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“Projeto CLIMA-IMPACTO (MAC/3/C159). Cofinanciado com Fundos FEDER dentro do
Programa de Cooperação Transnacional Madeira – Açores – Canarias (MAC) 2007-2013”
Desenvolvimento de Projeções Energéticas
Data elaboração do documento: 01 de Novembro 2012
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Conteúdo
1. INTRODUÇÃO..............................................................................................................................................8
2. DESCRIÇÃO DE MODELOS……………………………………………………………………………………….10
2.1. ANÁLISE DE MODELOS...............................................................................................................................18
2.2. PRINCIPAIS DADOS ENCONTRADOS………………………………………………………………………...........20
2.3. OUTROS MODELOS.....................................................................................................................26
3. SITUAÇÃO ATUAL EM CABO VERDE…………………………………………………………………………..31
3.1. COMUNICAÇÃO NACIONAL SOBRE MUDANÇA CLIMÁTICA EM CABO VERDE EM 2010.....................................31
3.1.1. Informação geral.........................................................................................................................31
3.1.2. Previstos Indicadores Macro-econômicos "Combustíveis e Demanda Energético"…………................34
3.1.3. Recursos e Abastecimento de Energia e Combustíveis……………………………………….………..35
3.1.4. Relatóriodo Inventário Nacional do ano 2000…………….………………………………………........36
3.2. ESTRATÉGIA DE DESENVOLVIMENTO.........................................................................................................41
3.2.1. Análises da Estratégia Nacional de Energia para 2020"……………………………………..…………41
4. IDENTIFICAÇÃO DO MODELO APLICÁVEL……………………………………………………………..……43
4.1. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO GERAL................................................................................................................44
5. DESCRIÇÃO DO MODELO E METODOLOGIA…………………………………………………………………45
5.1.ESCOLHA DE METODOLOGIA…………………………………………..…………………………………………...45
5.2. DESCRIÇÃO DE CENÁRIOS (TENDÊNCIAIS E DE PLANO)………...…………………………………………………..48
5.3. PRESENTAÇÃO DOS DIFERENTES SETORES………………...……………………………………………………….52
5.4.PRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS ENERGÉTICOS……………………………………………………...…………….73
5.4.1.Resultados por setor…………………………………………………………………………………..…73
5.4.2.Resultados por combustíveis…………………………………………………………………………….76
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5.5. APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS EM EMISSÕES DE CO2................................................................................78
6. FUTURO DESENVOLVIMENTO………………………………………………………………………………….80
6.1. PONTOS DE MELHORA…………………………………………………………………….……………..........….80
6.1.1.Balanço Energético………………………………………………………………………………………80
6.1.2.Tabelas Input-Output……………………………………………………………………………………80
6.1.3.Contabilidade NAMEA…………………………………………………………………………………....80
6.2. NOVAS PROPOSTAS.……………………………………………………………………………………….……...85
6.2.1. NAMA…………………………………….……………….……………………………………..………85 6.2.2. Obtenção de financiação pelo Global Environment Facility (GEF) para o inventário nacional de
emissões de GEE……………………………………………………………………………………………….87
7. CONCLUSÃO………………………………………………………………………………………………………..88
8. REFERÊNCIAS………………………………………………………………………………………………………89
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Lista de tabelas
Tabela 1: Modelos Classificados nas Communicações Nacionais realizados por diferentes países..........................10
Tabela 2: Outros Modelos Classificados..............................................................................................14
Tabela 3: Principais Características .................................................................................................. 20
Tabela 4: Alcance ....................................................................................................................... 22
Tabela 5: Arquitetura Técnica ........................................................................................................ 23
Tabela 6: Principais Características .................................................................................................. 26
Tabela 7: Alcance ....................................................................................................................... 28
Tabela 8: Arquitetura Técnica ........................................................................................................ 29
Tabela 9. PIB disagregado por setor econômico1994-2004 ....................................................................... 32
Tabela 10. Crescimento e Projeções do PIB ........................................................................................ 32
Tabela 11. Informações Gerais sobre Energia ...................................................................................... 34
Tabela 12. Produção Elétrica (MWh) ................................................................................................. 35
Tabela 13. Capacidade Instalada (MW) .............................................................................................. 35
Tabela 14. Cabo Verde Inventário de Emissões de GEE em 2000 ................................................................ 39
Tabela 15. Presença de Energia Renovável em Cabo Verde ..................................................................... 42
Tabela 16. Descrição dos cenários escolhidos. ..................................................................................... 45
Tabela 17. Balanços Energéticos. .................................................................................................... 46
Tabela 18. Parâmetros usados ........................................................................................................ 50
Tabela 19. Exemplo de tabela Input/Output. ...................................................................................... 80
Tabela 20. Exemplo de reconciliação de conta nacional e conta ambiental. ................................................. 81
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Tabela 21. Exemplo de metodologia NAMEA. ....................................................................................... 83
Tabela 22. Exemplo de emissões de GEE por setor econômico. ................................................................. 84
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Lista de Figuras
Figura 1. Cabo Verde Energia Consumida por Setor ............................................................................... 33
Figura 2. Cabo Verde Emissões de CO2 % de Participação e Variação por Setor………………………………………………………36
Figura 3. Cabo Verde % de Emissões de CO2 em 1995 ............................................................................. 37
Figura 4. Cabo Verde % de Emissões de CO2 em 2000 .......................................................................... ...37
Figura 5. Cabo Verde Emissões de CO2 figures de 1995 e 2000. ................................................................. 38
Figura 6. Mix Energético para Diferentes Cenários ............................................................................ ...41
Figura 7. Descrição do modelo definido..............................................................................................47
Figura 8. Cenários econômicos. ...................................................................................................... 48
Figura 9. Resultados por setor. ...................................................................................................... 73
Figura 10. Resultados por setor. ...................................................................................................... 73
Figura 11. Resultados por setor. ..................................................................................................... 74
Figura 12. Resultados por sector. .................................................................................................... 75
Figura 13. Resultados por combustíveis. ........................................................................................... 76
Figura 14. Resultados por Combustíveis. ........................................................................................... 76
Figura 15. Resultados por combustíveis. ........................................................................................... 77
Figura 16. Resultados emissões. ..................................................................................................... 78
Figura 17. Resultados emissões. Cenário “Baixo Carbono” ...................................................................... 79
Figura 18. Exemplo de projeções de emissões de GEE a futuro. Localização Ihas Baleares ................................ 84
Figura 19. Processo PMR...............................................................................................................86
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Lista de Abreviações
COP Conferência de Partes
COPS Centro de Estudo de Política da Universidade de Monash
DUKES Digest UK Statistics
FMI Fundo Monetário Internacional
GEF Global Environment Facility
GEE Gases de Efeito Estufa
GTEM Modelo de Comércio Global e Meio Ambiente
INE Instituto Nacional de Estadísticas
IO Input/Output
MDL Mecanismo de Desenvolvimento Limpo
MMRF Modelo Verde de Projeção Multi-Regional
MW Megavatio
MWh Megavatio Hora
NAMA Nationally Appropriate Mitigation Actions
NAMEA Matriz de Contas Nacionais e Contas Ambientais
NEMS National Energy Modelling System
PIF Project Identification Form
PIB Produto Interno Bruto
POLES Prospective Outlook on Long-Term Energy Systems
TEP Tonelada Equivalente de Petróleo
UNFCCC Convenção Quadro das Nações Unidas sobre Mudança Climática
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1.Introdução
Cabo Verde é um país que possui falta de recursos primários para a produção de energia, por este motivo grande
parte do orçamento do país é designado para importação de energia na forma de petróleo e gás butano. Ao
momento Cabo Verde importa 99% de sua demanda interna de energia. Portanto este fato deixa o país em um
estado de grande dependência e vulnerabilidade à volatilidade dos preços de combustíveis de origem fóssil;
avabilidades de oferta de combustíveis no mercado e coloca o país em um estado de risco em relação a sua
segurança energética.
Está fraca abilidade do país em cumprir sua demanda de energia de forma independente também compromete a
sua capacidade de desenvolvimento e estabilidade macroeconômica. Outra desvantagem neste aspecto se refere
ao fato de que Cabo Verde sofre escassez de água e depende de água dessalinizada para o seu consumo interno,
um processo na qual requere o uso intenso de energia eléctrica. Atualmente a quantidade de demanda de
energia para o processo de dessalinização de água é equivalente a 10% do total valor de energia consumida no
país. Estes fatos demonstranm a estreita ligação entre a oferta de energia em relação ao avanço econômico e
condições socias e físicas em Cabo Verde.
Além disso o custo de energia em Cabo Verde é muito alto, cerca de 70% a mais que os preços dentro da União
Européia, devido ao fato que Cabo Verde possui desvantagens sobre integração e distribuição de energia, já que
o país é composto por dez ilhas, exigindo por sua vez uma infra-estrutura local ao invés de distribuição de
energia eléctrica em grande escala. Ademais ao momento, os sistemas de transmissão, distribuição e eficiência
de energia elétrica necessitam melhorias no país, atualmente Cabo Verde tem 24% de perdas elétricas.
Outro desafio que Cabo Verde enfrenta esta relacionado com o seu débil planejamento energético, fraca
administração pública e investimento no setor, incluindo reformas infraestruturais para o alcance de melhor
eficiência energética e sistemas de distribuição entre suas diferentes ilhas. O atual ineficiente planejamento
energético em Cabo Verde também não demonstra um meio confiável para a obtenção de projeções a longo
prazo sobre demanda de energia, o que torna difícil a otimização de sua matriz energética, uma vez que não
permite uma avaliação adequada entre a entrada efetiva de energia produzida tendo em conta a forma como a
mesma interfere com a demanda de abastecimento de energia no país.
Além disso, a demanda de energia em Cabo Verde tem aumentado em um nível constante ao longo dos anos
devido ao crescimento demográfico, aumento da urbanização, maior consumo interno e desenvolvimento do setor
de turismo e da construção, porém o fornecimento de energia não vem seguindo este crescimento de demanda
energético, mostrando um déficit na capacidade de fornecimento de energia. Todavia, o governo de Cabo Verde
inseriu em seu plano de desenvolvimento intenções de aumentar o acesso a energia elétrica a 100% até 2015 a
sua população. Atualmente 80% dos cabo-verdianos têm acesso à electricidade.
Em contrapartida, uma fonte significativa de emissões de GEE em Cabo Verde tem sua origem no setor de
energia, correspondendo a 92,9% das emissões de CO2 pela queima de combustíveis fósseis.
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A fim de lidar com tais desafios energéticos e vulnerabilidades, o governo de Cabo Verde está disposto a
aumentar a utilização de energias renováveis, especialmente devido ao grande potencial de utilização de energia
solar e eólica no país.
Ao momento, as planos políticos energéticos de Cabo Verde, tem como visão a longo prazo a construção de um
país sem a dependência de combustíveis fósseis, garantindo assim a segurança e alcance de sustentabilidade
energética, através do aumento da penetração das energias renováveis, assim como melhor conhecimento no
setor, infra-estrutura administrativa e técnicas. Para alcançar esta visão o governo de Cabo Verde se concentrará
em reforçar sua capacidade institucional, melhorar a política de preços, políticas fiscas e regulação, assim como
em melhorar a reestruturação do setor de energia e adotar novas tecnologias. Atualmente a meta governemental
de Cabo Verde é de atingir 25% da demanda de energia fornecida por fontes renováveis até em 50% até 2015,
assim como promover a conservação e eficiência de energia através da modernização de redes de distribuição e
expansão da capacidade de produção por meio de parcerias público-privadas. E ao mesmo tempo, diminuir a
emissão de gases de efeito estufa produzidos pelo setor de energia.
Para conseguir esta visão e concreto objetivo, um dos primeiros passo deve incluir a identificação de um modelo
projeção energética aplicáveis as necessidades de Cabo Verde.
Por esta razão, a demonstração de um modelo energético adequado será capaz de ajudar as autoridades de Cabo
Verde a melhorar o planejamento energético do país e ao mesmo tempo a apoiar a visão de médio e longo prazo
das políticas no setor e de fornecer a alternativa mais apropriada para a sua matriz energética, além de
demonstrar opções para alcançar a redução de emissões de gases de efeito estufa no país.
Por este motivo, o desenvolvimento de um modelo adequado para Cabo Verde foi elaborado, chamado "Cabo
Verde Modelo Energético (Modelo Cave)", o qual poderá ajudar as autoridades de Cabo Verde no melhoraramento
do planejamento energético e apoiar a visão de longo prazo de políticas de energia no país com base na análise
de cenários, a fim de projetar a evolução e composição de demanda de energia.
Portanto este relatório descreverá o modelo desenvolvido a partir de uma abordagem ad-hoc usando informações
disponíveis publicamente e fornecidas por autoridades cabo-verdianas e por outras organizações internacionais
como o Fundo Monetário Internacional. É uma primeira aproximação de projeções de energia com base em
informações disponíveis. O modelo poderás ainda ser melhorado no futuro, com uma maior disponibilidade de
informação tanto econômica como energética. O modelo Cave esta baseado em uma abordagem "bottom-up" para
os setores econômicos de Cabo Verde incluindo também um módulo para cálculo de emissões de CO2.
