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Thayse Cristina Trajano da Silva
Cenários Futuros de Oferta e Demanda
de Energia Elétrica: Simulações do
Possível Racionamento até 2011
Dissertação de Mestrado
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-
graduação em Engenharia Elétrica da PUC-Rio
como requisito parcial para obtenção do título de
Mestre em Engenharia Elétrica
Orientador: Reinaldo Castro Souza
Rio de Janeiro
Novembro de 2008
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Thayse Cristina Trajano da Silva
Cenários Futuros de Oferta e Demanda
de Energia Elétrica: Simulações do
Possível Racionamento até 2011
Dissertação apresentada como requisito parcial
para obtenção do grau de Mestre pelo Programa
de Pós-graduação em Engenharia Elétrica do
Departamento de Engenharia Elétrica do Centro
Técnico Científico da PUC-Rio. Aprovada pela
Comissão Examinadora abaixo assinada.
Prof. Reinaldo Castro Souza
Orientador
Departamento de Engenharia Elétrica – PUC-Rio
Prof. André Luís Marques Marcato
Universidade Federal de Juiz de Fora – UFJF
Prof. José Francisco Moreira Pessanha
Centro de Pesquisas de Energia Elétrica – CEPEL
Profa. Monica Barros
Departamento de Engenharia Elétrica – PUC-Rio
Prof. José Eugenio Leal
Coordenador Setorial do Centro Técnico Científico – PUC-Rio
Rio de Janeiro, 3 de novembro de 2008
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Todos os direitos reservados. É proibida a reprodução
total ou parcial do trabalho sem autorização da
universidade, da autora e do orientador.
Thayse Cristina Trajano da Silva
Graduou-se em Engenharia Elétrica com ênfase em
Sistemas de Potência na Universidade do Estado do
Rio de Janeiro – UERJ em 2005. Na UERJ, participou
da Empresa Júnior de Engenharia – Hidros
Consultoria, foi monitora junto ao Instituto de
Química e bolsista de iniciação cientifica do Grupo de
Estudos de Veículos Elétricos - GRUVE. Estagiou no
Departamento de Planejamento da Transmissão em
Furnas Centrais Elétricas. Atualmente é engenheira da
Centrais Elétricas Brasileiras – ELETROBRÁS e atua
no Departamento de Comercialização de Energia, na
área de contabilização e operação de energia elétrica.
Ficha Catalográfica
CDD: 621.3
Silva, Thayse Cristina Trajano da
Cenários futuros de oferta e demanda de energia
elétrica: simulações do possível racionamento até
2011 / Thayse Cristina Trajano da Silva; orientador:
Reinaldo Castro Souza. – 2008.
146 f. : il. ; 30 cm
Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)–
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro,
Rio de Janeiro, 2008.
Inclui bibliografia
1. Engenharia elétrica – Teses. 2. Séries
temporais. 3. Simulações. 4. Racionamento de
energia. 5. Previsão de demanda. 6. Cenário de
oferta e demanda.7. Planejamento da operação
energética. I. Souza, Reinaldo Castro. II. Pontifícia
Universidade Católica do Rio de Janeiro.
Departamento de Engenharia Elétrica. III. Título.
Aos meus amados pais,
Natal e Sônia, e irmã Karine.
Agradecimentos
Ao meu adorado Jesus que é a razão da minha existência.
Aos meus pais Natal e Sônia que são exemplos de vida para mim e que sempre me
deram muito amor, compreensão e oportunidades para concluir os meus estudos.
A minha querida irmã Karine que é o meu presente de Deus, sendo uma
companheira e amiga em todos os momentos importantes da minha vida.
Ao meu namorado Bruno Volaro que me deu todo apoio, estímulo e carinho que
me ajudaram a concluir esta dissertação.
Ao meu orientador Reinado Castro que me proporcionou a oportunidade de
realizar este trabalho com toda a sua atenção e esclarecimentos. Também pela
grande paciência com os seus alunos e as maravilhosas aulas que nos oferece.
A professora Monica Barros que me auxiliou durante o estudo orientado e a
elaboração desta dissertação.
A todos os amigos que fiz na PUC-Rio e que me ajudaram em muitos momentos,
em especial, Armando, Bruno, Marcel, Marcela e Murilo.
Aos meus amigos da ELETROBRÁS que me ampararam nos momentos críticos.
Em especial agradeço aos amigos do DEN, que me forneceram vários dados, além
dos riquíssimos auxílios do Fabiano com o modelo NEWAVE.
Aos novos amigos do CEPEL.
A todos os meus eternos mestres da UERJ que me fizeram ser realizada na
escolha profissional, em especial aos professores Erli Ferreira e Luiz Artur
Pecorelli que também me indicaram e incentivaram a iniciar este mestrado, além
do incentivo do Jorge Amon que foi meu chefe em Furnas.
A todos os meus parentes e amigos que torceram por mim.
A PUC- Rio e CNPq pelos auxílios recebidos.
Resumo
Silva, Thayse Cristina Trajano da; Souza, Reinaldo Castro. Cenários
futuros de oferta e demanda de energia elétrica: simulações do
possível racionamento até 2011. Rio de Janeiro, 2008. 146p. Dissertação
de Mestrado – Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifícia
Universidade Católica do Rio de Janeiro.
O sistema de geração de energia elétrica do Brasil é hidrotérmico e de
grande porte, com predominância de usinas hidrelétricas. O seu tamanho e
características peculiares permitem considerá-lo único em todo o mundo.
Conseqüentemente a coordenação de todo esse sistema é uma tarefa de extrema
complexidade e, portanto, há a necessidade de um correto planejamento e
operação para evitar ou amenizar problemas relacionados a segurança de
suprimento. Neste contexto, esta dissertação estuda as condições que resultaram
no racionamento de energia elétrica no ano de 2001 e no início de 2002, além dos
seus efeitos no curto e médio prazo e posteriormente infere sobre um possível
novo racionamento. Para isto foram realizadas previsões do consumo de energia,
durante o período de crise e foi desenvolvida uma modelagem computacional para
simular os seus efeitos. Para obter os indicativos do racionamento passado e
inferir sobre um novo, foram realizadas simulações no Modelo Computacional de
Otimização Hidrotérmica de Médio Prazo – NEWAVE, desenvolvido pelo
CEPEL.
