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FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMEC PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM
ADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA
DDIISSSSEERRTTAAÇÇÃÃOO DDEE MMEESSTTRRAADDOO PPRROOFFIISSSSIIOONNAALLIIZZAANNTTEE EEMM AADDMMIINNIISSTTRRAAÇÇÃÃOO
“MODELO DE PREVISÃO DE DESPACHO DE USINAS TERMELÉTRICAS POR MEIO
DO MÉTODO MULTICRITÉRIO ANP”
CCHHRRYYSSTTIIAANNEE MMAARRIIAA PPEERREEIIRRAA DDEE SSOOUUZZAA
ORIENTADOR: PROF. DR. LUIZ FLÁVIO AUTRAN MONTEIRO GOMES
Rio de Janeiro, 28 de junho de 2013.
ii
“MODELO DE PREVISÃO DE DESPACHO DE USINAS TERMELÉTR ICAS POR MEIO DO MÉTODO MULTICRITÉRIO ANP”
CHRYSTIANE MARIA PEREIRA DE SOUZA
Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissionalizante em Administração como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Administração. Área de Concentração: Administração Geral.
ORIENTADOR: PROF. DR. LUIZ FLAVIO AUTRAN MONTEIRO GOMES
Rio de Janeiro, 28 de junho de 2013.
iii
iv
S719 Souza, Chrystiane Maria Pereira de.
Modelo de previsão de despacho de usinas termelétricas por meio do método multicritério ANP / Chrystiane Maria Pereira de Souza. - Rio de Janeiro: [s.n.], 2013. 125 f. : il.
Dissertação de Mestrado profissionalizante em Administração do IBMEC.
Orientador: Luiz Flavio Autran Monteiro Gomes
1. Previsão. 2. Despacho termelétrico. 3. Apoio multicritério à decisão. 4. Método ANP. I. Título.
CDD 658
v
DEDICATÓRIA
Aos meus avós, Abílio, Adelaide (in memoriam), Sebastião Bruno (in memoriam) e Maria Cornélia, com amor.
vi
AGRADECIMENTOS
A Deus, por ter me concedido a força e a luz necessárias ao desenvolvimento e conclusão
desta dissertação.
Aos meus pais, Hélcio e Nilza, por me ensinarem, com o seu exemplo, a perseguir meus
ideais com dedicação e coragem.
Ao Simone, que com seu amor, companheirismo e compreensão sem limites tornou minha
caminhada menos árdua.
Às minhas irmãs, Cidinha e Lívia, por estarem sempre ao meu lado me apoiando nos meus
projetos de vida.
Aos gerentes do Marketing e Comercialização da PETROBRAS: José Raimundo Brandão
Pereira, Ivan de Sá, Rubens Azevedo e Esther Lopes, pela oportunidade de realizar o
Mestrado com o patrocínio desta grande empresa e pelo suporte necessário durante sua
execução.
Ao meu orientador, Professor Doutor Luiz Flávio Autran, pelas valiosas sugestões oferecidas
nos momentos mais oportunos, pelo amparo na escolha do método e pela prontidão em me
receber sempre que necessário.
Aos Professores Doutores: Jesus Domech e Reinaldo Castro, pelas relevantes contribuições
feitas durante a defesa do projeto e pelo incentivo.
Ao Álvaro Tupiassú, Leonardo Ferreira, Marcelo Cruz e Luiz Velloso, referências nas
Diretorias de Gás e Energia e Abastecimento da PETROBRAS, que generosamente
dedicaram parte do seu tempo a conhecer a proposta do modelo e por compartilharem sua
ampla experiência, enriquecendo a minha dissertação.
Aos queridos parceiros de CAED, Eduardo Falcão e Lúcia Siquara, à Cecília Aiube, ao Diogo
Bezerra, ao Ângelo Antônio e ao João Márcio Batalha, pelo apoio e por terem me ajudado a
seguir em frente nos momentos mais difíceis.
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RESUMO
O novo modelo do setor elétrico instituído no Brasil após a crise de racionamento de 2001
tem como objetivo principal garantir a segurança do suprimento de energia elétrica ao menor
custo operativo do sistema, utilizando como variáveis de decisão as gerações hidro e
termelétrica. Para se chegar ao patamar ótimo de gerações hidro e termelétrica, o
planejamento da operação é realizado com o suporte de uma cadeia complexa de modelos
computacionais, onde a hidrologia recebe tratamento estocástico, dada a incerteza referente às
vazões afluentes dos reservatórios, que variam sazonalmente e regionalmente. Todavia, tem-
se observado a oportunidade de incorporar a esses modelos vários requisitos externos, de
modo a contemplar as perspectivas e metas dos gestores do sistema e do mercado, visando à
segurança do suprimento energético.
O objetivo desta dissertação é propor um modelo de previsão de despacho de usinas
termelétricas a óleo diesel pertencentes ao Sistema Interligado Nacional, para o horizonte de
trinta dias, utilizando uma ferramenta de apoio à decisão sob a influência de múltiplos
critérios. O método adotado na elaboração do modelo é o ANP - Analytic Network Process,
que se aplica à tomada de decisões em sistemas complexos que envolvem relações de
dependência e feedback entre os elementos envolvidos na decisão. O método possibilita o uso
de critérios tangíveis e intangíveis, qualitativos e quantitativos, além da incorporação de
incertezas. Como saída do modelo, obtém-se a probabilidade de despacho das termelétricas
para um horizonte de trinta dias.
Palavras Chave: Previsão, Despacho Termelétrico, Apoio Multicritério à Decisão, Método
ANP.
viii
ABSTRACT
The new model of the electricity sector established in Brazil after the rationing crisis of 2001
has as its main goal to ensure security of supply of electricity at the lowest operating cost of
the electric system, using as decision variables the hydro and thermal generations. To reach
the optimal level of hydro and thermal power generation, the operation planning is carried out
with the support of a complex chain of computational models where hydrology receives
stochastic treatment, given the uncertainty related to reservoirs inflows, which vary seasonally
and regionally. However, it has been observed the oportunity to incorporate into these models
several external requirements, so that the perspectives and goals of the system managers and
market players can be contemplated, in order to guarantee the security of energy supply.
The objective of this dissertation is to propose a model to predict the dispatch of the National
Interconnected System´s diesel-fired thermoelectric plants, towards the horizon of thirty days,
using a decision aiding tool under the influence of multiple criteria. The method adopted to
construct the model is the ANP - Analytic Network Process, which is applied to decision
making in complex systems that involve relations of dependence and feedback between the
elements involved in the decision. The method enables the use of tangible and intangible,
qualitative and quantitative criteria, besides incorporating uncertainties. As the model output,
the probability of the dispatch of the thermoelectric plants to a horizon of thirty days is
obtained.
Key Words: Forecasting, Thermoelectric Dispatch, Multicriteria Decision Aiding, ANP
Method.
ix
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Série Histórica da Energia Natural Afluente de 2008 a 2012 .................................. 10
Figura 2 - Esquema Simplificado do Sistema Interligado Nacional ........................................ 11
Figura 3 - Agentes Institucionais do Setor Elétrico .................................................................. 25
Figura 4 - Empreendimentos Contratados por Evento de Expansão ........................................ 33
Figura 5 - Leilões de Energia Nova: Fontes Geradoras a Diesel e Centros Produtores de
Combustível ...................................................................................................................... 34
Figura 6 - Problema de decisão de operação ............................................................................ 36
Figura 7 - Critério de Planejamento da Operação .................................................................... 37
Figura 8 - Estrutura Hierárquica do AHP ................................................................................. 50
Figura 9 - Conexões em uma Rede ........................................................................................... 54
Figura 10 - Comparação entre elementos de C2 em relação a um elemento de C1 ................. 55
Figura 11 – Matriz de comparação entre elementos de C2 em relação ao elemento e13 de C1
.......................................................................................................................................... 56
Figura 12 – Supermatriz de uma rede ....................................................................................... 57
Figura 13 – Bloco de uma Supermatriz .................................................................................... 57
Figura 14 – Exemplo de uma Supermatriz Original, não ponderada ....................................... 58
Figura 15 – Exemplo da Supermatriz Ponderada ..................................................................... 59
Figura 16 – Exemplo da Supermatriz Limite ........................................................................... 60
Figura 17 – Rede de Controle do Modelo de Previsão de Despacho ....................................... 73
Figura 18 – Exemplo de comparação par a par ........................................................................ 79
Figura 19 – Supermatriz Original ............................................................................................. 81
Figura 20 – Supermatriz Ponderada ......................................................................................... 82
Figura 21 – Supermatriz Limite ............................................................................................... 83
Figura 22 – Resultados Globais ................................................................................................ 84
Figura 23 – Expectativa de Precipitação .................................................................................. 85
x
Figura 24 – Energia Armazenada - NE .................................................................................... 86
Figura 25 – Análise de Sensibilidade ....................................................................................... 88
xi
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Escala Fundamental de julgamento de importância do AHP ................................. 51
Tabela 2 – Escala de importância usada na identificação do perfil do especialista ................. 69
Tabela 3 – Pesos relativos dos especialistas ............................................................................. 70
Tabela 4 – Pesos relativos dos especialistas ............................................................................. 71
Tabela 5 – Estruturação da Rede de Suporte à Modelagem do Sistema de Previsão de
Despacho de Usinas Termelétricas ................................................................................... 72
xii
LISTA DE ABREVIATURAS ABRAGET Associação Brasileira de Geradoras Termelétricas
ACL Ambiente de Contratação Livre
ACR Ambiente de Contratação Regulada
AHP Analytic Hierarchy Process
AMD Auxílio Multicritério à Decisão
ANEEL Agência Nacional de Energia Elétrica
ANP Analytic Network Process
BOCR Benefícios, Oportunidades, Custos e Riscos
CAR Curva de Aversão ao Risco
CEPEL Centro de Pesquisas de Energia Elétrica
CCEE Câmara de Comercialização de Energia Elétrica
CMO Custo Marginal de Operação
CMSE Comitê de Monitoramento do Setor Elétrico
CNPE Conselho Nacional de Política Energética
CVU Custo Variável Unitário
EPE Empresa de Pesquisa Energética
FCF Função de Custo Futuro
FCI Função de Custo Imediato
xiii
LFA Leilão de Fontes Alternativas
LER Leilão de Energia de Reserva
LEN Leilão de Energia Nova
LPE Leilão de Projetos Estruturantes
MME Ministério de Minas e Energia
ONS Operador Nacional do Sistema Elétrico
PIE Produtor Independente de Energia
PLD Preço de Liquidação das Diferenças
PMO Programa Mensal de Operação Energética
PO Pesquisa Operacional SIN Sistema Interligado Nacional
xiv
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ..................................................................................................... 1
1.1 Contextualização do problema ................................................................................................................... 1
1.2 Objetivos ....................................................................................................................................................... 4
1.3 Abordagem ................................................................................................................................................... 5
1.4 Relevância do estudo.................................................................................................................................... 6
1.5 Organização do trabalho ............................................................................................................................. 6
2 O SISTEMA ELÉTRICO BRASILEIRO ..................... .......................................... 8
2.1 Principais Características ........................................................................................................................... 8
2.2 Modelo Institucional do Setor Elétrico Brasileiro ................................................................................... 13
2.2.1 A Crise do Modelo Estatal e a Formação de um Novo Modelo nos Anos 90 .................................... 13 2.2.2 A Crise de Racionamento de 2001 ..................................................................................................... 17
2.2.3 O Novo Modelo do Setor Elétrico ...................................................................................................... 20
2.2.3.1 Agentes Institucionais e Econômicos ............................................................................................ 22 2.2.3.2 Ambientes de Contratação ............................................................................................................. 28
2.2.3.3 Garantia Física e Lastro ................................................................................................................. 31
2.2.3.4 Resultados dos Leilões de Energia Nova ....................................................................................... 32 2.2.3.5 Planejamento e Operação do Sistema ............................................................................................ 34 2.2.3.5.1 Fatores que Influem na Política de Operação do SIN .................................................................... 39
3 MÉTODOS DE APOIO MULTICRITÉRIO À DECISÃO .......... ........................... 45
3.1 Visão Geral ................................................................................................................................................. 45
3.2 O Método AHP – Analytic Hierarchy Process ........................................................................................ 49
3.3 O Método ANP – Analytic Network Process ............................................................................................. 53
3.3.1 Conceito ............................................................................................................................................. 53
3.3.2 A Supermatriz de um Sistema com Feedback .................................................................................... 55 3.3.3 Múltiplas Redes com Benefícios, Oportunidades, Custos e Riscos .................................................... 61 3.3.4 Etapas de Resolução de um Problema Usando o Método ANP.......................................................... 62
xv
4 MÉTODO ANP APLICADO AO PROBLEMA DE PREVISÃO DE DESP ACHO DE USINAS TERMELÉTRICAS ........................... .................................................... 66
4.1 Metodologia ................................................................................................................................................ 66
4.2 Atribuição de pesos às opiniões dos especialistas .................................................................................... 69
4.3 Construção da Rede de Controle .............................................................................................................. 71
4.4 Realização dos Julgamentos ...................................................................................................................... 78
4.5 Obtenção das Supermatrizes..................................................................................................................... 81
5 ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS ................ ............................... 84
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS .............................. ................................................. 89
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................ ................................................. 91
APÊNDICE A - QUESTIONÁRIO DE AVALIAÇÃO DO MODELO DE PREVISÃO DE DESPACHO DE USINAS TERMELÉTRICAS ............... ..................................... 97
APÊNDICE B - QUESTIONÁRIO DE IDENTIFICAÇÃO DO PERFI L DO ESPECIALISTA ...................................... ................................................................ 105
APÊNDICE C - RESULTADO DAS COMPARAÇÕES PAR A PAR FE ITAS PELOS ESPECIALISTAS ..................................... ............................................................... 107
1
1 INTRODUÇÃO
1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO DO PROBLEMA
Em 2001, o setor elétrico brasileiro sofreu uma grave crise de abastecimento, que culminou
em um plano de racionamento de energia elétrica para as regiões Sudeste, Centro Oeste,
Nordeste e Norte (CCEE, 2011). Esse acontecimento foi motivado principalmente pela falta
de investimentos na expansão do parque gerador e do sistema de transmissão e por um forte
desequilíbrio entre oferta e demanda de energia elétrica. A ausência de um ambiente
regulatório adequado, com regras estáveis, claras e concisas, não propiciava segurança aos
investidores privados. A legislação existente, vaga e conflitante, não definia com clareza as
atribuições de cada agente, não alocava responsabilidades específicas na gestão do setor, nem
contemplava os interesses dos consumidores (TOLMASQUIM, 2011).
Após o diagnóstico das causas da crise, foi iniciado um processo de reestruturação do setor
elétrico, que resultou em uma reformulação do seu modelo institucional. Com a publicação
das Leis nº 10.847 e nº 10.848, em março de 2004, o governo estabeleceu as diretrizes para a
construção do novo modelo para o setor elétrico, buscando garantir a segurança do
suprimento de energia elétrica, a modicidade de tarifas e preços, a inserção social no setor
elétrico, e a estabilidade do marco regulatório.
2
Em resposta à demanda do mercado consumidor, os investimentos em energia passaram a
levar em conta a instalação de novas centrais termelétricas a gás natural, óleo combustível e
óleo diesel, que exigem prazos de implementação e investimentos menores que as
hidrelétricas.
As atividades de planejamento e operação do sistema elétrico passaram a contemplar dois
objetivos: promover o atendimento da demanda energética do Sistema Interligado Nacional –
SIN com confiabilidade e, ao mesmo tempo, minimizar o custo operativo esperado, tendo
como variável de decisão as gerações hidro e termelétrica.
Tais objetivos são claramente antagônicos: a máxima utilização da energia hidroelétrica
disponível em determinado período é a política mais econômica, pois minimiza os custos de
combustível. Entretanto, esta política é a menos confiável, pois resulta em maiores riscos de
déficits futuros. Por sua vez, a máxima confiabilidade de fornecimento é obtida conservando o
nível dos reservatórios o mais elevado possível. Contudo, isso significa utilizar mais geração
termelétrica e, portanto, aumentar os custos de operação. O equilíbrio entre os custos de
operação e a confiabilidade é obtido por meio do custo de déficit, que representa o impacto
econômico associado à interrupção do fornecimento (DEUS, 2008). Considerando a grande
complexidade do sistema hidrotérmico brasileiro, o Operador Nacional do Sistema Elétrico –
ONS processa e analisa uma cadeia complexa de modelos computacionais com diferentes
horizontes de estudo e diferentes discretizações, visando à definição das políticas e diretrizes
de operação. Esses modelos, desenvolvidos e mantidos pelo CEPEL – Centro de Pesquisas de
Energia Elétrica, utilizam algoritmos de programação dinâmica dual estocástica para definir o
uso ótimo dos recursos hidrelétricos e termelétricos no horizonte de planejamento.
3
As diretrizes para a operação do SIN são consolidadas no Programa Mensal de Operação
Eletroenergética – PMO, em um horizonte mensal com revisões semanais, sob a coordenação
do ONS e contando com a participação de diversos atores, principalmente representantes de
empresas de geração e de comercialização de energia. Entre as informações contidas no PMO
e nas suas revisões estão os despachos de geração individualizados das usinas hidro e
termelétricas para as semanas operativas que se iniciam à 00:00 do sábado e terminam às
24:00 da sexta-feira subsequente. Sempre que possível, o operador do sistema despacha o
empreendimento que consegue atender à carga requerida com o menor custo, ou seja, realiza
o despacho por ordem de mérito (DEUS, 2008).