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2. Descrição de Modelos
Antes de se elaborar um modelo projeções energéticas, é necessário desenvolver uma análise do estado da arte
para analizar informações em modelos existentes utilizados por agências nacionais com a informação disponível
em Cabo Verde. Este passo permite avaliar a possibilidade de utilização de um modelo existente que se encaixa
com a realidade de Cabo Verde.
Portanto, nesta seção concentram-se nos modelos utilizados nas comunicações nacionais por diferentes países
publicados pela Convenção Quadro das Nações Unidas sobre Mudanças Climáticas UNFCCC, onde a nossa equipe
consultores pode avaliar os modelos que realmente atendem às necessidades de energia e as planos energéticos
do governo de Cabo Verde. Os modelos classificados se demostram de acordo com os seu interelacionamento e
setor usuário.
TIPOS DE MODELOS
Duals Dados de Atividade
ENPEP E4CAST
SETOR NEMS IKARUS-MARKAL
ENERGÉTICO DTI
GTEM
MMRF
(partially)
Modelo Dados de Atividade: utiliza dados macro-econômicos ou dados setorias existentes para a previsão
de parâmetros de dados de atividade.
Modelos Duals: se inicia com informações macro-econômicas or sectorais e se conclui com a previsão de
emissões de GEE, para sua equação e transição.
Tabela 1: Modelos Classificados nas Communicações Nacionais realizados por
diferentes países.
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Um dos objetivo do projeto é desenvolver uma projeção de demanda energética para Cabo Verde, também
através de um modelo de projeção emissões de GEE. Este é o caminho escolhido por muitos países desenvolvendo
o que chamamos de modelos duals. Pois estes modelos de previsão não apenas demosntram as emissões de gases
de efeito estufa, mas também dados de atividade macro-econômica e setorial. Uma breve descrição dos modelos
dual and dados de atividade estão demonstrados abaixo.
I. Modelos Duals
a) ENPEP
O modelo ENPEP é um modelo de energia não ad-hoc, o qual considera variantes econonômicos, dividido em 10
módulos differentes. Este é um modelo da área ambiental que se aplica de maneira sectoral top-dow,
tipicamente usado pra a previsão de demanda de transporte e em indústrias com demanda de energia intensiva.
ENPEP consiste de 10 módulos de análise técnica (a partir de modulos macro-econômico e módulos de impacto).
Um destes módulos, encontra-se o ENPEP-BALANCE o qual fornece uma conexão de energia, onde o usuário pode
projetar o fluxo de energia em todo o sistema de energia, desde a extração de recursos, processamento,
conversão, e demanda final por energia útil em todos os setores. Isto torna possível simular o mercado de energia
a partir da introdução de uma lista de valores, tais como: petróleo, gás e oferta de carvão e setores renováveis,
dividindo todas estas fontes em diferentes setores: como residencial, agricultura, transportes, comercial e
industrial (papel, têxteis, cerâmica, química, cimento e etc.)
Os elementos resultados deste modelo, são representados pelas curvas de oferta e demanda, e o encontro de um
o equilíbrio entre eles. Outro importante elemento deste modelo é fato que ele detecta emissões de GEE
associados por cada setor de consumo.
b) NEMS
O National Energy Modelling System (NEMS) é um modelo de energy ad-hoc que mostra o equilíbrio entre demand
e fornecimento de energia no setor de consumo e de produção.
O modelo NEMS esta baseado em um sistema computadorizado de modelagem com dados econômicos e
energéticos divididos em 13 módulos diferentes, os quais se permitem se auto adaptar quando cada módulo sofre
qualquer alteração. Este sistema é alimentado a partir de informações sobre abastecimento de (petróleo, gás,
transmissão e distribuição de gás natural, carvão e combustíveis renováveis), e a partir de informações sobre
demanda (residencial, transporte, comercial e industrial), conversão (electricidade e módulos de refinarias de
petróleo), e sobre atividades macro-econômicas.
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c) DTI
O modelo energético DTI foi desenvolvido pelo Departamento Britânico de Comércio e Indústria, e dividido em
setores de uso final de energia e de uso primário de energia, incluindo diferentes tipos de consumo de
combustíveis.
O modelo é feito através de sub-modelos do mercado de energia do Reino Unido, incluindo os setores de usuários
finais de energia e do setor de abastecimento de electricidade. DTI é um modelo de demanda top-down, com
base em econométrica (no qual se estabelece 150 relações econométricas sobre a demanda de combustível para
uso em: transporte, residência, indústria, serviço e agricultura) onde as relações são estimadas entre demanda
de energia, atividade econômica e preços da energia.
A principal fonte de dados utilizada em este modelo é obtida pela Digest UK Energy Statistics (DUKES). Os setores
de fornecimento de energia modeladas são estações eléctricas e outras indústrias produtoras de energia e setores
de demanda são divididos entre: residencial, serviços públicos e comerciais, transportes, indústria e agricultura.
Depois de obtido o fornecimento de energia e projeções de demanda, as projeções de emissões de GEE são
calculadas afim de se obter uma visão geral das previsões de emissões de cada setor.
d) GTEM
O Modelo de Comércio Global e Meio Ambiente (em Inglês sigla GTEM) é baseado em três módulos os quais
combinam informações sobre: população, economia e meio ambiente e mostram um modelo de equilíbrio geral
que calcula as emissões de GEE em CO2 equivalente.
O modelo GTEM análise mudança climática e abrange todos os aspectos-chave do Protocolo de Quioto, incluindo
sumidouros de carbono, MDL e comércio internacional de emissões. Quanto à energia, o banco de dados de
energia neste modelo inclui três categorias de carvão (marrom, preto e carvão de coque) e combustíveis fósseis,
bem como de energia elétrica e indústrias intensivas de energia principais que influenciam o consumo de energia.
e) MMRF
O Modelo Verde de Previsão Multi-Regional é um modelo de equilíbrio geral computadorizado destinado ao setor
energético (setor residencial e indústria), desenvolvido pelo Centro de Estudos de Política (COPS) da Univesidade
de Monash, e tem como característica ser um modelo multi-regional, equilíbrio dinâmico geral computadorizado.
Numerosas aplicações de MMRF foram utilizadas por organizações comerciais e governamentais, tais como para
análise de efeitos regionais sobre políticas nacionais e para análise de efeitos de projetos específicos de infra-
estrutura na região.
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O modelo MMRF inclui módulos de energia e de gás na contabilidade de emissões para cada setor e regional. O
modelo contém representações explícitas de comércio intra-regional, inter-regional e fluxos de comércio
internacional como base em regionais tabelas de insumo-produto, incluindo dados detalhados sobre governos
estadual e federal referente a orçamentos. Cada região é modelada como um mini-economia, o que torna o
modelo idealmente adequado para determinar o impacto de específicos choques econômicos.
Resultados do modelo MMRF incluem projeções de vários dados econômicos, tais como, o PIB (nacional e
regional), emprego (nacional e regional), balança de comércio, etc Por outro lado, ele também inclui outras
informações, tais como, o uso de energia por combustível (regional, nacional) e as emissões de GEE por
combustível. Ele também fornece informações detalhadas sobre as emissões de GEE de acordo com a agente
emissor, emitido na região em relação a diversas atividades (queima de combustíveis diferentes). Emissões
geradas sem combustão, são também dectadas proporcionalmente à saída das indústrias relacionadas.
II. Modelos de Dados de Atividade
a) E4CAST
E4cast é um modelo de equilíbrio parcial, desenvolvido pela ABARE em 2000, que fornece informações detalhadas
sobre o setor energético australiano, referente ao que representa a produção de energia, comércio e consumo no
país em uma forma abrangente. O modelo E4cast foi usado na Comunicação Nacional Australiana para projetar
energia e emissões de CO2 equivalente, no entanto, ele não tem qualquer estrutura para calcular as emissões de
GEE dos parâmetros previstos.
E4cast projeta o consumo de energia por tipo de combustível, indústria, estado ou território, em uma base anual
e eficiência energética se presume a melhorar ao longo do tempo em todos os setores de uso final. A energia é
distinguida entre consumo de uso final e primário. Dois tipos de combustíveis são modelados (primário e final) e
as indústrias estão divididos em dois tipos: conversores de energia e usuários finais.
Alguns dos parâmetros utilizados para aproximar as interdependências entre produção de energia, conversão e
tendências de consumo referentes a renda real produção, industrial, preços de combustível e melhoria da
eficiência energética. E entre atividades de conversão (geração de energia elétrica e de refino de petróleo)
fornecimento de energia para os usuários finais, tais como transporte, manufatura, mineração, agricultura,
residencial e comercial.
As funções de demanda dos principais tipos de combustíveis (como eletricidade, gás natural, carvão e derivados
de petróleo) foram estimados econométricamente e incorporados preço próprios, preços transversais, renda ou
atividade, e os efeitos da mudança técnica.
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b) IKARUS-MARKAL
É um modelo ad-hoc que descreve o fluxo de energia do setor primário para setores de utilização final,
desenvolvido no projeto alemão IKARUS: Energietechnische Perspektiven für Deutschland. Com o objetivo de
tornar as técnicas de cenários possíveis para indicar os impactos das estratégias de ação economicamente
adequadas para a proteção de impactos ao clima e identificar o custo-benefício em campos de ação. Ikarus-
Markal é um modelo top down de programação linear baseado em processos de otimização que descreve o fluxo
de energia entre o setor de energia primária e os setores de uso final de energia, como: indústria, transportes,
família e pequenos consumidores de energia. Este é um modelo de otimização dinâmica linear, que representa
todas as áreas do sistema econômico, resultando em um sistema de energia em que a demanda de energia por
serviços é definida pelo preço de energia e medidas políticas. No entanto, com este modelo, é impossível
calcular as emissões de GEE dos parâmetros previstos.
III. Outros Modelos
Os seguintes modelos são outros modelos gerais, também disponíveis para comparação e análise, portanto, vamos
examinar estes modelos, afim de aprimorar os aspectos e elementos técnicos do modelo ad-hoc destinado a Cabo
Verde.
MODELOS
DUAL
SETORES
ENERGÉTICOS
POLES
MedPro
SGM
LEAP
Tabela 2: Outros Modelos Classificados
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a) POLES
Modelo Poles, sigla em Inglês (Prospective Outlook on Long-term Energy Systems), é um modelo de equilíbrio
geral dinâmico desenvolvido por Enerdata, com o objetivo fornecer previsões sobre todos os setores energéticos
mundiais. É um modelo econométrico com dados de informações mundiais de equilíbrio parcial, desenvolvido em
colaboração com LEPII (ex-IEPE Instituto de Política de Energia e Economia) e pelo Instituto de Estudos de
Prospectiva Tecnológica (IPTS).
Este modelo é um modelo de simulação mundial para o setor de energia, o qual projeta sua demanda e oferta,
desenvolvido no âmbito de uma estrutura hierárquica de sub-modelos interligados a nível internacional (7 regiões
do mundo), regional (11 sub-regiões mundiais) e a nível nacional (32 países). A dinâmica do modelo esta baseada
em um ano pelo processo de simulação anos em relação a demanda e oferta de energia com ajustes defasados
por preços e por ciclo de feedbacks através dos preços internacionais de energia.
As previsões de energia são realizadas em três níveis: demanda final de energia elétrica, derivados de petróleo,
etc (módulos de demanda como MAED, Medee); produção de eletricidade e sua demanda de energia relacionada
(modelos de eletricidade como o módulo de WASP); produções de combustíveis fósseis e afins transformação
(como o módulo BALANCE). Todos os módulos são utilizados no modelo ENPEP permite conexões entre eles.
Os dados do balanço de energia do banco de dados internacional de energia (que inclui também dados macro-
econômicos internacionais) são usados para simular o desenvolvimento de tecnologia para o fornecimento de
electricidade, as emissões de CO2, análise de políticas de redução de CO2 e os valores de carbono.
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b) MedPro
MedPro é um modelo de uso final de energia desenvolvido por Enerdata com ênfase especial sobre as previsões
de GEE. MedPro é um modelo bottom-up, que pertence à família de modelos MEDEE, desenvolvido pela Enerdata.
Este modelo tem ênfase especial sobre as previsões de GEE que são exibidos como futuros inventários de GEE de
acordo com a metodologia da UNFCCC.
MedPro é composta de um modelo de núcleo, implementado automaticamente para os setores selecionados, e
uma série de opcionais sub-modelos. Este modelo considera cinco setores separadamente: indústria, residência,
comércio, transporte e agricultura, que apresentam uma actividade económica ou um consumo de energia
específica em maior detalhe. A demanda final de energia de cada setor pode ser simulado separadamente, com
base na projeção comum do ambiente macro-econômico e demográfico.
Além disso, este modelo pode ser usado para fins políticos e estratégicos. Em primeiro lugar, para produzir uma
visão das consequências no país nas atuais evoluções sócio-econômicas e tecnológicas e, segundo, para avaliar a
mudança provocada pela eficiência energética, substituição de energia e as políticas de mitigação de GEE e
medidas comparando a um cenário de "linha de base".
Por um lado, MedPro possui três categorias de dados de entrada: dados macro-econômicos da contabilidade
nacional e estatísticas macro-econômicas; dados demográficos de estatísticas demográficas e sociais, e dados
sobre o preços da energia no mercado internacional.
Os dados resultantes do modelo MedPro são de cinco tipos: resultados intermediários em todas as variáveis
calculadas pelo modelo; projeções de demanda de energia para todos os setores e utilizações finais / sub-
sectores, por tipo de energia; indicadores setoriais para verificar a coerência econômica das projeções
(intensidades energéticas, os coeficientes de orçamento); projeções emissões CO2 e energia, com os mesmos
detalhes mais o setor de transformação de energia (centrais eléctricas, refinarias ) e as previsões de carga de
energia elétrica.