Palavras-chave
Séries Temporais. Simulações. Racionamento de Energia. Previsão de
Demanda. Cenário de Oferta e Demanda. Planejamento da Operação Energética.
Abstract
Silva, Thayse Cristina Trajano da; Castro, Reinaldo Souza (Advisor).
Futures settings of supply and demand of electric energy: simulations
of possible energy-rationing until 2011. Rio de Janeiro, 2008. 146p.
MSc. Dissertation – Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifícia
Universidade Católica do Rio de Janeiro.
The Brazilian electric energy generation system is a hydrothermal system
of great size, with predominance hydroelectric plants. Its peculiar size and
characteristics is the only one in the world. Consequently, its coordination is very
complex and, therefore, it’s necessary the correct planning and operation to
prevent or reduce problems related to supplement security. In this context, this
work studies the conditions that resulted in the rationing of electric energy in 2001
and in the beginning of 2002, as well as the effect in the short term and the
medium term and infers on a new rationing possible. For this, energy consumption
estimations were done, during the period of crisis and was developed a
computational modeling to simulate its effect. To get the indicative of the last
rationing and to infer on a new one was done simulations in the Computational
Model NEWAVE, developed by CEPEL.
Keywords
Temporal Series. Simulations. Energy-rationing. Demand Forecasting.
Supply and Demand Scenarios. Operation Planning.
Sumário
1. Introdução 18
1.1. Motivação 18
1.2. Objetivo 19
1.3. Estrutura do Trabalho 19
1.4. Organização da Dissertação 20
2. Setor Elétrico Brasileiro 21
2.1. Antes da Reforma da Década de 90 21
2.2. Após a Reforma da Década de 90 22
2.3. Racionamento de Energia em 2001/2002 25
2.4. Novo Modelo do Setor Elétrico 26
2.5. Comercialização de Energia Elétrica no Novo Modelo 29
3. Modelo Computacional NEWAVE 32
3.1. Planejamento da Operação Energética Brasileira 32
3.2. Estratégia de Operação: Mínimo Custo Total 33
3.3. Série Estatística de Afluências 36
3.4. Programação Dinâmica Dual Estocástica 36
3.5. Critério de convergência ou de parada 38
3.6. Fluxograma do Modelo NEWAVE 39
3.7. Representação no NEWAVE 40
3.8. Dados de Entrada do Modelo NEWAVE 43
3.9. Resultado da Simulação Final 45
3.10. Evolução do Programa computacional NEWAVE 47
4. Modelagem do Racionamento de Energia em 2001/2002 49
4.1. Introdução 49
4.2. Mercado de Energia Total do Brasil 50
4.3. Mercado de Energia Total do Brasil por Classes de Consumo 51
4.4. Mercado de Energia por Regiões do Brasil 56
4.5. Mercado de Energia por Regiões do Brasil e Classes de
Consumo 61
4.6. Mercado de Energia por Submercados 62
4.7. Modelagem das Curvas Características do
Consumo dos Submercados 63
5. Simulações Utilizando o Modelo Computacional NEWAVE 72
5.1. Cenários de Referência em 2001 72
5.1.1. Análise dos Resultados e Critério de Decisão 79
5.2. Cenários de Referência em 2008 80
5.2.1. Análise dos Resultados 83
5.3. Cenários de Estudos 84
5.3.1. Cenário Base sem a Curva de Aversão ao Risco 84
5.3.1.1. Análise dos Resultados 86
5.3.2. Cenário com Racionamento - Curva Ajustada 86
5.3.2.1. Análise dos Resultados 88
5.3.3. Cenário com Racionamento de 10% 89
5.3.3.1. Análise dos Resultados 90
5.3.4. Cenário com Racionamento de 20% 90
5.3.4.1. Análise dos Resultados 92
5.3.5. Cenário com Demanda Alta e Atrasos na Oferta 92
5.3.5.1 Análise dos Resultados 94
6. Conclusões e Trabalhos Futuros 95
Referências Bibliográficas 97
A. Dados de Entrada do Cenário de Referência em 2001 –
NEWAVE versão 8.3 100
A.1. Simulação do cenário base - PMO de janeiro de 2001 100
A.2. Simulação do cenário base - PMO de fevereiro de 2001 103
A.3. Simulação do cenário base - PMO de março de 2001 106
A.4. Simulação do cenário base - PMO de abril de 2001 109
A.5. Simulação do cenário base - PMO de maio de 2001 112
A.6. Simulação do cenário base - PMO de junho de 2001 115
B. Dados de Entrada do Cenário de Referência em 2008 –
NEWAVE versão 13a 119
B.1. Simulação do cenário base - PMO de março de 2008 119
B.2. Simulação do cenário base - PMO de abril de 2008 127
C. Dados de Entrada dos Cenários de Estudos 135
C.1. Simulação do caso de março de 2008 sem CAR (Curva de
Aversão ao Risco) 135
C.2. Simulação do caso de abril de 2008 sem CAR (Curva de
Aversão ao Risco) 136
C.3. Simulação do Cenário com as Curvas Ajustadas 137
C.4. Simulação do Cenário com racionamento de 10% 139
C.5. Simulação do Cenário com racionamento de 20% 140
C.6. Simulação do Cenário com atraso na oferta e expansão na
demanda 141
Lista de Tabelas
Tabela 4.1 – Setores Eficientes por Região Geográfica 62
Tabela 5.1 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste –
Deck 01/2001 73
Tabela 5.2 – Séries com Déficit no Subsistema Sul –
Deck 01/2001 73
Tabela 5.3 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste –
Deck 01/2001 73
Tabela 5.4 – Séries com Déficit no Subsistema Norte –
Deck 01/2001 73
Tabela 5.5 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste –
Deck 02/2001 74
Tabela 5.6 – Séries com Déficit no Subsistema Sul –
Deck 02/2001 74
Tabela 5.7 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste –
Deck 02/2001 74
Tabela 5.8 – Séries com Déficit no Subsistema Norte –
Deck 02/2001 74
Tabela 5.9 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste –
