Gerenciamento de riscos: otimização multiobjetivo e análise de portfólio de compra e venda de energia

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Fellipe Fernandes Goulart dos Santos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
UFMG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9CYHN9
Resumo: Com a evolução e a desregulamentação do setor elétrico brasileiro, os agentes de geração de energia passaram a ficar expostos não só ao risco de preço, mas também ao risco de volume de energia. Com o aumento da competitividade no setor elétrico brasileiro, a avaliação e o tratamento dos riscos inerentes ao processo de comercialização tornam-se uma ferramenta diferencial para as empresas de geração do setor de energia elétrica. Esse trabalho avalia e propõe uma métrica para a mensuração do risco de perda de receita em uma empresa geradora de energia elétrica inserida no mercado brasileiro de energia. Para a maximização da receita esperada e redução do risco, é proposta a utilização de métodos determinísticos de otimização multiobjetivo para o mapeamento da fronteira de compromisso, fronteira Pareto ótima, entre o retorno e risco. O método utilizado para a otimização é baseado na classe de métodos que utilizam a exclusão de semi-espaços para encontrar o ponto ótimo do problema: o método elipsoidal. Esse método determinístico garante que a solução encontrada domine o ponto de partida do algoritmo. Neste trabalho é utilizada uma adaptação do método elipsoidal para a otimização de funções multiobjetivo diretamente, sem a necessidade de escrever funções escalares intermediárias. Para a construção da fronteira Pareto, este trabalho apresenta uma metodologia para a definição dos pontos iniciais do algoritmo determinístico. Através dessa metodologia, a fronteira Pareto ótima encontrada é mais uniforme. Assim, toda uma fronteira eficiente será construída para que a decisão de contratação ótima seja feita por um decisor ou um colegiado de decisores a posteriori.