 82 Figura 4.23 – Média das cargas ao longo da semana do primeiro bimestre de 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 83 Figura 4.24 – Média das cargas ao longo da semana de março, abril e maio de 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 84 Figura 4.25 – Média das cargas ao longo da semana de junho e julho de 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 84
Figura 4.26 – Média das cargas ao longo da semana de agosto e setembro de 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 84 Figura 4.27 - Média das cargas ao longo da semana de outubro, novembro e dezembro de 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 85 Figura 4.28 – Média das cargas ao longo da semana de novembro e dezembro de 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 85 Figura 4.29 – Crescimento médio da carga de 2020 em relação a 2019 por dia da semana de janeiro (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 86 Figura 4.30 – Crescimento médio da carga de 2020 em relação a 2019 por dia da semana de abril (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 86 Figura 4.31 - Comparação da carga média do último trimestre de 2020 por dia da semana dos cenários de carga 1 e 2 para o SIN (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 87 Figura 4.32 – Média das cargas horárias em dias úteis de janeiro e fevereiro de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 88 Figura 4.33 – Média das cargas horárias em dias não úteis de janeiro e fevereiro de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 89 Figura 4.34 – Média das cargas horárias em dias úteis de março, abril e maio de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 90 Figura 4.35 – Média das cargas horárias em dias não úteis de março, abril e maio de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 91 Figura 4.36 – Média das cargas horárias em dias úteis de março, abril e maio de 2019 e 2020 para o Sul, Nordeste e Norte (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 92 Figura 4.37 – Média das cargas horárias em dias não úteis de março, abril e maio de 2019 e 2020 para o Sul, Nordeste e Norte (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 92 Figura 4.38 – Média das cargas horárias em dias úteis de junho e julho de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 93 Figura 4.39 – Média das cargas horárias em dias não úteis de junho e julho de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 93 Figura 4.40 – Média das cargas horárias em dias úteis de agosto e setembro de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 94
Figura 4.41 – Média das cargas horárias em dias não úteis de agosto e setembro de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 94 Figura 4.42 – Média das cargas horárias em dias úteis de outubro de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 95 Figura 4.43 – Média das cargas horárias em dias úteis do último bimestre de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 96 Figura 4.44 - Média das cargas horárias em dias úteis de outubro de 2019 e 2020 para o Sul, Nordeste e Norte (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 96 Figura 4.45 - Média das cargas horárias em dias úteis do último bimestre de 2019 e 2020 para o Sul, Nordeste e Norte (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 97 Figura 4.46 – Média das cargas horárias em dias não úteis de outubro de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 97 Figura 4.47 – Média das cargas horárias em dias não úteis do último bimestre de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 98 Figura 4.48 – Média das cargas horárias em dias úteis por mês de 2020 no Sudeste (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 98 Figura 4.49 – Média das cargas horárias no Sudeste em dias úteis por mês de 2020 com três meses destacados (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 99 Figura 4.50 – Média das cargas horárias em dias não úteis por mês de 2020 no Sudeste (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 100 Figura 4.51 – Média das cargas horárias em dias úteis por mês de 2020 no Sul (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 100 Figura 4.52 – Média das cargas horárias em dias não úteis por mês de 2020 no Sul (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 101 Figura 4.53 – Média das cargas horárias em dias úteis por mês de 2020 no Nordeste (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 101 Figura 4.54 – Média das cargas horárias em dias não úteis por mês de 2020 no Nordeste (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 102 Figura 4.55 – Média das cargas horárias em dias úteis por mês de 2020 no Norte (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 102 Figura 4.56 – Média das cargas horárias em dias não úteis por mês de 2020 no Norte (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 103
Figura 4.57 – Média das cargas horárias em dias úteis por mês de 2020 no SIN com janeiro, fevereiro e dezembro destacados (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 103 Figura 4.58 – Média das cargas horárias em dias não úteis por mês de 2020 no SIN com janeiro, fevereiro e dezembro destacados (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 104 Figura 4.59 – Média das cargas horárias em dias úteis por mês de 2020 no SIN com os meses de limites inferior e superior de demanda destacados (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 104 Figura 4.60 – Média das cargas horárias em não dias úteis por mês de 2020 no SIN com os meses de limites inferior e superior de demanda destacados (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 105 Figura 4.61 - Comparação da carga média do último trimestre de 2020 por hora dos cenários de carga 1 e 2 para o SIN (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 106 Figura 4.62 – Média das cargas horárias no SIN em dias úteis por mês de 2020 com período do dia destacado em tracejado vermelho (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 108 Figura 4.63 – Média da geração solar do SIN (ONS, 2020c). ... 109 Figura 4.64 – Desvio entre geração prevista e verificada das usinas solares do SIN em abril de 2020 (ONS, 2020c). ... 110 Figura 4.65 – Geração das principais fontes do SIN em março de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 111 Figura 4.66 – Geração das principais fontes do SIN em abril de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 111 Figura 4.67 – Geração das principais fontes do SIN em maio de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 112 Figura 4.68 – Geração das principais fontes do SIN em junho de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 112 Figura 4.69 – Geração das principais fontes do SIN em julho de 2019 e 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 113 Figura 4.70 – Geração termelétrica do SIN em maio de 2019 e 2020 (Adaptado de LINKEDIN: CCEE, 2020). ... 114