Deck 03/2001 75
Tabela 5.10 – Séries com Déficit no Subsistema Sul –
Deck 03/2001 75
Tabela 5.11 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste –
Deck 03/2001 75
Tabela 5.12– Séries com Déficit no Subsistema Norte –
Deck 03/2001 75
Tabela 5.13 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste –
Deck 04/2001 76
Tabela 5.14 – Séries com Déficit no Subsistema Sul –
Deck 04/2001 76
Tabela 5.15 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste –
Deck 04/2001 76
Tabela 5.16 – Séries com Déficit no Subsistema Norte –
Deck 04/2001 76
Tabela 5.17 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste –
Deck 05/2001 77
Tabela 5.18 – Séries com Déficit no Subsistema Sul –
Deck 05/2001 77
Tabela 5.19 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste –
Deck 05/2001 77
Tabela 5.20 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste –
Deck 05/2001 77
Tabela 5.21 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste –
Deck 06/2001 78
Tabela 5.22 – Séries com Déficit no Subsistema Sul –
Deck 06/2001 78
Tabela 5.23 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste –
Deck 06/2001 78
Tabela 5.24 – Séries com Déficit no Subsistema Norte –
Deck 06/2001 78
Tabela 5.25– Séries com Déficit no Subsistema Sudeste –
Deck 03/2008 81
Tabela 5.26 – Séries com Déficit no Subsistema Sul –
Deck 03/2008 81
Tabela 5.27 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste –
Deck 03/2008 81
Tabela 5.28 – Séries com Déficit no Subsistema Norte –
Deck 03/2008 81
Tabela 5.29 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste –
Deck 04/2008 82
Tabela 5.30 – Séries com Déficit no Subsistema Sul –
Deck 04/2008 82
Tabela 5.31 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste –
Deck 04/2008 82
Tabela 5.32 – Séries com Déficit no Subsistema Norte –
Deck 04/2008 82
Tabela 5.33 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste –
Deck 03/2008 Sem CAR 84
Tabela 5.34 – Séries com Déficit no Subsistema Sul –
Deck 03/2008 Sem CAR 85
Tabela 5.35 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste –
Deck 03/2008 Sem CAR 85
Tabela 5.36 – Séries com Déficit no Subsistema Norte –
Deck 03/2008 Sem CAR 85
Tabela 5.37 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste –
Deck 04/2008 Sem CAR 85
Tabela 5.38 – Séries com Déficit no Subsistema Sul –
Deck 04/2008 Sem CAR 85
Tabela 5.39 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste –
Deck 04/2008 Sem CAR 85
Tabela 5.40 – Séries com Déficit no Subsistema Norte –
Deck 04/2008 Sem CAR 86
Tabela 5.41 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste –
Com racionamento 87
Tabela 5.42 – Séries com Déficit no Subsistema Sul –
Com racionamento 87
Tabela 5.43 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste –
Com racionamento 87
Tabela 5.44 – Séries com Déficit no Subsistema Norte –
Com racionamento 87
Lista de Gráficos
Gráfico 3.1 – Curvas de Custo Imediato e Futuro 34
Gráfico 3.2 – Custo Total 35
Gráfico 3.3 – Derivada do Custo Futuro pelo enfoque Pente 37
Gráfico 4.1 – Mercado do Brasil e Projeção 50
Gráfico 4.2 – Razão entre o Mercado de Energia do Brasil e
a Projeção 51
Gráfico 4.3 – Carga do Setor Comercial do Brasil e Projeção 52
Gráfico 4.4 – Razão entre a Carga do Setor Comercial do
Brasil e Projeção 52
Gráfico 4.5 – Carga do Setor Residencial do Brasil e Projeção 53
Gráfico 4.6 – Razão entre a Carga do Setor Residencial do
Brasil e Projeção 53
Gráfico 4.7 – Carga do Setor Industrial do Brasil e Projeção 54
Gráfico 4.8 – Razão entre a Carga do Setor Industrial do Brasil e
Projeção 54
Gráfico 4.9 – Carga das Outras Classes do Brasil e Projeção 55
Gráfico 4.10 – Razão entre a Carga das Outras Classes do
Brasil e Projeção 55
Gráfico 4.11 - Consumo de Energia no Brasil por Segmentos de
Consumo 56
Gráfico 4.12 - Carga da Região Sudeste e Projeção 57
Gráfico 4.13 - Razão entre a Carga da Região Sudeste e Projeção 57
Gráfico 4.14 - Carga da Região Sul e Projeção 58
Gráfico 4.15 - Razão entre a Carga da Região Sul e Projeção 58
Gráfico 4.16 - Carga da Região Nordeste e Projeção 59
Gráfico 4.17 - Razão entre a Carga da Região Nordeste e Projeção 59
Gráfico 4.18 - Carga da Região Centro-Oeste e Projeção 60
Gráfico 4.19 - Razão entre a Carga da Região Centro-Oeste e
Projeção 60
Gráfico 4.20 - Carga da Região Norte e Projeção 61
Gráfico 4.21 - Razão entre a Carga da Região Norte e Projeção 61
Gráfico 4.22 - Carga do Submercado Sudeste e Projeção 62
Gráfico 4.23 - Razão entre a Carga do Submercado Sudeste e
Projeção 63
Gráfico 4.24 – Submercado Sudeste - Razão entre a Carga e a
Projeção 64
Gráfico 4.25 – Curva ajustada para região decrescente do
submercado Sudeste 64
Gráfico 4.26 – Curva ajustada para região crescente do
submercado Sudeste 65
Gráfico 4.27 – Curva ajustada e Razão no submercado Sudeste 65
Gráfico 4.28 - Curva ajustada e Razão no submercado Sul 66
Gráfico 4.29 – Submercado Nordeste - Razão entre a Carga e a
Projeção 67
Gráfico 4.30 – Curva ajustada para região decrescente do
submercado Nordeste 67
Gráfico 4.31 – Curva ajustada para região crescente do
submercado Nordeste 68
Gráfico 4.32 - Curva ajustada e Razão no submercado Nordeste 68
Gráfico 4.33 – Submercado Norte - Razão entre a Carga e
a Projeção 69
Gráfico 4.34 – Curva ajustada para região decrescente do
submercado Norte 70
Gráfico 4.35 – Curva ajustada para região crescente do