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c) SGM
O modelo de segunda geração é um modelo de equilíbrio geral desenvolvida pelo Laboratório Nacional Nordeste
Pacífico & Instituto de Pesquisa Global Universidade de Maryland, com a finalidade em prever todo o setor
energético mundial, porém ele só se aplica em regiões específicas designadas pelo modelo.
O modelo SGM é um modelo de equilíbrio geral, concebido especificamente para analisar questões relacionadas
com, economia, energia e as emissões de GEE. O modelo tem como caractreística: 14 regiões globais (EUA,
Canadá, México, Europa Ocidental, Europa Oriental, antiga União Soviética, China, Índia, Brasil, Japão, Coréia do
Sul, Austrália / Nova Zelândia, Oriente Médio, Resto do Mundo), emissões de gases de efeito estufa, vários
estoques de capital, conexões explícitas entre tecnologia e economia, tratamento explícito de energia e
estoques de terra o qual é desagregada para refletir a importância relativa dos setores na determinação das
emissões de GEE.
O modelo SGM foi projetado desde o início para lidar com problemas relacionados a mudança climática com foco
especial sobre as emissões de gases de efeito estufa e sua relação com a economia. Para entender a estrutura da
SGM e seus aspectos particulares de atividade econômica foram escolhidos outros dados de menor ênfase, afim
de se entender a relação entre as emissões de gases de efeito estufa relacionados e mudança climática.
Portanto, aspectos de ciências físicas têm um papel importante na formação dos aspectos economia enfatizados.
d) LEAP Model
O modelo LEAP, alternativos sistemas de planejamento energético de longo alcance, é um quadro contabilístico,
fácil de ser usado, baseado em cenários, integrando energia-ambiente com a construção ferramentas para o
modelo. O âmbito de aplicação deste modelo englobam: demanda de energia, abastecimento de energia,
recursos, cargas ambientais, análise custo-benefício e as emissões não energéticas do setor.
O modelo LEAP servi como uma ferramenta para estudos estratégicos integrando energia-ambiente em estudos
de cenários, incluindo: perspectivas energéticas (previsão), planejamento integrado de recursos, análise de
mitigação de gases do efeito estufa, balanços de energia e inventários ambientais. O modelo também mostra as
dimensões da demanda de energia e apresenta uma contabilidade hierárquica da demanda de energia (níveis de
atividade intensidades x energia).
O modelo é uma ferramenta de modelagem integrado que pode ser usado para controlar o consumo de energia,
produção e extração de recursos em todos os setores de uma economia e para incluir tanto os setores de energia
e não-energia que são fontes de emissões de GEE e também quanto a sumidouros de CO2 Além de monitorar os
GEE, LEAP também pode ser usado para analisar as emissões de poluentes atmosféricos locais e regionais,
tornando-o adequado para estudos do clima e co-benefícios de redução local de poluição do ar.
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As capacidades de modelagem do LEAP operam em dois níveis básicos conceituais: um nível para cálculos
incluindo "não controversas" de energia, emissões e cálculos de custo-benefício de contabilidade e um segundo
nível, onde usuários inserem em uma planilha expressões que podem ser usadas para especificar tempo e
variação de dados ou para cria sofisticados modelos multi-variáveis, permitindo abordagens econométricas e
simulação para ser incorporado no quadro da LEAP contabilidade geral.
LEAP é projetado em torno do conceito de longo alcance análise de cenários. Cenários são auto-consistentes
histório de como um sistema de energia pode evoluir ao longo do tempo. Usando LEAP, analistas podem criar e
avaliar cenários alternativos, comparando necessidades de energia, custos benefícios sociais e seus impactos
ambientais.
2.1. Análise de modelos
A seção anterior descreveu os modelos que aparecem nas comunicações nacionais publicados pela Convenção
Quadro das Nações Unidas sobre Mudanças Climáticas UNFCCC. Esta seção irá mostrar uma avaliação variáveis
com a finalidade de comparar os modelos acima mencionados, de forma objetiva. As principais características de
todos estes modelos será mostrada em forma resumida e analisada, de acordo com os seguintes parâmetros:
Nome do Modelo
Autor: a organização (que pode ser uma organização pública ou empresa privada) que desenvolveu o modelo.
Regiões: o país ou países que têm usado este modelo em sua comunicação nacional ou em outros projetos.
Tipo: âmbito setorial (demanda, abastecimento, energia, modelo, etc) e como funciona a previsão dos seus
resultados.
Top-down: em uma maneira Top-down, se permite uma visão geral do sistem formulado a partir da
composição de sub-sistemas. Cada subsistema é então refinado em detalhe, em outros níveis de subsistemas
adicionais, até que seja reduzida a elementos de base.
Bottom up: em uma maneira bottom-up, micro elementos básicos do sistema são os primeiros a ser
especificados em grande detalhe. Estes elementos são então conectados em conjunto para formar os
subsistemas de maiores dimensões, até um sistema de nível superior completo seja formada.
Equilíbrio: os modelos econômicos baseados podem ser concebidos como modelos de equilíbrio geral ou
parcial.
Modelo de otimização: tipo de modelo matemático que tenta otimizar (maximizar ou minimizar) uma função
objetiva sem violar as restrições de recursos.
19
Modelo Linear / não-linear: o primeiro requer apenas equações algébricas lineares, as técnicas são
chamadas de programação linear, para modelos que requerem equações mais complexas, é chamado de
programação não-linear.
Combinação de Módulos: muitos modelos combinam diferentes sub-modelos. Em teoria, todos os modelos
tentam funcionar como uma unidade para incluir todas as emissões de gases de efeito estufa e setores. Na
prática, a maior parte, dependem de cálculos a partir de fontes exógenas diferentes.
Ad-hoc: um modelo desenvolvido especificamente para o país ou região com alto grau de detalhes para suas
especificações e evita generalizções.
Uso final de energia consumido pelos setores:
Residencial
Transporte
Comércio
Indústria
Agricultura
Outros
Relações: interconexões básicos que fundamentam o modelo que podem ser vista, tais como: demanda de
energia e equilíbrio entre a oferta ou dados de entrada.
Dados de Entrada: dados necessários para alimentar o modelo para o seu funcionamento
Dados Resultantes: os dados que o modelo vai mostrar como resultado dos seus cálculos. Classificados em
dois tipos:
Emissões de GEE
Projeções de dados de atividade
Disponível publicamente: indica se o modelo esta disponível publicamente ou não.
20
2.2. Principais Dados Identificados
Os seguintes gráficos mostraram os modelos analisados de acordo com suas diferentes aspectos: principais
características, alcance e arquitetura técnica.
Nome do Modelo
Autor Regiões Tipo Combinação de
Modelos Ad- hoc
1 ENPEP LaboratórioNacional de Argonne
Turquia Setorial top-down equilíbrio/modelo meio ambiente
10 modulos Não
2 DTI Modelo Energético
Departmento de Comércio e Indústria do Reino Unido
Reino Unido Top-down modelo de demanda
Submodelos: usuário final sector energético e abastecimento de eletricidade.
Sim
3 Sistema Nacional de Modelização Energética
Administração Informação Energética do Departamento Americano Energia
U.S.A. Modelo Econômico Energético
13 módulos: 4.Elementos fonecedores modulos (óleo e gás natural transmissão e distribuição, carvão, combustíveis renováveis)
Sim
2. Módulos de conversão (electricidade e equilíbrio de petróleo)
4. Módulos de uso de demanda final (residêncial, comercial, de transporte e indústrial)
Tabela 3: Principais Características Fonte: Elaboração Própia.
21
1.Módulo que fornece um mecanismo para se conseguir um equilíbrio de mercado em geral entre todos os outros módulos (módulo de integração)
4 Modelo de Comércio Global e Meio Ambiente
Escritório Australiano de Agricultura e Recursos Econômicos
Austrália Modelo de equilibrio geral bottom-up
3 módulos: população, equilíbrio e meio ambiente
Sim
5 Modelo Verde de Previsão Multi –Regional
Centro de Estudos de Políticas (COPS) da Universidade Monash
Austrália Modelo de quilibrio Geral Computável
Não
6 IKARUS-MARKAL
Forschungszentrum Jülich GmbH und Technologische Entwicklung
Alemanha Bottom-up Sim
7 E4CAST Escritório Australiano de Agricultura e Recursos Econômicos
Austrália Modelo de equilíbrio parcial
O modelo inclui 18 combustíveis, 27 setores indústriais e 7 regiões.
Sim
22
SETORES
Nome do Modelo
Setor Energtico Primário
Combinação de Módulos
Ad-hoc Energia Residêncial Transporte Comercial Agricultura Outros
ENPEP x 10 módulos Não X X X X X -
DTI Modelo Energético
x Submodelos: usuário final setor energético e abastecimento de eletricidade
Sim X X X X X -
Sistema Nacional de Modelização Energética
x 13 módulos Sim X X X X X -
Global Trade and Environment Model
3 módulos: econômico, populacional e de meioambiente
Não X X X -
Modelo Verde de Previsão Multi -Regional
Não X -
IKARUS-MARKAL
Modelo de otimização dinâmica baseado em processo linear
Sim X X X X -
E4CAST
Modelo de equilíbrio parcial
Sim Usuário primário e final
-
Tabela 4: Alcance Fonte: Elaboração Própia.
23
Dados Resultantes
Nome do Modelo
Relações Informações
que alimentan o modelo
GHG emissions Projeções Público
1 ENPEP Equilíbrio energético entre demanda e abastecimento de energia
Sistema baseado em ano base de fluxo de energético, os preços, projeções de crescimento de demanda de energia, limitações de políticas.
Sim CO2, CH4, VOC, SOX, NOX, CO
PIB Consumo de Combustível. Preço de Energia
Sim
2 DTI Demanda Energético, fornecimento energético, atividade econômica e preço de energia.
Crescimento do PIB, indústria, preço de combustível fóssil e crescimento demográfico.
Sim CO2 Preço de combustível fóssil e crescimento demográfico e econômico.
Sim
Tabela 5: Arquitetura Técnica Fonte: Elaboração Própia.
24
3 Sistema Nacional de Modelização Energética
Equilíbrio entre abastecimento e demanda de consumo
Fornecimento: petróleo e gás, gás natural, carvão e tipos de energia renováveis. Conversão: energia elétrica e de petróleo, modelos de refinarias. Demanda: residêncial, industrial, comercial e de transporte. Atividade macro-econômica: energia e interação economia. Módulo de Integração: o equilíbrio do mercado geral entre todos os modelos.
Sim CO2 e CH4 sistema energético
PIB e emprego agregado nacional, produção setorial, valor acrescentado e emprego por região. Pagamento da balança comercial, uso de energia por combustível e região. Estado e território receitas e despesas. Produto interno bruto regional e emprego.
Sim
4 Modelo de
Comércio Global e Meio Ambiente
PIB, preço, consumo, produção, comércio e investimento, eficiência, competitividade e GEE.
Não Disponível Sim CO2 N/A Não
5 Modelo Verde de Previsão Multi -Regional
- Não Disponível Sim CO2 PIB e emprego agregado nacional, produção setorial, valor acrescentado e emprego por região. Pagamento da balança comercial, uso de energia por combustível e região. Estado e território
Sim
25
receitas e despesas. Produto interno bruto regional e emprego.
6 E4CAST Produção de Energia, Comércio e Consumo.
Os principais motores de consumo são renda real, a produção industrial e os preços dos combustíveis.
Não Consumo de energia, por tipo de combustível, indústria e território.
Não
7 IKARUS-MARKAL
Fluxo de Energia do setor primário para o setor de uso final.
População, número de famílias, o tamanho médio das famílias e do PIB.
Não População, número de famílias, o tamanho médio das famílias e do PIB. Os preços dos combustíveis.
Não
Energia primária (nuclear, renovável, gás, petróleo, linhito e carvão duro).
26
2.3. Outros modelos
A principal diferença entre os modelos anteriores é que todos os modelos estudados são públicos e foram
desenvolvidas para diferentes propósitos e diferentes projetos. Neste estudo, o mais interessante é saber a sua
aptidão para ser usado de acordo com a situação socio-econômica de Cabo Verde.
Nome Modelo Autor Região Tipo Combinação de Modulos
1 POLES Enerdata 13 regiões Equilíbrio Geral Dinâmico
Demanda de energia final, energia renovável e difusão de tecnologias. Eletricidade e sistema de transformação. Fornecimento combustíveis fósseis, preços de energia no mercado internacional.
2 MEDPRO Enerdata N/A
Modelo Uso-Use final
N/A
3 MODELO SEGUNDA GENERAÇÃO
Laboratório Nacional Nordeste Pacífico & Instituto de Pesquisa Global Universidade de Maryland.
14 Regiões Equilíbrio Geral N/A
Tabela 6: Principais Características Fonte: Elaboração Própia.
27
4 LEAP Alternativos sistemas de planejamento energético de longo alcance
Intituto do Meio Ambiente de Stockholm.
Más de 150 paísed al redor do mundo
Ferramenta de Software para uso- final em análisis de políticas energéticas e avaliação de mitigação de mudança climática.
