Processo de otimização aplicada à análise de risco de investimento em geração de energia elétrica com fontes renováveis

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Pinheiro Neto, Daywes lattes
Orientador(a): Calixto, Wesley Pacheco lattes
Banca de defesa: Calixto, Wesley Pacheco, Domingues, Elder Geraldo, Coimbra, António Paulo, Peretta, Igor Santos, Fonseca, Regina Celia Bueno da Fonseca (MAT/IFG)
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
dARK ID: ark:/38995/0013000008jkc
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)
Departamento: Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG)
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Processos estocásticos
Fontes renováveis
Análise de risco
Otimização multiobjetivo
Palavras-chave em Inglês:
Stochastic processes
Renewable sources
Risk analysis
Multiobjective optimization
Área do conhecimento CNPq:
ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/7793
Resumo: This work presents a methodology for multiobjective optimization applied to risk analysis of investment in electricity generation from renewable sources. Analysis of hydro (large-scale and small-scale), wind, and photovoltaic energy is carried out considering the economic profile and demand of the investor. The methodology of risk analysis applies the Monte Carlo method to generate synthetic time series of the random variables. The investment analysis approaches are made for individual sources and also for different portfolios, using detailed modeling for the cash flow. The proposed mathematical modeling of multiobjective optimization takes into account aspects of commercialization, legislation, taxation, financing, and the investor's demand. The results provide information of the generation potential, statistical indicators of the Net Present Value and Modified Internal Rate of Return, as well as the Pareto frontiers. Thus, the investor can choose the best portfolio with hydro, wind and photovoltaic energy which satisfies their demand characteristics and their financial risk profile. Therefore, this work offers a valuable tool to support decision making and to contribute with the electric sector development.
id UFG-2_ccdf0047ec33f803fd39dd63883188f6
oai_identifier_str oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/7793
network_acronym_str UFG-2
network_name_str Repositório Institucional da UFG
repository_id_str
spelling Calixto, Wesley Pachecohttp://lattes.cnpq.br/9073478192027867Domingues, Elder Geraldohttp://lattes.cnpq.br/7517532032729320Calixto, Wesley PachecoDomingues, Elder GeraldoCoimbra, António PauloPeretta, Igor SantosFonseca, Regina Celia Bueno da Fonseca (MAT/IFG)http://lattes.cnpq.br/3885723899789699Pinheiro Neto, Daywes2017-09-22T14:01:46Z2017-08-31PINHEIRO-NETO, D. Processo de otimização aplicada à análise de risco de investimento em geração de energia elétrica com fontes renováveis. 2017. 252 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2017.http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/7793ark:/38995/0013000008jkcThis work presents a methodology for multiobjective optimization applied to risk analysis of investment in electricity generation from renewable sources. Analysis of hydro (large-scale and small-scale), wind, and photovoltaic energy is carried out considering the economic profile and demand of the investor. The methodology of risk analysis applies the Monte Carlo method to generate synthetic time series of the random variables. The investment analysis approaches are made for individual sources and also for different portfolios, using detailed modeling for the cash flow. The proposed mathematical modeling of multiobjective optimization takes into account aspects of commercialization, legislation, taxation, financing, and the investor's demand. The results provide information of the generation potential, statistical indicators of the Net Present Value and Modified Internal Rate of Return, as well as the Pareto frontiers. Thus, the investor can choose the best portfolio with hydro, wind and photovoltaic energy which satisfies their demand characteristics and their financial risk profile. Therefore, this work offers a valuable tool to support decision making and to contribute with the electric sector development.Este trabalho apresenta metodologia para otimização multiobjetivo aplicada à análise de risco de investimento em geração de energia elétrica a