submercado Norte 70
Gráfico 4.36 - Curva ajustada e Razão no submercado Norte 71
Gráfico 5.1 – Energia Não Suprida por Submercado –
Deck janeiro/2001 73
Gráfico 5.2 – Energia Não Suprida por Submercado –
Deck fevereiro/2001 74
Gráfico 5.3 – Energia Não Suprida por Submercado –
Deck março/2001 75
Gráfico 5.4 – Energia Não Suprida por Submercado –
Deck abril/2001 76
Gráfico 5.5 – Energia Não Suprida por Submercado –
Deck maio/2001 77
Gráfico 5.6 – Energia Não Suprida por Submercado –
Deck junho/2001 78
Gráfico 5.7 – Distribuição do Mercado Total de Energia
pelos Subsistemas 79
Gráfico 5.8 – Valor Médio Mensal do CMO – Deck 03/2008 81
Gráfico 5.9 – Valor Médio Mensal do CMO – Deck 04/2008 82
Gráfico 5.10 – Valor Médio Mensal do CMO – Curvas Ajustadas 87
Gráfico 5.11 – Energia Não Suprida com e sem racionamento 88
Gráfico 5.12 – Valor Médio Mensal do CMO –
Racionamento de 10% 89
Gráfico 5.13 – Diferença entre o CMO médio original e o
CMO com racionamento de 10% 89
Gráfico 5.14 – Energia Não suprida com e sem
racionamento de 10% 90
Gráfico 5.15 – Valor Médio Mensal do CMO –
Racionamento de 20% 91
Gráfico 5.16 – Diferença entre o CMO médio original e o
CMO com racionamento de 20% 91
Gráfico 5.17 – Energia Não suprida com e sem
racionamento de 20% 92
Gráfico 5.18 – Valor Médio Mensal do CMO – Novo Cenário 93
Gráfico 5.19 – Energia Não suprida com o cenário novo 94
Lista de Figuras
Figura 3.1 – Processo de Planejamento da Operação 33
Figura 3.2 – Subsistemas do Sistema Interligado Nacional 43
1
Introdução
1.1
Motivação
A energia elétrica é um insumo fundamental tanto para o crescimento
econômico quanto para a qualidade de vida da população. Portanto, a preocupação
com a escassez de energia está sempre no foco das atenções do governo, indústria
e público em geral.
O Brasil vivenciou no ano de 2001 talvez a mais séria restrição de
abastecimento de energia elétrica de sua história, com uma redução compulsória
do consumo nas regiões sudeste, centro-oeste, nordeste e norte. Essa crise
permaneceu por aproximadamente nove meses, se estendendo até o início de
2002.
Os efeitos deste racionamento não ficaram restritos ao consumo de
energia, que foi o seu alvo, mas influenciaram a economia, a política e o país de
modo geral, direta e indiretamente.
Diante destas conseqüências, este tema se tornou um tanto delicado e
muitos estudos têm sido realizados para avaliar a possibilidade e o risco de um
novo racionamento. Não existem apenas as análises governamentais, há também
estudos sendo promovidos por federações industriais, associações do setor elétrico
e centros universitários e que vêm sendo amplamente divulgados. De um modo
geral, as análises do governo indicam uma situação de abastecimento tranqüila até
2011 o que contrasta com boa parte dos resultados dos demais estudos. Essa
aparente controvérsia foi o principal motivador para a realização deste trabalho.
Esta dissertação foi realizada com base em uma consultoria prestada por
Reinaldo Castro, Mônica Barros e André Marcato, cuja publicação foi submetida
ao Bucharest PowerTech Conference 2009, intitulado de Operation Planning and
Regulation Upon Energy Rationing in Brazil, cujos autores são: André L.M.
Marcato, Antônio Geraldo Mendes, Anderson M. Iung, Monica Barros, Reinaldo
19
Castro Souza, Ana Cláudia C. Santos, Ivo Chaves. S. Junior e Bruno Henrique
Dias. Toda a metodologia foi retirada deste trabalho, sendo feita uma contribuição
nas análises do consumo por regiões geográficas do Brasil e classes de consumo.
1.2
Objetivo
O objetivo do presente trabalho é estudar o ambiente antes do
racionamento ocorrido em 2001/2002 e explorar alguns indicadores que não
haviam sido considerados. A partir destes resultados, estabelecer os possíveis
cenários que indiquem um racionamento e então inferir sobre o período de uma
nova situação de crise. Finalmente, construir e simular novos cenários de oferta e
demanda considerando situações de dificuldade no abastecimento de energia
elétrica.
1.3
Estrutura do Trabalho
Inicialmente foi realizada uma revisão bibliográfica do setor elétrico e
construído um breve histórico, desde antes da reforma da década de noventa,
passando pela crise de abastecimento até culminar no novo modelo, atualmente
em vigor. Concomitantemente foi realizada uma busca pelos valores históricos do
consumo de energia do país, segregados por regiões geográficas, classes de
consumo e submercados.
Em seguida, foi estudado o comportamento do mercado antes e depois do
racionamento, além da realização de previsões ignorando o seu efeito sobre a
carga. A modelagem do comportamento do racionamento sobre o mercado de
energia nas quatro submercados, usando o programa computacional MATLAB foi
desenvolvida posteriormente.
O modelo NEWAVE foi empregado como ferramenta das simulações de
diversos cenários de oferta e demanda e para isto foi necessário o estudo mais
detalhado do seu funcionamento, embora não fizesse parte do contexto deste
trabalho alterações na configuração do modelo. A partir dos resultados indicados
pelo modelo nas simulações da fase pré-racionamento pode-se criar a regra de
decisão e finalmente inferir sobre um novo racionamento. Enfim, foram
20
projetados novos cenários com o objetivo de estudar e analisar os resultados
contrapondo-os com os cenários oficiais utilizados no Plano Mensal da Operação
– PMO.