Todavia, extraordinariamente e com o objetivo de garantir o suprimento energético, o ONS
pode, adicionalmente ao indicado pelos programas computacionais, despachar recursos
energéticos fora da ordem do mérito econômico ou mudar o sentido do intercâmbio entre
submercados, conforme previsto pelas Resoluções CNPE Nº 8, de 20 de dezembro de 2007, e
CNPE Nº 3, de 06 de março de 2013.
Com efeito, Kligerman (2009) evidencia que em vários momentos, desde o término do
racionamento em 2002, foi necessário incorporar aos modelos computacionais empregados no
planejamento da operação vários requisitos externos, muitas vezes visando à segurança do
sistema, de modo a contemplar as perspectivas e metas dos gestores do sistema e do mercado.
Uma vez despachada, a usina deve entrar em operação conforme prazos definidos no
ambiente regulado. É importante destacar que os contratos de suprimento de energia dos
geradores termelétricos preveem o pagamento de penalidade em caso de não geração das
usinas decorrente da falta de combustível. Segundo a Associação Brasileira de Geradoras
4
Termelétricas – ABRAGET (2006 apud ANEEL, 2006), essa penalidade é exagerada em
valor e pode inviabilizar os empreendimentos.
Diante das incertezas e dos riscos associados ao despacho das usinas, é de fundamental
importância que os fornecedores de combustíveis estejam preparados para o pronto
atendimento dos volumes de combustíveis consumidos pelas termelétricas quando da
ocorrência dos despachos. Esta preparação inclui a manutenção de estoques dos combustíveis
e a disponibilização de recursos logísticos para transporte. Contudo, em muitas organizações,
o estoque se destaca como sendo um item alvo para redução de custos, não apenas pela sua
relevância dentro do custo total frente à margem das empresas, mas principalmente pelo valor
imobilizado nesta conta do ativo, o que afeta diretamente o retorno sobre o capital dos
acionistas. Assim, gerentes e profissionais ligados às operações constantemente tem a
necessidade de reduzir estoques, sem prejudicar o nível de serviço.
Nesse contexto, torna-se imprescindível para as empresas fornecedoras de combustíveis o uso
de ferramentas que forneçam elementos e informações complementares às indicações de
despacho de usinas termelétricas dos modelos computacionais, e que propiciem a tomada de
decisões em bases bem fundamentadas.
1.2 OBJETIVOS
A partir dessas constatações, este estudo tem como objetivo principal propor um modelo de
previsão de despacho de usinas termelétricas pertencentes ao Sistema Interligado Nacional e
cujo combustível principal seja o óleo diesel, utilizando uma ferramenta de apoio à decisão
sob a influência de múltiplos critérios. As termelétricas a óleo diesel, em sua maioria, são as
5
que possuem o maior custo de operação e, portanto, normalmente são as últimas a serem
despachadas. O foco do modelo da previsão é um horizonte de 30 dias.
A fim de alcançar esse objetivo final, estabelecem-se como objetivos intermediários: a
identificação dos critérios relevantes para o despacho de usinas termelétricas; o
dimensionamento da importância relativa desses critérios e a investigação sistemática das
interconexões e inter-relações entre grupos de critérios, baseado no conhecimento e na
experiência de especialistas do setor elétrico.
1.3 ABORDAGEM
O método utilizado na elaboração do modelo de previsão de despacho foi o ANP - Analytic
Network Process, desenvolvido por Thomas Saaty (2009). Este método aplica-se à tomada de
decisões em sistemas complexos que envolvem dependência e feedback entre os elementos
envolvidos na decisão e tem se mostrado útil a uma série de aplicações, entre elas, a
elaboração de previsões.
Para estruturação inicial do modelo, foram utilizados critérios identificados por meio de uma
pesquisa documental que tem relação com o planejamento e a operação eletroenergética do
Sistema Interligado Nacional. Num segundo momento, foram feitas avaliações do modelo e
das relações de dependência entre os clusters e feedbacks, com base em entrevistas realizadas
com um grupo de especialistas de uma empresa fornecedora de combustíveis para
termelétricas e, ao mesmo tempo, geradora de energia.
6
1.4 RELEVÂNCIA DO ESTUDO
Os resultados deste trabalho poderão gerar vários benefícios empresarias e para a sociedade,
alinhados às diretrizes estabelecidas no modelo institucional em vigor para o setor elétrico:
a) Redução dos riscos de falha no suprimento de óleo diesel às usinas termelétricas,
evitando a aplicação das penalidades previstas na regulamentação;
b) Maior confiabilidade no fornecimento de energia elétrica para a população;
c) Minimização dos custos envolvidos nos processos de comercialização e logística do
óleo diesel, uma vez que se a demanda for sinalizada com a devida antecedência, o
planejamento de produção / importação, armazenagem e disponibilização do produto
pode ser feito de maneira otimizada.
Este trabalho também traz uma importante contribuição teórica ao aplicar o método ANP à
realidade do sistema elétrico brasileiro.
Por fim, espera-se que o produto final seja um modelo capaz de ser aceito pelos decisores
como uma forma de representação e organização dos elementos de avaliação da perspectiva
de despacho termelétrico, que possa servir de base à aprendizagem, investigação e discussão
entre os decisores, concedendo-lhes a autonomia e segurança necessárias à tomada de
decisões.
1.5 ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO
Esta dissertação está estruturada em seis capítulos, incluindo a Introdução. No segundo
capítulo, são apresentadas as principais características do Sistema Elétrico Brasileiro e seu
Novo Modelo Institucional, instituído após a crise de racionamento ocorrida em 2001. São
7
apresentados também os principais fatores considerados na política de operação do sistema
elétrico.
O terceiro capítulo introduz uma visão sobre os métodos de apoio multicritério à decisão e
aprofunda a descrição dos principais conceitos e do funcionamento do Método ANP utilizado
no desenvolvimento do modelo de previsão de despacho.
O quarto capítulo expõe a metodologia adotada na elaboração do modelo de previsão e
apresenta detalhadamente cada etapa de construção e análise do modelo, tomando como base
os conceitos do método ANP.
O quinto capítulo é feita a análise crítica dos resultados, sendo enfatizadas as discussões
acerca da contribuição de cada critério sobre os resultados obtidos e a comparação com dados
reais relacionados ao setor elétrico.
Finalmente, no sexto capítulo, são destacadas as principais conclusões do trabalho e
apresentadas sugestões de melhorias, bem como perspectivas promissoras para trabalhos
futuros.
8
2 O SISTEMA ELÉTRICO BRASILEIRO
2.1 PRINCIPAIS CARACTERÍSTICAS
Com tamanho e características que permitem considerá-lo único em âmbito mundial, o
Sistema Elétrico Brasileiro é um sistema hidrotérmico de grande porte, com forte
predominância de usinas hidrelétricas, e com múltiplos proprietários, estatais e privados
(ONS, 2012). Subdivide-se em Sistema Interligado Nacional e Sistema Isolado.
O Sistema Interligado Nacional - SIN - é formado pelo conjunto de instalações de geração,
transmissão e distribuição de energia elétrica que estão interconectadas no Brasil. Atualmente
compreende quatro subsistemas elétricos, distribuídos geograficamente segundo os grandes
centros de carga: Sudeste/Centro-Oeste, Sul, Nordeste, Norte.
Apenas 3,4% da capacidade de produção de eletricidade do país encontram-se fora do SIN,
em pequenos sistemas isolados localizados majoritariamente na região amazônica (ONS,
2012). Contudo, os subsistemas de Manaus, Amapá e Boa Vista, que atualmente estão
isolados, deverão ser integrados ao SIN no horizonte do Plano Decenal de Expansão de
Energia 2021 (MME, 2012a).
Em abril de 2013, o Brasil dispunha de uma capacidade instalada de geração de energia de
123 GW, dos quais 69% concentrados nas hidrelétricas, incluindo as pequenas centrais –
9
PCHs – e as centrais geradoras – CGHs. Outros 19,6% correspondem à capacidade instalada
das usinas termelétricas movidas a gás natural, óleo combustível, óleo diesel e carvão mineral.
A parcela restante é proveniente das usinas nucleares e fontes alternativas, como usinas
eólicas e biomassa (ANEEL, 2013). Além da energia produzida internamente, o Brasil
importa energia de outros países, como Paraguai, Argentina, Venezuela e Uruguai, até o
patamar de cerca de 8 GW.
O potencial hidrelétrico brasileiro é estimado em 245 GW, dos quais apenas 35% já foram
aproveitados. No que concerne à capacidade hidrelétrica instalada, cerca de 50% está situada
na Bacia do Rio Paraná. As bacias do Rio Tocantins e do São Francisco também são bastante
representativas, com 15% e 12%, respectivamente, da capacidade instalada no país
(ELETROBRAS, 2012). As regiões Sudeste e Centro-Oeste são as que concentram a maior
parte da capacidade de geração hidrelétrica do país, cerca de 69,7% (TOLMASQUIM, 2011).
Esta característica confere ao SIN uma grande dependência da espacialidade das chuvas, de
forma que não basta chover no país, mais sim onde e quanto chove.
Conforme destaca Carvalho (2010), a afluência hídrica de cada bacia é incerta e apresenta
uma grande variação sazonal, sendo os regimes hidrológicos diferenciados entre as diversas
bacias. Tal fato se evidencia pelo histórico de afluências dos últimos cinco anos apresentado
na figura 1, a partir de dados fornecidos pelo ONS (2012).
10
Figura 1 - Série Histórica da Energia Natural Afluente de 2008 a 2012
Fonte: ONS (2012)
A análise das curvas históricas de energia natural afluente - ENA - indica a existência de uma
complementaridade hidrológica entre as regiões Sudeste/Centro-Oeste e Sul, uma vez que os
períodos secos e úmidos não coincidem. Quanto às regiões Norte e Nordeste, não há
complementaridade hidrológica. Contudo, os excedentes energéticos da região Norte,
decorrentes das elevadas afluências à usina hidrelétrica de Tucuruí no período úmido, são
importantes para a complementação energética da região Nordeste, que é exclusivamente
dependente das afluências à bacia do rio São Francisco (LOUREIRO, 2009).
Destaca-se ainda que, para o melhor aproveitamento das precipitações, desníveis dos rios e
afluências, usualmente as usinas hidrelétricas são construídas distantes dos centros
consumidores. Assim, fez-se necessária a construção dos longos sistemas de transmissão,
interligando as usinas geradoras aos centros de carga das diversas regiões. A interligação
11
viabiliza o intercâmbio de energia entre os subsistemas, permitindo obterem-se os benefícios
de redução de custos de operação e o aumento da confiabilidade e eficiência de fornecimento.
As principais bacias hidrográficas do país estão conectadas por aproximadamente 103 mil Km
de linhas de transmissão, cujas tensões variam de 230 kV a 750 kV (MME/EPE, 2012b),
conforme se observa na figura 2.
Figura 2 - Esquema Simplificado do Sistema Interligado Nacional
Fonte: ONS (2012)
Segundo Loureiro (2009), este sistema de transmissão cria a infraestrutura necessária para o
transporte de grandes montantes de energia elétrica entre as regiões, o que torna o Brasil um
dos países de maior intensidade de transmissão (km de linha por MWh de consumo) do
mundo, só comparável à Rússia, e com uma complexidade operacional própria quando
comparado aos sistemas de outros países.
12
Para Tolmasquim (2011), essa complexidade decorre da necessidade de conciliar requisitos
conflitantes de economicidade e confiabilidade do sistema; das crescentes exigências
ambientais, que limitam as faixas de passagem das linhas e a oferta de locais para instalação
das subestações; bem como da multiplicidade de agentes de transmissão de diversas origens e
distintas características empresariais, o que exige um intenso esforço de controle e
fiscalização.
As usinas termelétricas também desempenham um importante papel para a garantia do
atendimento da demanda por energia elétrica no país, uma vez que complementam os recursos
hidrelétricos e aumentam a confiabilidade do sistema nos períodos de hidrologias
desfavoráveis. Conforme informado por Carvalho (2010), o parque termelétrico ainda se
destina ao abastecimento dos sistemas isolados na região Norte e ao atendimento localizado
no caso de ocorrências de restrições elétricas ou energéticas.
Existem no Brasil 1.196 usinas termelétricas que operam com combustíveis fósseis: gás
natural, óleo diesel, óleo combustível e carvão mineral, com uma capacidade de geração
instalada da ordem de 24 GW. As termelétricas a gás natural respondem por 57% desta
capacidade, seguidas pelas usinas a óleo combustível (18%) e a diesel (14%).
Além de contribuírem com a segurança do suprimento de energia elétrica para o país, as
termelétricas possuem menor tempo para implantação do que as hidrelétricas, menor
investimento unitário por KW instalado e maior flexibilidade para atendimento em horários
de ponta. Em contrapartida, possuem um custo de geração mais alto, que é impactado pelo
preço dos combustíveis, e são fortemente dependentes da disponibilidade dos combustíveis.
13
2.2 MODELO INSTITUCIONAL DO SETOR ELÉTRICO BRASILEIRO
2.2.1 A Crise do Modelo Estatal e a Formação de um Novo Modelo nos Anos 90
Até o final da década de 80, vigorou o monopólio estatal no setor elétrico brasileiro. As
empresas, predominantemente estatais, eram verticalizadas, concentrando as atividades de
geração e transmissão sob a responsabilidade da Eletrobras e suas subsidiárias: Eletrosul
(Região Sul), Chesf (Região Nordeste), Furnas (Regiões Sudeste e Centro Oeste) e
Eletronorte (Região Norte), além da participação brasileira no complexo hidroelétrico de
Itaipu. As empresas de distribuição, como Light (RJ), Cemig (MG) e Copel (PR), detinham o
monopólio de distribuição e comercialização e, na maioria das vezes, também possuíam
geração própria. À Eletrobras cabiam as funções de coordenação e planejamento de todo o
sistema nacional, tendo atuado também como financiadora do setor.
Malaguti (2009) informa que o desenvolvimento do setor elétrico sob o domínio estatal se
consubstanciou num atendimento maciço de serviços elétricos à população brasileira, de
modo que em 1993 cerca de 90% dos domicílios urbanos e rurais nacionais possuíam energia
elétrica. Durante a vigência do modelo estatal, foi concluída a primeira parte do sistema de
transmissão Norte-Nordeste, entraram em operação a Usina Hidrelétrica Itaipu, a Usina
Termonuclear Angra I e o sistema de transmissão Sul-Sudeste, o mais extenso da América do
Sul, para transferir energia elétrica da Hidrelétrica Itaipu até a região Sudeste. Tolmasquim
(2011) corrobora com essa visão ao mencionar que o modelo de monopólio estatal foi
responsável pela expansão da oferta de energia e a consolidação da indústria elétrica
brasileira.
Todavia, no final da década de 70, com a crise de débito do Estado precipitada pelo aumento
na taxa de juros básicos pelos Estados Unidos, a capitalização do governo brasileiro foi
14
drasticamente reduzida (CORREIA et al., 2006). No mesmo período, a União passou a usar as
tarifas do setor elétrico como instrumento de política monetária, a fim de conter a inflação.
Além disso, verificou-se uma perda de eficiência produtiva das empresas, devido à existência
de um mecanismo de compensação de resultados financeiros que desestimulava a busca por
ganhos de produtividade, já que todos os eventuais excedentes tinham de ser repassados a
outras empresas do setor (PIRES; GOLDSTEIN, 2001).
Dentro de um contexto global marcado pela crise fiscal dos Estados e pela liberalização de
diversos mercados tradicionalmente ocupados por empresas estatais (CORREIA et al., 2006),
e diante da incapacidade da União em financiar a expansão da oferta de eletricidade, em
meados da década de 90 foi iniciado um processo de privatização das empresas de energia
elétrica no Brasil.
A primeira medida foi instituir o Plano Nacional de Desestatização – PND, que preparou a
base para a privatização das empresas (TOLMASQUIM, 2011), fundamentada na avaliação
de que as crises financeiras da União e dos estados inviabilizavam a expansão da oferta de
eletricidade e a manutenção da confiabilidade das linhas de transmissão (BARROS, 2005).
Em 1993, o governo federal publicou a Lei Nº 8.631, que extinguiu a equalização tarifária
vigente e tornou obrigatórios os contratos de suprimento entre geradores e distribuidores.
Em 1995, foi promulgada a Lei Geral das Concessões, que definiu regras gerais para a
prestação dos serviços públicos, como direitos e obrigações dos concessionários e usuários e a
instituição do serviço pelo preço para concessões e permissões de serviço público
15
(TOLMASQUIM, 2011), criando condições legais para que os geradores e distribuidores de
energia elétrica pudessem competir pelo suprimento dos consumidores de energia elétrica.
Outras medidas que estimularam a participação da iniciativa privada no setor de geração de
energia elétrica foram a criação da figura do Produtor Independente de Energia – PIE, que
estabeleceu a possibilidade de uma empresa privada produzir e comercializar energia elétrica,
e a criação da figura do consumidor livre, com a liberdade de escolha de seu fornecedor de
energia.
Paralelamente a essas medidas, deu-se início ao processo de privatização no setor elétrico,
com o incentivo do governo federal à privatização das distribuidoras estaduais, por meio do
Programa de Estímulo às Privatizações Estaduais – PEPE, com a antecipação de recursos
financeiros aos Estados por conta das receitas que seriam obtidas nos leilões
(TOLMASQUIM, 2011).