Combina elementos de otimização, simulação e contabilidade. Opera em dois níveis: as relações fundamentais de contabilidade construídos internamente e os usuários podem adicionar seus próprios modelos de simulação em cima.
28
SETORES MENCIONADOS
Nome do Modelo
Setor de Energia Primária
Setores de uso-final de energia
Agricultura Outros
Residencial Transporte Commercial Indústria
1 POLES √ √ √ √ √ √ Indústria está dividida entre indústria do aço, química, minerais não-metálico e outras.
2 MEDPRO √ √ √ √ √ -
3 MODELO DE SEGUNDA GENERAÇÃO
√ √ √ √ √ √ -
4 LEAP √ √ √ √ √ √ √
Tabela 7: Alcance Fonte: Elaboração Própia.
29
Dados Resultantes
Nome do Modelo Relações
Informações que alimentan o modelo
Emissões GEE Projeções
1 POLES Demanda e oferta de energia com ajuste de preço internnational de Energia.
PIB, taxas de câmbio, preços de energia, custo de tecnologias energéticas, esgotamento de recursos.
Sim CO2 e Non CO2
Preços usuário final. Tendência de preços anuais. Demanda de energia.
2 MEDPRO Balanço Energético
Detalhado balanço energético principal uso final e ano base subsector. Dados sócio-econômicos e técnicos complementários para o ano base. Estoque de habitação por tipo, estoque de veículos por tipo, produção física de indústrias que consumem grande quantidade de energia, específica energia consumida por carros. Histórico variável entre cenário e consumo de energia por setor entre anos e anos mais recente. Cenário variável para captar as tendências sócio econômicas de longo prazo, cenários de políticas energéticas e novas metas de desenvolvimento.
Yes CO2 Resultados intermediários sobre todas variáveis calculadas. Demanda energética, projeções para todos setores e uso final por subsector, por tipo de energia.
Tabela 8: Arquitetura Técnica Fonte: Elaboração Própia.
30
3 MODELO DE SEGUNDA GENERAÇÃ0
Atividade econômica, consumo de energia e emissões de GEE.
- Sim CO2. CH4, N2O
Atividade economica e consumo de energia
4 LEAP Alternativos sistemas de planejamento energético de longo alcance
Demanda energética, abastecimento de energia, recursos, cargas ambientais, custo-benefício análises, emissões de setores não energéticos. A maioria destes aspectos são opcionais.
Cenário de base, integrado com ferramenta de construção de modelos de energia e meio ambiente.
Sim Todas Emissões
Conversão de Demanda Energética. Conversão Energética. Custo e Meio Ambiente.
31
3.Situação atual em Cabo Verde
Esta seção apresenta uma análise cenário energético e emissões de gases de efeito estufa passadas e atuais de
Cabo Verde. A partir de informação existente de Cabo Verde, elaborado a partir do seu relatório do inventário
nacional de GEE a partir do ano de 2000; Estratégia Nacional de Energia de Cabo Verde para o período até 2020 e
a partir de informações existentes Comunicação Nacional sobre Mudança Climática publicados pela Convenção
Quadro das Nações Unidas sobre Mudanças Climáticas em 2010.
A primeira seção fornece a informações gerais sócio-econômicas sobre Cabo Verde; informações sobre o setor de
energia; um breve resumo da Comunicação Nacional de Cabo Verde em relação a Mudança Climática e sobre o
Relatório Nacional de Inventário de GEE de 2000.
A última seção fornece uma visão geral e análise da Estratégia Nacional de Energia para 2020, apresentando
alguns números importantes sobre o combustíveis e demanda e oferta de energia, índices macro-econômicos
utilizados no prognóstico, etc
3.1. Comunicação Nacional sobre Mudança Climática em Cabo Verde em 2010
3.1.1. Informações Gerais
População: aproximadamente 501,648 habitantes, com media annual de crescimento de 12% desde 2000.
Índice de Gini: 0,57. Em Cabo Verde a pobreza ainda é uma questão crítica principalmente devido ao fraco setor
produtivo e incapacidade de aumento de geração de renda e empregos na região. Uma pesquisa sobre Condições
de Vida em Cabo Verde, realizada pelo Instituto Nacional de Estatística em 2001-2002, indicou que 37% do total
da população do país era pobre, a maioria de vivendo em áreas rurais, cerca de 54% foram considerados muito
pobres, que representam 20% da população total de Cabo Verde.
Expectativa de Vida: em Cabo Verde este dado atualmente se refere a 68.5 anos para homens e 76.3 anos para
mulheres.
Cabo Verde produz menos de 15% das suas necessidades alimentares. Por esta razão a desnutrição crônica em
crianças aparece significamente, apresentando em porcentage em crianças menores de 5 anos 16,2% em 1994 e
15% em 2006; taxa de desnutrição aguda em crianças menores de 5 anos entre 5,6% em 1994, e 7% em 2006.
Educação: taxa de educação com nível primário era 95,1% em 2005/2006, nível secundário 58,1% no mesmo
período.
32
Ano
Especificações 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
PIB 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Agricultura 11,87 11,95 10,67 9,35 8,35 10,55 10,59 10,09 9,2 8,98 8,53
Indústria 20,28 20,62 21,79 20,81 20,05 18,99 17,65 16,53 17,85 17,28 17,05
Serviços 67,85 67,43 67,54 69,84 71,6 70,46 71,76 73,38 72,97 73,74 74,42
2010 2011 2012 2013 2014 2015
3,55% 14,5% 2% 7,52% 7,24% 7,24%
Tabela 9. PIB disagregado por setor econômico1994-2004. Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional sobre Mudança Climática (2010).
Tabla 10. Crescimento e Projeções do PIB. Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional sobre MudançaClimática (2010).
33
O gráfico também revela a importância do setor de serviços na economia cabo-verdiana. Em 2004, o setor de
serviços contribuiu com 74,42% do PIB, sendo o setor de turismo, referente a 17 %. Fraca base agrícola de Cabo
Verde é resultante da falta de água na região e reduzida área disponível a agricultura (10%). Neste contexto se
verifica a vulnerabilidade do país a choques externos.
13%
19%
68%
0
Setor Primário
Setor Secundário
Setor Terciário
Figura 1. Cabo Verde Energia Consumida por Setor Fonte: INE-CWIQ, 2008
34
3.1.2. Previstos Indicadores Macro-econômicos “Combustível e Demanda Energética”
No que diz respeito à energia interna, o combustível mais consumido nas áreas urbanas é de gás butano (69,49%),
seguido por lenha (22,43%) e outros resíduos (7,67%). Nas áreas rurais, o combustível mais consumido é a lenha, o
que representa 85,72% para uso em cozinha.
O gás butano sofreu um aumento substancial nas últimas décadas, tanto em áreas rurais e como urbanas (de 1980 a
1990, o consumo aumentou 330% e entre 1990 e 2000, 40%). Em 2001 se registou uma variação negativa,
possivelmente pelo aumento nos preços do gás. Atualmente, o gás butano é usado como a principal fonte de energia
doméstica (56,8% dos domicílios).
Fonte de Combustível para Consumo Interno Energia Doméstica área urbana/ área rural
Diesel óleo 41% Gás Butano 69, 49%
Lenha 19.40% Lenha 22,43% / 85,72%
Fuel 16% Outros resíduos 7,67%
Tabela 11. Informações Gerais sobre Energia Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional sobre Mudança Climática (2010).
35
3.1.3. Recursos e Fonecimento de Energia e Combustíveis
PROUÇÃO (MWh) 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Diesel 212.383 229.132 241.709 260.465 279.645 290.273 314.315
Energia eólica 6.430 6.450 7.441 6.869 5.510 4.661 1.992
Solar fotovoltaica 0 0 0 0 0 0 2.105
Térmica (vapor) 2.137 476 1.772 1.185 640 0 0
Total 220.950 236.058 250.922 268.519 285.795 294.934 318.412
POTENCIA (MW) 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Diesel 76,00 76,00 67,20 71,00 85,40 83,24 82,45 100,00
Energía eólica 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 28,60
Solar fotovoltaica - - - - - - 7,50 7,50
Tabela 12. Produção Elétrica (MWh) Fonte: Informe anuais Electra.
Tabela 13. Capacidade Instalada (MW). Fonte: Informe anuais Electra.
36
3.1.4. Relatório do Inventário Nacional de 2000
No ano 2000, estas emissões foram estimadas em 2,03 Gg NOx, CO 16,87 Gg e 2,74 NMVOC Gg. Em termos de CO2eq,
usando a equivalência fator de Potencial de Aquecimento Global (GWP), de 21 de metano e 310 para o óxido nitroso.
As emissões diretas de GEE em Cabo Verde entre 1995 e 2000, sofreram um aumento de 11,3%. A principal fonte
destas emissões de GEE em Cabo Verde correspondem ao setor de energia 92,9% das emissões de CO2 pela queima de
combustíveis fósseis.
3.1.4. Relatório do Inventário Nacional do ano 2000
As emissões diretas de GEE em Cabo Verde entre 1995 e 2000 sofreram um aumento de 11,3%. A principal fonte
dessas emissões de GEE em Cabo Verde corresponde ao setor de energía com 92,9% das emissõees de CO2 geradas
pela queima de combustíveis fósseis.
92,9
31,4
6,8
44,5
10,2 7,1
100
31
54,9
-1,5
27,8
14,1-61,7
11,7
Energia Indústrias Energéticas
Indústrias em Geral
Transporte Outros usos Mudança de Uso de Terra
e Forestal
Total
Participação em 2000 Variation 1995-2000
Figura 2. Cabo Verde Emissões de CO2 % de Participação e Variação por Setor. Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional sobre Mudança Climática (2010).
37
Figura 3. Cabo Verde % de Emissões de CO2 em 1995. Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional sobre Mudança Climática (2010).
Figura 4. Cabo Verde % de Emissões de CO2 em 2000. Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional sobre Mudança Climática (2010).
38
Figura 5. Cabo Verde Emissões de CO2 figures de 1995 e 2000. Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional sobre Mudança Climática (2010).
39
Cabo Verde Inventário nacional de emissões antropogénicas de gases de efeito estufa por fontes e absorções de todos os gases de efecto estufa não controlados pelo Protocolo de Montreal e os precursores dos gases de efeito
estufa, ano 2000.
Fontes de emissões de gases de efeito estufa e categorias de sumidouro
Emissões de CO2 (Gg)
Absorções de CO2 (Gg) CH4 (Gg) N2O (Gg) Nox (Gg) CO (Gg)
NMVOCs (Gg) SOx (Gg)
Emissões nacionais totais e absorções 306,796 0,000 3,279 0,301 2,082 16,871 2,739 0,000
1. Energia 284,953 0,000 0,297 0,008 2,021 16,784 1,527 0,000
A. Combustão de combustível (enfoque sectorial) 284,953 0,297 0,008 2,021 16,784 1,527 0,000
1. Indústrias energéticas 96,223 0,007 0,001 0,261 0,040 0,013 0,000
2. Indústrias manufactura e de combustão 20,800 0,003 0,000 0,059 0,102 0,004 0,000
3. Transporte 136,658 0,013 0,002 1,497 3,802 0,739 0,000
4. Outros setores 31,271 0,274 0,005 0,203 12,840 0,772 0,000
5. Outros setores 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
B. Emissões fugitivas dos combustíveis 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
1. Combustíveis sólidos 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
2. Petróleo, gás natural 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
2. Processos industriais 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,167 0,000
A. Produtos minerais 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
B. Indústria química 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
C. Produção de metal 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
D. Outra produção 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1,167 0,000
E. Produção de halocarbonos e hexafluoreto de enxofre
F. Consumo de halocarbonos e hexafluoreto de enxofre
G. Outros 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 3. Uso de solvente e outros produtos 0,000 0,000 0,045
4. Agricultura 1,921 0,293 0,007 0,087 0,000 0,000
A. Fermentação entérica 1,767
B. Manejo de dejetos 0,150 0,000 0,000
C. Cultivo de arroz 0,000 0,000
Tabela 14. Cabo Verde Inventário de Emissões de GEE em 2000. Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional sobre Mudança Climática (2010).
40
D. Solos de agricultura 0,292 0,000
E. Queima prescrita de savanas 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
F. Queima no campo de resíduos agrícolas 0,004 0,000 0,007 0,087 0,000
G. Outros 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
5. Mudança de uso de terra e florestal 21,843 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
A. Mudança nas florestas e outros estoques de madeira 21,843 0,000
B. Reconversão de florestas e pastagens 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
C. Abandono de terras manejadas 0,000
D. Emissões de CO2 e absorções do solo 0,000 0,000
E. Outros 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
6. Resíduos 1,061 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
A. Eliminação de resíduos sólidos no solo 1,029 0,000 0,000
B. Tratamento de águas residuais 0,032 0,000 0,000 0,000 0,000
C. Incineração de resíduos 0,000 0,000 0,000 0,000
D. Outros 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 7. Outros 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Parte informativa
Transporte Internacional 287,968 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Aviação 201,631 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Marinho 86,337 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Emissões de CO2 por biomassa 127,159
41
3.2. Estratégia de Desenvolvimento
3.2.1 Análise da "Estratégia Nacional de Energia para 2020" .
Plano Energético de Cabo Verde para os próximos 10 anos, visa mitigar as emissões de GEE e alcançar a segurança
energética e desenvolvimento sustentável. A proposta do governo de Cabo Verde pretende alcançar uma taxa de
penetração de energias renováveis de 25% em 2011, 50% até 2020, tendo pelo menos uma de suas ilhas com 100% de
fontes renováveis de energia e ao mesmo tempo promover: conservação e eficiência no setor de energia; lidar com
fraudes e perdas de energia; abertura no setor; expansão da capacidade de produção de electricidade; aumentar a
eficiência de produção e distribuição. Além de conseguir dar maior resposta às necessidades energéticas no país,
garantindo assim uma cobertura de 95% de eletricidade até 2011, 100% em 2015 e uma maior qualidade,
confiabilidade e redução do custo de energia elétrica.
convencional
eólica solar suw
2012 2015 2020
CM CE 50% CM CE 50% CM CE 50%
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
0%
10%
Figura 6. Mix Energético para Diferentes Cenários. Fonte: Gesto 2011 Data.