1.4
Organização da Dissertação
A presente dissertação está organizada em capítulos, iniciados por esta
introdução que contém a motivação, estrutura e o objetivo do trabalho.
O Capítulo 2 apresenta um resumo do setor elétrico brasileiro a partir da
primeira reforma na década de noventa até o novo modelo, mencionando os
acontecimentos principais de cada época.
O Capítulo 3 descreve o modelo computacional NEWAVE, sendo
apresentadas as suas características gerais. Este é o modelo utilizado pelo setor
elétrico brasileiro na etapa do planejamento da operação energética a médio prazo,
sendo usado na etapa de simulações deste trabalho.
O Capítulo 4 descreve os efeitos no curto e médio prazo do racionamento
de energia ocorrido em 2001 sobre o consumo, com o auxílio de algumas
previsões do mercado realizadas através do programa Forecast Pro for Windows –
FPW. Ao fim do capítulo é apresentada uma modelagem desenvolvida para o
comportamento do racionamento sobre o mercado de energia, utilizando o
programa computacional MATLAB.
No Capítulo 5 são realizadas as simulações utilizando como ferramenta
computacional o modelo NEWAVE. Estas simulações englobam tanto os cenários
do ano de 2001, para o desenvolvimento da regra de decisão usada neste trabalho,
quanto os cenários atuais. Além disso, são propostos novos cenários para a sua
posterior avaliação.
Finalmente, o Capítulo 6 apresenta as conclusões e sugestões para
desenvolvimentos futuros.
2
Setor Elétrico Brasileiro
2.1
Antes da Reforma da Década de 90
Antes da reestruturação do setor elétrico brasileiro, durante a década de 90,
havia uma lógica de planejamento centralizado que comandava a expansão da
geração, transmissão e distribuição. O crescimento da demanda energética deveria
ser acompanhado continuamente pelo aumento da oferta de energia,
fundamentalmente a partir de investimentos dos governos federais e estaduais,
através de suas empresas concessionárias estatais, em novos equipamentos de
geração e reforços na rede de transmissão, para que fosse assegurada em até 5% a
probabilidade de algum racionamento, em cada ano.
As empresas controladas pelo governo federal, entre elas, Chesf,
Eletronorte, Furnas e Eletrosul eram responsáveis por aproximadamente 60% da
geração de energia elétrica do país e vendiam parte do seu produto para as
distribuidoras, que normalmente eram empresas estaduais. Algumas destas
empresas, como Cemig, Light, Cesp, Copel e outras, complementavam a energia
comprada com geração própria e repassavam para os seus consumidores diretos
ou para distribuidoras municipais de menor porte. As sobras e déficits do balanço
energético eram rateados entre os compradores.
Tradicionalmente, as tarifas repassadas aos consumidores e entre empresas
não discriminavam as parcelas referentes à transmissão. Além disso, havia para
cada classe de consumidor, uma única tarifa em todo o território nacional, tornada
viável através de subsídios cruzados entre as empresas. Este panorama, associado
à tarifa de referência de cada empresa baseada no seu ativo imobilizado
(remuneração garantida pelo custo do serviço a uma taxa de 12%a.a), permitia a
expansão e o uso compartilhado de rede de transmissão [6].
A expansão e operação eram orientadas pela otimização global do sistema.
A ELETROBRÁS era coordenadora dos grupos de planejamento e operação do
sistema, o Grupo Coordenador do Planejamento dos Sistemas Elétricos (GCPS) e
22
o Grupo Coordenador para Operação Interligada (GCOI). Nesta fase o
instrumento principal de decisão era o Plano Decenal de Expansão de Energia
(PDE), preparado pelo GCPS, que formulava um cronograma de expansão da
oferta de energia para os dez anos seguintes, sendo que a cada ano era atualizado.
2.2
Após a Reforma da Década de 90
As grandes mudanças do setor começaram ainda no governo do presidente
Fernando Henrique Cardoso, com o processo de privatização e a mudança do
papel do estado na economia, de estado empreendedor para estado regulador. O
objetivo da reestruturação do modelo era expandir o parque gerador e modernizar
as linhas de transmissão de energia elétrica a partir da privatização e da
constituição de um modelo competitivo de energia elétrica no Brasil [14].
Essencialmente buscava a introdução da competição naqueles segmentos não
caracterizados como monopólio natural (geração e comercialização) e uma
regulamentação mais forte e clara naqueles segmentos caracterizados como
monopólios (transmissão e distribuição) [10].
A Lei 8.631, de março de 2003, promoveu uma mudança radical nas
tarifas, extinguindo a equalização tarifária vigente, o que estabeleceu profundas
alterações nas regras de funcionamento do setor.
A reestruturação da indústria elétrica foi acelerada no início de 1995, com
a Lei 8.987 que regulamentou o processo de concessões dos serviços do setor
elétrico para investidores e a desestatização dos empreendimentos existentes [27].
A reforma também foi marcada pela promulgação da Lei 9.074 de 1995, que criou
o Produtor Independente de Energia e o conceito de Consumidor Livre. Neste
período, portanto, foram estabelecidos os fundamentos básicos do novo modelo e
iniciada a sua abertura à participação dos capitais privados. Em suma, estas leis
introduziram profundas e importantes alterações, em especial quanto: à licitação
dos novos empreendimentos de geração; à criação da figura do Produtor
Independente de Energia; ao livre acesso aos sistemas de transmissão e
distribuição; e a liberdade para os grandes consumidores escolherem seus
fornecedores de energia elétrica [6].
23
Inicialmente o discurso oficial admitia que as privatizações deveriam
ocorrer após a construção de um sistema regulatório adequado, capaz de promover
a concorrência onde possível e, na impossibilidade desta, gerar incentivos para
ganhos de qualidade e eficiência. Para que isto pudesse ocorrer, era necessária a
atuação de um órgão regulador independente e com autonomia decisória e
financeira. Portanto, em dezembro de 1996 foi criada a Agência Nacional de
Energia Elétrica (ANEEL), sendo implementada apenas em outubro de 1997 [27].