LISTA DE TABELAS
Tabela 1.1 – Plano da Operação Energética (PEN) e suas revisões (Elaboração Própria). ... 10 Tabela 1.2 – Afrouxamento de medidas ou restrição social nos cenários de carga 1 e 2 (Elaboração Própria). ... 11 Tabela 1.3 – Meses utilizados para a projeção dos cenários de carga 1 e 2 de agosto a dezembro de 2020 (Elaboração Própria). ... 12 Tabela 4.1 – Previsões de Carga em MWmed do PEN (A) e suas revisões B e C para o SIN em 2020 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS et al., 2020c, 2020d, 2020e). ... 71 Tabela 4.2 – Carga média mensal em MWmed do Cenário de Carga 1 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 78 Tabela 4.3 – Carga média mensal em MWmed do Cenário de Carga 2 (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 78 Tabela 4.4 – Carga média por dia da semana em MWmed do Cenário de Carga 1 e 2 para o SIN (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 87 Tabela 4.5 – Diferenças entre as cargas médias dos horários de 18h e 14h em dias úteis (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d). ... 94 Tabela 4.6 – Carga média por hora em MWmed do Cenário de Carga 1 e 2 para dias úteis (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d)... 106 Tabela 4.7 – Carga média por hora em MWmed do Cenário de Carga 1 e 2 para dias não úteis (Elaboração Própria com base nos dados de ONS, 2020d)... 107
SUMÁRIO
LISTA DE FIGURAS ... VIII LISTA DE TABELAS ... XVI
1 INTRODUÇÃO ... 4
1.1 PANORAMA GERAL DO SETOR ELÉTRICO BRASILEIRO ... 4
1.2 MOTIVAÇÃO ... 8
1.3 OBJETIVO ... 9
1.4 METODOLOGIA ... 9
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ... 14
2.1 O PLANEJAMENTO DE ENERGIA ELÉTRICA HOJE NO BRASIL ... 14
2.2 PLANEJAMENTO ELÉTRICO NO CURTO PRAZO ... 20
2.3 OFERTA ENERGÉTICA... 22
2.3.1 Projeção da Oferta... 22
2.3.2 Fontes de Base da Geração Elétrica ... 24
2.3.3 Fontes de Complementares da Geração Elétrica... 27
2.3.4 Usinas Hidrelétricas Reversíveis ... 33
2.3.5 Hidrogênio ... 36
2.3.6 Mercado de Energia do Futuro ... 38
2.4 DEMANDA ENERGÉTICA ... 39 2.5 PANDEMIA DO CORONAVÍRUS ... 42 2.6 VISUALIZAÇÃO DE DADOS ... 53 3 METODOLOGIA ... 55 3.1 PREMISSAS ... 55 3.2 DADOS UTILIZADOS ... 59
3.3 TRATAMENTO DOS DADOS ... 60
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES ... 67
4.2 CARGA MÉDIA MENSAL ... 74
4.3 CARGA MÉDIA POR DIA DA SEMANA ... 78
4.4 CARGA MÉDIA HORÁRIA ... 87
4.5 GERAÇÃO E FONTES INTERMITENTES ... 107
5 CONCLUSÕES ... 116
1 INTRODUÇÃO
O Brasil é composto por um complexo sistema elétrico em que há predominância de usinas hidrelétricas e termelétricas. Nos últimos anos, com o aumento da conscientização ambiental e redução de custo de usinas como a eólica e solar, há um crescimento da participação de outras fontes e uma tendência de diversificação da matriz. Nesse contexto, para um adequado planejamento da expansão da geração de energia elétrica, faz-se necessária uma avaliação de quais ofertas de energia são mais adequadas para expansão nos próximos anos e uma alteração da demanda e de sua evolução em 2020 em um cenário pós surgimento da pandemia do COVID-19.
1.1 PANORAMA GERAL DO SETOR ELÉTRICO BRASILEIRO
A partir do desenvolvimento tecnológico marcado pela Revolução Industrial, passou-se a obter grande controle sobre os recursos extraídos da natureza para a transformação em energia. A industrialização incitou a busca por tecnologias para geração energética e o desenvolvimento dessas tecnologias impulsionou o processo industrial. Conforme ocorria uma transformação social com mudanças de hábitos de consumo e aumento do padrão de vida das pessoas, foram necessárias melhorias do sistema de transportes para escoamento de produtos e surgiam outras novas necessidades da sociedade. A produção e consumo cada vez mais intensos de produtos eletrotécnicos também colaboraram para a evolução da infraestrutura do setor elétrico. Com isso, no final do século XIX, a evolução do setor promoveu um consumo elétrico em grande escala (SIMABUKULO et al., 2006).
Com o crescimento econômico continuado durante o século XX, o foco principal da expansão da infraestrutura do setor elétrico foi simplesmente acompanhar o desempenho da economia e a crescente demanda de consumo. Boa parte da produção de energia provinha de combustíveis fósseis pela disponibilidade de combustível e facilidade de instalação perto dos centros de carga. Entretanto, a partir do início do século atual, a busca pelo desenvolvimento sustentável, levou a uma procura pelo alinhamento da oferta de energia, ao consumo, meio ambiente e impactos na sociedade. Foi necessário, portanto, reduzir o impacto ambiental, mais negligenciado no século passado, de forma a acompanhar a evolução econômica de forma mais responsável. À
vista disso, o novo foco foi a diversificação da matriz energética de forma a aumentar a participação de fontes menos impactantes ao meio ambiente (ANEEL, 2008).
No Brasil, pelo gráfico indicado na Figura 1.1, cujos dados foram obtidos da série histórica do Balança Energético Nacional da Empresa de Pesquisa Energética (EPE, 2020), pode-se verificar essa tendência de mudança estrutural da matriz. No início do século XX, havia uma concentração em usinas hidrelétricas e termelétricas, e ao longo dos anos do século XXI, houve uma redistribuição com o crescimento da participação de outras fontes. Ressalta-se que a expansão de termelétricas indicadas na Figura 1.1 demonstra o aumento não só de termelétricas convencionais, mas também de fontes menos poluentes, como biomassa e gás natural, incluídas nessa categoria.