Cenário de Mercado (CM)
Cenário Econômico (CE)
Cenário com 50% de Energias Renováveis.
42
Energia Renovável Número de projetos Capacidade instalada (MHw)
Eólica 21 180
Solar PV 17 341
Ondas 2 10,5
MSW 2 7,5
Calor Geotérmico 4 5,0
Total 589
Tabela 15. Presença de Energia Renovável em Cabo Verde Fonte: UNFCC, Cabo Verde, Segunda Comunicação Nacional sobre Mudança Climática (2010).
43
4. Identifição do modelo aplicável
A elaboração de um modelo ad-hoc parece ser o mais adequado para o país, no que diz respeito à quantidade de
informações disponíveis publicamente fornecendo dados relevantes para o modelo o qual incluiem:
O balanço de energia em 2004 (último disponível), incluindo a quantidade de produtos derivados de petróleo usado
pelos diferentes sectores; os dados de eletricidade publicado no relatório anual da compania Electra, empresa
concessionária Cabo-verdiana; as informações sobre o produto derivados de petróleo importado e exportados
publicado pela ENECOL; a previsão econômica do Fundo Monetário Internacional. O Plano Nacional de Ação para
Energias Renováveis, publicado pelo Ministério do Crescimento Econômico e Competitividade de Cabo Verde Primeira
e Segunda comunicação Nacional de Cabo Verde publicada pela UNFCCC; todas as informações oficiais relevantes
sobre os planos futuros. Além disso, o desenvolvimento do modelo foi baseado nas seguintes características:
1. Oficialidade: devido ao seu uso futuro, o Governo de Cabo Verde, o modelo deve ser baseado em dados
oficiais.
2. Dinamismo: para lidar com a sua estrutura de longo prazo, o modelo deve levar em conta não somente dados
usuais dos modelos econômicos, mas também questões relacionadas com a mudança tecnológica no futuro.
3. Revisão bottom-up: este método de análise leva em conta previsões setoriais incluídas nos documentos oficiais, de modo a proporcionar o uso e adaptação para necessidades futuras.
A escolha na elaboração de um modelo ad-hoc usando uma abordagem bottom-up devido a suas características o qual
permitem projeções energéticas e econômicas para Cabo Verde mediante a introdução e diferentes variáveis que
influenciam o equilíbrio de energia do país. Portanto, a abordagem bottom-up foi usada nos principais setores
econômicos de Cabo Verde, como a eletricidade, a dessalinização de água, indústria, residencial, turismo, outros
serviços. O qual também permitio o desenvolvemento de dois cenários econômicos: um pessimista e outro otimista.
Afim de se alcançar a formulação de uma ferramenta útil concebida para indicar as projeções de médio e longo
prazo, de demanda de energia, de acordo com diferentes cenários econômicos.
44
4.1. Critério de avaliação geral
Uma das principais conclusões é que, os dados previstos pelas autoridades administrativas de Cabo Verde na área
relacionada necessita melhorias devido a sua incompletude, por essa razão, foi considerado o melhor
aprovietamento das informações disponíveis para a identificação de um modelo aplicável ao país.
Modelos pré-fabricados e disponíveis ao uso requerem dados precisos para funcionar corretamente, enquanto
que, um modelo ad-hoc pode ser desenvolvido tendo em conta a informações com limitações, um fator que
garante que o modelo poderia funcionar adequadamente no presente caso.
Em relação à flexibilidade e adaptabilidade, um modelo ad-hoc é muito mais flexível do que um modelo pré-
fabricado, porque, ele pode ser desenvolvida tendo em conta a informação disponível. Em contra partida
modelos pré-fabicados são impossíveis de ser adaptadas com a informação disponível, assim como com as
necessidades de sua utilização
Outra vantagem é o fato que modelos ad-hoc podem ser desenvolvidos para um alvo preciso, sem ser
experimentado anteriormente, este aspecto dá mais legitimação aos modelos ad-hoc.
45
5. Descrição do Modelo e Metodologia
5.1. Escolha de Metodologia
O modelo de projeção energética CaVE desenvolvido por Factor CO2 é um modelo ad-hoc baseado na modelizção
setorial histórica que considera diversos parâmetros os quais serão posteriormente analizados.
A idea principal é poder comparar dois cenários “tendenciais” segundo dois cenários de dados econômicos; o
primero chamado “otimista”, com uma taxa de crescimento superior ao “pessimista”, que considera previsões
macro-econômicas do Fundo Monetário Internacional1. Estes cenários desenvolvidos a partir do crescimento
médio anual sobre a demanda energética prevista pelo cenário intermédio do Plano de Energía Renovável a 2020
de Cabo Verde. A continuação se resume os três cenários usados:
Crescimento econômico
Variáveis técnicas
Pessimista PIB Pessimista Históricas
Otimista PIB Otimista Históricas
Plano PIB Otimista Plano
Ambos modelos possuem como ponto de partida o balanço energético desenvolvido em 2004, indicando a energía
primária (expressada em TEP) usada por diferentes atividades de setores. Uma extrapolação dos dados de 2004 foram
elaborados até 2011, considerando a quantidade total de energia primária importada anualmente por Cabo Verde, e
a taxa de crescimento da demanda energética histórica de cada setor entre 2004 e 2011.
1 World Economic Outlook Database, Fundo Monetário Internacional.
Tabela 16. Descrição dos cenários escolhidos. Fonte:Elaboração Própria
46
A continuação, se indicam os resultados do balanço energético para 2004 e 2011:
TIPO DE INDÚSTRIA CONSUMOS ENERGIA DIESEL
PETRÓLEO (TEP) 2004
PETRÓLEO (TEP) 2011
Evolução (%)
Eletricidade
Gás, Gasolina, Jet A1,
Gasóleo, Diesel
50.198,00 69.043,54 38%
Produção de água Diesel
5.131,00
5.567,20 9%
Indústria Gasóleo
4.256,00
6.462,00 52%
Transporte
Gasolina, Jet A1,
Gasóleo, Diesel
55.064,00
66.196,50 20%
Residencial Gás +
Petróleo
12.565,00
19.960,30 59%
Turismo Gás
1.292,00
2.935,60 127%
Outros serviços Gasóleo + petróleo
1.328,00
2.016,30 52%
Total
129.834,00
172.181,40 33%
O modelo tambén inclui um módulo de emissões, onde foi obtida a evolução de demanda para cada combustível até
2020. Potanto, também foi possível projectar as emissões de CO2 devido ao seu uso (ver apartado 5.5).
A continuação, se expõe o esquema resumindo o modelo ad-hoc CaVE:
Tabela 17. Balanços Energéticos. Fonte: Elaboração própia e Cabo Verde Revisão de Gestão da Despesa Pública e Responsabilidade Financeira.
47
Baseado na modelização setorial histórica:
Modelo de regressão lineal múltipla que tem em consideração diversos parâmetros
Baseado na modelização setorial histórica
Modelo energético ad-hoc para Cabo Verde
Figura 7. Descrção do modelo definido. Fonte: Elaboração própia.
48
5.2. Descrição dos Cenários (tendências e de plano)
5.2.1. Cenários Tendênciais: regressão lineal múltipla
Como foi explicado anteriormente, foram elaborados dois cenários econômicos baseados em duas projeções do PIB,
uma vez que o Fundo Monetário Internacional fez previsões do PIB até 2017.
No cenário otimista, foi utilizado a taxa de crescimento médio anual de demanda energética do cenário
intermediário do Plano de Energia Renovável a 2020, onde há um aumento maior em respeito ao cenário pessimista
do FMI, portanto, se foi chamado “cenário otimista”. A continuação se ilustra a diferença entre os dois cenários.
-
10.000,00
20.000,00
30.000,00
40.000,00
50.000,00
60.000,00
70.000,00
80.000,00
PIB
Comparação dos dois cenários econômicos
Pessimista
Otimista
Figura 8. Cenários econômicos. Fonte: Elaboração própia.
49
Os cenários tendênciais serão construídos a partir de uma regressão lineal múltipla para cada setor, cujo resultado
será uma equação por setor e por cenário, permitindo projectar a demanda futura se baseando na modelização
histórica.
A equação obtida será com este tipo:
,
Onde:
Yt representa a variável dependente, da demanda energética (expressada em TEP).
βn os diferentes coeficientes calculados pelo modelo.
Xn são as variáveís independentes, os diferentes parâmetros selecionados para explicar a variação de demanda
energética setorial.
Os distintos parâmetros foram escolhidos para a obtenção de uma certeza maior que 90% exceto para alguns setores
excepcionais. Esto se consegue mediante a seleção de parámetros que definen o modelo.
A modelização por setor foi efetuada baseándo-se nos parâmetros os quais serão analizados em más detalhe na
seguinte seção):
50
Setores Parâmetros
Eletricidade PIB Global
População com accesso a eletricidade
Turismo Número de noites de turistas no país
PIB setorial
Residencial Crescimento da população
Sustituição de biomassa por gás
Transporte Diferenciação por tipo de combustível
Jet A1: PIB setorial e movimento de aviões
Gasóleo: PIB setorial, movimento de naves, e proporção de
impostos sobre a importação de produtos de petróleo/ subsídios a
venda
Gasolina: PIB global, número de veículo e proporção
Outros
serviços
PIB setorial
Industrial PIB setorial
Água Autoconsumo elétrico de Electra
Produção anual de água
PIB setorial
Tabela 18. Parâmetros usados. Fonte:Elaboração própria.
51
5.2.3. Cenários Plano: Taxa de crescimento por setor.
O cenário energético “de Plano” utiliza a taxa média anual de crescimento de demanda energética por sector
prevista no cenário medio do Plano de Energia Renovável a 2020. Esta taxa se aplica a demanda energética setorial
(expressada em TEP) a partir de 2011. Este crescimento considera as diferentes evoluções econômicas e técnicas
esperadas, como por exemplo um accesso maior a energia pelo setor residencial, um acceso maior pela população a
água desalinizada, ou um forte crescimento no setor de turismo. Ou seja, inclui as medidas planificadas pelo Plano.
Assim mesmo, é interessante destacar que este cenário sozinho corresponde ao cenário econômico otimista.
52
5.3. Presentação dos dferentes setores.
A continução se presentaram os diversos setores e os diferentes cenários:
ELETRICIDADE
Cenários Tendênciais
Contexto geral
Em 2004 o setor eletricidade consumiu 50.198 TEP de energia primária, o que corresponde a quasi 40% do total balanço energético. Se consume sobre todo gasóleo e diesel como energia primária. Aproximadamente, somente 18.800 TEP elétricos de energia final são produzidos (eficiência: 38%).
A empresa pública Electra tem o monopólio de produção e distribuição de eletricidade. A continuação se expõe os dados históricos de capacidade elétrica instalada no país2:
POTÊNCIA (MW) 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Diesel 76,00 76,00 67,20 71,00 85,40 83,24 82,45 100,00
Energía eólica
2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 28,60
Solar fotovoltaica
- - - - - - 7,50 7,50
Se pode observar o surgimento de 26,5 MW de energia eólica em 2011, alimentado por quatro projetos de MDL, de propriedade conjunta do governo de Cabo Verde, da Infraco e Electra.
2 Informes anuais Electra: www.electra.cv
53
Os dados relativos a geração elétrica por tipo de tecnologias se expõe a continuação:
PRODUÇÃO (MWh)
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Diesel 212.383 229.132 241.709 260.465 279.645 290.273 314.315
Energía eólica 6.430 6.450 7.441 6.869 5.510 4.661 1.992
Solar fotovoltaica
0 0 0 0 0 0 2.105
Térmica (vapor)
2.137 476 1.772 1.185 640 0 0
Produção total (MWh)
220.950 236.058 250.922 268.519 285.795 294.934 318.412
Autoconsumo 32.388 33.499 32.078 32.286 32.883 32.760 30.821
Perdas 53.028 40.883 54.069 67.761 76.559 77.064 83.198
Demanda (MWh)
167.922 195.175 196.853 200.758 209.236 217.870 235.214
O autoconsumo corresponde a eletricidade utilizada pela empresa Electra para: produção de eletricidade e desalinização de água.
Parâmetros usados para modelizar
Se usam:
O PIB (otimista e pessimista)
A população com accesso a eletricidade
Em 2011 80% da população teve accesso a eletricidade, se considera proporção até 2020. As previsões de crescimento da população são derivadas pelo FMI3, o qual prevê um crescimento da população em 1% anuamente.