partir de fontes renováveis. Realiza-se análise das fontes hidrelétrica (grande e pequeno porte), eólica e solar fotovoltaica, considerando o perfil econômico e a demanda do investidor. Para cada fonte, será apresentada metodologia de análise de risco que utiliza modelos econométricos, com a aplicação do método de Monte Carlo, para geração de séries sintéticas das variáveis aleatórias. São apresentadas abordagens de análise de investimento considerando as fontes separadamente e também a formação de portfólios, utilizando detalhada modelagem para o fluxo de caixa. É proposta modelagem matemática de otimização multiobjetivo que considera os aspectos de comercialização no Ambiente de Contratação Livre e no Ambiente de Contratação Regulado, a legislação pertinente ao setor elétrico e o atendimento à demanda do projeto. Os resultados fornecem informações do potencial de geração, indicadores estatísticos das distribuições de probabilidade do Valor Presente Líquido, da Taxa Interna de Retorno Modificada e do Payback Descontado, e também fronteiras de Pareto com as soluções ótimas para investimento, onde o investidor poderá optar pela melhor carteira de investimento, composta por usinas PCH, eólica e solar fotovoltaica, que satisfaz suas características de demanda e seu perfil de risco financeiro. Portanto, este trabalho oferece ferramenta de apoio à tomada de decisão que visa contribuir para o desenvolvimento do setor elétrico.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESapplication/pdfporUniversidade Federal de GoiásPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)UFGBrasilEscola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessProcessos estocásticosFontes renováveisAnálise de riscoOtimização multiobjetivoStochastic processesRenewable sourcesRisk analysisMultiobjective optimizationENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAProcesso de otimização aplicada à análise de risco de investimento em geração de energia elétrica com fontes renováveisOptimization process applied to investment risk analysis in power generation from renewable sourcesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis-5088589215393046129600600600600-7705723421721944646-14310135936106710972075167498588264571reponame:Repositório Institucional da UFGinstname:Universidade Federal de Goiás (UFG)instacron:UFGCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/711a63b9-5248-4c5d-bfea-224ce10ae6d5/download4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-80http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/e64bc3f9-7716-4739-8d52-a76674de8746/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/d3a44038-e632-4b2e-af6a-82085b642095/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82165http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/17289612-3f02-42f6-8c07-47772110c715/downloadbd3efa91386c1718a7f26a329fdcb468MD51ORIGINALTese - Daywes Pinheiro Neto - 2017.pdfTese - Daywes Pinheiro Neto - 2017.pdfapplication/pdf2567797http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/86270a44-acc7-4d9a-8422-8ce35764fde1/downloade19e41358dab14d4c81db95a21c6f3ceMD55tede/77932017-09-22 11:01:46.895http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acesso Abertoopen.accessoai:repositorio.bc.ufg.br:tede/7793http://repositorio.bc.ufg.br/tedeRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.bc.ufg.br/tedeserver/oai/requestgrt.bc@ufg.bropendoar:oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/12342017-09-22T14:01:46Repositório Institucional da UFG - Universidade Federal de Goiás (UFG)falseTk9UQTogQ09MT1FVRSBBUVVJIEEgU1VBIFBSw5NQUklBIExJQ0VOw4dBCkVzdGEgbGljZW7Dp2EgZGUgZXhlbXBsbyDDqSBmb3JuZWNpZGEgYXBlbmFzIHBhcmEgZmlucyBpbmZvcm1hdGl2b3MuCgpMSUNFTsOHQSBERSBESVNUUklCVUnDh8ODTyBOw4NPLUVYQ0xVU0lWQQoKQ29tIGEgYXByZXNlbnRhw6fDo28gZGVzdGEgbGljZW7Dp2EsIHZvY8OqIChvIGF1dG9yIChlcykgb3UgbyB0aXR1bGFyIGRvcyBkaXJlaXRvcyBkZSBhdXRvcikgY29uY2VkZSDDoCBVbml2ZXJzaWRhZGUgClhYWCAoU2lnbGEgZGEgVW5pdmVyc2lkYWRlKSBvIGRpcmVpdG8gbsOjby1leGNsdXNpdm8gZGUgcmVwcm9kdXppciwgIHRyYWR1emlyIChjb25mb3JtZSBkZWZpbmlkbyBhYmFpeG8pLCBlL291IApkaXN0cmlidWlyIGEgc3VhIHRlc2Ugb3UgZGlzc2VydGHDp8OjbyAoaW5jbHVpbmRvIG8gcmVzdW1vKSBwb3IgdG9kbyBvIG11bmRvIG5vIGZvcm1hdG8gaW1wcmVzc28gZSBlbGV0csO0bmljbyBlIAplbSBxdWFscXVlciBtZWlvLCBpbmNsdWluZG8gb3MgZm9ybWF0b3Mgw6F1ZGlvIG91IHbDrWRlby4KClZvY8OqIGNvbmNvcmRhIHF1ZSBhIFNpZ2xhIGRlIFVuaXZlcnNpZGFkZSBwb2RlLCBzZW0gYWx0ZXJhciBvIGNvbnRlw7pkbywgdHJhbnNwb3IgYSBzdWEgdGVzZSBvdSBkaXNzZXJ0YcOnw6NvIApwYXJhIHF1YWxxdWVyIG1laW8gb3UgZm9ybWF0byBwYXJhIGZpbnMgZGUgcHJlc2VydmHDp8Ojby4KClZvY8OqIHRhbWLDqW0gY29uY29yZGEgcXVlIGEgU2lnbGEgZGUgVW5pdmVyc2lkYWRlIHBvZGUgbWFudGVyIG1haXMgZGUgdW1hIGPDs3BpYSBhIHN1YSB0ZXNlIG91IApkaXNzZXJ0YcOnw6NvIHBhcmEgZmlucyBkZSBzZWd1cmFuw6dhLCBiYWNrLXVwIGUgcHJlc2VydmHDp8Ojby4KClZvY8OqIGRlY2xhcmEgcXVlIGEgc3VhIHRlc2Ugb3UgZGlzc2VydGHDp8OjbyDDqSBvcmlnaW5hbCBlIHF1ZSB2b2PDqiB0ZW0gbyBwb2RlciBkZSBjb25jZWRlciBvcyBkaXJlaXRvcyBjb250aWRvcyAKbmVzdGEgbGljZW7Dp2EuIFZvY8OqIHRhbWLDqW0gZGVjbGFyYSBxdWUgbyBkZXDDs3NpdG8gZGEgc3VhIHRlc2Ugb3UgZGlzc2VydGHDp8OjbyBuw6NvLCBxdWUgc2VqYSBkZSBzZXUgCmNvbmhlY2ltZW50bywgaW5mcmluZ2UgZGlyZWl0b3MgYXV0b3JhaXMgZGUgbmluZ3XDqW0uCgpDYXNvIGEgc3VhIHRlc2Ugb3UgZGlzc2VydGHDp8OjbyBjb250ZW5oYSBtYXRlcmlhbCBxdWUgdm9jw6ogbsOjbyBwb3NzdWkgYSB0aXR1bGFyaWRhZGUgZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzLCB2b2PDqiAKZGVjbGFyYSBxdWUgb2J0ZXZlIGEgcGVybWlzc8OjbyBpcnJlc3RyaXRhIGRvIGRldGVudG9yIGRvcyBkaXJlaXRvcyBhdXRvcmFpcyBwYXJhIGNvbmNlZGVyIMOgIFNpZ2xhIGRlIFVuaXZlcnNpZGFkZSAKb3MgZGlyZWl0b3MgYXByZXNlbnRhZG9zIG5lc3RhIGxpY2Vuw6dhLCBlIHF1ZSBlc3NlIG1hdGVyaWFsIGRlIHByb3ByaWVkYWRlIGRlIHRlcmNlaXJvcyBlc3TDoSBjbGFyYW1lbnRlIAppZGVudGlmaWNhZG8gZSByZWNvbmhlY2lkbyBubyB0ZXh0byBvdSBubyBjb250ZcO6ZG8gZGEgdGVzZSBvdSBkaXNzZXJ0YcOnw6NvIG9yYSBkZXBvc2l0YWRhLgoKQ0FTTyBBIFRFU0UgT1UgRElTU0VSVEHDh8ODTyBPUkEgREVQT1NJVEFEQSBURU5IQSBTSURPIFJFU1VMVEFETyBERSBVTSBQQVRST0PDjU5JTyBPVSAKQVBPSU8gREUgVU1BIEFHw4pOQ0lBIERFIEZPTUVOVE8gT1UgT1VUUk8gT1JHQU5JU01PIFFVRSBOw4NPIFNFSkEgQSBTSUdMQSBERSAKVU5JVkVSU0lEQURFLCBWT0PDiiBERUNMQVJBIFFVRSBSRVNQRUlUT1UgVE9ET1MgRSBRVUFJU1FVRVIgRElSRUlUT1MgREUgUkVWSVPDg08gQ09NTyAKVEFNQsOJTSBBUyBERU1BSVMgT0JSSUdBw4fDlUVTIEVYSUdJREFTIFBPUiBDT05UUkFUTyBPVSBBQ09SRE8uCgpBIFNpZ2xhIGRlIFVuaXZlcnNpZGFkZSBzZSBjb21wcm9tZXRlIGEgaWRlbnRpZmljYXIgY2xhcmFtZW50ZSBvIHNldSBub21lIChzKSBvdSBvKHMpIG5vbWUocykgZG8ocykgCmRldGVudG9yKGVzKSBkb3MgZGlyZWl0b3MgYXV0b3JhaXMgZGEgdGVzZSBvdSBkaXNzZXJ0YcOnw6NvLCBlIG7Do28gZmFyw6EgcXVhbHF1ZXIgYWx0ZXJhw6fDo28sIGFsw6ltIGRhcXVlbGFzIApjb25jZWRpZGFzIHBvciBlc3RhIGxpY2Vuw6dhLgo=
dc.title.eng.fl_str_mv Processo de otimização aplicada à análise de risco de investimento em geração de energia elétrica com fontes renováveis
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv Optimization process applied to investment risk analysis in power generation from renewable sources
title Processo de otimização aplicada à análise de risco de investimento em geração de energia elétrica com fontes renováveis
spellingShingle Processo de otimização aplicada à análise de risco de investimento em geração de energia elétrica com fontes renováveis
Pinheiro Neto, Daywes
Processos estocásticos
Fontes renováveis
Análise de risco
Otimização multiobjetivo
Stochastic processes
Renewable sources
Risk analysis
Multiobjective optimization
ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
title_short Processo de otimização aplicada à análise de risco de investimento em geração de energia elétrica com fontes renováveis
title_full Processo de otimização aplicada à análise de risco de investimento em geração de energia elétrica com fontes renováveis
title_fullStr Processo de otimização aplicada à análise de risco de investimento em geração de energia elétrica com fontes renováveis
title_full_unstemmed Processo de otimização aplicada à análise de risco de investimento em geração de energia elétrica com fontes renováveis
title_sort Processo de otimização aplicada à análise de risco de investimento em geração de energia elétrica com fontes renováveis
author Pinheiro Neto, Daywes
author_facet Pinheiro Neto, Daywes
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Calixto, Wesley Pacheco
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/9073478192027867
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Domingues, Elder Geraldo
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/7517532032729320
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Calixto, Wesley Pacheco
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Domingues, Elder Geraldo
dc.contributor.referee3.fl_str_mv Coimbra, António Paulo
dc.contributor.referee4.fl_str_mv Peretta, Igor Santos
dc.contributor.referee5.fl_str_mv Fonseca, Regina Celia Bueno da Fonseca (MAT/IFG)
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/3885723899789699
dc.contributor.author.fl_str_mv Pinheiro Neto, Daywes
contributor_str_mv Calixto, Wesley Pacheco
Domingues, Elder Geraldo
