[en] A PROPOSAL TO DISCLOSE THE PREFERENCES OF SPECIALIST COMMITTEES VIA AHP METHOD: AN APPLICATION TO THE ELECTRICAL SECTOR

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: BRUNO AGRÉLIO RIBEIRO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] SETOR ELETRICO BRASILEIRO; [pt] TEORIA DE DECISAO MULTICRITERIO; [pt] SIMULACAO ESTOCASTICA; [en] BRAZILIAN ELECTRICAL INDUSTRY; [en] MULTICRITERIA DECISION THEORY; [en] STOCHASTIC SIMULATION
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=32280&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=32280&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.32280

[pt] Processos decisórios envolvendo um número diverso de critérios são comumente problemas complexos. Em geral, tais problemas procuram atender interesses conflitantes, logo, soluções únicas tendem a não contemplar as preferências de todos os agentes envolvidos no processo. Esse é o caso do problema de seleção de modelos de geração de cenários estocásticos de Energia Natural Afluente (ENA), os quais são insumo ao cálculo do despacho hidrotérmico de médio prazo no planejamento da operação do Sistema Elétrico Brasileiro (SEB). Neste trabalho é proposta uma extensão de um consagrado método de apoio à decisão multicritério, para que este se torne apto a revelar a preferência de comitês de especialistas, e a partir destas preferências reveladas derivar soluções mais adequadas para cada comitê. A aplicação dessa metodologia proposta no contexto do SEB é feita de forma a auxiliar diferentes segmentos do setor (academia, indústria e órgão regulador) a identificarem qual modelo de geração de cenários melhor se adequa às preferências destes segmentos. Para tal, os especialistas destes três setores foram agrupados e a partir da revelação das preferências de cada comitê foi proposta uma nova ordenação dos modelos geradores de cenários. As preferências reveladas para os comitês da academia e da indústria corroboraram as conjecturas sobre as predileções destes setores, fidelidade na representação dos momentos para a academia e capacidade de replicação da variância para a indústria, já a hipótese por predileção à replicação de déficit não pode ser verificada para o comitê do órgão regulador. Dentre as novas soluções obtidas, o modelo melhor classificado para a academia e indústria foi o PAR(p) Multiplicativo e para o órgão regulador o PAR(p) Boot-MC.