Contudo as primeiras empresas foram privatizadas sem que existisse
qualquer normatização especial sobre regulação e política energética. Enquanto se
privatizaram as empresas, sem estudos prévios, foram criadas as regulamentações,
os órgãos de regulação e gestão [27].
Com o novo modelo, houve modificações na realização da expansão da
geração de energia, que passou a ser essencialmente viabilizada através de
contratos bilaterais de compra e venda de energia entre distribuidoras ou
consumidores livres e as geradoras. Nesta forma de contratação, eram negociados
a quantidade e o preço da energia a ser suprida e as diferenças entre o montante
produzido e o contratado eram comercializadas no Mercado Atacadista de Energia
(MAE), ao preço MAE ou spot.
Os preços do MAE apresentavam grandes oscilações e por isso as
distribuidoras e geradoras de energia elétrica procuravam estar 100% contratadas.
As primeiras realizavam tal procedimento com o propósito também de atender a
exigência regulatória que obrigava uma contratação mínima de 85% do seu
mercado. As segundas buscavam segurança no seu fluxo de caixa para a
viabilidade econômica de seus projetos [17].
A alta variabilidade do preço MAE era típica devido o sistema brasileiro
ser predominantemente hidroelétrico. Isto explica porque as usinas “merchant”
(vendem apenas a energia que produzem) não apresentaram interesse em entrar no
sistema, até mesmo quando os preços se apresentavam altos, contradizendo a
ideologia da época para a reformulação do modelo do setor [17].
A responsabilidade pela expansão da capacidade de geração, na mudança
para o novo modelo, foi transferida das empresas geradoras para as distribuidoras.
Este processo de transferência de responsabilidade tinha como propósito o
subseqüente interesse das distribuidoras em contratar energia a longo prazo,
através dos contratos bilaterais, para atendimento da sua crescente demanda
24
energética. Resumindo, a disposição de investir em geração nova só ocorreria se
houvesse do outro lado uma demanda disposta a assinar os contratos bilaterais de
longo prazo.
Depois de 1999 todos os contratos entre geradores e distribuidores foram
substituídos pelos contratos iniciais, que garantiram praticamente 100% dos
requisitos das distribuidoras entre 1999 e 2001. Com isto, estas empresas não
tiveram incentivo para impulsionar a ampliação da oferta que compensasse o
desequilíbrio inicial na transição para o novo modelo. Isso levou a conclusão que
a geração anterior a 1998 mais a que provavelmente seria construída entre 1998 e
2001 seria suficiente para atender à demanda do sistema [17]. Porém não foi
exatamente isto que ocorreu.
Tendo em vista a iminência de problemas no fornecimento de energia no
período de 2001 a 2003, em especial na Região Sudeste, o governo federal lançou,
em fevereiro de 2000, o Programa Prioritário das Termelétricas (Decreto 3.371 e
Portaria MME 43). Este programa emergencial foi elaborado pelo MME como
estímulo à construção de usinas termelétricas, contando com o apoio da ANEEL,
PETROBRAS e BNDES, que objetivou estimular a construção de 49 usinas
termelétricas [14].
O programa era constituído por algumas medidas de incentivo à geração
termelétrica, mas estas medidas não surtiram os efeitos esperados, principalmente
devido ao fato dos investidores solicitarem garantias adicionais como: indexação
do valor nominal à variação cambial, garantia da venda de energia adicional à
Gaspetro e redução nos prazos dos contratos de suprimentos [14].
Por fim, o resultado foi que houve a licitação de três usinas hidrelétricas
mais 16 usinas termelétricas para entrarem em operação em 2003. A participação
da PETROBRAS foi fundamental para a construção destas usinas por intermédio
da constituição da Sociedade de Propósito Específico para diminuição dos riscos
do negócio [14].
Houve também de outro lado, a criação do programa de estímulo a
construção de Pequenas Centrais Hidrelétricas (PCH) com suporte financeiro do
BNDES. Além disto, no segmento da transmissão, foi autorizada a construção de
4.500 km de linhas de transmissão num valor de R$ 4,5 bilhões [14].
Segundo [17] dois problemas foram apontados como responsáveis pelo
não aumento da oferta de energia. O primeiro foi o atraso das obras de geração e
25
transmissão programadas e que foram efetivamente inauguradas entre 1998 e
2001, que correspondia a cerca de 22 mil GWh. O segundo foi a não construção
de geração adicional que estava prevista nos planos decenais, mas que não foi
inaugurada entre 1998 e 2001, que representava cerca de 40 mil GWh. Outro
ponto de destaque é que o aumento do consumo de energia correspondeu aos
valores previstos e não influenciou em nada a crise de abastecimento de energia.
2.3
Racionamento de Energia em 2001/2002
No fim de 1998, os reservatórios do Sudeste/Centro-Oeste apresentavam
um nível de armazenamento considerado desconfortável, chegando a um nível
crítico ao final de 1999. No início de 2000 as afluências nesta região foram
excelentes, o que provocou um alívio no problema imediato de suprimento
daquele ano. Porém estas ótimas afluências não foram capazes de restaurar a
normalidade o sistema. Com isso, ao longo de 2000 ocorreu um novo
esvaziamento que levou, em 2001, os sistemas a níveis absolutamente críticos e a
necessidade de racionar energia.
No mês de maio de 2001 foi constituída a Câmara de Gestão da Crise de
Energia (GCE) com o propósito de administrar a crise que existia no país e evitar
interrupções intempestivas ou imprevistas do fornecimento de energia elétrica.