Calixto, Wesley Pacheco
Domingues, Elder Geraldo
Coimbra, António Paulo
Peretta, Igor Santos
Fonseca, Regina Celia Bueno da Fonseca (MAT/IFG)
dc.subject.por.fl_str_mv Processos estocásticos
Fontes renováveis
Análise de risco
Otimização multiobjetivo
topic Processos estocásticos
Fontes renováveis
Análise de risco
Otimização multiobjetivo
Stochastic processes
Renewable sources
Risk analysis
Multiobjective optimization
ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
dc.subject.eng.fl_str_mv Stochastic processes
Renewable sources
Risk analysis
Multiobjective optimization
dc.subject.cnpq.fl_str_mv ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
description This work presents a methodology for multiobjective optimization applied to risk analysis of investment in electricity generation from renewable sources. Analysis of hydro (large-scale and small-scale), wind, and photovoltaic energy is carried out considering the economic profile and demand of the investor. The methodology of risk analysis applies the Monte Carlo method to generate synthetic time series of the random variables. The investment analysis approaches are made for individual sources and also for different portfolios, using detailed modeling for the cash flow. The proposed mathematical modeling of multiobjective optimization takes into account aspects of commercialization, legislation, taxation, financing, and the investor's demand. The results provide information of the generation potential, statistical indicators of the Net Present Value and Modified Internal Rate of Return, as well as the Pareto frontiers. Thus, the investor can choose the best portfolio with hydro, wind and photovoltaic energy which satisfies their demand characteristics and their financial risk profile. Therefore, this work offers a valuable tool to support decision making and to contribute with the electric sector development.
publishDate 2017
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2017-09-22T14:01:46Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2017-08-31
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv PINHEIRO-NETO, D. Processo de otimização aplicada à análise de risco de investimento em geração de energia elétrica com fontes renováveis. 2017. 252 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2017.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/7793
dc.identifier.dark.fl_str_mv ark:/38995/0013000008jkc
identifier_str_mv PINHEIRO-NETO, D. Processo de otimização aplicada à análise de risco de investimento em geração de energia elétrica com fontes renováveis. 2017. 252 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2017.
ark:/38995/0013000008jkc
url http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/7793
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.program.fl_str_mv -5088589215393046129
dc.relation.confidence.fl_str_mv 600
600
600
600
dc.relation.department.fl_str_mv -7705723421721944646
dc.relation.cnpq.fl_str_mv -1431013593610671097
dc.relation.sponsorship.fl_str_mv 2075167498588264571
dc.rights.driver.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Goiás
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFG
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Goiás
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFG
instname:Universidade Federal de Goiás (UFG)
instacron:UFG
instname_str Universidade Federal de Goiás (UFG)
instacron_str UFG
institution UFG
reponame_str Repositório Institucional da UFG
collection Repositório Institucional da UFG
bitstream.url.fl_str_mv http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/711a63b9-5248-4c5d-bfea-224ce10ae6d5/download
http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/e64bc3f9-7716-4739-8d52-a76674de8746/download
http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/d3a44038-e632-4b2e-af6a-82085b642095/download
http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/17289612-3f02-42f6-8c07-47772110c715/download
http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/86270a44-acc7-4d9a-8422-8ce35764fde1/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2f
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
bd3efa91386c1718a7f26a329fdcb468
e19e41358dab14d4c81db95a21c6f3ce
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFG - Universidade Federal de Goiás (UFG)
repository.mail.fl_str_mv grt.bc@ufg.br
_version_ 1846536695321722880

Registros relacionados