Figura 1.1 - Gráfico da capacidade instalada (%) por fonte do sistema elétrico brasileiro (Elaboração própria a partir da EPE, 2020).
Como o Brasil possui muitas usinas hidrelétricas com grandes reservatórios, há ainda hoje uma participação relevante dessas fontes na composição da matriz elétrica. Ademais, a extensão do país e diferenças entre os regimes hidrológicos das regiões implicaram na decisão de investir em um sistema interligado com a implantação de longas linhas de transmissão que permite, por exemplo, a geração de hidrelétricas com reservatórios de regularização ou não em regiões nos períodos chuvosos para suprir demanda de outra região em período de estiagem ou com reservatórios em cotas mais baixas, ou seja, com menos energia armazenada (ANEEL, 2008).
Isto posto, há um sistema principal de ativos de geração, transmissão e distribuição chamado Sistema Interligado Nacional (SIN). O conjunto engloba as
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1991 1996 2001 2006 2011 2016
regiões Sudeste/Centro-Oeste, Sul, Nordeste e parte do Norte, e como o nome indica, é conectado e por ele há intercâmbio de energia entre essas regiões. Há algumas áreas de difícil acesso, principalmente na região amazônica, com florestas densas, que se constituem em sistemas isolados ao SIN (ANEEL, 2008).
Há atualmente 235 localidades os quais compõem os sistemas isolados. Grande parte localiza-se na região Norte, nos estados de Rondônia, Acre, Amazonas, Roraima, Amapá e Pará, e há outras áreas como a ilha de Fernando de Noronha, em Pernambuco, e localidades do Mato Grosso. Há somente uma capital atendida fora do SIN: Boa Vista (RR). A demanda desses sistemas é baixa e participa como 1% da carga total do país. Essa energia é suprida em sua maioria por termelétricas a óleo diesel. Com exceção dos locais citados, a maior parte do Brasil possui sua energia provida pelo SIN (ONS, 2020e).
Na Figura 1.2, mostra-se um mapa do sistema de transmissão do SIN para o horizonte de 2024. Verifica-se a grande dimensão do sistema, com extensão da rede básica de 141.756 km em 2019 e 181.528 km em 2024, conforme compartilhado no Sumário PAR/PEL 2020-2024 (ONS, 2020a). Pode-se inferir também como há uma concentração maior de linhas de transmissão existentes nas áreas cuja densidade urbana é maior e uma menor concentração na área amazônica, onde estão boa parte dos sistemas isolados.
Observa-se na Figura 1.3, elaborada a partir de dados obtidos da Programação Mensal de Operação de junho de 2020 do Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS, 2020a), a composição da capacidade instalada do SIN. Verifica-se que cerca de 85% do sistema corresponde a fontes de energia renovável.
Figura 1.2 - Mapa do Sistema de Transmissão para o horizonte 2024 (ONS, 2020b).
Figura 1.3 - Gráfico da capacidade instalada (%) por fonte do SIN em 2020 (Elaboração própria a partir do ONS, 2020a). 66% 13% 8% 9% 2% 1% 1%
1.2 MOTIVAÇÃO
Na fase inicial de implantação da infraestrutura do setor elétrico brasileiro, até meados de 1960, não houve um planejamento ou política adequada de expansão para garantia da demanda. Como boa parte do setor era privado, havia sistemas isolados e um número considerável de usinas termelétricas para garantir o suprimento energético. A falta de uma centralização das informações e organização do setor levou a uma falha em acompanhar o aumento da carga dos consumidores de forma eficiente (MERCEDES et al., 2015). Após a década de 1960, fez-se o mapeamento integrado do potencial hidrológico do país. Por conseguinte, passou-se a analisar conjuntamente os diversos mercados de energia e planejar a sua expansão considerando as consequências para o Brasil (EPE, 2018a).
Sendo assim, pode-se destacar que o planejamento energético é essencial para garantir a confiabilidade do Sistema Interligado Nacional (SIN). Com antecedência, é possível a avaliação da necessidade de contratação de novas usinas em concordância com as demandas estipuladas, os custos envolvidos e os impactos ambientais de cada fonte (MME e EPE, 2019). Para isso, pode ser feito um balanço energético entre a composição da matriz elétrica brasileira por fonte e a demanda de energia (EPE, 2020b). Há alguns fatores que alteram essas variáveis do balanço. A decisão de investimento em determinadas fontes depende do custo, eficiência, impacto ambiental e estratégia governamental (DOS REIS, 2011), enquanto a demanda está relacionada à economia e ao padrão de consumo (EPE, 2016).
A partir da Figura 1.4, pode-se verificar a complexidade que envolve a previsão da expansão do setor. O cenário socioeconômico, o consumo e os requisitos de geração são dependentes entre si e dependem também de outros fatores. Por esse motivo, uma metodologia bem definida é essencial para o planejamento adequado (EPE, 2019).
Com a pandemia do COVID-19, causada pelo novo Coronavírus, houve forte impacto negativo na economia mundial, o que ainda repercute na data em que esse Trabalho de Conclusão de Curso foi apresentado, com o estado de isolamento social sem previsão de término. Indústrias e estabelecimentos fecharam, exportações foram reduzidas, o consumo diminuiu devido à retração da economia que prevalece. Todos esses fatores geram um grau de incerteza em relação ao balanço energético a curto e médio prazo (ONS et al., 2020). Por esse motivo, destaca-se a necessidade de uma
análise de possíveis cenários de cargas de energia elétrica para possibilitar um planejamento adequado em relação à oferta.
Figura 1.4 - Fluxograma da Modelagem da Demanda de Energia Elétrica (EPE, 2019).