Equações usadas
Otimista: Demanda (MWh) = -0,00494* PIB Global (Opt) -0,157891* População com acesso a eletricidade - 124.624,43
Pessimista: Demanda (MWh) = -0,00762 * PIB Global (Pes) + 4,1789 * População com acesso a eletricidade –
3 World Economic Outlook Database, Fundo Monetário Internacional.
54
1.217,92
Comentários:
Os cenários tendênciais que correspondem aos cenários de linha base, se mantém a mesma capacidade instalada que 2011, com aumento das horas de funcionamento das plantas térmicas para satisfazer a demanda projectada. As perdas elétricas se mantem estáveis todos os anos.
Resultados
A continuação se ilustram os resultados da produção a 2020 para os dois cenários:
Cenário Plano
Foram considerados os distintos objetivos em relação a energia renovável e eficiência energética que o país possui até 2020:
- 50% de generação de energia com tecnologia renovável. - 100 MW de capacidade adicional (comparado com 2010) de Energia Renovável (ER). - Reduzir as pérdas (24% em 2010). - Uma demanda de água que aumenta 6% anualmente. - 100% da população com accesso a electricidade em 2015. - Foi usada a hipótese que o objetivo é o alcance de 6% das perdas eléctricas em 2020.
O modelo foi projectado considerando uma regressão lineal múltipla que utiliza o PIB do país e população com acesso a electricidade (aumentado gradativamente para alcançar a 100% em 2015).
A continuação se expõe os resultados para os dois cenários econômicos:
0,00
100.000,00
200.000,00
300.000,00
400.000,00
500.000,00
600.000,00
700.000,00
800.000,00
900.000,00
Produção Total (MWh)
Produção total (MWh) Otimista
Produção total (MWh) Pessimista
55
Conclusão
Pode ser observado que a produção necessária a 2020 é maior no cenário plano, devido ao fato de que um dos objetivos energéticos é fornecer energia elétrica a 100% da população (em comparação com 80% da população nos cenários tendênciais). Isso se reflete nos gráficos na inclinação das curvas entre 2011 e 2015. Note que os gráficos indicam a produção de eletricidade consumida, sem diferenciar a energia renovável e térmica.
0,00
100.000,00
200.000,00
300.000,00
400.000,00
500.000,00
600.000,00
700.000,00
800.000,00
900.000,00
MW
h
Cenário Plan Otimista
Produção necessária (MWh)
Demanda
56
TRANSPORTE
Cenários Tendências
Contexto geral
Devido à importância deste sector no balanço energético de Cabo Verde, foi realizada uma análise detalhada do combustível. Os três combustíveis principais usados no país são:
- Jet A1 para a aviação;
- Gasóleo para transporte marítimo e terrestre;
- Gasolina para transporte terrestre.
Os datos históricos (entre 2004 e 2011), foram coletados através do balanço energético e informação disponível nos informes anual da ENACOL, empresa importadora de produtos derivados de petróleo.
A continuação, se expõe os dados de consumo históricos:
0,00
10.000,00
20.000,00
30.000,00
40.000,00
50.000,00
60.000,00
70.000,00
80.000,00
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Consumo de Combustível Transporte (TEP)
GASOLINA
GASÓLEO
JET A1
57
4 Instituto Nacional de Estadísticas 5 Instituto Nacional de Estadísticas 6 Cape Verde Public Expenditure management and Financial Accountability Review PEMFAR – Energy Sector 7 Cape Verde Public Expenditure management and Financial Accountability Review –PEMFAR – Energy Sector
Parâmetros usados para modelizar
Foram usados os seguintes parâmetros para modelizar o consumo de energía:
Jet A1: PIB setorial e movimento de aviões4
Gasóleo: PIB sectorial, movimento de naves5, uma proporção de impostos sobre a importação de produtos de petróleo/ subsídios de venda6
Gasolina: PIB, número de veículo e proporção 7
Equações usadas
Foram utilizadas as seguintes equações:
Jet A1:
Otimista: Demanda (TEP) = -0,0184* Movimento de aviões + 4,07614 * PIB Setorial (Opt) – 3.852,92
Pessimista: Demanda (TEP): -0,0061 * Movimento de aviões + 8,6230 * PIB Setorial (Pes) – 12.336,03
Gasóleo:
Otimista: Demanda (TEP) = 3,6161 * Movimento de Naves + 7,3422 * PIB Setorial (Opt)+ 113,6621 * proporção + 2.015,25
Pessimista: Demanda (TEP) = 3,5936 * Movimento de Naves + 16,8069 * PIB Setorial (Pes) + 116,5942 * proporção - 18075.87
Gasolina:
Otimista: Demanda (TEP):= -0,2814 * PIB (Opt) + 0,2175 * Número de veículos – 3,0469 * proporção + 5.000,45
Pessimista: Demanda (TEP) =-0,4491 *PIB (Pes) + 0,2558 * Número de veículos - 6,5727 * proporção + 8.122,49
58
Resultados
Foram obtidos os seguintes resultados para os dois cenários tendênciais:
0,00
2.000,00
4.000,00
6.000,00
8.000,00
10.000,00
12.000,00
14.000,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Cenário Tendêncial Jet A1
Cenário JET A1 otimista
Cenário JET A1 pessimista
0,00
10.000,00
20.000,00
30.000,00
40.000,00
50.000,00
60.000,00
70.000,00
80.000,00
90.000,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
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2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Cenário Tendêncial Gasóleo
Cenário pessimista
Resumo Otimista
59
Conclusão
Os últimos resultados indicam uma relação negativa histórica entre o nível do PIB e da gasolina necessária. Isto resulta em um cenário pessimista superior ao otimista.
Cenário Plano
O crescimento futuro da demanda de energia no setor de transporte não está incluído no Plano de Energias Renováveis. Por isso, foi aplicada a taxa de crescimento média histórica destes produtos pela indústria entre 2004 e 2011.
0,001.000,002.000,003.000,004.000,005.000,006.000,007.000,008.000,009.000,00
10.000,00
2004
2006
2008
2010
2012
2014
2016
2018
2020
Cenários Tendênciais Gasolina
Resumo Otimista
Cenário pessimista
0,0010.000,0020.000,0030.000,0040.000,0050.000,0060.000,0070.000,0080.000,0090.000,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Cenário Plano
Jet A1
Gasóleo
Gasolina
60
RESIDENCIAL
Cenários Tendênciais
Contexto geral
O setor residencial está caracterizado pelo uso de gás butano e biomassa (lenha). Onde 61% de energía doméstica em 2004 corresponde a biomassa. Segundo estimações do governo, a quantidade total de energia doméstica (lenha + gás) não aumentou entre 2002 e 20128.
O Gás butano gradualmente substitui a madeira. A partir de 2012, o uso total de energia aumenta no mesmo ritmo que a população de Cabo Verde.
Os dois cenários de crescimento da população consideraram: um cenário pessimista baseado nas estimações do FMI (1% anual), e um optimista baseado no cenário econômico otimista (1,5% anual). A mesma taxa de crescimento da proporção de gás butano foi utilizada.
8 “Estratégia Nacional para Energías Domésticas em Cabo Verde”
0,00
5.000,00
10.000,00
15.000,00
20.000,00
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30.000,00
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40.000,00
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Energia setor residencial (TEP)
Lenha
Butano
61
Parâmetros usados para modelizar
Foi calculado a energia total (lenha + gás) consumida segundo dois cenários de crescimento da população e segundo uma taxa de sustituição de lenha por gás.
Equações usadas
As equações usadas para obter a energia total são:
Otimista: Energia N = Energía (N-1) * (1+1,5%)
Pessimista: Energia N = Energía (N-1) * (1+1%)
Para obter a demanda em gás butano, foi aplicado uma taxa de sustitução de lenha por gás, para alcançar 80% em 2020 (40% em 2004).
Resultados
O gráfico presenta os resultados para o consumo de gás butano para os dois cenários tendênciais:
0,00
5.000,00
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2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
TE
P
Cenários Tendênciais
Butano Pessimista
Butano Otimista (TEP)
62
Cenário Plano
O cenário Plano prevê uma taxa de crescimento de demanda energética de 6% por ano a partir de 2010.
0,00
5.000,00
10.000,00
15.000,00
20.000,00
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30.000,00
35.000,00
40.000,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Cenário Plano (TEP)
Cenário plano (TEP)
63
TURISMO
Cenários Tendênciais
Contexto geral
O setor do turismo, embora não muito significante no balanço de energia (1% do saldo de energia), não obstante é setor econômico importante, e com perspectivas de crescimento. Por exemplo em 2007 e 2008, o PIB do setor foi responsável por 20% do total nacional.
Cabo Verde dispõe de um plano estratégico de desenvolvimento do turismo9. O cenário intermediário de crescimento será utilizado nos cenários tendenciais. Neste setor se considera somente o uso de gás, como energia primária.
Parâmetros usados para modelizar
Foram considerados:
o PIB setorial
o número de noites total de turistas no território de Cabo Verde anualmente.
Equações usadas
Otimista: Demanda (TEP) = 0,1656 *PIB Turismo (Opt) + 0,00076 * Noites turismo-143,41
Pessimista: Demanda (TEP) = 0,1311* PIB Turismo (Pes) + 0,00097 * Noites turismo-280,48
9 “Plano Estratégico para o Desenvolvimento do Turismo em Cabo Verde”.
64
Resultados
Conclusão
Se observa no gráfico que a demanda de energia do setor para 2020 é muito semelhante ao cenário pessimista ou otimista. Isso significa que a energia no setor é mais dependente da variável "número de noites".
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2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Cenários Tendênciais Turismo (TEP)
Cenário otimista
Cenário pessimista
65
Cenário Plano
Conclusão
O Plano de Energias Renováveis prevê um crescimento de 15% até 2020, resultando em uma maior demanda do que os cenáris tendênciais. Isto significa que as previsões de energia do plano são superiores que as previsões econômicas.
-
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10.000,00
12.000,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Cenários Tendênciais Turismo (TEP)
Cenário Plano (TEP)
66
PRODUÇÃO DE ÁGUA
Cenários Tendênciais
Contexto geral
O setor de produção de água consome muita energía devido ao processo de desalinização. Este setor consome eletricidade (incluindo a análise de demanda elétrica) e diesel. O consumo de água se manteve estable entre 2004 e 2009 (com uma taxa de aumento de 1% anual aproximadamente).
Parâmetros usados para modelizar
Os parâmetros utilizados para modelizar a demanda foram:
O consumo elétrico anual pela empresa Electra.
O PIB setorial.
A produção de água desalinizada em toneladas métricas.
Equações usadas
Otimista: Demanda (TEP) = 3,8035 * Consumo elétrico Electra + 3,2122 * PIB Setorial (Opt) - 2,3505 * Produção de água + 1.999,42
Otimista: Demanda (TEP) = 3,8313 * Consumo eléctrico Electra + 3,2338 * PIB Setorial (Pes) – 2,35052* Produção de água + 1.907.76
67
Resultados
Conclusão
Se observa no gráfico que a evolução de demanda energética dependerá da evolução do PIB.
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Cenários Tendênciais: Produção de Água
Cenário Otimista (TEP)
Cenário Pessimista (TEP)
68
Cenário Plano
Conclusão
O Plano de Energias Renováveis prevê um crescimento de 6% até 2020, resultando em uma demanda superior que os cenários tendênciais. A estagnação da demanda entre 2004 e 2009 é explicada pelos investimentos feitos em eficiência energética no setor, enquanto que um aumento de 6% ao ano até 2020 é justificado por uma cobertura de abastecimento de água superior.
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2025
2030
Plano de Energia
Plano de Energia
69
INDÚSTRIA
Cenários Tendênciais
Contexto geral
O setor industrial representa somente 3% do total balanço energético e consome somente gasóleo.
Parâmetros usados para modelizar
Foi utilizado somente o PIB setorial na equação de modelização.
Equações usadas
Otimista: Demanda (TEP) = 8,0357* PIB Setorial (Opt) + 1.138,62
Pessimista: Demanda (TEP) = 10,7281* PIB Setorial (Pes) – 3.075,63
Resultados
0,00
2.000,00
4.000,00
6.000,00
8.000,00
10.000,00
12.000,00
14.000,00
16.000,00
Cenários Tendências: Indústria
Cenário Otimista (TEP)
Cenário Pessimista(TEP)
70
Cenário Plano
Conclusão
O Plano de Energia Renovável prevê um crecimento de 7% até 2020, o qual resulta em uma demanda inferior aos cenários tendênciais.
0,00
2.000,00
4.000,00
6.000,00
8.000,00
10.000,00
12.000,00
14.000,00
16.000,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Plano Energético (TEP)
Plano Energético
71
OUTROS SERVIÇOS
Cenários Tendênciais
Contexto geral
O setor de outros serviços representa somente 1% do total balanço energético e consome somente gasóleo.
Parâmetros usados para modelizar
Foi utilizado somente o PIB setorial na equação de modelização.
Equações usadas
Otimista: Demanda (TEP) = 0,0789 * PIB Setorial (Opt) + 210,11
Pessimista: Demanda (TEP) = 0,0844 * PIB Setorial (Pes) + 124,07
Resultados
0,00
500,00
1.000,00
1.500,00
2.000,00
2.500,00
3.000,00
3.500,00
4.000,00
4.500,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Cenários Tendênciais: Outros Serviços (TEP)
Cenário Tendêncial Otimista
Cenário Tendêncial Pessimista
72
Cenário Plano
A continuação se presentam os resultados do cenário plano. Foi considerado o crescimento da demanda energética do Plano. Como temos somente uma variável e nos cenários tendênciais, os resultados do cenário Plano são muito semelhantes ao tendêncial otimista.
