Utilize este link para identificar ou citar este item: https://bdm.unb.br/handle/10483/21551
Arquivos neste item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
2018_SamuelAngeloDantasRocha_tcc.pdf1,99 MBAdobe PDFver/abrir
Registro completo
Campo Dublin CoreValorLíngua
dc.contributor.advisorScardua, Fernando Paiva-
dc.contributor.authorRocha, Samuel Ângelo Dantas-
dc.identifier.citationROCHA, Samuel Ângelo Dantas. Análise da repactuação do risco hidrológico no Setor Elétrico Brasileiro. 2018. 123 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Energia)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Curso de Engenharia de Energia, 2018.pt_BR
dc.description.abstractDesde 2012, o risco hidrológico vem impactando intensamente os custos das usinas hidrelétricas do SIN devido aos altos preços de PLD e a degradação do Generation Scalling Factor (GSF). A judicialização do GSF contribuiu para a criação da repactuação do risco hidrológico com os consumidores por meio de 25 produtos de adesão a serem escolhidos pelo gerador, através da Lei no 13.203/2015, e da Resolução Normativa no 684/2015, estabelecida pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). A medida regulatória funciona como uma espécie de seguro, onde o assegurado é o agente gerador e o assegurador é o consumidor. O presente trabalho tem como objetivo analisar o impacto da repactuação do risco hidrológico nos custos dos agentes geradores e consumidores, bem como elaborar um modelo computacional que estima o prêmio de risco dos agentes geradores do ACR em 2018, por meio da métrica de risco Conditional Value at Risk (CVaR), utilizando Método de Monte Carlo com 1200 cenários de PLD e GSF. Os resultados mostraram que o modelo computacional sinaliza os empreendedores os valores de perdas potenciais em suas carteiras de modo a auxiliá-los a gerenciarem os riscos frente ao cenário de incertezas vividos no setor elétrico. Os valores de CVaR para os intervalos de confiança de 95%, 99% e 99,9% mostraram perdas potenciais que variam entre R$3,6 a R$13,4 bilhões para os cenários analisados, cujos valores são sustentados pelas distribuidoras. Esses gastos contribuem para até 43% dos custos anuais das distribuidoras de energia elétrica. Os consumidores assumem esses custos no aumento das tarifas de energia elétrica por meio do acionamento das Bandeiras Tarifárias e pelo Reajuste Tarifário. Os resultados e análise do impacto financeiro causado indicam que há falhas na medida regulatória que deveria propor simetria de benefícios a todas as partes interessadas.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordSistemas de energia elétricapt_BR
dc.titleAnálise da repactuação do risco hidrológico no Setor Elétrico Brasileiropt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2019-02-27T12:59:36Z-
dc.date.available2019-02-27T12:59:36Z-
dc.date.submitted2018-12-06-
dc.identifier.urihttp://bdm.unb.br/handle/10483/21551-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.contributor.advisorcoSilva, Andréia de Freitas-
dc.description.abstract1Since 2012, the hydrological risk has strongly impacted the costs of the hydroelectric power plants due to high prices and the degradation of the Generation Scaling Factor (GSF). The judicialization of the GSF contributed to the renegotiation of hydrological risk with final consumers through 25 products to be chosen by the generator agent, according to the Law No 13.203/2015 and the ANEEL Normative Resolution No. 684/2015, established by the Brazillian Electricity Regulatory Agency (ANEEL). The regulatory measure proposes a type of insurance, which the generator agent is the assured part and the consumer is the insurer. This study aims to analyze the impact of the renegotiation of hydrological risk on the costs of generating and distributors agents, as well as to elaborate a computational model that estimates the risk premium of the generating agents with contracts in the Regulated Market (ACR) in 2018. In order to achieve the establised goals, it has been used the Conditional Value at Risk (CVaR) metric with Monte Carlo Method for a projection of 1200 scenarios of PLD and GSF. The results showed that the computational model indicates the potential loss values to the entrepreneurs’ portfolios in order to help them to manage risks in the midst of the uncertainty scenarios experienced in the electricity market. The CVaR values for the 95%, 99% and 99,9% confidence levels showed potential losses ranging from R$3.6 to R$13.4 billion for the scenarios analyzed. Values of which are supported by the distributors and may contribute up to 43% of the annual costs of electricity distributors companies. Consumers assume these costs in the increase of electric energy tariffs. The results and analysis of the financial impact indicate that there are gaps in the regulatory measure that should have proposed symmetry of benefits to all stakeholders.pt_BR
Aparece na Coleção:Engenharia de Energia



Este item está licenciado na Licença Creative Commons Creative Commons