1.3 OBJETIVO
Nesse trabalho, há um objetivo principal de analisar dois possíveis cenários de demanda elétrica devido ao Coronavírus em 2020 (cenário de carga 1 e 2) e objetivos secundários derivados do primeiro. Em relação aos objetivos secundários, destacam-se:
• Contextualização do planejamento energético de curto e médio prazo a fim de se ressaltar a importância das análises de demanda como ferramenta de planejamento.
• Exposição de possíveis alternativas para expansão da oferta elétrica. • Estimativa de alguns dos principais impactos da COVID-19 para o SIN. • Elaboração de cenários de carga 1 e 2 para serem simulados.
• Criação de gráficos comparativos dos cenários em um dashboard.
• Definição de parâmetros e filtros para alteração pelo usuário no dashboard para facilitar alterações e comparação de cenários.
1.4 METODOLOGIA
Diante do volume de informações apresentadas nesse trabalho e a fim de se facilitar a análise, optou-se pela comparação dos dados de forma visual por meio de gráficos em um dashboard. O software utilizado foi o Tableau Public. Essa é uma
versão gratuita que permite a geração de gráficos elaborados sem a necessidade de pagamento de uma licença.
Devido a iteratividade da ferramenta, uma das facilidades é que, ao passar o cursor do mouse em um dos gráficos, é possível obter rapidamente informações de seus valores. Ademais, oferece outras utilidades, por exemplo, como a carga do sudeste é mais alta que a do Norte, a visualização do último é dificultada quando observados os dois na mesma escala. Uma das vantagens do dashboard é a possibilidade de se filtrar o estudo de acordo com o que se deseja observar em detalhes, o que torna possível visualizar dados de somente um subsistema ou de outro parâmetro definido.
A ferramenta é, portanto, adequada para uma análise das consequências da pandemia do novo Coronavírus para o horizonte de representação dos dados. Assim sendo, é o auxílio visual usado nesse estudo para a comparação de possíveis cenários de demanda elétrica, facilitando as avaliações e a tomada de decisão.
Quanto aos dados apresentados, foi decidido apresentar a previsão de carga do Plano da Operação Energética (PEN) do Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) para o período de 2020 a 2024 pela existência de revisões realizadas pré e pós COVID-19. O primeiro PEN, divulgado em dezembro de 2019, foi denominado nesse trabalho de estudo/caso A. O segundo, disponibilizado em março de 2020, foi chamado de B. O PEN mais recente apresentado nesse trabalho foi divulgado em maio de 2020 e denominado C, conforme explicitado na tabela 1.1.
Tabela 1.1 – Plano da Operação Energética (PEN) e suas revisões (Elaboração Própria).
Estudo/Caso Revisão Divulgação pelo ONS
A PEN Dezembro/2019
B 1ª Revisão do PEN Março/2020
C 1ª Revisão Extraordinária do PEN Maio/2020
Optou-se também por destacar a carga obtida em 2020 em relação aos seus valores médios por mês, por dia da semana para cada mês do ano e por hora também para cada mês do ano a fim de se avaliar mudanças de tendências a curtíssimo prazo, e também compará-los com os valores de 2019. As métricas para análise foram os anos, meses, dias da semana, horários e subsistemas, variando de acordo com cada gráfico.
Para essa análise de 2020, foram estipulados cenários de carga 1 e 2. Devido às incertezas trazidas pelo COVID-19 no planejamento de curtíssimo prazo, optou-se pelo foco nesses dois cenários para uma comparação de mudança de comportamento de
carga nos períodos de pré e pós Coronavírus. Desse modo, foram coletados, no ONS, os dados de carga até 31 de julho de 2020 e projetados os valores até o final do ano.
As projeções foram efetuadas com base em comparações do crescimento da carga de 2020 em relação a 2019 para cada mês, conforme crescimentos de carga dos meses já realizados e dos níveis de isolamento social associados. No cenário de carga 1, considerou-se um possível afrouxamento das medidas de isolamento social em agosto e setembro, e um possível novo pico de casos em outubro, conforme estudo do IHME (apud BBC, 2020). Com isso, admitiu-se que em meados de outubro, haveria um retorno às medidas restritivas para contenção dos novos casos, com novo afrouxamento somente em dezembro.
Para o cenário de carga 2, conforme tabela 1.2, foi considerado um afrouxamento do isolamento social de agosto a dezembro, com níveis conforme o ocorrido no mês de julho, no qual as medidas de restrição foram mais flexibilizadas em comparação ao primeiro semestre.
Tabela 1.2 – Afrouxamento de medidas ou restrição social nos cenários de carga 1 e 2 (Elaboração Própria).
Meses Projetados Cenário de Carga 1 Cenário de Carga 2
Agosto Afrouxamento Afrouxamento
Setembro Afrouxamento Afrouxamento
Outubro Afrouxamento + Restrições Afrouxamento
Novembro Restrições Afrouxamento
Dezembro Afrouxamento Afrouxamento
Na tabela 1.3, é possível observar quais meses até julho foram utilizados como base para projeção dos meses de agosto a dezembro nos cenários de carga 1 e 2. Destaca-se que o índice de isolamento social obteve seus maiores valores diários em abril e sofreu redução até julho, mês em que os valores foram os menores até o período analisado nesse trabalho (INLOCO, 2020). Dessa forma, por ser mais restritiva nas projeções dos meses de outubro e novembro, espera-se que o cenário de carga 1 possua uma demanda anual inferior ao cenário de carga 2.
Diante do mencionado, pode-se definir um fluxograma dos processos que envolvem a metodologia desse trabalho, como mostrado na Figura 1.5. Primeiramente, foi feita uma pesquisa dos temas relevantes para contextualização do planejamento energético e dos efeitos do Coronavírus na demanda elétrica.