0,00
500,00
1.000,00
1.500,00
2.000,00
2.500,00
3.000,00
3.500,00
4.000,00
4.500,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Cenário Plano (TEP)
Cenário Plano
73
5.4. Presentação dos resultados energéticos
5.4.1. Resultados por setor
A continução se presentam os resultados agregados por setor dos cenários tendênciais.
O total a 2020 no cenário otimista alcança 253 kTEP, e no cenário pessimista 228 kTEP (um diferencial de 25 kTEP).
Esta diferença provem, do setor eletricidade (17 kTEP de diferença).
0
50.000
100.000
150.000
200.000
250.000
300.000
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Cenário Tendêncial Pessimista
Água
Indústria
Outros Serviços
Transporte
Residencial
Turismo
Eletricidade
0
50.000
100.000
150.000
200.000
250.000
300.000
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Cenário Tendêncial Otimista
Água
Indústria
Outros Serviços
Transporte
Residencial
Turismo
Eletricidade
Figura 10. Resultados por setor. Fonte: Elaboração própia.
Figura 9. Resultados por setor. Fonte: Elaboração própia.
74
O cenário plano, a continuação, presenta alguns resultados muito idênticos em termos de energia primária (254
kTEP), já que correspondem a um cenário econômico otimista. Porém, se nota uma diminuição de 2015 até 2020,
devido a capacidade instalada em energía renovável superior a dos cenários tendênciais.
0
50.000
100.000
150.000
200.000
250.000
300.000
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Cenário Plano: Energia Primária
Água
Indústria
Outros Serviços
Transporte
Residencial
Turismo
Eletricidade
Figura 11. Resultados por setor. Fonte: Elaboração própia.
75
O total de energia final é de 237 kTEP. Neste caso, se calcúla utilizando a eletricidade produzida por fontes
renováveis e térmicas (expressada em MWh), convertendo diretamente em TEP.
0,00
50.000,00
100.000,00
150.000,00
200.000,00
250.000,00
300.000,0020
0420
0520
0620
0720
0820
0920
1020
1120
1220
1320
1420
1520
1620
1720
1820
1920
20
Cenário Plano: Energia Final
Água
Indústria
Outros Serviços
Transporte
Residencial
Figura 12. Resultados por sector. Fonte: Elaboração própia.
76
5.4.2. Resultados por combustíveis
A continuação se presentam os mesmos resultados por tipo de combustível:
0,00
50.000,00
100.000,00
150.000,00
200.000,00
250.000,00
300.000,0020
04
2006
2008
2010
2012
2014
2016
2018
2020
TE
P
Cenário Tendêncial Otimista
Gás
Jet A1
Diesel
Gasolina
Gasóleo
0,00
50.000,00
100.000,00
150.000,00
200.000,00
250.000,00
300.000,00
2004
2006
2008
2010
2012
2014
2016
2018
2020
TE
P
Cenário Tendêncial Pessimista
Gás
Jet A1
Diesel
Gasolina
Gasóleo
Figura 13. Resultados por combustíveis. Fonte: Elaboração própia.
Figura 14. Resultados por Combustíveis. Fonte: Elaboração própia.
77
Se observa um aumento significativo na demanda por gasóleo, usado sobretudo nos setores de eletricidade e
transporte. A demanda de diesel diminui, porque a demanda de combustível fóssil pelo setor de energia elétrica
diminuiu, em razão de investimentos em energia renovável.
0,00
50.000,00
100.000,00
150.000,00
200.000,00
250.000,00
300.000,00
2004
2006
2008
2010
2012
2014
2016
2018
2020
TE
PCenário Plano
Gás
Jet A1
Diesel
Gasolina
Gasóleo
Figura 15. Resultados por combustíveis. Fonte: Elaboração própia.
78
5.5. Apresentação dos resultados em emissões de CO2
A continuação se presentam as emissões CO2 para os três setores:
Os resultados apresentados são consistentes com os anteriores: as emissões no cenário plano têm uma maior taxa de
crescimento entre 2011 e 2015, devido ao aumento da população com acesso à eletricidade. Notavelmente, esse
aumento de beneficiário não está compensado ainda por uma maior capacidade instalada de energia renovável até
2015. Os benefícios em termos de emissões começam a ser notadas a partir de 2016.
Por outro lado, as emissões diminuem nos cenários tendenciais em 2011, devido ao aumento de capacidade instalada
de energía renovável neste ano (aumento de 26.50 MW de energia eólica em 2011 em relação a 2010) que substitui a
energia térmica.
Além de energia elétrica, o setor de transporte também é um grande emissor de CO2. Por este motivo uma mistura
energética baixa, para Cabo Verde 2020, seria através da utilização de veículos elétricos, os quais poderia poluir até
5 vezes menos do que um veículo convencional.
Além disso, se prevê uma sustitução de lenha por gás butano nos lares. A lenha tem um factor de emissão zero. Se
poderia reduzir até 40.000 tCO2 a 2020 se utilizara a mesma proporção de lenha em 2020 que em 2010, encorajando a
utilização do mesmo no lugar de gás. A continuação, se presenta um “caminho de baixa emissões de carbono”,
considerando as reduções de emissões pelo setor residencial e elétrico. Neste Cenário, embora aumente a taxa de
cobertura de eletricidade, a energia nos lares, diminuem as emissões com respeito aos cenários de linha de base.
0,00100.000,00200.000,00300.000,00400.000,00500.000,00600.000,00700.000,00800.000,00900.000,00
1.000.000,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
tCO
2
Emisssões (tCO2)
Cenário Tendêncial Otimista
Cenário Tendêncial Pessimista
Cenário Medidas de Plano
Figura 16. Resultados emissões. Fonte: Elaboração própia.
79
0,00
100.000,00
200.000,00
300.000,00
400.000,00
500.000,00
600.000,00
700.000,00
800.000,00
900.000,00
1.000.000,00
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Emissões (tCO2)
Cenário Tendêncial Otimista
Cenário Tendêncial Pessimista
Cenário Medidas de Plano
Caminho de Baixa Emissões de Carbono
Figura 17. Resultados emissões. Cenário “Baixo Carbono” Fonte: Elaboração própia.
80
6. Futuros Desenvolvimento
6.1 .Pontos de melhora.
6.1.1. Balanço Energético
O estudo foi realizado com base no balanço energético de 2004, o último balanço disponível. O balanço de energia é
uma ferramenta muito útil para controlar o planejamento da política energética e as políticas de redução de CO2.
6.1.2. Tabelas Insumo-Produto
Outra ferramenta econômica muito útil para desenvolver políticas energéticas ou de mitigação de CO2, as tabela de
Insumo/Produto que permite analizar a interdependência dos distintos setores de uma economia. Os “produtos” de
uma indústria são os “insumos” de outra.
Agricultura
Indústria
Minera Energia Indústria
Demande
Final
Produção
Total
Agricultura 30 15 10 15 45 115
Indústria
minera 20 20 5 10 30 85 RESÍDUOS
Energia 15 15 10 10 40 90 EMISSÕES
Indústria 25 20 30 40 90 205 (SAÍDAS)
Salários 25 15 35 130 205
115 85 90 205 495
CONSUMO DE RECURSOS NATURAIS (ENTRADAS)
Esta ferramenta permite também desenvolver a metodologia NAMEA.
6.1.3. Contabilidade NAMEA
NAMEA é o sigla em Inglês para matriz de Contas Nacionais e Contas Ambientais. A idéia principal da metodologia é
de relacionar os dados econômicos e ambientais (tais como emissões de GEE), a fim de ser capaz de interpretar a
informação ambiental como processos de entrada / saída de produção.
Tabela 19. Exemplo de tabela Input/Output. Fonte: Elaboração própia.
81
A metodologia NAMEA requere cinco etapas:
1. A primeira etapa consiste em coletar informações econômicas tabelas Insumo/Produto e informações
ambientais nacionais do inventário de GEE e balanço de energia do país.
2. A segunda etapa consiste em estabelecer uma correspondência entre a contabilidade nacional e o inventário
nacional. Por exemplo, Eurostat estableceu uma metodologia entre as contas NACE (contas nacionais) e as
categorías SNAP (do inventário):
1. A terceira etapa consiste na “solução de anomalías metodológicas” e uma série de ajustes para reconciliar
toda a contabilidade nacional e o inventário.
SNAP NFR/CRF
Código Etiqueta Código EtiquetaNACE Rev.1.1 Código Sinal Comentários
1
0,101 Energia Pública 1.A.1.a Produção Pública de eletricidade e aquecimento
0,101 01 Plantas de Combustão> = 300 MW (boilers) 1.A.1.a Produção Pública de eletricidade e aquecimento 40
0,101 02 Plantas de Combustão> = 50 e <300 MW (boilers) 1.A.1.a Produção Pública de eletricidade e aquecimento 40
0,101 03Plantas de Combustão < 50 MW (boilers) 1.A.1.a Produção Pública de eletricidade e aquecimento 40
0,101 04 Turbinas de Gás 1.A.1.a Produção Pública de eletricidade e aquecimento 40
Correspondente ao NACE Rev.1.1 divisão (2-digit level)
Combustão em Energia e indústria de Transformação
Tabela 20. Exemplo de reconciliação de conta nacional e conta ambiental. Fonte: Elaboração própia.
82
Abaixo a análise da tabela e modelo de demanda energética:
Uma ferramenta chamada Coeficientes de tração permite as seguintes equações:
Setores Setor 1 Setor 2 Demanda final direta Produção total
Setor 1 x11 x12 Y1 X1
Setor 2 x21 x22 Y2 X2
Xrc´Onde
r fila
c coluna
Xrc Xr = arc Coeficiente Técnico Modelo Leontief
A análise das equações de primeiro grau, segundo e terceiro pode determinar as fontes de emissões para cada setor,
causadas por setores relacionados e analisar as emissões do ciclo de vida completo de GEE.
83
Produção intermediária Total
Consumo
final
Criação
bruta de
capial
Exportações
Utilização
da
produção VAB
Setores Primário Segundário Terciário
Produção
intermédia Importações
A B C D E F
Primário A 50 20 30 14 15 16 145 195 50
B 40 30 25 25 10 5 135 180 45
Segundário C 45 27 13 36 14 10 145 225 80
D 20 40 17 29 30 34 170 230 60
Terciário E 10 20 38 22 20 35 145 215 70
F 14 10 20 16 28 32 120 200 80
Total Consumo
intermediário 179 147 143 142 117 132 860 1245 385
VAB 16 33 82 88 98 68 385
Total saída 195 180 225 230 215 200 1245
O resultado mais esperado de esta metodologia é poder obter as emissões por setor econômico da contabilidade
nacional.
Introdução de demanda no
sistema programa de equações.
Dados
exógenos
Tabela 21. Exemplo de metodologia NAMEA. Fonte: Elaboração própia.
84
SOx
(t)
NOx
(t)
COVN
M(t)
CH4
(t)
CO
(t)
CO2
(kt)
Produtos agrícolas, pecuária, caça, silvicultura, pesca e extração florestal 124 1.598 2.862 4.027 669 113
Eletricidade, água e gás 11.976 3.723 161 56 620 3.886
Produtos derivados de indústria extrativa. 780 1.609 490 24 1.270 602
Produtos de Metalúrgica básica e fundições. 23 109 265 6 70 15
Produtos alimentícios, bebidas e tabaco 41 240 398 12 124 29
Produtos de confecção e de pele 5 26 4 2 19 4 Artigos de couro tratado, curtidos e acabados; artigos de selaria e calçados 2 7 45 0 4 1
Madeira e borracha 6 25 53 2 16 4 Pasta de papel, artigos de papel, papelão e produtos impressos de papel 18 78 352 5 51 12
Se pode também calcular as emissões provocadas pelos outros setores da economia de Cabo Verde, bem como
realizar uma análise prospectiva das diferentes políticas do país e seu impacto sobre as emissões futuras.
Exemplo de impacto de emissões e efeito estufa nas Ihas Baleares.
Tabela 22. Exemplo de emissões de GEE por setor econômico. Fonte: Elaboração própia.
Figura 18. Exemplo de projeções de emissões de GEE a futuro. Localização Ihas Baleares. Fonte: Elaboração própia.
85
6.2 Novas propostas
6.2.1. NAMA
Ao fim de 2012, se cumprirá o primeiro período de compromisso de Quioto. A incerteza de futuras metas referentes a
redução emissão de gases de efeito estufa, gerou mudanças nos processos desenhados no âmbito do Protocolo para
ajudar os países em seus esforços de mitigação.
É possível que o mecanismo de aplicação conjunta desapareça, sendo subistituido por outros mecanismos entre os
quais, iniciativas de projectos domésticos. Além disso, o mecanismo de desemvolvimento limpo (MDL) funcionará até
o final de 2012 e será subistituído por outros mecanismos desenhados para a generação de créditos de carbono. Neste
caso a alternativa más plausível se encontra a ferramenta denominada NAMA.
Os NAMA – em inglês “National Apropriate Mitigation Actions”, “Apropiadas Ações Nacionais de Mitigação”, foram
introduzidos pela primera vez na COP de Bali em 2007, e se foi concretando na última COP celebrada em Durban em
2011. A idea deste instrumento é que um país em desenvolvimento possa financiar ações de mitigação para um
particular setor, ou para que um país inteiro gerem créditos utilizáveis nos mercados de carbono.