Em 1996, a Eletrobras contratou uma empresa inglesa de consultoria e contabilidade, a
Coopers & Lybrand, para desenhar um novo modelo para o setor elétrico a partir de
experiências internacionais. O resultado desse trabalho, intitulado de Projeto de
Reestruturação do Setor Elétrico Brasileiro – Projeto RE-SEB, definiu o arcabouço conceitual
e institucional do modelo a ser implantado no setor. As principais conclusões da consultoria,
segundo a CCEE (2011), foram: a necessidade de implementar a desverticalização das
empresas de energia elétrica, dividindo os segmentos de geração e comercialização; de
incentivar a competição nesses segmentos e manter sob regulação os setores de distribuição e
transmissão de energia elétrica, considerados monopólios naturais. Foi recomendada também
a criação de um Operador Independente do Sistema – OIS e de um ambiente para a
16
operacionalização das transações de compra e venda de energia livremente negociada, o
Mercado Atacadista de Energia – MAE.
Em 1997, foi instituída a Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL, com a finalidade
de regular e fiscalizar a produção, transmissão, distribuição e comercialização de energia
elétrica, em conformidade com as políticas e diretrizes do governo federal.
Todavia, a privatização começou a ser implementada antes que o Estado tivesse criado os
mecanismos necessários para a nova regulação do setor, conforme afirma Leme (2009). Os
processos de venda da Escelsa e da Light ocorreram em 1995 e 1996, respectivamente, antes
da entrada em vigor da nova regulação do setor. Segundo Barros (2005), o caráter pioneiro de
privatização dessas empresas contribuiu para gerar algumas imprecisões em seus contratos de
concessão, como os parâmetros para os reajustes das tarifas e os ganhos de produtividade que
seriam repassados aos consumidores.
As inconsistências de regras contratuais importantes, como nas cláusulas de contratos de
concessão e nos contratos iniciais entre geradoras e distribuidoras, encerravam potenciais
fontes de conflito entre os interesses dos agentes setoriais, dificultando a atuação da agência
reguladora. Como reflexo, a ANEEL não dispôs de condições suficientes para definir, com a
agilidade necessária, regras que estimulassem a entrada de novos agentes, acrescentando
novos investimentos para a ampliação da oferta de energia elétrica (PIRES; GOLDSTEIN,
2001). Seguiram-se complexas negociações e inevitável desgaste político que atrasou todo o
processo de reestruturação e resultou em um desenho de mercado peculiar, em que as
privatizações avançaram principalmente na atividade de distribuição, enquanto a geração,
segmento com maior espaço para concorrência, continuava predominantemente federal
(CORREIA et al., 2006).
17
2.2.2 A Crise de Racionamento de 2001
Em 11 de março de 1999, houve uma interrupção no fornecimento de energia elétrica para dez
Estados das regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste, além do Distrito Federal, Acre e parte do
Paraguai, durante cerca de 40 minutos ininterruptamente. O blecaute causou uma série de
danos a equipamentos elétricos, transtornos de trânsito, falhas nos sistemas de comunicação,
riscos à segurança da população, entre outros problemas, e evidenciou que existiam pontos de
fragilidade no sistema elétrico brasileiro.
Em 24 de fevereiro de 2000, o governo federal lançou o Programa Prioritário de
Termoeletricidade – PPT, visando expandir a capacidade de geração de energia no Brasil. O
programa estimulava a implantação de usinas termelétricas a gás natural, que entrassem em
operação até dezembro de 2003. Contudo, a crise energética se agravou antes que o programa
surtisse efeito.
Segundo Tolmasquim (2011), em abril de 2001, o nível dos reservatórios se encontrava em
torno de 32% da capacidade de armazenamento, e o risco de déficit superava 15%, dez pontos
percentuais acima do nível de déficit aceitável, que é de 5%.
Com o agravamento da crise de energética, em maio de 2001, o governo instituiu a Câmara de
Gestão da Crise de Energia Elétrica – GCE, com o objetivo de propor e implementar medidas
de natureza emergencial para compatibilizar a demanda e a oferta de energia elétrica, de
forma a evitar interrupções intempestivas ou imprevistas do suprimento de energia elétrica
(BRASIL, 2001).
A GCE foi responsável pela implantação do racionamento de energia elétrica, que vigorou a
partir de 1º de junho de 2001, abrangendo todas as regiões do país, à exceção da região Sul,
18
que tinha excedentes na geração de energia elétrica e limitações de transporte de energia para
as outras regiões deficitárias.
Como medidas de racionamento, foram estabelecidas cotas de consumo, aumento das tarifas,
bônus e os cortes programados. As cotas foram fixadas com base na média de consumo entre
os meses de maio e julho de 2000. Para os consumidores residenciais acima de 100 KWh/mês,
a cota foi de 80% da média. Consumos menores que 100 KWh/mês ficaram isentos da
redução. Para consumidores industriais e comerciais de alta tensão, a cota foi definida em
função do nível de tensão e do setor da empresa, variando de 75% a 85%. Para os
consumidores de baixa tensão, a cota foi de 80%.
Consumidores industriais e comerciais com consumo abaixo da cota puderam vender seus
excedentes no MAE ou acumulá-los para uso futuro. Já os consumidores residenciais, tiveram
direito a um bônus de economia proporcional ao montante economizado. Contudo, em caso de
extrapolação da cota no segmento residencial, o consumidor estaria sujeito a corte do
fornecimento, por três dias no primeiro descumprimento e seis dias em caso de reincidência.
Demais consumidores ficariam sujeitos ao corte, caso não compensassem o consumo acima
da cota com uma economia anterior.
As contas mensais tiveram um acréscimo nas tarifas. Para consumos residenciais na faixa de
201 KWh a 500 KWh, o acréscimo foi de 50%; para a parcela de consumo acima de 500
KWh, o acréscimo foi de 200%. Sobre os consumos industriais e comerciais acima da cota foi
cobrada uma sobretarifa calculada com base nos preços do MAE.
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O racionamento foi encerrado em 28 de fevereiro de 2002. O corte de 20 a 25% no consumo
de energia elétrica alcançado produziu impacto negativo na economia, com queda real da
produção industrial.
Segundo Barros (2005), as raízes da crise de oferta de energia estão inter-relacionadas com
seis motivos principais: falta de investimentos na expansão da geração e transmissão;
desequilíbrio entre a oferta e demanda de energia elétrica; hidrologia desfavorável, gerando
desequilíbrios nos reservatórios das usinas; falhas no planejamento da transição do modelo
estatal para o modelo privado; problemas contratuais e regulatórios; e falta de coordenação
entre os órgãos governamentais.
Na visão de Tolmasquim (2000; 2011), a hidrologia adversa apenas teria precipitado a crise
energética, que era previsível frente às circunstâncias da época. Os fatores predominantes para
a ocorrência da crise teriam sido o atraso na entrada em operação das obras de geração e
transmissão e a ausência de novos empreendimentos de geração. Ademais, verificou-se que o
fluxo de informações entre o ONS, o MME e a ANEEL era inadequado, que não evidenciava
os riscos e a dimensão da crise, e que não havia um efetivo planejamento e monitoramento do
sistema como um todo.
Grande parte desses fatores foi identificada pela Comissão de Análise do Sistema
Hidrotérmico de Energia Elétrica, criada pelo governo federal em maio de 2001, com o
objetivo de avaliar a política de produção de energia e identificar as causas estruturais e
conjunturais do desequilíbrio entre a demanda e a oferta de energia, que culminou no
racionamento de 2001.
20
Uma vez diagnosticadas as causas da crise, concluiu-se pela necessidade de revitalização do
setor elétrico brasileiro.
2.2.3 O Novo Modelo do Setor Elétrico
Em julho de 2003, o Ministério de Minas e Energia - MME publicou a ”Proposta de Modelo
Institucional do Setor Elétrico”. A proposta foi desenvolvida por um Grupo de Trabalho
composto por membros do MME e especialistas convidados, com o objetivo de assessorar na
formulação e implantação da reforma institucional do setor elétrico.
Conforme afirma Tolmasquim (2011), para evitar a necessidade de alterações na Constituição
Federal ou demorados trâmites de Lei Complementar, os assuntos foram encaminhados via
Medida Provisória. Em 11 de dezembro de 2003, o governo adotou as Medidas Provisórias nº
144 e nº 145, que dispunham sobre o modelo de comercialização de energia elétrica e a
criação da Empresa de Pesquisa Energética - EPE, respectivamente. Tais medidas foram
convertidas nas Leis nº 10.847 e nº 10.848, cujas matérias foram disciplinadas por meio dos
Decretos nº 5.184, de 16 de agosto de 2004, e nº 5.163, de 30 de julho de 2004.
Tolmasquim (2011) ressalta ainda que a implantação do Novo Modelo ensejou intensa
participação social, que se desenvolveu por meio de um amplo processo de discussão do
governo com associações representativas dos mais diversos interesses do setor. Esse processo
de negociação foi importante para conceder ampla legitimidade aos atos normativos.
O novo modelo institucional do setor elétrico proposto pelo Governo tem como objetivos
principais (MME, 2003):
• garantir a segurança do suprimento de energia elétrica;
21
• promover a modicidade tarifária;
• assegurar a estabilidade do marco regulatório, com vistas à atratividade dos
investimentos na expansão do sistema; e
• promover a inserção social no Setor Elétrico, em particular por meio dos programas de
universalização do atendimento.
A segurança no suprimento é garantida por uma série de medidas que atuam para reduzir o
risco de desabastecimento (SIFFERT FILHO et al., 2009). Entre essas medidas, destaca-se a
obrigatoriedade dos agentes de consumo – distribuidoras e consumidores livres –
comprovarem a contratação de todo o seu mercado, por meio dos contratos com lastros –
energia assegurada – de geração com prazos não inferiores a cinco anos, e na aplicação de
penalidades pelo seu descumprimento. Para monitorar de maneira permanente a segurança de
suprimento, o novo modelo previu a criação do Comitê de Monitoramento do Setor Elétrico –
CMSE, coordenado pelo MME, visando a detectar desequilíbrios conjunturais entre oferta e
demanda e induzir medidas preventivas. Além disso, previu o aperfeiçoamento da governança
do ONS, de forma a garantir que as decisões operativas privilegiem a segurança do sistema
(BARROS, 2005).
A modicidade tarifária tem como base a contratação eficiente de energia para os
consumidores regulados (MME, 2003), promovendo retorno adequado ao investidor e menor
tarifa ao consumidor final. Decorre do procedimento de compra e venda de energia por meio
de leilões, realizados com adoção do critério de menor tarifa. A fim de atingir a modicidade
tarifária, o novo modelo estabelece ainda a contratação de energia por licitação conjunta dos
distribuidores em forma de pool, o que propicia economia de escala na contratação de energia,
e a contratação de energia de novas usinas separadamente das usinas existentes, ambas por
licitação, para atendimento à expansão da demanda.
22
A estabilidade regulatória foi estabelecida por meio da definição clara das funções e
atribuições dos agentes institucionais existentes, estabelecendo suas responsabilidades e
aperfeiçoando sua governança, e da criação de novas instituições, com o objetivo de
complementar o marco regulatório, estabelecendo novas funções e atividades.
A inserção social, por sua vez, busca promover a universalização do acesso, alcançando
progressivamente o atendimento de consumidores impossibilitados de ser atendidos face à
distância em que se encontram das redes existentes ou da dificuldade em arcar com tarifas
normais de fornecimento (CCEE, 2011).
2.2.3.1 Agentes Institucionais e Econômicos
Segundo Pereira Filho e Costa (2004), a nova regulamentação promoveu mudanças na
estrutura institucional do setor, constituída por órgãos cujas atribuições estão relacionadas à
realização do planejamento, regulamentação, fiscalização e ao monitoramento da indústria de
energia elétrica. A mudança mais evidente teria sido a criação de dois novos agentes: a EPE -
Empresa de Pesquisa Energética - e o CMSE - Comitê de Monitoramento do Setor Elétrico, e
a transformação do MAE na CCEE - Câmara de Comercialização de Energia Elétrica.
Instituída nos termos da Lei N° 10.847/2004, a EPE consiste de uma empresa pública,
vinculada ao Ministério de Minas e Energia, que tem por finalidade prestar serviços na área
de estudos e pesquisas destinadas a subsidiar o planejamento do setor energético (MME/EPE,
2012b).
O CMSE foi criado pela Lei N° 10.848/2004, com a função de acompanhar e avaliar
permanentemente a continuidade e a segurança do suprimento eletroenergético em todo o
território nacional. Em caso de desequilíbrios conjunturais entre oferta e demanda, o CMSE
23
poderá propor medidas preventivas para restaurar os níveis adequados de segurança, ao menor
custo para o consumidor.
A CCEE é responsável pelas atividades de comercialização de energia, incluindo a
administração dos contratos de compra e venda de energia. A instituição é incumbida do
cálculo e da divulgação do Preço de Liquidação das Diferenças - PLD, utilizado para valorar
as operações de compra e venda de energia.
Além da criação dos novos agentes institucionais, a nova regulamentação alterou e reforçou o
papel de agentes institucionais existentes:
• CNPE - Conselho Nacional de Política Energética: criado pela Lei Nº 9.478/1997,
com a atribuição de formular políticas e diretrizes energéticas para assessorar a
Presidência da República, assumiu as funções de propor a licitação individual de
projetos especiais do Setor Elétrico recomendados pelo MME e de propor o critério de
garantia estrutural de suprimento;
• MME - Ministério de Minas e Energia: representa a União no exercício do Poder
Concedente no setor elétrico, além das funções de planejamento setorial e de
formulação e implementação de políticas para o setor, de acordo com as diretrizes do
CNPE. Tolmasquim (2011) destaca que a partir do Novo Modelo do Setor Elétrico,
que procurou estabelecer distinção clara entre atividades de governo e atividades
regulatórias, o MME foi dotado de novas competências próprias do exercício do Poder
Concedente e de funções políticas e de planejamento. Como exemplos, cita o
estabelecimento de diretrizes para os leilões de energia, a celebração dos contratos de
concessão e a expedição de atos autorizativos;
• ONS - Operador Nacional do Sistema Elétrico: criado pela Lei Nº 9.648/1998, é
responsável pela coordenação e controle da operação das instalações de geração e
24
transmissão de energia elétrica no SIN. Compete ao ONS realizar o despacho das
usinas do SIN de forma centralizada, visando à otimização energética dos
reservatórios, a redução das perdas de transmissão, a redução dos custos de geração e
transmissão e a adequação às restrições técnicas do sistema elétrico (CASTRO, 2004);
• ANEEL - Agência Nacional de Energia Elétrica: criada pela Lei N° 9.427/1996 como
uma autarquia sob regime especial, vinculada ao MME, tem como objetivos regular e
fiscalizar a produção, transmissão, distribuição e comercialização de energia elétrica,
em conformidade com as políticas e diretrizes do governo federal. Funciona com
autonomia decisória e financeira em relação ao governo (PIRES; GOLDSTEIN, 2001)
e seus dirigentes tem estabilidade funcional e mandato fixo, não coincidente com o do
presidente da república, o que lhe confere autonomia de gestão e decisões norteadas
por critérios não exclusivamente políticos.
Em suma, os agentes institucionais podem ser classificados em três níveis, de acordo com sua
natureza jurídica e competências institucionais, conforme defende Tolmasquim (2011):
• Atividades de governo: CNPE, MME e CMSE;
• Atividades regulatórias: ANEEL;
• Atividades especiais: EPE, CCEE e ONS.
A figura 3 sintetiza a estrutura institucional vigente.
25
Figura 3 - Agentes Institucionais do Setor Elétrico
Fonte: Adaptado de Tolmasquim (2011)
Os agentes econômicos são aqueles que detêm concessão, permissão ou autorização para
exploração de atividade econômica de geração, transmissão, distribuição e comercialização,
além dos consumidores de energia.
Com a reforma do setor elétrico, essas quatro funções da indústria de eletricidade -geração,
transmissão, distribuição e comercialização - foram desverticalizadas. Os segmentos de
geração e comercialização foram abertos integralmente a uma lógica de competição, com
menor incidência da regulação, enquanto que os segmentos de transmissão e distribuição,
considerados monopólios naturais, continuaram sendo regulados de forma a assegurar o livre
acesso a produtores e consumidores e a manter a confiabilidade e integridade do sistema.
Os agentes de geração se subdividem em concessionários de serviço público de geração,
produtores independentes de energia – PIE e autoprodutores. Conforme definido pela CCEE
(2011), os primeiros são agentes titulares de concessão outorgada pelo Poder Concedente para
26
explorar ativo de geração a título de serviço público. Os PIEs são agentes que recebem
concessão, permissão ou autorização do Poder Concedente, de maneira individual ou por
consórcio, para produzir energia destinada à comercialização total ou parcial por sua conta e
risco. Os autoprodutores, por sua vez, são agentes com concessão, permissão ou autorização
para produzir energia destinada a seu uso exclusivo, podendo comercializar eventuais
excedentes, desde que autorizado pela ANEEL. A venda de energia pelos agentes geradores
pode ocorrer tanto no Ambiente de Contratação Regulada - ACR como no Ambiente de
Contratação Livre – ACL. Tolmasquim (2011) esclarece que os geradores, de modo geral, não
detêm autonomia para determinar sua produção, tendo em vista que compete ao ONS, no
despacho de geração, determinar quanto cada usina deve produzir a cada período,
considerando as exigências de suficiência e de economicidade no atendimento da demanda.
Todavia, todos os geradores devem possuir garantias físicas de energia e potência para
constituírem os lastros nos contratos de compra e venda de energia, cabendo ao MME definir
a forma de cálculo dessas garantias, conforme destaca Castro (2004).
O serviço de transmissão corresponde ao transporte de energia do sistema produtor às
subestações distribuidoras, ou à interligação de dois ou mais sistemas geradores (BRASIL,
1957). Para Chaves (2010), uma peça chave para um mercado de energia livre e competitivo é
o livre acesso às redes de transmissão e distribuição. Assim, os geradores devem ter a
possibilidade de utilizar as linhas de alta tensão dos transmissores e de média e baixa tensão
das distribuidoras de energia para entregar eletricidade para os consumidores, pagando tarifas
pelo uso desses sistemas.