Em seguida, com base nessa primeira etapa, elaborou-se a Revisão Bibliográfica. Os dados de carga disponíveis foram coletados e analisados. Posteriormente, escolheram-se os parâmetros para as projeções de agosto a dezembro de 2020 e, dessa forma, definiram-se os cenários de carga 1 e 2. Houve o planejamento de quais e como os dados seriam representados. Escolheram-se as métricas a serem utilizadas e o software para a criação do dashboard. Os dados foram organizados no Microsoft Excel e sofreram tratamento para serem organizados como banco de dados para o dashboard.
Os gráficos da ferramenta foram escolhidos e criados. Foi feita a personalização da visualização dos dados e da interface do dashboard a fim de se adequar às necessidades das análises. Caso a visualização não estivesse adequada para o estudo, era ajustada. Com isso, foram feitas as análises dos gráficos e abordados os resultados e discussões das simulações.
Tabela 1.3 – Meses utilizados para a projeção dos cenários de carga 1 e 2 de agosto a dezembro de 2020 (Elaboração Própria).
Meses Projetados Meses utilizados para projeção
Cenário de Carga 1 Cenário de Carga 2
Agosto Julho Julho
Setembro Julho Julho
Outubro Média de Julho e Abril Julho
Novembro Maio Julho
Figura 1.5 - Fluxograma da metodologia para elaboração desse trabalho (Elaboração Própria com base, em partes, de BARROS, 2013).
No decorrer desse trabalho, foram utilizados prints dos gráficos do dashboard elaborado, o qual pode ser acessado pelo link: https://tabsoft.co/2YqtMmM ou pelo QR Code da Figura 1.6.
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Esse capítulo dedica-se a uma contextualização de aspectos importantes do setor elétrico brasileiro, incluindo seu planejamento e organização, além de seu impacto após o início da pandemia do Coronavírus. Para isso, foram utilizados autores com destaque no setor, tais como: Empresa de Planejamento Energético (EPE), Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), Grupo de Estudos do Setor Elétrico (GESEL) do Instituto de Economia da Universidade Federal do Rio de Janeiro (IE/UFRJ) e Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS). Utilizaram-se também teses de mestrado e doutorado de instituições reconhecidas pelo Ministério da Educação.
2.1 O PLANEJAMENTO DE ENERGIA ELÉTRICA HOJE NO BRASIL
Após o início da industrialização e o aperfeiçoamento da infraestrutura do sistema elétrico, houve um crescimento acentuado de demanda de energia. Os novos meios de produção advindos de descobertas do desenvolvimento industrial e do novo estilo de vida da população cada vez mais urbana levaram ao contínuo crescimento do sistema elétrico. Consequentemente, surgiu uma dependência do ser humano com a eletricidade, o qual continua na sociedade atual (MARQUES, 2006). A fim de se acompanhar esse sucessivo crescimento da demanda, foi necessária a organização do crescimento do setor com um devido planejamento (EPE, 2019). O consumo elétrico aumentou ao longo dos anos (EPE, 2020a e EPE, 2020c) e a capacidade instalada (EPE, 2020 e ANEEL, 2020) cresceu de forma a acompanhar a tendência da demanda de energia.
Diante disso, um planejamento inadequado pode não garantir o suprimento elétrico à população, gerando a necessidade de racionamentos, ou pode elevar os custos de produção por excesso e/ou falta de diversificação do tipo de fonte da oferta energética (EPE, 2005). Logo, em um sistema interligado como no Brasil, planejar de forma eficiente envolve diversos fatores, leva-se em conta desde a definição da estratégia nacional em termos de longo prazo, avaliando-se o balanço energético anual, até a operação de curto-prazo, escolhendo-se como proceder com a operação das usinas. A garantia de segurança no suprimento de energia elétrica aos consumidores depende, portanto, da escolha de expansão e operação de usinas de geração, das redes de transmissão e distribuição (MERCEDES et al., 2015).
Dessa maneira, na análise de uma possível expansão da geração para atendimento da demanda com segurança energética e com acesso a todos os brasileiros, são avaliadas possíveis políticas energéticas que gerem emprego e renda e diminuam desigualdades entre as regiões do país. Além disso, do ponto de vista da escolha do tipo de oferta, são considerados também desenvolvimentos tecnológicos que colaborem para a eficiência energética e procura-se a diversificação da matriz energética com incentivo a fontes renováveis, à sustentabilidade e ao menor custo de energia à população (EPE, 2013). Tem-se, portanto, que a escolha de como proceder depende, além da demanda a que se deve atender, do custo, do tipo de fonte disponível, do desenvolvimento tecnológico, das restrições socioambientais, dos incentivos do governo e da geopolítica. Como há diversos fatores interligados nessa decisão, o ideal é realizar um Planejamento Integrado de Recursos (PIR). A definição do PIR, de acordo com a AMERICAN WATER WORKS ASSOCIATION (apud EPE, 2005), é um processo de planejamento que envolve, de forma participativa, o gerenciamento da demanda, em que são considerados os aspectos sociais e ambientais, prezando sempre pela qualidade de vida da sociedade e do ambiente, além de se analisar um custo mínimo da oferta (EPE, 2005). Na Figura 2.1, há uma esquematização dos diversos aspectos que envolvem o PIR. Destaca-se que no Brasil não há implementado o PIR, no entanto, a complexidade do sistema e seu planejamento energético integrado permitem uma comparação com os parâmetros usados no processo do PIR.
Diante disso, as diversas etapas que envolvem o planejamento integrado brasileiro dependem do horizonte do tempo de análise e são atribuições de algumas instituições que fazem parte do planejamento e operação do setor elétrico. Pode-se definir as etapas pelo horizonte de tempo de “longuíssimo prazo” (etapas pré longo-prazo), longo-prazo, até 30 anos, médio-prazo, por volta de 15 anos, e curto-prazo, até 10 anos. (ZIMMERMANN, 2007). A Figura 2.2 apresenta as etapas para uma organização da expansão e operação do setor elétrico brasileiro em relação ao horizonte de tempo do estudo.
