Viabilidade fotovoltaica residencial: uma abordagem envolvendo volatilidade estocástica e opções evolucionárias
Ano de defesa: | 2023 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | , , , |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
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Departamento: |
ICE – Instituto de Ciências Exatas
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: | |
Área do conhecimento CNPq: | |
Link de acesso: | https://doi.org/10.34019/ufjf/te/2023/00120 https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16235 |
Resumo: | O desenvolvimento de usinas elétricas baseadas em fontes renováveis deu origem a novos paradigmas para a geração de energia no mundo. Todavia, apesar dos benefícios desta modalidade de geração, as incertezas quanto ao futuro mitigam um maior crescimento do setor, cabendo aos governos o fomento destes projetos. As leis do setor elétrico no Brasil passaram por uma reformulação nos últimos anos e entrou em vigor em 2023, onde passaram a onerar os retornos dos agentes, em especial os produtores residenciais, ganhando a alcunha “taxa do sol”. Esse novo marco regulatório semeou a pergunta aos novos ingressantes na geração solar residencial: "devo ou não investir no projeto solar e sob quais condições?". Assim, resta ao agente decisor a avaliação de cenários e análise das flexibilidades gerenciais inerentes ao processo, como por exemplo, realizar o investimento de forma total ou parcial, adiar e/ou considerar um investimento em ativo de risco do mercado financeiro. Portanto, este trabalho avalia a iniciativa de se investir em sistema fotovoltaico adotando a Teoria de Opções Reais para representar de forma mais fidedigna este contexto de decisão no Brasil, considerando a ótica de um consumidor residencial que consome em média 360kWh/mês e de suas flexibilidades gerenciais. Assim, desenvolve-se uma ferramenta maleável e dinâmica que visa minimizar o sumpto do agente considerando as incertezas relacionadas e que pode ser replicada para agentes com consumo energético maior ou em diversos outros contextos. A abordagem metodológica utilizada neste trabalho consiste em simular processos estocásticos e otimizar o conjunto de decisão por metaheurísticas evolutivas. Inicialmente, compara-se os resultados de benchmark da literatura com as curvas de gatilhos considerando diferentes combinações genotípicas e criadas para diferentes algoritmos otimizadores. Posteriormente, modela-se as incertezas considerando e comparando as soluções por aplicação dos modelos de Heston e MGB (Movimento Geométrico Browniano) com Jumps para a representação do preço da energia elétrica e aplicação do modelo MGB para a representação do índice IVVB11 (iShares S&P 500 FIC de Fundo de Índice IE). Para calibrar os parâmetros de Heston foi desenvolvida uma abordagem baseada em DeepONet. Os resultados demonstram um impacto da ordem de 20% a 30% na economia obtida pelo agente, a depender da abordagem estocástica considerada na avaliação do projeto. Cada abordagem estocástica gera comportamentos distintos no conjunto de decisão, contudo concordam na recomendação de postergar o exercício das opções. Isso indica que a nova política Brasileira deve desacelerar o crescimento do setor fotovoltaico residencial, mas não é capaz, por si só, de inviabilizar tais investimentos. |