A construção e operação de novas linhas de transmissão é objeto de leilões realizados pela
modalidade de menor custo de instalação e manutenção da linha. Uma vez construída a linha,
cabe ao agente de transmissão mantê-la disponível para uso, recebendo uma receita para isto,
27
independentemente da quantidade de energia transportada. Segundo Castro (2004), o novo
modelo não previu grandes alterações para os agentes de transmissão, uma vez que esse
segmento foi considerado eficiente.
As distribuidoras desempenham um papel de levar a energia entregue pelo sistema de
transmissão até os consumidores finais. Com o advento do novo modelo, as distribuidoras
passaram a ter a obrigação de garantir o atendimento integral do seu mercado mediante
contratação regulada e a adquirir energia por meio de leilões. Ademais, tem a
responsabilidade de estimar a energia requerida para atendimento de suas áreas de concessão
para os cinco anos subsequentes (BRASIL, 2004).
O segmento de comercialização abrange os agentes que possuem autorização para exercer
atividade de compra e venda de energia no SIN, intermediando transações entre geradores e
consumidores. Compram energia por meio de contratos bilaterais celebrados no ACL,
podendo vendê-la a outros comercializadores, aos geradores ou aos consumidores livres e
especiais, no próprio ACL, ou aos distribuidores por meio dos leilões de ajuste no ACR
CCEE (2011).
Os consumidores são os demandantes e destinatários finais da energia gerada. Compreendem
a indústria, o comércio e as residências, podendo ser classificados em livres, cativos ou
especiais.
Os consumidores livres atuam no ACL e podem adquirir energia de qualquer agente gerador
ou comercializador do país, negociando preços e condições contratuais. Para que um
consumidor de energia possa se tornar livre, deve ter carga de, no mínimo, 3 MW e tensão de
69 kW ou superior. O limite de tensão não se aplica aos consumidores conectados ao SIN
28
após 07 de julho de 1995. Anualmente devem informar ao MME as previsões de seus
mercados ou cargas para os cinco anos subsequentes.
Os consumidores cativos devem contratar toda a sua demanda de energia das distribuidoras,
no âmbito do ACR. Recebem atenção especial da ANEEL, que atua para garantir a qualidade,
a continuidade e a universalidade dos serviços de fornecimento de energia.
Por fim, consumidor especial é aquele com demanda entre 500 kW e 3 MW, que tem o direito
de adquirir energia de qualquer fornecedor, desde que a energia adquirida seja oriunda de
fontes incentivadas especiais, como eólica, pequenas centrais hidrelétricas, biomassa ou solar.
2.2.3.2 Ambientes de Contratação
No novo modelo, a comercialização de energia é realizada no âmbito da CCEE, em dois
ambientes de mercado distintos: Ambiente de Contratação Regulado - ACR e Ambiente de
Contratação Livre - ACL. No primeiro, estão concentradas as operações de compra e venda
de energia por meio de licitações conhecidas como leilões, envolvendo as distribuidoras e os
agentes vendedores, titulares de concessão, permissão ou autorização para gerar, importar ou
comercializar energia elétrica. É destinado ao atendimento dos consumidores cativos. Já no
ACL, atuam os agentes de geração, comercialização, importação, exportação e os
consumidores livres em contratos bilaterais de compra e venda de energia com condições de
preço e quantidades livremente negociados, não sendo permitida à distribuidora a aquisição de
energia neste mercado.
Segundo Siffert Filho et al. (2009), o ambiente de contratação regulada foi criado para reduzir
o risco de mercado dos novos geradores, incentivar o investimento em geração e estimular a
contratação eficiente da energia pelos consumidores cativos. Todavia, todos os geradores,
29
sejam concessionários de serviço público de geração, PIEs ou autoprodutores com excedentes,
podem comercializar energia em ambos os ambientes, dado o caráter competitivo da geração.
Para Garcia (2008), o novo modelo procurou conciliar a proteção ao consumidor cativo do
modelo estatal com a liberdade de procurar melhores oportunidades para o consumidor de
livre mercado.
No âmbito do ACR, estão previstos três tipos de contratação: geração existente, energia nova
e contratação de ajuste. Os novos empreendimentos, também conhecidos como “energia
nova”, são aqueles que até a publicação do edital de leilão não sejam detentores de concessão,
permissão ou autorização, ou façam parte de empreendimento existente que venha a ser objeto
de ampliação.
O modelo institucional do setor elétrico (MME, 2003) prevê que a contratação de energia dos
novos empreendimentos de geração seja realizada em duas fases, por licitações com cinco e
três anos de antecedência em relação ao ano de início do fornecimento, respectivamente
leilões realizados em A-5 e em A-3, sendo A o ano base. As primeiras visam à contratação de
energia para atender a uma dada previsão do crescimento da demanda, admitindo que o prazo
de construção de uma nova usina hidrelétrica é de cerca de cinco anos. As licitações com três
anos de antecedência são realizadas para ajustes na contratação decorrentes de revisão da
projeção utilizada na licitação inicial. Dos leilões A-3 geralmente participam as usinas
termelétricas ou PCHs, que tem prazos de construção mais curtos.
Os contratos de compra e venda de energia se dividem em dois tipos: quantidade e
disponibilidade. Nos contratos de quantidade, inerentes às usinas hidrelétricas, o risco
hidrológico é assumido integralmente pelo vendedor, ou seja, o gerador se responsabiliza por
30
entregar um montante certo de energia contratada por um preço fixo, seja produzindo
fisicamente, seja comprando a diferença no mercado livre (COSTA; PIEROBON, 2008).
Nos contratos de disponibilidade, característicos das usinas termelétricas, as usinas ficam à
disposição para operação pelo ONS (SIFFERT FILHO et al., 2009). Nesse caso, os riscos
hidrológicos e de preço de combustíveis - no caso de termelétricas - são assumidos pelas
distribuidoras, uma vez que estas pagam uma renda fixa ao gerador, como se alugassem a
usina e, quando as usinas entram em operação em decorrência de despacho feito pelo ONS,
passam a pagar também uma parcela variável referente aos custos operacionais. A receita fixa
é o valor estipulado pelo vendedor no leilão e contempla os custos com combustível
relacionados à declaração de inflexibilidade – montante de potência mínima que deve ser
obrigatoriamente despendido pela usina, não estando sujeito ao despacho do ONS - do agente
e demais custos fixos. A receita variável é determinada pela geração realizada acima da
inflexibilidade e valorada ao Custo Variável Unitário - CVU. O CVU de uma termelétrica
corresponde ao seu custo de operação e manutenção, incluindo o custo do combustível. É
declarado pelo empreendedor no processo de habilitação técnica e ajustado periodicamente
segundo regras de comercialização estabelecidas (CCEE, 2013).
Conforme disposto por Correia et al. (2006), os contratos firmados para aquisição de energia
nova devem possuir prazos de duração entre 15 e 35 anos, a depender do tempo necessário
para a amortização dos investimentos, e possuir cláusulas de incentivo à modicidade tarifária.
Com isso, espera-se reduzir significativamente o risco de investimentos dos geradores que
poderão iniciar o empreendimento com um fluxo garantido de receitas.
31
A contratação da geração existente também é feita por meio de leilões, porém o início do
suprimento se dá em janeiro do ano seguinte ao do leilão. Os contratos tem no mínimo 3 e no
máximo 15 anos de duração.
Na eventualidade de desvios ou erros nas estimativas dos mercados, poderão ser feitos
contratos bilaterais de ajuste. Esta contratação bilateral será realizada por meio de leilão
público, com antecedência de até dois anos, exclusivo para as distribuidoras com parcela de
mercado não coberto pela contratação em A-3 (MME, 2003). Nessas condições, os contratos
tem prazo de vigência de dois anos.
2.2.3.3 Garantia Física e Lastro
Conforme estabelecido no Decreto Nº 5.163/04 (BRASIL, 2004), todo contrato de venda de
energia deve dispor de lastro para venda. O objetivo é assegurar que o sistema possa atender à
carga máxima, evitando-se que o montante de energia contratada supere a capacidade de
suprimento do parque gerador, a um dado nível de confiabilidade.
Esse lastro é estabelecido com base na garantia física – energia assegurada – da usina, e
corresponde às quantidades máximas de energia e potência elétricas que as hidrelétricas,
termelétricas e projetos de importação podem utilizar, proporcionadas por empreendimentos
de geração próprios ou de terceiros, para comprovar o atendimento de carga ou
comercialização por meio de contratos.
A garantia física de cada usina é definida pelo MME na outorga de autorização ou concessão
de cada usina, com base em estudos realizados pela EPE.
32
Segundo Costa e Pierobon (2008), as garantias físicas dos empreendimentos leiloados são
informações que mostram o total de energia adicional que poderá ser ofertado em cada ano,
enquanto que os lotes negociados são informações necessárias para verificar o atendimento da
demanda cativa das distribuidoras de energia elétrica. A diferença entre garantia física e lotes
negociados nos leilões constitui a energia excedente que poderá ser negociada no ACL ou nos
leilões de ajuste.
2.2.3.4 Resultados dos Leilões de Energia Nova
O primeiro leilão de energia de novos empreendimentos realizado à luz do novo modelo setor
elétrico ocorreu em 16 de dezembro de 2005 no Rio de Janeiro. Desde então, até dezembro de
2012, foram realizados treze leilões de energia nova - LEN, dois leilões de fontes alternativas
- LFA, três leilões de projetos estruturantes - LPE, e quatro leilões de energia de reserva -
LER. Enquanto os LEN, LFA e LPE tem a finalidade de atender ao aumento de carga das
distribuidoras, os LER tem como objetivo a segurança de suprimento de energia.
Conjuntamente, esses leilões promoveram a negociação de 514 empreendimentos, com a
adição de cerca de 64 GW de capacidade ao SIN. Desse montante, cerca de 28% são
provenientes dos grandes empreendimentos hidrelétricos estruturantes: as hidrelétricas de
Santo Antônio, Jirau e Belo Monte.
Nesses leilões, destaca-se a forte predominância das fontes renováveis, provenientes não só de
geração hidráulica, como também das termelétricas a biomassa e usinas eólicas. Os
empreendimentos de fontes não renováveis - termelétricas a óleo combustível, óleo diesel,
carvão mineral e gás natural - tiveram uma participação maior nos leilões realizados até o ano
de 2008, conforme se observa na figura 4.
33
Figura 4 - Empreendimentos Contratados por Evento de Expansão
Fonte: Adaptado de Tolmasquim (2011), CCEE (2013)
Analisando especificamente a contratação das termelétricas a óleo diesel, foco desse estudo,
nota-se que foram negociadas nos primeiros leilões realizados nos anos de 2005 (A-3) e 2006
(A-3 e A-5).
Em janeiro de 2008, entraram em operação 13 termelétricas a óleo diesel, vencedoras dos
leilões de energia de 2005, que possuem um potencial de consumo de 51 mil m3/mês de
combustível. Em janeiro de 2009 entraram em operação outras 5 termelétricas a diesel, com
um potencial de consumo de 107 mil m3/mês, totalizando 158 mil m3/mês.
Conforme apresentado na figura 5, estas usinas localizam-se predominantemente na região
Nordeste, distantes dos centros produtores de diesel. Desta forma, torna-se necessário um
34
adequado planejamento do atendimento de suas demandas, de modo a minimizar riscos de
falhas de abastecimento, que poderão implicar em elevadas sanções aos geradores e
fornecedores de combustível, e a minimizar custos logísticos para disponibilização do
produto.
Figura 5 - Leilões de Energia Nova: Fontes Geradoras a Diesel e Centros Produtores de Combustível
Fonte: Elaborado pela autora
2.2.3.5 Planejamento e Operação do Sistema
O planejamento global de um sistema hidrotérmico de geração é dividido em duas etapas:
planejamento da expansão e planejamento da operação.
A primeira tem como objetivo formular uma estratégia de ampliação da capacidade instalada
do sistema, incorporando novas fontes de produção, com horizonte de até trinta anos, tal que
minimize os custos operacionais e também os custos de investimento. É consubstanciada no
35
Plano Nacional de Energia coordenado pelo MME e no Plano Decenal de Expansão elaborado
pela EPE, que define as licitações de usinas e linhas de transmissão.
A etapa de planejamento da operação, por sua vez, tem como objetivo definir uma estratégia
de utilização dos recursos postos à disposição do sistema que minimize os custos operacionais
e garanta a segurança no atendimento à demanda. Desenvolve-se no âmbito do ONS e tem
horizonte de até cinco anos.
Segundo o CEPEL (2004), o planejamento da operação do sistema hidrotérmico de geração
brasileiro abrange um largo espectro de atividades, desde o planejamento plurianual até a
programação diária da operação dos reservatórios.
O ONS é o órgão responsável pela operação coordenada e centralizada do SIN e agrupa as
principais atividades de operação nas seguintes áreas (ONS, 2012):
• Planejamento da Operação: engloba estudos e análises operacionais com horizonte de
cinco anos;
• Programação Eletroenergética: engloba as atividades operacionais desenvolvidas em
base mensal, com revisões semanais e diárias;
• Operação em Tempo Real: monitoramento e correção das condições operativas em
função das variações da carga e do estado dos equipamentos que compõem o SIN a
cada instante;
• Pós-Operação: engloba as atividades de análise dos resultados da operação, seu
registro em boletins e informes de acesso público, e no banco de dados do ONS para
subsidiar estudos de desempenho do sistema;
• Contabilização e liquidação financeira.
36
Na operação do sistema hidrotérmico brasileiro, a decisão é acoplada no tempo. Considerando
que a disponibilidade de energia armazenada em um sistema é limitada pela capacidade de
seus reservatórios, cujas afluências futuras são desconhecidas, há uma relação entre uma
decisão de operação em um determinado estágio e as conseqüências futuras desta decisão,
conforme ilustrado na figura 6:
Figura 6 - Problema de decisão de operação
Fonte: Carvalho (2010)
Se houver um despacho hidroelétrico expressivo no presente, o custo de produção de energia
é menor, uma vez que o custo do combustível fóssil é superior ao custo de operação das
hidrelétricas. Contudo, corre-se o risco do não atendimento da demanda futura numa situação
de estiagem. Por outro lado, um despacho termelétrico maior antes de um período úmido
provocará vertimentos, incorrendo em desperdício de energia.
Portanto, a operação ótima do sistema envolve um compromisso entre deplecionar (usar água)
ou não deplecionar (usar combustíveis) os reservatórios (TOLMASQUIM, 2011), medido em
termos da economia esperada dos combustíveis das unidades termelétricas.
Segundo Carvalho (2010), essa decisão tem um custo imediato, associado à geração
termelétrica, indicado pela função de custo imediato – FCI, e um custo futuro, associado à
37
expectativa de despacho termelétrico, indicado pela função de custo futuro – FCF, conforme
se observa na figura 7.
A FCI cresce com o aumento no volume final, uma vez que é maior o gasto com combustível
no presente. Já a FCF decresce com o aumento no volume final, dada a menor expectativa de
geração termelétrica futura. O uso ótimo da água armazenada corresponde ao ponto que
minimiza a soma dos custos imediato e futuro.
Figura 7 - Critério de Planejamento da Operação
Fonte: Adaptado de Carvalho (2010)
Embora esse critério de operação seja conceitualmente simples, envolve um complexo
problema de otimização. Assim, o planejamento da operação é realizado com o suporte de
modelos computacionais de otimização/simulação validados pela ANEEL. Esses modelos
trabalham com diferentes graus de detalhe na representação do sistema elétrico e abrangem
períodos de estudos com horizontes distintos - médio prazo, curto prazo e programação diária.
Nessa modelagem a hidrologia recebe tratamento estocástico, dada a incerteza referente às
vazões afluentes dos reservatórios, que variam sazonalmente e regionalmente, conforme
disposto por Souza et al. (2010).
38
Na etapa de médio prazo são realizados estudos com horizontes de até 5 anos utilizando o
modelo NEWAVE. A configuração do parque gerador é feita no âmbito do CMSE,
coordenado pelo MME, com a participação da EPE, da ANEEL, da CCEE e do ONS
(TOLMASQUIM, 2011). As usinas hidrelétricas que compõem cada sistema são
representadas de forma agregada. O objetivo é definir as parcelas de geração hidráulica e
termelétrica que minimizam o valor esperado do custo de operação, considerando um
conjunto de séries hidrológicas. Como resultado, é apresentada uma função de custo futuro,
utilizada como entrada para o modelo de curto prazo.
O DECOMP é aplicado na etapa de curto prazo, cujo horizonte é anual, com discretização
mensal, sendo o primeiro mês em bases semanais. Seu objetivo é determinar o despacho de
geração de cada usina individualizada e os intercâmbios de energia entre subsistemas, de
forma a minimizar o valor esperado do custo de operação ao longo do período de
planejamento, tomando como base um conjunto de informações disponíveis: projeção de
carga, afluências estocásticas, restrições físicas e operativas e função de custo futuro do
NEWAVE. A incerteza das afluências é representada por meio de cenários hidrológicos.
Como resultado desta etapa, é obtido o Custo Marginal de Operação – CMO, detalhado por
patamar de carga e por submercado. O CMO representa o custo incorrido para atender um
MWh adicional de demanda, utilizando os recursos existentes.
A etapa de programação diária abrange um horizonte de duas semanas, discretizado em
intervalos de 30 minutos ou de uma hora. Com o suporte do modelo DESSEM-PAT, define-se
a programação horária de geração – despacho – de cada unidade geradora, sujeita às
condições operacionais da rede elétrica. Nesta etapa, há a coordenação entre o despacho
central e os regionais.