Primeiramente, faz-se necessária a definição de uma política energética, em um horizonte de “longuíssimo prazo” (MATSUMURA, 2018). Isso permite a análise das necessidades socioeconômicas e definição das estratégias para cumprimento das mesmas. Para isso, há o Conselho Nacional de Política Energética (CNPE), o qual é um órgão interministerial de assessoria à Presidência da República para formulação de diretrizes energéticas. Além de determinar essa visão estratégica, assegura o acesso à
energia a todas as regiões do país, e realiza uma revisão periódica da matriz energética para, posteriormente, estabelecer programas específicos, como o do uso de gás natural, biomassa e álcool. O que for definido pelo CNPE é repassado ao Ministério de Minas e Energia (MME) para cumprimento de demais etapas (ZIMMERMANN, 2007).
Figura 2.1 – Processo Esquemático do Planejamento Integrado de Recursos (EPE, 2005).
Há também o Comitê de Monitoramento do Setor Elétrico (CMSE), o qual avalia a segurança do suprimento de energia elétrica brasileiro (ZIMMERMANN, 2007). A estrutura das principais governanças que atuam no planejamento elétrico brasileiro está descrita na Figura 2.3.
Figura 2.3 – Diagrama dos agentes institucionais do setor elétrico brasileiro (TOLMASQUIM, 2011, apud ERKAN, 2013).
Após a política energética definida, ocorre a atuação do MME, cuja função é elaborar e implantar políticas do setor energético com base nas diretrizes do CNPE. Para servir de subsídio para tomada de decisão do Ministério, a Empresa de Pesquisa Energética (EPE) foi criada. A EPE é uma empresa pública federal, instituída a partir do decreto Nº 5.184 de 2004. Suas competências são voltadas a estudos e atividades relacionados à matriz energética brasileira de forma a proporcionar eficiência no desenvolvimento do setor de energia, cumprimento do interesse e bem estar coletivo, e um desenvolvimento sustentável (EPE, 2018a).
Pode-se destacar os principais estudos elaborados pela EPE: Plano Nacional de Energia (PNE); Plano Decenal de Energia (PDE); Balanço Energético Nacional (BEN); Programa de Expansão da Transmissão (PET); Resenhas e boletins mensais de mercado (EPE, 2020d). Há, na Figura 2.4, um diagrama esquemático dos estudos com as etapas do planejamento e operação de forma detalhada. Conforme o diagrama, após as definições iniciais, há, por meio de licitações, em formato de leilões, compra de energia pelas distribuidoras para garantia de atendimento aos consumidores do Ambiente de
Contratação Regulada (ACR). Esse é o modelo institucional adotado desde 2004 no país (MARTINS, 2008).
Figura 2.4 – Diagrama de organização do planejamento energético (HOLLAUER, 2011).
Os leilões, realizados a fim de se alcançar modicidade tarifária, são promovidos pela Câmara de Comercialização de Energia Elétrica, organização privada sem fins lucrativos responsável pela viabilização da comercialização de energia elétrica no país (ZIMMERMANN, 2007), sob delegação da Agência Nacional de Energia Elétrica, órgão criado pela Lei nº 9.427/1996 e a responsável pela regulação e fiscalização da produção, transmissão, distribuição e comercialização de energia elétrica (ERKAN, 2013).
No ACR, estão os consumidores do mercado cativo, com tarifas reguladas pelas distribuidoras, cujo consumo é inferior a 500 kW, como residências e pequenos comércios. Há também o mercado livre composto por consumidores que consomem mais energia, como grandes centros comerciais ou indústrias, cujos contratos e preços são negociados diretamente com geradores ou comercializadores (BRASIL, 2004).
A ocorrência e definição desses leilões são feitos com base na matriz estimada no Plano Decenal, respeitando desse modo a diversidade da oferta energética estipulada, e seguindo a demanda declarada pelas distribuidoras. Há dois tipos principais de leilões, o de energia existente e nova. O primeiro visa a venda de energia, como sugerido pelo nome, de empreendimentos existentes. O segundo tem como objetivo a possibilidade de contratar a demanda total das distribuidoras em um horizonte de três (leilão A-3) a cinco anos (leilão A-5) à frente (MARTINS, 2008). Normalmente, para uma expansão
adequada, com escoamento da carga de energia entre os subsistemas do SIN, são associados projetos de usinas de geração com projetos de expansão de linhas de transmissão e/ou subestações (KELMAN et al.,2001).
Em relação a visão de monitoramento e programação, destaca-se o Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS). Esse órgão comanda o despacho centralizado do SIN, contacta diretamente os geradores e coordena os centros de operação do sistema (ERKAN, 2013). Como subsídio para tomada de decisão para o despacho, o ONS se baseia em modelos de otimização elétrica com minimização de custo operativo desenvolvidos pelo Centro de Pesquisas de Energia Elétrica (CEPEL).
Há três modelos principais utilizados e neles ocorre uma simplificação do SIN para representação da operação ótima em relação a modelagem. O NEWAVE avalia o ano de operação e seus 4 anos seguintes e os discretiza em meses, dessa forma, avalia-se um planejamento a médio prazo. O DECOMP utiliza como input a saída dos resultados do NEWAVE e estima a operação no curto prazo com horizonte de 2 meses e discretização semanal ou mensal a depender do foco da análise. Para o curtíssimo prazo, há o DESSEM, o qual é usado para uma programação diária, com discretização de 30 min e horizonte de uma semana (MARQUES, 2006). Na Figura 2.5, observa-se um esquema com os modelos e seus horizontes de estudo.