A figura dos NAMA não se enconntram claramente definida todavia, porém poderá representar futuro dos mercados
de carbono. Como no caso dos MDLs, serão os países melhor preparados durante a fase de desenho deste mecanismo,
que terão mais oportunidades de se beneficiar desta iniciativa.
Neste. período pós-2012, a República de Cabo Verde não poderá vender CERs gerados a partir de projetos no âmbito
do MDL que estejem registrados com data após 31 de dezembro deste ano. Por esta razão, se deverá ser utilizado
mecanismos adicionais para o desenvolvimento de projetos de redução de emissões. A ferramenta NAMA se
apresentada como uma alternativa interessante para o financiamento de tais projetos.
A comunidade internacional, particularmente A Convenção Marco das Nações Unidas (UNFCCC) está realizando
esforços para oferecer assistência para que os países interessados, possam desenvolver este tipo de iniciativas a nivel
nacional. Especificamente, por meio de financiação gestionada pelo Banco Mundial, onde se está trabalha em um
instrumento chamado “Market Readiness Proposal (PMR)” “Proposta de Mercado Pronto” para financiação de
estratégias de mitigação, e mecanismos de mercado, como os NAMA, em países em desenvolvimento. Como parte
dessa iniciativa, os países poderam solicitar até 350.000 dólares para levar a cabo o processo de preparação de um
NAMA.
86
A continuação, se presentam as etapas para conseguir ajuda do fundo PMR.
Figura 19. Processo PMR. Fonte: Banco Mundial.
87
6.2.2. Obtenção de financiamento do Global Environment Facility (GEF) para o inventário nacional de
emissões de GEE
A atribuição do GEF 5 STAR para projectos de mudança climática é 2, 000,000 US$, e segue sem estar atribuída.
O Ministério do Meio Ambiente de Cabo Verde poderia pedir o apoio financeiro da PNUD / GEF para a realização de
inventário nacional.
Portanto, um primeiro esboço do Formulário de Identificação do projeto (PIF) deve ser preenchido e enviado para o
Ponto Focal (Ministério do Meio Ambiente, Habitação e Ordenamento do Território, Direcção Geral do Ambiente). É
necessário analisar o documento do projeto, a sua contribuição positiva para o desenvolvimento do país e se ele se
encaixa nas prioridades nacionais de desenvolvimento sustentável. O PIF projecto pode ser adaptado após revisão
pelo Ponto Focal.
Ao obter a assinatura pelo Ponto Focal, a escolha de uma agência tem que ser feita, para executar o projeto (por
exemplo, a PNUD Cabo Verde). O apoio da agência ocorre durante a implementação e gerenciamento de projetos.
Também é necessário revisar e assinar o PIF e apresentá-lo ao Secretariado do GEF para aprovação.
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7. Conclusão
A análise mostra que modelos ad-hoc são os mais adequados para Cabo Verde, devido ao fato de poder ser adaptado
aos dados disponíveis e circunstâncias nacionais. Por outro lado, a maior vantagem de modelos pré-fabricados é a sua
simplicidade metodológica, para se utilizar. No entanto, a sua natureza restrita podem trazer dificuldades de uso.
A escolha do modelo ad-hoc também é claramente relacionada com a metodologia e a recorrência do exercício de
projeção, uma vez que, uma de suas finalidades é construir um modelo o qual possa ser utilizado no futuro por
administradores públicos, pois modelos ad-hoc revela-se muito útil para desenvolver um trabalho periódico, a partir
de informação sectorial, adaptando-a a parâmetros relevantes e traduzindo também resultados de CO2 em uma saída
desagregada.
Foram analisados três cenários de projeção. Estes cenários apresentam resultados diferentes: o cenário Plano
apresenta uma demanda energética que diminui entre 2015 e 2020, para alcançar o cenário tendêncial otimista e
passar por abaixo a partir de 2020. O qual significa que o Plano serve para reduzir a demanda, incluso no contexto de
cenário econômico positivo, porque o número de usuários de eletricidade é muito maior neste cenário.
O crescimento médio de demanda energética entre 2004 e 2020 é 95% (uma taxa média anual de crescimento de
5,60%), devido a um desenvolvimento econômico (sobre todo o crescimento do setor construção e turismo) e a um
plan nacional de extensão de accesso a eletricidade. Também o uso crescente de gás nos lares em lugar de biomassa
vai acentuar a demanda por combustíveis fósseis.
Portanto, é essencial que um país como Cabo Verde tenha plano de energia a longo prazo, por ser um país tão
dependente de fontes estrangeiras de energia, e sujeito a flutuações de preços internacionais. Além disso, uma
mudança para o maior uso de energia renovável pode também promover maior penetração de veículos eléctricos
facilitada por uma queda no preço da energia elétrica. Por esta razão um plano de transporte sustentável deveria ser
conciliado por três pilares da boa política energética: sustentabilidade ambiental; segurança energética e eficiência
econômica.
Também se foi estimado um cenário de baixa emissão de carbono para ilustrar comentário acima. Esta estimação
considera o cenário Plano, com medidas de energia renovável e encorajando o uso de biomassa nos lares em lugar de
gás, resultando em uma redução em até 55.000 tCO2 comparado com o cenário tendêncial otimista. Além disso, Cabo
Verde debevería aproveitar os mecanismos internacionais para financiar uma estratégia de baixo carbono, que possa
satisfazer a evolução da demanda energética vinculada ao desenvolvimento econômico.
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8. Referências
ABARE models. http://www.abare.gov.au/publications_html/models/models/models.html
Agriculture Sector Greenhouse Gas Emissions Projections 2007. Australian Government, Department of
Climate Change. February 2008. http://www.climatechange.gov.au/projections/pubs/agriculture2007.pdf
Argonne National Laboratory.
http://www.dis.anl.gov/projects/Enpepwin.html
Australia’s Fourth National Communication on Climate Change. Australia 2005. http://unfccc.int/resource/docs/natc/ausnc4.pdf
Cape Verde Public Expenditure management and Financial Accountability Review PEMFAR – Energy Sector,
Final Report, April 2012. Phl Consulting & Associates.
CIE´s Industry specific models. http://www.thecie.com.au/section.asp?sID=5
Costs of Reducing Greenhouse Gas Emissions from Australian Road Freight Vehicles: An Application of the
BTCE TRUCKMOD Model. BTCE. Canberra. March 1996. http://www.bitre.gov.au/publications/13/Files/WP022.pdf
7.Das IKARUS-Projekt: Energietechnische Perspektiven für Deutschland. Forschungszentrum Jülich GMBH.
Germany 2003. http://juwel.fz-juelich.de:8080/dspace/bitstream/2128/348/1/Umwelt_39.pdf (in German) Economic Assessment of Post-2012 Global Climate Policies: Analysis of Greenhouse Gas Emission Reduction
Scenarios with the POLES and GEM-E3 models, European Commission Joint Research Centre, Institute for Prospective Technological Studies. February 2009.
Economic Growth, Fuel Mix in the Ukrainian Heat and Power Generation Sectors. Environmental Defense.
2004.
Energy Strategy of Ukraine for the period until 2030. Ukraine 2006.
Electra, Relatorios e Contas Anuais, 2006, 2007, 2008, 2009 y 2010 http://www.electra.cv/index.php/Dados-Empresa/Relatorios-Anuais.html
Enacol, Emresa Nacional de Combustíveis, S.A. Cabo Verde. Relátorio & Contas, 2010, 2009, 2008, 2007,
2006:http://www.enacol.cv/PresentationLayer/conteudo.aspx?menuid=106&exmenuid=-1
DTI. UK Energy and CO2 Emissions Projections. Updated Projections to 2020. February 2006. http://www.berr.gov.uk/files/file26363.pdf
ENPEP-BALANCE: A Tool for Long-term Nuclear Power Market Simulations. Argonne National Laboratory.
http://www.dis.anl.gov/publications/fact_sheets/ENPEP_Balance_FactSheet_2007Oct.pdf
First National Communication of the Republic of Armenia under the United Nations Framework Convention on Climate Change. Armenia. October 1998.http://unfccc.int/resource/docs/natc/armnc1e.pdf July 2006.http://unfccc.int/resource/docs/natc/gernc4.pdf
90
Fourth National Communication of the United States of America under the United Nations Framework Convention on Climate Change. USA 2006. http://unfccc.int/resource/docs/natc/usnc4.pdf
Fourth National Report by the Government of the Federal Republic of Germany (4th National Communication). Report under the Kyoto Protocol to the United Nations Framework Convention on Climate Change
Fuel Substitution Options in the Electricity Sector - The Dependency on Capital Malleability. Forschungszentrum Jülich. Germany. http://www.ecomod.net/conferences/iioa2004/iioa2004_papers/428.pdf
GTEM model.
http://www.abareconomics.com/interactive/GTEM/overview.html
Instituto Nacional de Estadísticas de Cabo Verde. http://www.ine.cv/
MMRF model.
http://www.monash.edu.au/policy/mmrf.htm
MODELLING AND ANALYSIS OF GREENHOUSE GASES EMISSIONS IN UKRAINE: Selecting and Adapting the ENPEP Program to Ukrainian Conditions and Test Modelling. Environmental Protection Agency (USA), Ministry of the Environment and Natural Resources of Ukraine. Kiev, November 2001. http://www.pnl.gov/aisu/pubs/GHGModel.pdf
Long range Energy Alternatives Planning System “An Introduction to LEAP”.
http://www.energycommunity.org/default.asp?action=47
O Impacto das Enrgias Renováveis na Economia dos Países Emergentes – O Caso de Cabo Verde. http://repositorio.iscte.pt/handle/10071/3389
Overview of the E4cast model and key assumptions.
http://www.abareconomics.com/interactive/energy_dec06/htm/chptr_2.htm
Planos Estratégicos para o desenvolvimiento do turismo em Cabo Verde [2010-2013], Ministerio de Economía, Crescimento e Competitividade, Direccao Geral do Turismo. https://portoncv.gov.cv/dhub/porton.por_global.open_file?p_doc...
Politica Eenergética de Cabo Verde. Minsitério de Economia Crescimento e Competitividade
www.governo.cv/.../politica_energetica.pdf
Projections for Ukraine’s energy sector and greenhouse gas emissions using the Energy and Power Evaluation Program (ENPEP). ARENA-ECO, 2001.
REPORTING ON CLIMATE CHANGE user manual for the guidelines on national communications from non-Annex
I Parties. http://unfccc.int/national_reports/nonannex_i_natcom/guidelines_and_user_manual/items/2607.php
Republic of Belarus. Second, third, fourth National Communication. Minsk 2006.
http://unfccc.int/resource/docs/natc/blrnc02.pdf
Republic of Turkey First National Communication on Climate Change under the United Nations Framework Convention on Climate Change. Turkey. January 2007. http://unfccc.int/resource/docs/natc/turnc1.pdf
Review of the implementation of commitments and of other provisions of the convention. UNFCCC guidelines
on reporting and review. Conference of the Parties. Fifth session. Bonn, 25 October – 5 November 1999.
91
Agenda items 4 (a) and 4 (h). Framework Convention on Climate Change. http://unfccc.int/national_reports/annex_i_natcom/_guidelines_for_ai_nat_comm/items/2707.php
Spain’s Fourth National Communication on Climate Change the United Nations Framework Convention on
Climate Change (in Spanish). http://unfccc.int/resource/docs/natc/spanc4.pdf
SEGUNDA COMUNICAÇÃO NACIONAL DE CABO VERDE PARA AS MUDANÇAS CLIMÁTICAS, República de Cabo
Verde. CONVENÇÃO QUADRO DAS NAÇÕES UNIDAS PARA MUDANÇAS CLIMÁTICAS, MINISTÉRIO DO AMBIENTE, DESENVOLVIMENTO RURAL E RECURSOS MARINHOS e INSTITUTO NACIONAL DE METEOROLOGIA E GEOFÍSICA. Outubro 2010. www.sia.cv/.../2-planos-e-estrategias?...101%3Asegunda-comunicaca...
Supporting Spain’s national emission projections with the EmiPro tool.
http://www.epa.gov/ttn/chief/conference/ei14/session2/borge.pdf
The First National Communication of the Republic of Albania to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). Albania. July 2002. http://unfccc.int/resource/docs/natc/albnc1.pdf
The theoretical structure of Monash-MRF. Centre of Policy Studies, Monash University. April 1996.
http://www.monash.edu.au/policy/ftp/workpapr/op-85.pdf
The UK’s Fourth National Communication under the United Nations Framework Convention on Climate Change. UK 2006. http://unfccc.int/resource/docs/natc/uknc4.pdf
Ukraine: The First National Communication on Climate Change The United Nations Framework Convention on
Climate Change Kyiv 1998. http://unfccc.int/resource/docs/natc/ukrnc1.pdf
Ukraine: The National Strategy of Ukraine for Joint Implementation and Emissions Trading, Part 4, June 2003.
http://web.worldbank.org/WBSITE/EXTERNAL/TOPICS/ENVIRONMENT/EXTCC/0,,contentMDK:20484413~pagePK:148956~piPK:216618~theSitePK:407864,00.html
World Economic Outlook, International Monetary Fund. Cape Verde Database http://www.imf.org/external/country/cpv/index.htm?p
92