39
De posse dos resultados dos modelos de médio e curto prazo, o ONS coordena a elaboração
do Programa Mensal de Operação - PMO em reunião realizada com a participação de diversos
atores, principalmente representantes de empresas de geração e de comercialização de
energia. O PMO estabelece as diretrizes para a operação coordenada do SIN, em um horizonte
mensal com etapas semanais, com o objetivo de atender ao mercado empregando os recursos
disponíveis de forma otimizada. Em função da dinâmica da operação do SIN, o PMO é
revisto semanalmente.
2.2.3.5.1 Fatores que Influem na Política de Operação do SIN
Segundo Marcato (2002), o cálculo da política de operação é diretamente influenciado pelos
seguintes parâmetros:
• condições hidrológicas;
• demanda;
• preço dos combustíveis;
• custo do déficit;
• entrada de novos aproveitamentos hidráulicos e plantas térmicas;
• disponibilidade de equipamentos de geração e transmissão.
Mayo (2009) reforça essa visão, ao defender que a política de operação se relaciona aos
cenários futuros de operação, definidos a partir de:
• níveis iniciais de armazenamento dos reservatórios das usinas;
• afluência dos meses anteriores;
• previsão de carga que exibe certo grau de incerteza;
• Curva de Aversão ao Risco;
40
• expansão da oferta de geração e transmissão: entrada em serviço de novas usinas e
linhas de transmissão;
• limites de transmissão inter-regionais;
• disponibilidade dos equipamentos de geração e transmissão;
• custo de geração termelétrica que varia em função do custo do combustível;
• função custo de déficit;
• taxa de desconto.
Para o ONS (2008), nos horizonte de planejamento de curto prazo, existe uma influência mais
intensa das condições conjunturais do sistema, com destaque especial para os níveis de
armazenamento dos reservatórios e as afluências, que podem ser determinantes para garantir o
suprimento. Dessa forma, o operador considera no planejamento da operação energética do
SIN os estados iniciais dos subsistemas, tanto em termos de energia armazenada quanto da
tendência hidrológica verificada em meses anteriores. Adicionalmente, são levadas em conta
as restrições operativas do parque gerador e as restrições de transmissão.
O aprofundamento teórico e bibliográfico acerca do tema leva à constatação de que, após o
racionamento de 2001, foi dada bastante ênfase à segurança operativa do sistema.
Com a publicação da Resolução GCE Nº 109, em 24 de janeiro de 2002, a Câmara de Gestão
da Crise de Energia Elétrica instituiu diretrizes e critérios para a política de operação
energética e o despacho de geração termelétrica definidos no PMO, tendo sido adotado um
mecanismo de representação de aversão ao risco de racionamento. Esse mecanismo,
conhecido como Curva de Aversão a Risco - CAR, foi incorporado aos programas
computacionais para cada subsistema.
41
A CAR representa a evolução mensal dos requisitos mínimos de armazenamento de energia
de um subsistema necessários ao atendimento pleno da carga, sob hipóteses predefinidas de
afluências, características de sazonalidade, intercâmbios inter-regionais, carga e considerando
geração termelétrica despachada no máximo, de forma a garantir um nível mínimo de
armazenamento ao longo de um período de dois anos (ONS, 2009a). Segundo a ANEEL
(2012), a CAR funciona como um sinalizador de eventuais riscos de desabastecimento de
energia provocados por alterações no volume de armazenamento dos reservatórios das
hidrelétricas.
Para o ONS (2009b), esse mecanismo determina a utilização dos recursos energéticos
disponíveis, considerando a “ordem de mérito” de custos dos recursos, as restrições do
sistema e a disponibilidade dos demais subsistemas, com o objetivo de assegurar que o
armazenamento do reservatório equivalente de cada subsistema, previsto pelos estudos
energéticos no âmbito do PMO, seja superior ao da CAR.
As usinas são acionadas na medida do necessário para atender à demanda por “ordem de
mérito”, ou seja, pela ordem de menor custo operacional. A necessidade de geração
termelétrica para atendimento à carga do sistema no período de planejamento é identificada
com base no CMO. Sempre que o CMO for maior ou igual ao CVU de uma determinada
usina termelétrica, esta é despachada (ANEEL, 2007).
Contudo, segundo o próprio ONS, as restrições de armazenamento estabelecidas pela CAR
poderiam não ser suficientes para antecipar decisões necessárias de despacho de geração
termelétrica e intercâmbios entre regiões de forma a proteger o sistema de situações
desfavoráveis, inclusive da violação futura da própria CAR. Assim, em 2008 o operador
propôs ao CMSE a adoção de procedimentos operativos de curto prazo para subsidiar a
42
decisão de despacho termelétrico fora da ordem de mérito, visando ao aumento da segurança
energética do SIN (ANEEL, 2008).
Os Procedimentos Operativos de Curto Prazo buscam aumentar a garantia do atendimento
energético nos dois primeiros anos do horizonte quinquenal do planejamento da operação,
considerando hipóteses conservadoras de ocorrência de afluências e de requisitos de níveis
mínimos de armazenamento de segurança ao final de cada mês do PMO, visando atingir um
determinado estoque de segurança ao final do período seco – mês de novembro. Esse estoque
de segurança é definido como Nível Meta.
Uma vez detectado risco de violação do Nível Meta de algum subsistema, são definidas e
aplicadas medidas operativas, de forma antecipada e complementar ao sinal econômico dos
modelos de otimização, visando restabelecer o armazenamento ditado pelo Nível Meta ao
final do mês do PMO. Segundo o ONS (2008), as ações adotadas consistem da antecipação de
decisões operativas, envolvendo despacho de usinas termelétricas, intercâmbios entre
subsistemas e importação de energia. Os despachos para atendimento aos Procedimentos
Operativos de Curto Prazo ocorrem a título de razão de segurança energética.
Cabe destacar que as usinas termelétricas também podem ser despachadas em decorrência de
Restrição Elétrica, quando alguma restrição operativa afeta o atendimento da demanda em um
submercado ou a estabilidade do sistema, gerando a necessidade de despacho adicional para
complementar o atendimento da demanda em determinado subsistema, ou de redução.
Os custos decorrentes da manutenção da confiabilidade e da estabilidade do sistema no
atendimento à demanda por energia no SIN são denominados Encargos de Serviço do Sistema
– ESS, expressos em R$/MWh. Estes valores são pagos por todos agentes com medição de
43
consumo registrada na CCEE, na proporção de seu consumo, quando o ONS despacha as
usinas para realizar geração fora da ordem de mérito de custo.
Outro fator fundamental para a política operativa ótima do SIN é o custo do déficit. Esse
parâmetro representa o impacto econômico para a sociedade resultante de uma restrição ou
redução na oferta de energia. Sua determinação é bastante complexa e deve retratar o quanto
custa para a sociedade a eventual insuficiência de oferta de energia elétrica. Segundo Loureiro
(2009), o impacto do corte de energia elétrica no PIB é considerado uma das formas mais
consistentes de valoração da importância econômica da energia elétrica, embora não seja a
única metodologia aplicável para este fim.
Mayo (2009) informa que se o custo do déficit for muito baixo, pode ocorrer uma utilização
excessiva dos reservatórios, com maiores riscos de racionamento no futuro. Se for muito alto,
pode resultar numa utilização excessiva dos recursos termelétricos e, portanto, em elevados
custos de operação no presente. O custo do déficit é utilizado para determinar o melhor ajuste
entre essas posições extremas e afeta diretamente o CMO.
A importância desses fatores foi reforçada no trabalho desenvolvido por Duarte (2012), que
teve como objetivo a elaboração de um Sistema de Apoio à Decisão para dar suporte ao
planejamento da operação energética do Sistema Interligado Nacional. O autor apresenta os
resultados de entrevistas realizadas com gestores e técnicos do ONS em 2006 com o intuito de
captar o exato nível de expectativa do ONS com respeito à introdução de metodologias de
apoio multicritério à decisão no planejamento da operação energética do SIN. Como síntese
das manifestações dos entrevistados, foram destacados os seguintes pontos:
• O critério de mínimo custo da operação não deve ser abandonado na gestão
hidrotérmica do SIN;
44
• Outros critérios devem ser compartilhados com o de mínimo custo, como o critério de
segurança do atendimento;
• Foi indicada a incorporação de condicionantes ambientais do tipo abastecimento
d’água, legislação e vazões mínimas, no processo decisório de gestão hidrotérmica do
SIN;
• Com menor intensidade, foi indicada também a necessidade de se considerar
condicionantes de uso múltiplos das águas (turismo, lazer etc), além de o que foi
chamado, pelos entrevistados, de “práticas operativas” do ONS.
45
3 MÉTODOS DE APOIO MULTICRITÉRIO À DECISÃO
3.1 VISÃO GERAL
Sob todos os aspectos da vida humana, a tomada da decisão sempre esteve presente no dia-a-
dia das pessoas. Historicamente, o homem aborda o processo de tomada de decisão utilizando
abstrações, heurísticas, raciocínios dedutivos, modelos matemáticos disponíveis e até mesmo
a intuição. Por certas vezes, configura-se como algo simples. No entanto, muitos desses
processos são complexos, em função do número de alternativas disponíveis, dos fatores que
os influenciam, do envolvimento de diversos atores, de objetivos conflitantes e das incertezas
associadas. Dessa forma, tem sido cada vez maior o interesse por sistemas que auxiliam a
decisão.
Os primeiros métodos científicos de apoio à tomada de decisões surgiram no contexto da
Segunda Guerra Mundial, com a criação da Pesquisa Operacional - PO pelas forças armadas
britânicas visando alocar recursos escassos às várias operações militares contra as forças
alemãs na Europa, Ásia e Pacífico. Posteriormente, a PO passou a ser utilizada na solução de
problemas civis. Predominava na Pesquisa Operacional a metodologia de análise
monocritério, caracterizada pelo foco na busca da solução ótima matemática.
Importantes contribuições de Simon (1955), em meados da década de 50, e da área de ciência
cognitiva, acarretaram transformações na área de apoio à decisão ao longo dos anos. O
46
modelo de racionalidade limitada de Simon pressupõe que as decisões são satisfatórias, mas
não ótimas. Tal fato provém da ideia de que as escolhas feitas pelas pessoas são determinadas
não só por um objetivo geral consistente e propriedades do mundo exterior, mas também pelo
conhecimento que o tomador de decisão tem ou não do mundo, sua habilidade de evocar esse
conhecimento quando for relevante, de trabalhar as consequências de suas ações, de lidar com
incertezas e de julgar entre seus vários desejos concorrentes (SIMON, 1979).
Na década de 60, surgiram métodos probabilísticos voltados para a tomada de decisão, que
foram posteriormente suplantados por métodos cuja matemática é menos complexa e mais
transparente.
Na década de 70, começaram a surgir os primeiros métodos voltados para problemas discretos
de decisão, no ambiente multicritério ou multiobjetivo (GOMES; GOMES, 2012), tendo em
vista a complexidade organizacional advinda da necessidade do tomador de decisões tratar
sistemicamente uma crescente multiplicidade de novos e conflitantes interesses aos quais as
organizações se viam submetidas, agravada por um contexto de crescente instabilidade e
incertezas.
Uma das correntes de pensamento mais recentes para tratar de problemas de decisão é o
Auxílio Multicritério à Decisão - AMD. Segundo Costa et al. (2006), a abordagem AMD tem
como características a análise dos problemas de decisão à luz de vários critérios conflitantes e
o reconhecimento e abordagem da subjetividade inerente aos atores de decisão.
Os métodos AMD permitem a agregação de características importantes para a tomada de
decisão, propiciam uma melhor compreensão das dimensões do problema e sua estruturação
47
levando em consideração as preferências do tomador de decisões. Esses métodos possuem
ainda uma maior facilidade na inserção de incertezas (COSTA; BELDERRAIN, 2009).
Para Gomes, Araya e Carignano (2004), os métodos de apoio multicritério à decisão têm um
lado científico, mas ao mesmo tempo, subjetivo, apresentando consigo a capacidade de
agregar todas as características consideradas importantes, inclusive as não quantitativas, com
o objetivo de permitir a transparência e a sistematização do processo referente aos problemas
de tomada de decisões.
O AMD reconhece que, em geral, não existe uma alternativa que seja a melhor em todos os
critérios. Ele visa apoiar o processo decisório por meio da recomendação de ações ou curso de
ações a quem vai tomar a decisão. Tem como princípio buscar o estabelecimento de uma
relação de preferências subjetivas entre as alternativas que estão sendo avaliadas, priorizadas
ou ordenadas sob a influência de vários critérios no processo de decisão (GOMES; GOMES,
2012).
Conforme Gomes et al. (1998), na negociação existem fatores e interesses políticos e/ou
econômicos, e não apenas técnicos, envolvidos no processo, e esses fatores podem dificultar
e até impedir a chegada ao consenso. Nesse contexto, o AMD pode fornecer métodos para o
apoio à decisão em grupo (BUCHANAN; GARDINER, 2003), que tratam o processo de
tomada de decisão de maneira transparente, coerente e objetiva, o que aumenta a credibilidade
dos resultados.
Vincke (1992), Gomes e Gomes (2012) dividem o AMD em três famílias de abordagens: 1)
Escola Americana ou Escola da Teoria da Utilidade Multiatributo (Multiple Attribute Utility
48
Theory - MAUT). 2) Escola Francesa ou Escola Européia. 3) Métodos Interativos ou de
Programação Matemática Multiobjetivo.
Nos métodos da Escola Americana cada alternativa é representada por um conjunto de
critérios e subcritérios, que recebem pesos de acordo com sua importância relativa. Essa teoria
permite a definição de uma função que busca agregar os valores de cada alternativa sujeita a
cada critério. Segundo Gomes e Gomes (2012), isso significa que a importância relativa de
cada critério advém do conceito de taxa de substituição. Nessa escola, não existe
incomparabilidade. Além disso, os métodos trabalham com o conceito de transitividade nas
relações de preferências e nas relações de indiferença: se “a” é considerada preferível a “b”, e
“b’é preferível a “c”, então “a” é preferível a “c”. Exemplos desses métodos são a Teoria de
Utilidade Multiatributo (KEENEY; RAIFFA, 1993) e os métodos de análise hierárquica,
como o AHP - Analytic Hierarchy Process (SAATY, 2006a).
Os métodos da Escola Francesa utilizam a noção de relação de superação, possuindo duas
vertentes principais: os métodos ELECTRE - ELimination Et Choice TRaidusaint la Realitè,
tendo sido o primeiro método desta família proposto por Bernard Roy em 1965, e os métodos
PROMÉTHÉE - Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations, cujo
principal criador foi o professor Jean-Pierre Brans, da Universidade Livre de Bruxelas. Essa
teoria permite uma modelagem mais flexível do problema, pois não exigem que todas as
alternativas sejam comparáveis. Além de trabalhar com as duas relações usadas pela Escola
Americana - preferência estrita e indiferença, permite ao agente de decisão considerar
situações de preferência fraca ou incomparabilidade ao confrontar duas alternativas. A relação
de incomparabilidade significa que o agente de decisão não obteve informações suficientes
para estabelecer valores entre duas alternativas. A preferência fraca ocorre quando o tomador
de decisão está convicto de que uma alternativa “b” não é preferível a uma alternativa “a”,
49
mas não tem certeza se “a” é preferível a “b”, ou se “a” é indiferente a “b”. Não existe
transitividade de preferências e/ou indiferenças.
Nos itens seguintes é apresentado um detalhamento do método hierárquico AHP e da sua
generalização que considera dependência e feedback, o método ANP – Analytic Network
Process. O método ANP foi utilizado para o desenvolvimento do modelo de previsão do
despacho de usinas termelétricas, foco deste trabalho.
3.2 O MÉTODO AHP – ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
O Método de Análise Hierárquica AHP - Analytic Hierarchy Process é um dos primeiros e
mais utilizados métodos de apoio multicritério à decisão. Criado em 1980 por Thomas Saaty,
este método tem sido aplicado em uma grande variedade de decisões em diversas áreas, como:
militar, negócios, medicina, economia, política, social, ambiental e esportiva, dada a sua
característica de incorporar em sua análise critérios quantitativos e qualitativos.
Segundo Saaty (2006a), a solução de um problema de decisão usando o método AHP está
fundamentada em três princípios: decomposição, julgamentos comparativos e síntese de
prioridades.
A decomposição consiste da modelagem do problema em sucessivos níveis hierárquicos,
começando com o objetivo, seguido pelos critérios e subcritérios mais específicos e
finalizando no nível das alternativas ou soluções, conforme se observa na figura 8. Costa e
Belderrain (2009) advertem que tal estruturação deve se dar de forma cuidadosa, para que os
critérios aplicados em cada nível hierárquico sejam homogêneos e não redundantes.
50
Essa estrutura hierárquica do AHP permite que as dependências entre os elementos ocorram
apenas entre os níveis da hierarquia, e a única direção possível de impacto é em relação ao
topo da hierarquia, conforme destacam Buyukyazici e Sucu (2003).
Figura 8 - Estrutura Hierárquica do AHP
Fonte: Elaborado pela autora
O princípio dos julgamentos comparativos considera a comparação par a par entre cada
elemento do mesmo nível, com relação a um mesmo elemento do nível superior. As
comparações são feitas usando uma escala de julgamentos que representa em quanto a mais
um elemento domina outro em relação a um determinado atributo. A escala utilizada para as
decisões consiste de uma escala de preferências proposta por Saaty - Escala Fundamental - e é
apresentada na tabela 1. Os julgamentos são feitos primeiro verbalmente, conforme indicado
na escala e, em seguida, associados a um número absoluto.