A GCE determinou o início e as regras básicas do racionamento de energia
elétrica. Foram definidas metas de racionamento para consumidores residenciais,
comerciais e industriais de baixa tensão nos estados das regiões Sudeste, Centro-
Oeste e Nordeste. Os consumidores comerciais e industriais de média e alta tensão
tiveram metas de racionamento diferenciadas. Em junho de 2001 foi iniciada a
concessão de bônus e aplicação de penalidades previstas nas regras do
racionamento. Os consumidores residenciais com consumo mensal máximo de
100 kWh ficaram isentos das penalidades. Também foi determinada a redução da
tensão de fornecimento, com alterações nas tensões de saída dos circuitos
primário de distribuição das concessionárias, exceto em caso de inviabilidade
técnica.
Apenas em julho de 2001 os estados do Pará, Tocantins e parte do
Maranhão foram incluídos no racionamento de energia.
26
Os estabelecimentos definidos como essenciais pelo governo não poderiam
ter o fornecimento de energia suspenso por descumprimento da meta, tais como
hospitais, penitenciárias, delegacias, aeroportos, estações de tratamento de água e
esgoto, entre outros. Alguns outros casos especiais ficaram livres do risco de ficar
sem energia, mas todos estavam sujeitos ao pagamento de multas no caso de
descumprimento das metas.
As interrupções temporárias no fornecimento de energia ocorreram em
menor número que o previsto inicialmente. A GCE orientou para que as
interrupções fossem efetuadas de forma decrescente, começando por quem
ultrapassou mais acintosamente a meta de consumo em termos absolutos.
As multas em decorrência do consumo acima da meta e os bônus devido
ao consumo abaixo da meta sofreram alterações de valores ao longo do
racionamento, se tornaram menores à medida que o racionamento caminhava para
o seu fim.
Apenas em alguns locais do Nordeste o racionamento foi mais incisivo,
havendo a declaração de feriados civis para economizar energia.
Houve a necessidade de reajustar as tarifas, de forma extraordinária, para
compensar as perdas das distribuidoras. O aumento foi de 2,9% para os
consumidores residenciais e 7,9% para outros consumidores. Os consumidores de
baixa renda não tiveram suas tarifas reajustadas [24].
No fim de fevereiro de 2002 foi abolido o programa de racionamento de
energia, segundo o governo federal, por intermédio da GCE e Ministério de Minas
e Energia. Verificou-se que os reservatórios estavam com seus volumes dentro
dos limites de segurança, não havendo possibilidade de novos racionamentos até o
ano de 2005, considerando as obras em andamento do Programa Prioritário de
Térmicas (PPT), das usinas térmicas assumidas pela PETROBRAS, das usinas já
licitadas pela ANEEL, além da importação de energia.
2.4
Novo Modelo do Setor Elétrico
Após a eleição do presidente Luiz Inácio Lula da Silva, em 2002, foi
iniciado um novo ciclo de reestruturação da indústria elétrica nacional.
Inicialmente houve a divulgação, em 2003, das propostas para o novo paradigma
27
institucional e, posteriormente, em março de 2004, a consolidação regulatória com
as Leis 10.847 e 10.848, regulamentado pelo Decreto 5.163 de julho de 2004 [27].
O novo modelo foi planejado a fim de promover uma melhoria na
segurança de suprimento de energia. O modelo almeja uma matriz energética que
aproveite melhor as vantagens da hidroeletricidade e da energia térmica ao criar
uma competição por preços no processo de comercialização de energia. Com isso,
há o favorecimento do aumento do grau de confiabilidade do sistema e
consequentemente o menor custo possível para o consumidor [15]. Portanto, o
ponto principal do novo modelo é a maximização da segurança de suprimentos e a
universalização de acesso, em harmonia com a eficiência, expressa pelo princípio
de modicidade tarifária [27].
O modelo proposto pelo Governo Federal tem os seguintes objetivos [15]:
• Promover a modicidade tarifária, que é fator essencial para o atendimento
da função social da energia e que favorece a melhoria da competitividade
da economia;
• Garantir a segurança do suprimento de energia elétrica, condição básica
para o desenvolvimento econômico sustentável;
• Assegurar a estabilidade do marco regulatório, com vistas à atratividade
dos investimentos na expansão do sistema; e
• Promover a inserção social por meio do setor elétrico, em particular dos
programas de universalização de atendimento.
Modicidade Tarifária
Os fatores que contribuem para a modicidade tarifária e a alocação
eficiente de recursos foram definidos como [15]:
• Expandir a competição na geração de energia, por meio de licitação pelo
critério de menor tarifa;
• Assegurar o equilíbrio entre a oferta e a demanda por energia, de modo
que o consumidor não seja onerado pela falta ou excesso de energia;
• Reduzir os riscos associados aos investimentos, com a concessão de
licença previa ambiental e de contratos de compra de energia de longo
prazo;
28
Segurança do Suprimento
As medidas para garantir a segurança de suprimento, propostas pelo Novo
Modelo incluem [15]:
• A exigência de contratação de 100% da demanda por parte de todos os
agentes de consumo (distribuidores e consumidores livres), lastreada,
basicamente, em contratos com prazos não inferiores a cinco anos;
• A criação do Comitê de Monitoramento do Setor Elétrico – CMSE,
coordenado pelo MME, responsável pelo monitoramento permanente da
segurança de suprimento;
• A contratação da energia visando a expansão do mercado com
antecedência de três e cinco anos por meio de contratos de longo prazo;
• A constituição de uma reserva de segurança do sistema, por meios de
licitação, com base nos estudos de planejamento capaz de garantir a maior
segurança ao menor custo de suprimento possível e da melhoria do critério
de garantia do suprimento;
• A retomada do planejamento setorial integrado e centralizado pelo Estado
na figura da Empresa de Pesquisa Energética (EPE).