Figura 2.5 – Desenho esquemático dos principais modelos de otimização de operação do SIN (GUILHON, 2018).
2.2 PLANEJAMENTO ELÉTRICO NO CURTO PRAZO
Os planejamentos de curto e médio prazo são feitos com maior detalhamento e menos incertezas em comparação com as etapas anteriores pela proximidade do tempo de análise com o momento atual. Como o sistema elétrico brasileiro possui usinas de geração diversificadas, e é basicamente hidrotérmico, a hidrologia e o custo de combustível influenciam esse planejamento. Diante disso, ressalta-se a relevância da consideração da operação nas análises de projeções, pois há interligação nas variáveis do planejamento em relação ao tempo e ao espaço devido ao amplo sistema interligado (MERCEDES et al., 2015).
Destaca-se como objetivo do planejamento de operação do sistema a determinação do cenário de geração com menor custo operativo. (Fortunato et al., 1990). Esse custo está associado a uma função envolvendo o custo imediato e futuro, pois a utilização de uma usina termelétrica possui um custo imediato associado devido ao preço do combustível, no entanto, a hidrelétrica possui custo momentâneo insignificante e um custo futuro relevante (PEREIRA, 2006).
Conforme a Figura 2.6, formada por um gráfico de volume armazenado versus custo, tem-se que o custo imediato é menor para volumes de armazenamento menores, ou seja, quando há uso dessa água para produção hidrelétrica no momento atual. Por outro lado, o custo futuro funciona de forma inversa, pois o mesmo volume usado no presente não poderá ser aproveitado no futuro, consequentemente, tal ação encarece o custo total devido a uma eventual necessidade de uso de termelétricas no futuro. Em contraste, a escolha de não utilizar a água do reservatório no presente (volume armazenado alto), gera um custo hoje, contudo, pode permitir um custo mais baixo no futuro, por guardar água para geração hidrelétrica posteriormente. Essa função do custo futuro é definida no modelo do NEWAVE. Há um ponto ótimo de mínimo custo total em que as duas curvas se anulam (PEREIRA, 2006).
Ressalta-se que nessa comparação avaliou-se o custo do uso da água de forma independente à hidrologia. Por exemplo, ao se utilizar um volume hoje para geração e houver reposição dessa água devido à chuva, há um custo reduzido tanto imediato como futuro. Ou seja, nesse caso, escolher estocar essa água poderia causar um futuro vertimento, o que seria um desperdício de geração. Essas análises são feitas por meio de modelos de otimização, uma vez que a vazão envolve tratamento probabilístico devido à aleatoriedade da meteorologia, e o SIN é formado por um complexo sistema interligado.
Os principais aspectos contemplados pelos modelos são: consumo elétrico, hidrologia, oferta elétrica, manutenções programadas e limites de intercâmbio (PEREIRA, 2006).
Figura 2.6 – Gráfico de custo versus volume armazenado (MACHADO, 2007).
A Figura 2.7 destaca as possíveis decisões, afluências e suas decorrentes consequências em relação a operação do ponto de vista hidrológico. Avaliar e gerir adequadamente os reservatórios é essencial para um aproveitamento eficiente dos recursos (PEREIRA, 2006).
Figura 2.7 – Desenho esquemático das decisões, afluências e decorrentes consequências da gestão do uso de água do reservatório (GUILHON, 2018).
Assim sendo, além da complexidade envolvida no tempo, há também a questão do espaço, pois o sistema possui diversas usinas hidrelétricas em cascata, e reservatórios
com usos múltiplos, como abastecimento urbano, irrigação, ou controle de cheias, com isso, há interesses em conflito entre empresas e instituições envolvidas na escolha de geração das usinas. Nesse contexto, o Operador Nacional do Sistema Elétrico funciona como um órgão imparcial em relação aos interesses pessoais, preza pelo adequado funcionamento do SIN e busca a otimização da operação tanto no presente como no futuro de curto/médio prazo (PEREIRA, 2006). Em síntese, o ONS é o responsável por avaliar toda essa questão, com auxílio dos demais órgãos elétricos, e decidir como proceder com relação à operação do SIN. Destaca-se que, nessa etapa, também são levados em conta diversos aspectos envolventes do PIR (KELMAN et al., 2001).
2.3 OFERTA ENERGÉTICA
Uma adequada avaliação da oferta energética disponível em relação à demanda é essencial para um eficiente planejamento energético. Diante da tendência de diversificação da matriz e aumento das fontes renováveis, faz-se necessário o entendimento de como é procedida a escolha de expansão e a compreensão das funções de cada um dos tipos de usina em relação à matriz elétrica.
2.3.1 Projeção da Oferta
A definição das opções de oferta energética é essencial para os estudos de adequação e prospecção da infraestrutura do sistema elétrico a fim de se planejar para o futuro suprimento de energia. Destaca-se que a escolha pode resultar em um futuro racionamento pela falta de oferta ou ociosidade pelo excesso de investimento, conforme mostrado na Figura 2.8. Dessa forma, ressalta-se a importância de um adequado planejamento abrangendo todas as variáveis e suas incertezas para as definições de política de expansão e da realização de estudos para embasamento teórico das decisões quanto a esperar ou investir (MME e EPE, 2019).
No atual modelo, o Plano Decenal de Energia cumpre um papel estratégico para definição de leilões e incentivos de investimentos. Ressalta-se que esses estudos da EPE funcionam como um indicativo para a sociedade e aos agentes do sistema de como proceder e balizar suas decisões para um adequado PIR. A nível de operação, os leilões também são considerados. As potências confirmadas são retratadas nos modelos de otimização conforme o prazo estimado de entrada das usinas a fim de uma adequada
representação da matriz no horizonte de tempo abrangido pelos modelos (MME e EPE, 2019).