51
Intensidade da Importância Definição Explicação
1 Igual importância Ambos os elementos contribuem igualmente para o objetivo
2 Fraca
3 Importância moderada de uma sobre a outra
Experiência e juízo favorecem levemente uma atividade em relação a outra
4 Mais que moderada
5 Importância forte ou essencial
Experiência e juízo favorecem fortemente uma atividade em relação a outra
6 Mais que forte
7 Importância muito forte ou demonstrada
Uma atividade é fortemente favorecida em relação a outra e sua dominância é demonstrada na prática
8 Muito, muito forte
9 Importância absoluta A evidência favorecendo uma das atividades é a maior possível, com o mais alto grau de segurança
Recíprocos dos números acima
Se a atividade i tem uma das intensidades de importância de 1 a 9 quando comparada com a atividade j, então j tem o valor recíproco quando comparado com i
Tabela 1 – Escala Fundamental de julgamento de importância do AHP
Fonte: Adaptado de Saaty (2006b)
Estudos de cunho psicológico afirmam que o ser humano pode, no máximo, julgar
corretamente 7±2 pontos, fato este chamado de limite psicológico. Baseado neste conceito,
Saaty propôs nove pontos para distinguir as diferenças entre as alternativas em sua escala
fundamental.
Os resultados das comparações são dispostos de forma matricial. Abreu et al. (2000) explicam
que a resolução desta matriz resulta num autovetor de prioridades, o qual expressa as
importâncias relativas de cada critério, ou pesos. Na literatura são encontradas várias formas
de se obter o autovetor de prioridades, como: o Método do Autovetor à Direita (SAATY,
52
2009), o Método das Potências, elevando-se a matriz a potências arbitrariamente altas
(ABREU et al., 2000), e os Métodos da Média Geométrica e da Média dos Valores
Normalizados, cuja aplicação só é recomendada para os casos de matrizes consistentes
(OLIVEIRA; BELDERRAIN, 2008). Este último consiste de uma forma simples de se chegar
ao resultado: primeiramente somam-se os valores de cada coluna e divide-se cada elemento da
respectiva coluna por essa soma. Em seguida, calcula-se a média dos valores para cada linha
da matriz, obtendo-se o autovetor de prioridades.
Independente do método utilizado, os resultados da matriz de comparação devem ser
normalizados.
O AHP permite avaliar a consistência da definição de prioridades, ou seja, a consistência dos
julgamentos. À medida que adquirem novos conhecimentos, as pessoas podem mudar de
opinião e essa mudança pode gerar uma contradição em relação a julgamentos considerados
corretos num primeiro momento. Se a inconsistência for muito grande, pode haver falhas de
entendimento sobre o assunto em questão, induzindo a conclusões equivocadas na tomada de
decisão. Assim, ao longo do processo de comparação par a par, são identificados possíveis
erros de julgamentos. Essa identificação é feita por meio de um índice de inconsistência. Se o
índice for maior que 10% (Saaty, 2006a), o tomador de decisão deve ser encorajado a rever
seus julgamentos.
O terceiro princípio do AHP é o de síntese de prioridades, que tem como objetivo calcular o
valor global de cada alternativa, possibilitando sua priorização ou classificação. O cálculo
desse valor global é feito por meio de uma soma ponderada, a partir da multiplicação da
importância relativa de cada critério pelo nível de preferência da alternativa analisada sob o
respectivo critério.
53
Gomes (2003) destaca que o método AHP tem sido objeto de várias críticas surgidas na
literatura desde a década de oitenta. De forma resumida, essas críticas abrangem
inconsistências na Escala Fundamental, a possibilidade de se fazer necessário um grande
número de comparações dependendo do número de alternativas e critérios, na incapacidade do
índice de inconsistência de detectar tal situação (BANA E COSTA; VANSNICK, 2001), entre
outras. Contudo, na visão do próprio autor, o valor do AHP como ferramenta de construção de
um modelo básico para um problema decisório é inegável. Sendo assim, seu uso é
perfeitamente justificável, desde que se tenha em mente suas potenciais limitações.
3.3 O MÉTODO ANP – ANALYTIC NETWORK PROCESS
3.3.1 Conceito
A ideia de influência é central no processo de tomada de decisões. Tudo o que existe
influencia o comportamento de outras coisas ou o estado do ambiente ao redor ou mesmo
remoto. Assim, durante o processo de tomada de decisões, é necessário observar todas as
influências potenciais e não apenas as influências de um nível superior para um nível inferior,
ou vice-versa, como numa hierarquia (SAATY, 2009).
O método ANP é a primeira teoria matemática que nos possibilita lidar sistematicamente com
todos os tipos de dependência e feedback (SAATY, R., 2002), capturando de forma mais
realista os efeitos complexos das relações existentes na sociedade humana.
É considerado uma generalização do AHP. A diferença entre estes dois métodos ocorre na
modelagem do problema e no cálculo das prioridades finais das alternativas, conforme
destacam Buyukyazici e Sucu (2003).
54
No ANP, não só a importância dos critérios determina a importância das alternativas como em
uma hierarquia, mas também a importância das alternativas determina a importância dos
critérios. A estrutura de feedback não tem a forma linear top-to-bottom, mas se parece com
uma rede que se espalha em todas as direções e envolve ciclos entre clusters e loops dentro do
mesmo cluster (SAATY; VARGAS, 2006; SAATY, 2009), conforme se observa na figura 9.
Figura 9 - Conexões em uma Rede
Fonte: Adaptado de Saaty (2009)
A rede pode ser composta de nós de origem, que consistem dos elementos que dão origem a
fluxos de influência e nunca são destinos de tais fluxos, de nós exclusivos de destino, e de nós
intermediários. Na figura 9, C4 contém nós de origem, C1 contém nós sorvedouros, enquanto
que C2 e C3 contêm nós intermediários.
A relação de dependência decorre do fato de um elemento influenciar ou ser influenciado por
outro elemento no momento em que as interações são analisadas na rede. O sentido da seta
que parte de um cluster para outro indica que os elementos do segundo cluster influenciam ou
são influenciados pelos elementos do cluster de origem da seta. Por convenção, neste trabalho
55
será considerada a primeira abordagem. É importante destacar que nem todos os elementos de
um cluster influenciam elementos do outro cluster.
3.3.2 A Supermatriz de um Sistema com Feedback
No ANP, as influências de um conjunto de elementos de um cluster sobre quaisquer outros
elementos da rede são representadas por um autovetor de prioridades estabelecido por meio de
comparações par a par, da mesma forma que é feito para o AHP.
Para auxiliar o processo de realização das comparações par a par, Saaty (2009) sugere que
seja feita uma das seguintes perguntas: dado um par de elementos, quanto a mais um membro
desse par influencia (ou é influenciado por) um terceiro elemento em relação a um dado
critério de controle, comparativamente ao outro membro?
Esse conceito é ilustrado por meio da figura 10. No processo de comparação par a par, uma
pergunta que poderia ser feita seria: que elemento do grupo C2 é mais influenciado pelo
elemento e13 do grupo C1, e21 ou e22 e em quanto?
Figura 10 - Comparação entre elementos de C2 em relação a um elemento de C1
Fonte: Elaborado pela autora
56
Os julgamentos são feitos verbalmente num primeiro momento e depois associados a um
número absoluto, conforme indicado na Escala Fundamental de Saaty. O resultado das
comparações é apresentado de forma matricial, conforme se observa na figura 11. Com o
objetivo de se verificar o quanto cada elemento de C2 é influenciado pelo elemento de C1,
calcula-se o autovetor dessa matriz por meio de um dos métodos mencionados no item 3.2.
Figura 11 – Matriz de comparação entre elementos de C2 em relação ao elemento e13 de C1
Fonte: Elaborado pela autora
Os autovetores obtidos de todo do processo de comparação são normalizados, agrupados e
organizados na forma de uma supermatriz. Essa matriz representa o fluxo de influência de um
cluster sobre ele mesmo ou sobre outro cluster (SAATY; VARGAS, 2006).
Seja Ch, h = 1, ... N, a representação de um cluster componente de uma rede e nh o número de
elementos nesse cluster, que são denotados por eh1, eh2, ..., ehn. A supermatriz do método
ANP pode ser representada conforme figura 12:
57
Figura 12 – Supermatriz de uma rede
Fonte: Saaty e Vargas (2006a)
Cada entrada Wij da supermatriz é chamada de “bloco” e representa também uma matriz,
conforme se observa na figura 13.
Figura 13 – Bloco de uma Supermatriz
Fonte: Saaty e Vargas (2006)
Cada coluna de Wij é o autovetor principal da influência/importância dos elementos do iésimo
cluster da rede sobre um elemento no jésimo cluster. Segundo Saaty e Vargas (2006), algumas
das entradas da matriz poderão ser iguais a zero, o que indica que aqueles elementos não tem
nenhuma influência sobre outros.
58
Major e Belderrain (2008) esclarecem que, em geral, a supermatriz original não é estocástica,
uma vez que suas colunas são construídas a partir de diversos autovetores cuja soma dos
elementos, em sua forma normalizada, é igual a um. Dessa forma, a soma dos elementos de
uma coluna em uma supermatriz é igual ao número de autovetores não nulos que compõem a
coluna em questão, conforme se observa na figura 14.
Figura 14 – Exemplo de uma Supermatriz Original, não ponderada
Fonte: Elaborado pela autora
Assim, a supermatriz original assume que para um dado cluster, a influência de todos os
clusters aos quais este está conectado é de mesma magnitude. Entretanto, essa situação
geralmente não representa a realidade.
A fim de obter uma representação mais significativa das situações reais, Saaty (1999) sugere
a determinação da influência de cada cluster sobre os outros clusters aos quais se conecta,
com relação a um dado critério de controle, por meio da comparação par a par. Ao final desse
procedimento, uma matriz m x m é obtida, em que m é o número de clusters, cujas colunas
59
são os autovetores que representam a influência de todos os clusters em um dado cluster
(MAJOR; BELDERRAIN, 2008).
Multiplicando-se cada autovetor da matriz de comparação dos grupos pelo bloco
correspondente na supermatriz original, obtém-se uma supermatriz ponderada, em que cada
coluna é estocástica, ou seja, a soma dos elementos de cada coluna é igual a um. A figura 15
apresenta o processo de geração da supermatriz ponderada.
Figura 15 – Exemplo da Supermatriz Ponderada
Fonte: Elaborado pela autora
Segundo Saaty (2009), esta não é uma maneira forçada de se obter a matriz estocástica, uma
vez que ao se comparar os elementos de um grupo com elementos de outros grupos, é
60
necessário conhecer a importância do grupo ao qual os elementos pertencem, de forma a se
determinar seu peso global em relação aos elementos nos outros grupos.
A obtenção da Supermatriz Limite é feita elevando-se a supermatriz ponderada a um número
elevado de potências, até que os valores das suas linhas se estabilizem. Quando se atinge a
convergência, a multiplicação da supermatriz é interrompida, gerando o resultado final.
Segundo Saaty, R. (2002), dois tipos de resultados são possíveis. No primeiro todas as
colunas da matriz são idênticas e cada uma apresenta as prioridades relativas dos elementos
de cada grupo, conforme ilustrado na figura 16. No segundo, a matriz possui blocos com
colunas idênticas, o que ocorre quando os valores da supermatriz limite se alternam em ciclos.
Nesse caso, as prioridades finais são obtidas calculando-se a média ao longo de um ciclo.
Figura 16 – Exemplo da Supermatriz Limite
Fonte: Elaborado pela autora
61
3.3.3 Múltiplas Redes com Benefícios, Oportunidades, Custos e Riscos
Para a maioria dos problemas, os tomadores de decisão levam em consideração quatro tipos
de interesses: os benefícios, as oportunidades, os custos e riscos, também denominados
méritos BOCR.
Os méritos BOCR introduzem a noção de prioridades negativas (C e R), além das prioridades
positivas (B e O), aos problemas de decisão. Os Benefícios abrangem as coisas boas que
resultariam em se tomar determinada decisão. O mérito Oportunidades evidencia quais os
benefícios que poderiam resultar, no futuro, da tomada de decisão. Os Custos representam os
pontos desfavoráveis, as punições, os custos literalmente ditos, enquanto que os Riscos
evidenciam os potenciais pontos desfavoráveis em se tomar a decisão.
Cada um dos quatro méritos utiliza redes de controle separadas no processo de tomada de
decisões. As redes são compostas de critérios que controlam as influências entre os elementos
agrupados em clusters, incluindo o cluster de alternativas. Para cada critério de controle é
gerada uma supermatriz de influências. Ao final, cada supermatriz é ponderada pela
prioridade de seu respectivo critério de controle e os resultados são sintetizados para cada um
dos méritos (SAATY, 1999).
Na literatura especializada no método ANP de suporte à decisão são apresentadas duas formas
de sintetizar os resultados das alternativas obtidos para cada uma das redes de controle
BOCR. A primeira consiste do cálculo da razão entre o resultado do mérito Benefícios
multiplicado pelo resultado de Oportunidades e o resultado do mérito Custos multiplicado
pelo resultado de Riscos, da seguinte forma: (Bi*Oi)/(Ci*Ri), para cada alternativa i. Segundo
62
Saaty (2009), a aplicação dessa fórmula só é recomendada quando as medições relativas dos
méritos são da mesma ordem de grandeza.
A outra forma de se obter o resultado global dos méritos é avaliar as alternativas classificadas
em primeiro lugar em cada rede de controle B, O, C e R em relação a critérios estratégicos
necessários à determinação dos méritos de qualquer decisão. Primeiramente, são estabelecidos
níveis de intensidade para cada critério e subcritério estratégicos e essas intensidades são
priorizadas em relação ao respectivo critério. Em seguida, a alternativa com maior pontuação
em cada mérito BOCR é classificada. O resultado dessa avaliação são os pesos normalizados
b, o, c e r, utilizados no cálculo do resultado global de cada alternativa por meio da fórmula:
bB+oO-cC-rR.
Saaty (2009) define critérios estratégicos como aqueles critérios básicos que indivíduos e
grupos usam para avaliar se devem tomar as muitas decisões que enfrentam em suas
operações diárias. Os critérios estratégicos não dependem de nenhuma decisão específica para
definição de suas prioridades, mas são avaliados em termos dos objetivos e valores dos
indivíduos e da organização.
3.3.4 Etapas de Resolução de um Problema Usando o Método ANP
Saaty, R. (2002) define uma sequência de etapas que devem ser seguidas na resolução de um
problema por meio do método ANP. As principais etapas são sintetizadas a seguir:
Passo 1: Descrição do problema
Consiste da descrição detalhada do problema de decisão, incluindo seus objetivos, critérios e
subcritérios, atores e possíveis resultados da decisão.
63
Passo 2: Definição dos Critérios de Controle
Trata-se da definição da hierarquia de controle, isto é, dos critérios e subcritérios segundo os
quais os elementos da rede serão comparados. Em uma abordagem BOCR (Benefits,
Opportunities, Costs and Risks) são necessárias quatro hierarquias, uma para benefícios, uma
para oportunidades, outra para custos e uma última para riscos.
Passo 3: Definição dos Clusters
Os clusters representam um grupo de elementos que possuem alguma característica comum
relevante para o problema em questão (MAJOR; BELDERRAIN, 2008). Esta etapa consiste
da determinação da rede mais generalizada de clusters e seus elementos aplicados a todos os
critérios de controle. Para organizar a estruturação do modelo, os grupos e seus elementos
podem ser numerados e organizados de maneira tabular.
Passo 4: Construção da Rede
Consiste do estabelecimento de como os clusters interagem para cada critério de controle. É
desenhada uma seta a partir de um cluster para quaisquer outros clusters cujos elementos
influenciam o cluster de origem. Deve ser determinada a abordagem a ser seguida na análise
de cada cluster ou elemento, influenciando outros clusters e elementos com respeito a um
critério, ou sendo influenciado por outros grupos e elementos. O sentido da seta –
influenciando ou sendo influenciado - deve ser aplicado a todos os critérios para as quatro
hierarquias de controle.
Passo 5: Comparações Par a Par entre Elementos
Nesse estágio são realizadas comparações par a par dos elementos de um cluster de acordo
com sua influência sobre cada elemento em outro cluster ao qual eles estão conectados -
dependência externa - ou sobre elementos em seu próprio cluster - dependência interna. As
64
comparações par a par são necessárias para cada conexão no modelo e sempre são feitas em
relação a um dado critério de controle da hierarquia de controle. Os julgamentos utilizam a
mesma Escala Fundamental de Saaty empregada no AHP. A importância dos elementos do
cluster influenciados, sob um determinado critério de controle, é disposta num vetor de
prioridades.
Passo 6: Construção da Supermatriz Original (sem Pesos)
Para cada critério de controle, deve ser construída uma supermatriz. A supermatriz é uma
matriz bidimensional de elementos por elementos, onde os elementos são dispostos tanto na
vertical à esquerda quanto horizontalmente no topo. Os vetores de prioridade obtidos das
comparações par a par da etapa anterior são colocadas na posição correspondente da coluna
apropriada. Caso um cluster não exerça influência sobre outro, as posições correspondentes
são preenchidas com valor nulo.
Passo 7: Comparações Par a Par entre Clusters
Nesta etapa são efetuadas comparações par a par dos grupos, na medida em que eles
influenciam cada cluster ao qual estão conectados, com relação a um dado critério de
controle.
Passo 8: Construção da Supermatriz Ponderada
Os pesos obtidos na etapa anterior são utilizados para ponderar os blocos de colunas
correspondentes aos elementos tanto do cluster influenciador quanto do influenciado na
supermatriz original. Deve ser atribuído o valor zero quando não houver nenhuma influência.
O resultado é uma supermatriz ponderada estocástica.
Passo 9: Obtenção da Supermatriz Limite
65
Nessa etapa, são obtidas as prioridades finais, ou seja, a dominância de cada elemento é
encontrada (MAJOR; BELDERRAIN, 2008). A supermatriz limite é obtida elevando-se a
supermatriz ponderada a uma potência elevada, de forma a capturar as influências de
primeiro, segundo e terceiro graus. Pode-se afirmar que o processo convergiu quando, após
sucessivas potências da supermatriz, a diferença entre os elementos correspondentes de duas
colunas for menor que um número muito pequeno (BAYAZIT; KARPAK, 2007).
Passo 10: Síntese das Prioridades Limites
A síntese das prioridades é feita ponderando-se cada vetor limite pelo peso do seu respectivo
critério de controle e somando-se os vetores resultantes para cada um dos quatro méritos:
Benefícios (B), Oportunidades (O), Custos (C) e Riscos (R). Como resultado, são obtidos
quatro vetores, um para cada mérito. A priorização de uma alternativa pode ser obtida por
meio da razão (B*O)/(C*R) a partir dos quatro vetores de cada mérito. Geralmente a
alternativa escolhida é aquela com maior índice.
Outra forma de seleção consiste em se determinar critérios estratégicos e priorizá-los para
classificar os quatro méritos, um de cada vez. As quatro classificações obtidas são
normalizadas e usadas para calcular a síntese geral dos quatro vetores. Para cada alternativa,
os custos e riscos são subtraídos da soma dos benefícios e oportunidades.
Passo 11: Análise de Sensibilidade
Verifica a estabilidade do resultado final quando ocorrem variações nos parâmetros de entrada
– prioridades ou alternativas.
66
4 MÉTODO ANP APLICADO AO PROBLEMA DE PREVISÃO DE DESP ACHO DE USINAS TERMELÉTRICAS
Este capítulo apresenta as etapas do desenvolvimento e aplicação de um modelo capaz de
indicar a probabilidade de despacho de usinas termelétricas pertencentes ao Sistema
Interligado Nacional e cujo combustível principal utilizado na operação é o óleo diesel.
4.1 METODOLOGIA
Para construção do modelo de despacho, foi adotada uma abordagem multricritério, uma vez
que esse tipo de abordagem possibilita ao tomador de decisões construir uma relação e
preferências entre as alternativas de um processo de decisão à luz de vários critérios, muitas
vezes conflitantes. Este é o caso do problema de decisão operativa do SIN, cujo objetivo é
definir os montantes de geração hidráulica e termelétrica que apresentem o menor custo total
de operação e garantam a maior segurança no fornecimento de energia.
O método multicritério escolhido para a elaboração do modelo de despacho foi o ANP –
Analytic Network Process, pelos seguintes motivos:
a) Possibilita captar complexas inter-relações envolvidas no planejamento da operação
do SIN;
b) Permite que se trabalhe com todo tipo de dependência e feedback entre critérios e/ou
alternativas que se inter-relacionam;
67
c) Permite o uso de critérios tangíveis e intangíveis, qualitativos e quantitativos;
d) Permite a incorporação de incertezas;
e) Apresentou resultados precisos quando aplicado a outros problemas de previsões
(SAATY, R., 2002);
f) Ainda é pouco utilizado no Brasil;
g) Representa uma maneira inovadora de se realizar previsão de despacho termelétrico, já
que os modelos utilizados atualmente no Setor Elétrico são baseados em Programação
Dual Estocástica (CEPEL, 2001);
h) Além disso, cria um ambiente propício à tomada de decisões que envolve múltiplos
agentes com objetivos diferentes.
A construção do modelo foi dividida em três etapas:
A primeira consistiu da identificação dos critérios que influenciam o despacho das usinas
termelétricas. Essa identificação se deu com base numa pesquisa documental, tendo como
fontes primárias os manuais dos modelos utilizados no ciclo de planejamento da operação do
SIN, Resoluções, Decretos e Relatórios emitidos por agentes institucionais do setor elétrico,
bem como informações contidas nos sites desses agentes. Como fontes secundárias, foram
consultados livros, artigos, teses e dissertações que abordaram temas relacionados com o
planejamento da operação do SIN. Por se tratar de uma técnica exploratória, a pesquisa
documental propiciou não só a identificação dos critérios, como também indicou fatores que
poderiam ser mais bem explorados por meio do método ANP.
A segunda etapa abrangeu a construção da rede de controle, com o estabelecimento das
relações de dependência entre os critérios e as alternativas. Essas relações foram estabelecidas
a partir do referencial teórico elaborada.
68
Tendo sido concluída a elaboração da rede de controle, foram realizadas entrevistas não
estruturadas com quatro especialistas com ampla experiência em atividades relacionadas ao
despacho termelétrico. Optou-se pela realização de entrevistas não estruturadas por
constituírem um meio para explorar e entender com maior profundidade o significado que os
especialistas atribuem ao problema de despacho. Essas entrevistas tiveram como objetivos:
coletar a percepção dos especialistas quanto à rede de influências apresentada e aos elementos
que a compõem, de modo a identificar oportunidades de ajustes e melhorias na rede, e
disponibilizar um questionário para subsidiar a fase de análise do modelo de despacho.
Foram realizadas três entrevistas, duas individuais e uma em dupla, no próprio local de
trabalho dos especialistas, já que segundo Creswell (2010) é importante que a coleta de dados,
tanto quanto possível, possa se dar no local onde os indivíduos vivenciam o problema que está
sendo estudado.
O questionário utilizado na fase de avaliação do modelo, conforme apresentado no Apêndice
A, foi composto de questões fechadas contendo comparações par a par entre os critérios que
influenciam ou são influenciados pelas alternativas - despacha termelétricas a diesel / não
despacha termelétricas a diesel - e as alternativas propriamente ditas. Os analistas
responderam às questões de acordo com uma escala verbal equivalente à Escala Fundamental
de Saaty, disponibilizada no início do questionário. Ao final, foi disponibilizado um campo
para comentários acerca do modelo.
Os quatro especialistas entrevistados responderam ao questionário. Com o grupo de
especialistas é heterogêneo quanto à experiência no setor e à função desempenhada, suas
opiniões não deveriam ser consideradas com a mesma intensidade. Assim, fez-se necessário
atribuir pesos diferenciados às respostas de cada entrevistado.
69
Para garantir o anonimato dos entrevistados, qualquer referência aos mesmos ao longo da
análise dos resultados foi feita não pelos seus nomes, mas pelos códigos E1, E1, E3 e E4.
4.2 ATRIBUIÇÃO DE PESOS ÀS OPINIÕES DOS ESPECIALISTAS
Segundo Domech (2004), uma forma de se atribuir pesos às opiniões dos especialistas
consiste em medir o grau de perícia de determinado especialista relativamente ao grupo
entrevistado, a partir da identificação e valoração do seu perfil.
A identificação do perfil do especialista foi feita por meio de um questionário composto de
itens subjetivos, que são avaliados de acordo com uma escala de importância compreendida
no intervalo [0,1], conforme se observa na tabela 2. A escala de importância de cada item foi
definida pela autora da dissertação.
II tteemm EEssccaallaa ddee II mmppoorr ttâânncciiaa
Grau de escolaridade Superior completo
Pós Graduação
Mestrado Doutorado Pós-
Doutorado 0,30 0,50 0,75 0,90 1,00
Experiência em atividades relacionadas
ao despacho termelétrico
Menos de 3 anos
Entre 3 e 5 anos
Entre 5 e 10 anos
Entre 10 e 15 anos
Acima de 15 anos
0,00 0,25 0,50 0,75 1,00
Participação em eventos / congressos
sobre o tema
Nenhuma Até 3 Entre 3 e 5 Entre 5 e
10 Acima de
10 0,00 0,30 0,60 0,80 1,00
Cursos ministrados sobre o tema
Nenhuma Até 3 Entre 3 e 5 Entre 5 e
10 Acima de
10 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00
Participação em grupos e comissões
relacionadas ao tema
Nenhum Um Dois Três Quatro ou
mais 0,00 0,30 0,60 0,80 1,00
Tabela 2 – Escala de importância usada na identificação do perfil do especialista
Fonte: Elaborado pela autora
O Questionário de Identificação do Perfil do Especialista – QIPE é apresentado no Apêndice
B.
70
Para cada especialista, foi calculada a soma da pontuação obtida em cada item, obtendo-se a
pontuação global no questionário. A pontuação global foi então dividida pelo somatório das
pontuações globais de todos os especialistas, obtendo-se o peso relativo do especialista.
Assim:
Seja i um determinado especialista
m o número de especialistas entrevistados
n o número de itens que compõem o questionário
Vij a pontuação obtida pelo especialista i quanto ao item j,
o peso relativo do especialista i em relação aos outros especialistas foi dado por:
Os resultados obtidos para cada um dos especialistas entrevistados seguindo essa metodologia
são consolidados na tabela 3.
E1 E2 E3 E4 Grau de escolaridade 0,75 0,75 0,30 0,50
Experiência em atividades relacionadas ao despacho
termelétrico 0,50 0,50 0,75 0,50
Participação em eventos / congressos sobre o tema
0,60 1,00 1,00 0,30
Cursos ministrados sobre o tema
1,00 1,00 1,00 0,50
Participação em grupos e comissões relacionadas ao tema
0,80 0,80 0,00 0,60
PONTUAÇÀO GLOBAL 3,65 4,05 3,05 2,40 PESOS RELATIVOS 0,28 0,31 0,23 0,18
Tabela 3 – Pesos relativos dos especialistas
Fonte: Elaborado pela autora
71
Os pesos obtidos foram utilizados para ponderar as respostas referentes ao questionário de
avaliação do modelo de despacho. Como os julgamentos do grupo de especialistas possuem
um certo grau de subjetividade, na maioria dos casos não houve consenso absoluto de todos
os especialistas quanto ao critério considerado o mais importante.
Assim, na ponderação das preferências, tornou-se necessário considerar todas as combinações
possíveis dos especialistas, conforme apresentado na tabela 4.
PESOS RELATIVOS E1 = 0,28 0,47 0,54 0,60 E2 = 0,31 0,53 0,57 0,63 E3 = 0,23 0,46 0,43 0,56 E4 = 0,18 0,40 0,37 0,44
Combinações E1xE2xE3xE4 E1xE2 E1xE3 E1xE4 E2xE3 E2xE4 E3xE4
PESOS RELATIVOS E1 = 0,34 0,36 0,40 0,43 E2 = 0,38 0,40 0,32 E3 = 0,28 0,34 0,25 E4 = 0,24 0,26 0,43
Combinações E1xE2xE3 E1xE2xE4 E1xE3xE4 E2xE3xE4
Tabela 4 – Pesos relativos dos especialistas
Fonte: Elaborado pela autora
4.3 CONSTRUÇÃO DA REDE DE CONTROLE
Existem diferentes modelos elaborados com base no método ANP que utilizam abordagens
simples, consistindo de uma única rede, ou complexas, constituídas por uma rede principal e
duas ou mais camadas de sub-redes, considerando os méritos BOCR.
Para o problema de previsão do despacho de usinas termelétricas a óleo diesel foi elaborado
um modelo de uma rede única, contendo os principais fatores considerados numa decisão do
despacho, identificados durante a pesquisa documental.
72
Esta rede é a própria rede de decisão, porque contém um conjunto dos nós que servem como
as alternativas de decisão. Nesta aplicação de previsão de despacho, as alternativas são
aquelas para as quais está sendo calculada uma probabilidade de ocorrência dentro de um
horizonte de trinta dias:
• Despacha termelétricas a óleo diesel e
• Não despacha termelétricas a óleo diesel
Os fatores identificados na pesquisa documental foram alocados em seis grupos, conforme
apresentado na tabela 5. Na composição dos grupos, procurou-se respeitar o limite de sete
elementos por grupo, seguindo recomendações feitas por Saaty, R. (2002), de modo a
possibilitar uma análise de prioridades mais precisa pelos analistas. Além disso, procurou-se
incluir elementos comparáveis e com características comuns em um mesmo grupo.
Grupos Elementos nos Grupos
CENÁRIOS HIDROLÓGICOS
Situação dos reservatórios Condições hidrológicas
Energia Natural Afluente CAR
Nível Meta Fenômenos Climáticos
RECURSOS
Disponibilidade equipamentos de geração Disponibilidade equipamentos de transmissão
Obras de geração e transmissão Termelétricas outros combustíveis
IMPACTOS ECONÔMICOS Custo do déficit
Custos operacionais
FATORES POLÍTICOS
Segurança energética Imagem do governo
Custo político Regulamentação
CONSUMO DE ENERGIA Carga do sistema
Exportação de energia Eficiência energética
ALTERNATIVAS Despacha termelétricas a óleo diesel
Não despacha termelétricas a óleo diesel
Tabela 5 – Estruturação da Rede de Suporte à Modelagem do Sistema de Previsão de Despacho de Usinas Termelétricas
Fonte: Elaborado pela autora
73
Para auxiliar a montagem da rede e a análise do modelo, utilizou-se o software
SuperDecisions em sua versão 2.2.3., desenvolvida pelo Creative Decisions Foundation.
Os elementos que compõem os grupos foram conectados de acordo com as suas influências
sobre outros elementos do mesmo grupo e/ou de outros grupos. As conexões foram
representadas por setas, partindo de um elemento que é influenciado para outro elemento que
influencia.
A figura 17 apresenta a rede de controle construída a partir das relações de influência entre os
elementos dos grupos.
Figura 17 – Rede de Controle do Modelo de Previsão de Despacho
Fonte: Software SuperDecisions, elaborado pela autora
74
Para fins de simplificação e melhor clareza visual, quando um ou mais elementos de um
grupo de origem da seta são influenciados por um ou mais elementos de outro grupo de
destino da seta, o Superdecisions apresenta apenas uma única seta do grupo de origem para o
grupo de destino, representando todas as relações de influência por uma única seta.
Nota-se que há dependência interna entre elementos dos grupos Cenários Hidrológicos,
Recursos, Fatores Políticos e Consumo de Energia. Além disso, cada uma das alternativas são
influenciadas por todos os elementos da rede.
A descrição dos elementos é apresentada a seguir:
Cluster: Cenários Hidrológicos
• Situação dos reservatórios: representa a energia armazenada nos reservatórios. Um
baixo nível dos reservatórios no presente é um indicativo da necessidade de
complementação da geração hidráulica por meio da geração termelétrica. Por outro
lado, a ocorrência de despacho termelétrico beneficia a preservação ou elevação do
nível dos reservatórios e, consequentemente, da energia armazenada.
• Condições hidrometeorológicas: nesse nó avaliam-se as perspectivas meteorológicas
quanto ao volume de chuvas sobre as regiões de reservatórios das principais bacias.
Boas expectativas de precipitação contribuem com um maior nível de afluência,
reduzindo a necessidade de despacho termelétrico. Esse nó tem influência sobre a
situação dos reservatórios.
• CAR: avalia-se se a evolução mensal dos níveis mínimos de armazenamento,
comparando-os com a CAR. Se for detectado risco de violação da CAR em
determinado mês em algum subsistema, aumentam-se as chances de despacho
termelétrico. Há de se considerar também que a ocorrência do despacho termelétrico
75
contribui para que o volume de armazenamento dos reservatórios das hidrelétricas
supere ou se mantenha acima da CAR e, portanto, tem influência sobre esse parâmetro
do modelo, o que configura uma relação de feedback.
• Nível Meta - POCP: avalia-se se a evolução dos níveis mínimos de armazenamento.
Se houver uma expectativa de atingirem um patamar inferior ao Nível Meta ao final do
mês de novembro, aumentam-se as chances de despacho termelétrico. A ocorrência do
despacho termelétrico contribui para que o volume de armazenamento dos
reservatórios das hidrelétricas supere ou se mantenha acima do Nível Meta ao término
da estação seca.
• Energia Natural Afluente: avalia-se a evolução mensal da ENA. Se for apontado um %
da MLT superior ao do mês anterior ou ao do mesmo período de anos anteriores,
haverá uma redução na probabilidade de despacho. Caso contrário, aumentam-se as
chances de despacho. Esse elemento é influenciado pelas condições
hidrometeorológicas e fenômenos climáticos, uma vez que um maior volume de
precipitação sobre as principais bacias contribui com o aumento nas vazões afluentes.
• Fenômenos Climáticos: geralmente ocorrem de maneira irregular e alteram as
condições climáticas regionais e globais, incluindo índices pluviométricos. O
fenômeno El Niño, por exemplo, intensifica a seca no nordeste brasileiro, induzindo a
uma maior dependência da importação de energia pelo Nordeste ou, de maneira
indireta, a uma maior necessidade de geração termelétrica.
Cluster: Recursos
• Disponibilidade de equipamentos de geração: nesse modelo, refere-se à quantidade de
energia elétrica que pode ser efetivamente produzida pelas usinas que operam com
outras fontes, como gás natural, óleo combustível e carvão, considerando as reduções
76
devidas ao consumo próprio, às indisponibilidades programadas e forçadas das
unidades geradoras e à variação do nível do armazenamento dos reservatórios, no caso
de usinas hidráulicas. Quanto menor a disponibilidade, maior a necessidade de geração
termelétrica a diesel para um mesmo patamar de carga e de condições hidrológicas.
• Disponibilidade de equipamentos de transmissão: relaciona-se com a capacidade de
transferência de energia entre os subsistemas. Eventuais restrições nos equipamentos
de transmissão implicam em maior necessidade de geração termelétrica local.
• Obras de geração e transmissão: considera-se que a entrada em operação de novos
aproveitamentos hidráulicos e sistemas de transmissão contribui com aumento na
geração hidráulica, reduzindo a necessidade de geração termelétrica complementar.