Figura 2.8 – Esquema de decisões e consequências de investimento e espera para expansão de oferta (OSÓRIO, 2019).
Em relação ao longo prazo, desde o PDE de 2026, adota-se um modelo de decisão de investimentos (MDI) em que há a definição de uma nova matriz do SIN com uma expansão ótima, ou seja, com minimização do custo total de investimento e operação, em condições de incertezas. Segundo GANDELMAN (apud EPE, 2018), não há modelagem capaz de retratar toda a complexidade de uma realidade, desse modo, a engenharia participa nesse processo com a simplificação do problema, permitindo, assim, que ele seja “tratável”. Diante isso, os modelos energéticos sofrem mudanças e evoluções ao longo do tempo na tentativa de melhor representar a real situação, como no PDE 2027, em que ocorreram alterações em alguns detalhes em relação ao 2026 (EPE, 2018).
De forma geral, o MDI retrata as usinas de geração existentes, contratadas e de possíveis projetos de expansão; cada subsistema possui demandas; o sistema de transmissão é representado por interligações entre os subsistemas com limites de acordo com sua capacidade e com custo unitário de expansão. Para as usinas hidrelétricas, são analisados cenários de vazões associados a uma probabilidade de ocorrência. Com isso, é feito um balanço energético com a demanda projetada (EPE, 2018).
Entre um dos estudos da EPE, pode-se ressaltar também a Calculadora 2050. Essa ferramenta, desenvolvida pela EPE com o suporte do Departamento de Energia e Mudanças Climáticas do Reino Unido e da Embaixada Britânica no Brasil, é baseada no balanço entre oferta e demanda de energia em diferentes cenários para o horizonte de
até 2050 (EPE, 2020b). É possível definir a composição da matriz energética, tanto para oferta como para o consumo de acordo com os parâmetros selecionados. Para cada fonte de energia é definido pelo usuário níveis de capacidade instalada e, para cada consumidor energético, definido os níveis de eficiência energética e/ou de consumo, e há alguns ajustes especificados nos parâmetros da calculadora para o adequado fechamento do balanço. Os resultados fornecem informações em termos de emissões de gases de efeito estufa (GEE) e da composição da matriz energética, em formato de gráficos e tabelas gerados automaticamente pela planilha.
A Calculadora permite uma avaliação de como mitigar emissões de GEE e uma comparação simplificada da matriz até o longo prazo. No entanto, possui um cenário macroeconômico fixo, o que inviabiliza a geração de cenários para a comparação de momentos em que há mudança econômica significativa ou incertezas em torno desse aspecto, como as situações de pré e pós Coronavírus (EPE, 2020b).
2.3.2 Fontes de Base da Geração Elétrica
Como não há muito desenvolvimento tecnológico economicamente viável para armazenamento de energia como baterias, a base da geração elétrica do país é composta por usinas em que há a facilidade de armazenamento como água ou combustível e de seu acionamento para produção de energia a qualquer momento a fim de se atender a demanda. Apesar das questões hidrológicas, com uma gestão de reservatórios, é possível contar com as hidrelétricas como usinas de base, juntamente com as termelétricas e nuclear (PSR CONSULTORIA e LEWE CONSULTORIA, 2016).
Em relação às hidrelétricas, fonte com maior capacidade instalada no SIN, até 1934, não havia uma legislação específica sobre a geração de energia elétrica e os recursos hídricos. As companhias privadas possuíam o monopólio de produção e estabeleciam as tarifas pelo que lhes convinham. A atuação do Estado era limitada à autorização do funcionamento das companhias energéticas. A partir do Código de Águas, em 1934, estabeleceu-se que a propriedade dos rios deixava de ser do proprietário da terra do local e passava a ser do Estado. Além disso, instituía-se o uso múltiplo das águas (GALVÃO e BERMANN, 2015).
Apesar disso, não houve uma adequada definição de priorização dos usos, os quais eram decididos pelas concessionárias. Dessa forma, por alguns anos a garantia de energia foi o foco da gestão de reservatórios no país. Até esse momento, as exigências
ambientais não eram muito rigorosas e o uso múltiplo de água não era prioridade dos projetos. Como mencionado pelo diretor-presidente da ANA (Agência Nacional de Águas), Vicente Andreu Guillo (apud GALVÃO e BERMANN, 2015): “há uma preponderância natural histórica do uso energético, sem levar em consideração as atividades que foram incorporadas ao reservatório”. A situação modificou-se com a Lei nº 9.433 de 8 de janeiro de 1997, conhecida como a Lei das Águas, em que se estabeleceu a Política Nacional de Recursos Hídricos no Brasil e o uso múltiplo em reservatórios foi disciplinado (GALVÃO e BERMANN, 2015).
Destaca-se também a Constituição de 1988, em que após uma legislação mais rígida na área ambiental, houve uma dificuldade na expansão de usinas com grandes reservatórios (CASTRO et. al, 2010). Com isso, ressalta-se, pela Figura 2.9, a redução da energia armazenável máxima em relação a carga ao longo dos anos.
Figura 2.9 – Gráfico da relação entre Energia Armazenada e a Carga do SIN ao longo dos anos (Elaboração própria a partir do ONS, 2020d).
Quanto às termelétricas, houve uma redução da participação de derivados de petróleo no último Plano Decenal de Energia (PDE 2029), no entanto ainda se mantém com alta participação na geração elétrica desse período. Em especial, espera-se uma participação relevante da biomassa. Há expectativa de aumento da produção de açúcar e etanol, e como os processos que os envolvem estão cada vez mais eficientes, obtém-se um excedente do bagaço, o qual pode ser aproveitado para geração (MME e EPE, 2019). 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 EA R m áx/Car ga