Por outro lado, atrasos na execução de obras podem implicar em maior dependência de
geração termelétrica, com o consequente impacto sobre a imagem do governo.
• Termelétricas outros combustíveis: avalia-se o patamar de geração termelétrica com
outras fontes normalmente mais econômicas como gás natural e óleo combustível.
Considera-se que, quanto maior esse patamar, maiores serão as chances de despacho
termelétrico a diesel, uma vez que o custo marginal de operação das usinas será mais
alto. Além disso, maiores serão os custos operacionais, o que pode impactar a imagem
do governo. Por outro lado, uma maior geração com outras fontes pode ser suficiente
para atender à demanda energética com segurança, reduzindo-se as chances de
despacho das termelétricas a diesel. Assim, para maior consistência da análise desse
elemento, faz-se necessário realizá-la considerando de maneira concomitante a
situação de outros elementos, como a situação dos reservatórios e a carga do sistema.
Cluster: Impactos econômicos
77
• Custo de déficit: representa o impacto econômico – geralmente sobre o PIB -
associado à interrupção do fornecimento de energia elétrica. Tal fato poderá acarretar
uma repercussão negativa para a imagem do governo. Quanto maior o custo do déficit
futuro, maior a chance de despacho termelétrico.
• Custos Operacionais: representam o custo incorrido da operação das termelétricas,
incluindo o custo do combustível consumido pelas usinas. Refletem também o custo
pago pelo consumidor em sua conta mensal por meio dos Encargos de Serviços do
Sistema, decorrente da manutenção da confiabilidade e da estabilidade do SIN visando
ao atendimento do consumo de energia elétrica no Brasil. A decisão de despacho afeta
o valor dessa tarifa. Quanto mais altos os custos operacionais das usinas, menores as
chance de despacho.
Cluster: Fatores políticos
• Segurança energética: quanto maior o risco de racionamento ou de déficit de oferta,
maior a necessidade de implementação de ações para garantia da segurança no
fornecimento de energia para a população. O despacho termelétrico contribui com
maior segurança energética. Segurança energética propicia uma boa reputação para o
governo.
• Imagem do governo: pode ser impactada positiva ou negativamente por outros
elementos da rede, como a segurança energética/ou falta dela, o custo da geração de
energia, o custo da falta de energia, o andamento das obras de geração e transmissão e
o nível de operação das usinas a outros combustíveis.
• Cenário político: a decisão de despacho pode ser influenciada pelo cenário político do
momento, pelo ano eleitoral, etc.
78
• Regulamentação: mudanças na legislação do setor elétrico podem implicar em maior
interesse ou necessidade de geração termelétrica, ou em incentivo a aumento na
eficiência energética, implicando na redução da demanda por energia, pode incentivar
ou atrasar o andamento das obras de geração e transmissão, entre outros fatores.
Cluster: Consumo de energia
• Carga do sistema: consiste da previsão de demanda de energia para o SIN. Nesse
ponto devem ser considerados todos os fatores que impactam a carga para cima ou
para baixo, como produção industrial, temperatura do período, eventos que implicam
em picos de demanda, como eventos esportivos, entre outros.
• Exportação de energia: refere-se à realização de exportações de energia para países
vizinhos, como Argentina e Paraguai, de acordo com os parâmetros definidos na
regulamentação, tanto por meio de geração hidro quanto termelétrica. Compreende as
modalidades de exportação com base contratual, emergencial ou por oportunidade.
• Eficiência energética: define-se como uma ou mais atividades ou tecnologias que
tenham por objetivo otimizar o uso e reduzir o desperdício de eletricidade. O aumento
na eficiência constitui uma das formas mais econômica e ambientalmente favoráveis
de atendimento de parte dos requisitos de energia, e indiretamente contribui com uma
redução na necessidade de geração termelétrica.
4.4 REALIZAÇÃO DOS JULGAMENTOS
Nesta fase, foram realizadas comparações par a par entre os elementos da rede, utilizando-se
a escala fundamental do sistema SuperDecisions, com o intuito de se testar o modelo. A figura
18 apresenta um exemplo de comparação realizado com o auxílio do sistema.
79
Durante os julgamentos, as perguntas foram formuladas sempre em termos do grau de
importância, ou influência ou contribuição de um determinado elemento comparativamente a
outro elemento do mesmo grupo, em relação a um terceiro elemento. Esse terceiro elemento,
chamado de elemento pai, poderia fazer parte do mesmo grupo dos outros dois – o que
configuraria uma dependência interna – ou não.
Figura 18 – Exemplo de comparação par a par
Fonte: SuperDecisions
O questionário que se encontra no Apêndice A apresenta as comparações realizadas entre os
elementos ou critérios e entre os elementos e as alternativas componentes da rede. O
questionário foi dividido em blocos, sendo o primeiro o de comparação dos critérios em
relação a cada alternativa, o segundo de comparação dos critérios em relação a outros critérios
e o terceiro, de comparação entre os grupos que englobam tais critérios.
Com o intuito de se obter os resultados a que se propõe o modelo, determinou-se que todas as
perguntas referentes ao primeiro bloco deveriam ser feitas sob a perspectiva do que mais
contribui para a probabilidade de haver ou de não haver despacho. No que concerne ao
80
segundo bloco, determinou-se que os julgamentos considerassem o grau de impacto ou
influência ou contribuição ou importância de um entre dois critérios em relação a um terceiro.
Quanto à comparação entre grupos, foi considerado o nível de contribuição de cada um sobre
a probabilidade das alternativas, bem como o nível de contribuição, impacto ou influência
sobre outros grupos. A realização desta etapa foi necessária, uma vez que os grupos afetam a
probabilidade das alternativas de maneira diferente e com intensidades diferentes.
Para execução das comparações, inicialmente tomou-se como base exclusivamente as
opiniões ponderadas dos especialistas. Nos casos em que pelo menos um especialista indicou
grau de importância equivalente entre critérios, o valor foi desconsiderado da ponderação.
Nos casos em que não houve consenso absoluto quanto ao critério mais importante – o da
direita ou o da esquerda no questionário – coube à autora definir quanto à adoção do resultado
ponderado da direita ou da esquerda. Em cada julgamento, levou-se em conta o horizonte foco
da previsão, ou seja, trinta dias à frente.
Num segundo momento, alguns julgamentos foram refeitos pela autora, uma vez que após
realização das entrevistas foi detectada a necessidade de alteração nas questões 65, 73 e 74 do
questionário. Além disso, foi necessário realizar alguns ajustes nos julgamentos de modo a
manter o índice de inconsistência abaixo de 10%.
As opiniões originais dos especialistas, as opiniões ponderadas, bem como os valores finais
considerados no processo de comparação, já convertidos para os valores numéricos da Escala
Fundamental, são apresentados no Apêndice C. Em azul foram destacados somente os
julgamentos da autora que divergem dos resultados ponderados.
81
4.5 OBTENÇÃO DAS SUPERMATRIZES
Tendo sido concluído o processo de comparação par a par entre os critérios e as alternativas,
foram obtidas as supermatrizes apresentadas nas figuras 19, 20 e 21.
Figura 19 – Supermatriz Original
Fonte: Elaborado pela autora
82
Figura 20 – Supermatriz Ponderada
Fonte: Elaborado pela autora
83
Figura 21 – Supermatriz Limite
Fonte: Elaborado pela autora
84
5 ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
Na figura 22 são apresentados os resultados finais da rodada do modelo.
Figura 22 – Resultados Globais
Fonte: SuperDecisions
85
Analisando os resultados apresentados, conclui-se que a probabilidade de despacho indicada
para os próximos trinta dias é de cerca de 63%. Considerando que a maior parte das usinas a
diesel encontram-se em operação atualmente, há 63% de chance delas serem mantidas ligadas
nos próximos trinta dias.
No grupo Hidrologia, o elemento de maior impacto no resultado foi Condições
hidrometeorológicas. Tal fato pode ser justificado pela baixa expectativa de precipitação
sobre as principais bacias do Sul / Sudeste para os próximos meses, conforme se observa na
figura 23 extraída do site do CEPTEC. Apesar da expectativa de precipitação para o Nordeste,
de maneira particular sobre a bacia do São Francisco, estar mais alta que para o restante do
país, a Situação dos reservatórios ainda carece de atenção, conforme nota-se na figura 24, uma
vez a energia armazenada nos reservatórios desse subsistema está muito próximo da CAR
(42% EAR em maio de 2013).
Figura 23 – Expectativa de Precipitação
Fonte: CEPTEC, jun.2013
86
Figura 24 – Energia Armazenada - NE
Fonte: ONS, jun.2013
Quanto aos fenômenos climáticos, contribuem um pouco mais com a probabilidade de não
haver despacho, uma vez que de acordo com os modelos de previsão climática do CEPTEC,
serão mantidas as condições de neutralidade do fenômeno El Niño Oscilação Sul durante o
trimestre junho, julho e agosto de 2013.
No grupo Recursos, o elemento Termelétricas a outros combustíveis foi o de maior peso.
Considerando que a maior parte das termelétricas a gás natural e a óleo combustível
continuarão em operação nas próximas semanas, esse elemento influencia o despacho das
termelétricas a diesel por manter o custo marginal de operação mais elevado.
Em contrapartida, a disponibilidade dos equipamentos de geração contribui mais com o não
despacho, uma vez que não há sinalização de paradas programadas, nem de outros fatores que
impactem de maneira considerável a disponibilidade das usinas para o período em avaliação.
Os elementos de maior peso nos grupos Fatores Políticos e Consumo de Energia foram
Segurança energética e Carga do Sistema, conforme era esperado, e ainda mais impulsionados
pela realização da Copa das Confederações em junho em diversas capitais do país e pela
87
Jornada Mundial da Juventude no Rio em julho, contribuíram a favor da probabilidade de
despacho.
Quanto ao grupo Impactos econômicos, a probabilidade se justifica em virtude do elevado
custo de déficit.
Na figura 25, são apresentadas as saídas do modelo quanto à análise de sensibilidade
relativamente a alguns critérios de destaque.
Como variáveis independentes, foram selecionadas: Segurança energética, Custos
Operacionais, Carga do Sistema e Eficiência Energética.
Nota-se que as indicações estão bem coerentes com as premissas do Novo Modelo do Setor
Elétrico de garantir a segurança energética ao menor custo.
Observa-se também que o aumento na carga do sistema contribui positivamente com a
probabilidade de despacho, contudo, de maneira menos acentuada que a necessidade de maior
segurança energética.
Cabe destacar a importância de se tomarem ações que visem a uma maior eficiência
energética, uma vez que esse critério diminui as chances de despacho termelétrico de usinas
que possuem um custo mais elevado.
88
Figura 25 – Análise de Sensibilidade
Fonte: SuperDecisions
--- Despacha
--- Não Despacha
89
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A estruturação do problema de previsão de despacho de usinas termelétricas em rede
evidenciou as influências entre os critérios sobre a decisão operativa do SIN, possibilitou uma
melhor compreensão das dimensões do problema, maior clareza na análise e organização das
ideias pelos analistas.
A possibilidade de se considerar as preferências dos especialistas e tomadores de decisão nos
julgamentos da importância relativa dos critérios conferiu maior confiabilidade e legitimidade
aos resultados do modelo. Em caso de eventuais conflitos entre gerências ou grupos com
visões ou objetivos divergentes, o modelo permitirá que a tomada de decisões seja feita de
maneira transparente, coerente e objetiva, aumentando a credibilidade dos resultados e o
comprometimento das partes.
Os resultados das rodadas possibilitarão a atuação proativa dos fornecedores de combustíveis
que, diante de uma probabilidade de despacho mais alta, poderão preparar sua logística e
adequar os níveis de estoque para o atendimento das termelétricas. Consequentemente, haverá
redução do risco de falhas de atendimento às termelétricas, e do pagamento das penalidades
contratuais. Além disso, espera-se um aprimoramento da execução dos contratos entre
produtor de combustíveis e fornecedor de combustíveis às termelétricas, uma vez que as
90
agentes poderão, com a devida antecedência, sinalizar o aumento na demanda por
combustível para atendimento às termelétricas.
Recomenda-se, contudo, que o modelo seja testado por um período maior de tempo e que suas
saídas sejam comparadas à situação real, visando à sua validação.
Cabe destacar que a cada rodada do modelo será necessária a atualização do status de cada um
dos critérios antes do início dos julgamentos, sob pena dos resultados não serem
representativos da realidade. Ademais, sinaliza-se que o elevado número de comparações par
a par pode demandar um esforço grande de membros da equipe.
Quanto às limitações, ressalta-se que da maneira como foi estruturado, o modelo não indica o
patamar de despacho das termelétricas a diesel, nem realiza o ranqueamento das usinas por
ordem de despacho. Tal fato a princípio não parece relevante, uma vez que, geralmente,
quando as usinas a diesel são despachadas, são despachadas em sua maioria. Esta
consideração não se aplica quando se trata de desligamento das usinas, uma vez o
desligamento não é feito em conjunto.
Quanto às sugestões para pesquisas futuras, indica-se a elaboração de um modelo de duas
camadas, usando a abordagem BOCR, com ponderação dos méritos por meio de critérios
estratégicos e a elaboração de um modelo para ordenação das usinas com suas respectivas
probabilidades de despacho.
Por fim, vale destacar que durante as entrevistas não estruturadas, identificou-se a
oportunidade de integração do modelo proposto com as saídas do Newave. Esta sugestão será
considerada numa próxima etapa de aprimoramento do modelo.
91
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96
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VINCKE, P. Multicriteria Decision-Aid . Ed. John Wiley & Sons, 1992.
97
APÊNDICE A - QUESTIONÁRIO DE AVALIAÇÃO DO MODELO DE PREVISÃO DE DESPACHO DE USINAS TERMELÉTRICAS
Este questionário constitui parte de uma dissertação de Mestrado Profissional em
Administração do IBMEC-RJ, cujo objetivo é propor um modelo de previsão de despacho de
usinas termelétricas pertencentes ao Sistema Interligado Nacional - SIN que consomem o óleo
diesel como combustível principal.
Para elaboração do modelo, foi utilizado o método multicritério ANP – Analytic Network
Process. O ANP apresenta uma estrutura em rede, composta de elementos (critérios)
distribuídos em grupos segundo propriedades comuns. Esse método possibilita lidarmos com
todos os tipos de relações de dependência entre elementos, capturando os efeitos complexos
das relações existentes num cenário de decisões.
Nesse sentido, este questionário apresenta um total de 124 comparações entre pares de
critérios, que deverão ser avaliados quanto ao grau de importância, influência ou contribuição
sobre um terceiro critério apresentado. Deve ser marcado um “X” no quadrado imediatamente
à frente do critério que você considerar mais importante / influente / ou de maior contribuição,
e o grau de importância deve ser preenchido no campo reservado, conforme a seguinte escala:
98
I - Igualmente
IM - De maneira equivalente a moderadamente maior
M - Moderadamente
MF - De maneira moderada a forte
F - Fortemente
FM - De maneira forte a muito forte
FF - Muito fortemente
FFF - De maneira muito, muito forte a extremamente forte
A - De maneira absoluta
Os critérios foram pré-selecionados a partir de uma ampla pesquisa a artigos e livros que
abordam a sistemática de planejamento da operação do SIN, bem como a informações
contidas nos sites dos agentes institucionais ligados ao setor.
Como resultado do modelo, espera-se obter a probabilidade de despacho de termelétricas a
óleo diesel para um horizonte de 30 dias à frente. Esse horizonte deve ser observado ao se
fazer as comparações.
Se desejar fazer sugestões ou comentários em relação ao questionário ou aos critérios
identificados para elaboração do modelo, poderá inseri-los no campo reservado ao final do
questionário.
Os dados dos participantes da pesquisa serão mantidos sob sigilo e suas respostas serão
utilizadas estritamente para fins de análise acadêmica.
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100
101
102
103
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COMENTÁRIOS:
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APÊNDICE B - QUESTIONÁRIO DE IDENTIFICAÇÃO DO PERFI L DO ESPECIALISTA
DADOS DO(A) ENTREVISTADO(A):
Nome:______________________________________________________________________
Cargo/Função: _______________________________________________________________
Empresa / Setor de trabalho: ____________________________________________________
Área de atuação: _____________________________________________________________
1. Marque a opção que melhor classifica o seu grau de escolaridade:
( ) Superior completo
( ) Pós Graduação
( ) Mestrado
( ) Doutorado
( ) Pós-Doutorado
2. Qual o seu tempo de experiência em atividades relacionadas ao despacho termelétrico?
( ) Menos de 3 anos
( ) Entre 3 e 5 anos
( ) Entre 5 e 10 anos
( ) Entre 10 e 15 anos
( ) Acima de 15 anos
106
3. Já participou de eventos e congressos sobre temas relacionados à operação do Sistema
Elétrico Brasileiro? Quantas vezes?
( ) Nenhuma ( ) Até 3 ( ) Entre 3 e 5 ( ) Entre 5 e 10 ( ) Acima de 10
4. Quantos cursos e palestras já ministrou sobre o tema?
( ) Nenhum ( ) Até 3 ( ) Entre 3 e 5 ( ) Entre 5 e 10 ( ) Acima de 10
5. Participa de grupos e/ou comissões relacionados à operação do Sistema Elétrico Brasileiro?
Quantos?
( ) Nenhum ( ) Um ( ) Dois ( ) Três ( ) Quatro ou mais
107
APÊNDICE C - RESULTADO DAS COMPARAÇÕES PAR A PAR FEITAS PELOS ESPECIALISTAS
A) Avaliação dos critérios em relação à alternativa de despacho
108
B) Avaliação dos critérios em relação à alternativa de não despacho
109
C) Avaliação dos critérios em relação a outros critérios
110
D) Comparação entre grupos