Estabilidade do Marco Regulatório
A estabilidade regulatória, segundo o Novo Modelo, será estabelecida
através da(s) [15]:
• Definição clara das funções e atribuições dos diversos agentes
institucionais existentes, estabelecendo com nitidez suas responsabilidades
e aperfeiçoando sua governança;
• Atribuições principais dos agentes institucionais existentes, entre eles,
Conselho Nacional de Política Energética (CNPE), Ministério de Minas e
Energia (MME), Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL),
Operador Nacional do Sistemas Elétrico (ONS), Centrais Elétricas
Brasileiras S.A. (ELETROBRÁS);
29
• Criação de novas instituições, com o objetivo de complementar o marco
regulatório, estabelecendo novas funções e atividades, entre elas, Empresa
de Pesquisa Energética (EPE), Câmara de Comercialização de Energia
Elétrica (CCEE) e o Comitê de Monitoramento do Setor Elétrico (CMSE)
2.5
Comercialização de Energia Elétrica no Novo Modelo
Segundo o Novo Modelo, o mercado brasileiro de energia elétrica está
dividido em dois ambientes de comercialização: o Ambiente de Contratação
Regulada (ACR) e o Ambiente de Contratação Livre (ACL). O primeiro é para
abrigar os consumidores cativos e o segundo é para assegurar a concorrência e a
liberdade efetiva dos consumidores livres. Durante a transição para o novo
paradigma institucional, os contratos existentes foram respeitados e administrados
dentro do ACR até sua expiração.
No ACL ocorrem as operações de compra e venda de energia elétrica entre
os agentes concessionários, permissionários e autorizados de geração,
comercializadores, importadores, exportadores de energia elétrica e consumidores
livres. Neste segmento há uma livre comercialização dos preços, quantidades,
prazos, entre outros, regidos por contratos bilaterais de compra e venda de
energia. Ressalte-se, no entanto, que concessionárias estatais de geração, mesmo
quando negociando no ambiente livre, devem necessariamente promover ou
participar de leilões público, cujos editais, incluindo os contratos, serão
submetidos previamente à aprovação da ANEEL [27].
No ACR ocorrem as operações de compra e venda de energia elétrica entre
os agentes vendedores (agentes de geração, comercialização e importação) e os
agentes de distribuição. Neste segmento as operações são precedidas de licitação
(na modalidade de leilões organizados pelo governo) onde são realizados
contratos bilaterais regulados (Contratos de comercialização de Energia Elétrica
no Ambiente Regulado – CCEAR).
No ACR cada agente de distribuição do Sistema Interligado Nacional –
SIN deverá adquirir a energia elétrica de novos empreendimentos ou de já
existentes, por meio de leilões.
Os novos empreendimentos de geração são aqueles que até a data de
publicação do edital do leilão não sejam detentores de concessão, permissão ou
30
autorização ou que sejam parte de empreendimento existente que venha a ser
objeto de ampliação, restrito ao acréscimo da sua capacidade instalada. Se a
energia for decorrente de importação ou através de fontes alternativas e estiverem
conforme estas duas situações anteriores, será considerada energia nova, senão
energia existente.
Os leilões de energia nova serão promovidos nos anos “A-5”, que é o
quinto ano anterior ao ano de previsão para início do suprimento da energia
elétrica adquirida pelos agentes de distribuição por meio do leilão (ano-base “A”)
e “A-3”, que é o terceiro ano anterior ao ano-base “A” em que se realizam os
leilões de compra de energia elétrica. Os “A-5” visam à construção de plantas
geradoras capazes de iniciar a operação dentro de cinco anos e, similarmente, os
contratos firmados pelas licitações com três anos de antecedência visam às obras
que possam ser concluídas neste prazo. Os contratos firmados para a aquisição de
nova geração devem englobar prazos de duração entre 15 e 35 anos, dependendo
do tempo necessário para a amortização dos investimentos, e possuir cláusulas de
incentivo à modicidade tarifária.
Com isso, espera-se reduzir significativamente o risco de investimentos
dos geradores que poderão iniciar o empreendimento com um fluxo garantido de
receitas, com taxas aceitáveis de retorno e capacidade de viabilizar financiamento
mais barato.
Os leilões de energia existente serão promovidos no ano “A-1”, que é o
ano anterior ao ano-base “A” em que se realizam os leilões de energia de compra
de energia elétrica.
A contratação da geração existente, por sua vez, visa atender à carga das
geradoras com energia de contratos expirados e também será concluída por meio
de leilões. A contratação será na modalidade contratos de quantidade de energia e
terá prazo mínimo de 3 e máximo de 15 anos. Os preços obtidos nos leilões serão
integralmente repassados à tarifa.
Nesta categoria (energia existente) também incluem os leilões de ajuste no
qual as concessionárias do serviço público de distribuição de energia elétrica
poderão realizar contratações visando os desvios de estimativa na demanda
calculada e informada ao MME. O montante total de energia a ser contratada, por
agente de distribuição, não poderá exceder a um por cento da respectiva carga
31
total contratada, cujo valor será o montante total de contratos registrados na
CCEE no ano anterior ao da realização do leilão de ajuste.
A legislação referente ao Novo Modelo impactou praticamente todos os
agentes do setor. A atividade de compra de energia das empresas de distribuição
teve seus limites de contorno bastantes definidos, o universo de possibilidades de
contratação foi restringido e a previsão do mercado se tornou um fator de alto
risco na atividade de distribuição. A importância da previsão de mercado foi
aumentada visto que instituiu-se penalidades para eventuais erros. O limite de
tolerância é de 1% para erros para baixo e 3% para erros para cima. A apuração
das penalidades é realizada com base em um horizonte de 12 meses e que as
receitas resultantes da aplicação das penalidades são revertidas à modicidade
tarifária no Ambiente de Contratação Regulada (ACR). Esta rigidez na
contratação, além do fato da maior parcela da energia ser comprada em conjunto
(nos leilões de energia existente e nova) fez com que os riscos de preço de energia
provenientes de exercício de poder de mercado e compras no curto prazo fossem
praticamente eliminados.
3
Modelo Computacional NEWAVE
3.1
Planejamento da Operação Energética Brasileira
O Brasil apresenta o sistema de geração de energia predominante hídrico,
com as usinas dispostas em cascata. Este sistema é interdependente já que a
operação de uma usina afeta diretamente as que estão a jusante e é também
interligado por longas linhas de transmissão. Portanto, a sua operação deve ser
executada de modo que ele seja eletricamente seguro e que os recursos sejam
usados de forma eficiente [12].
O Operador Nacional do Sistema (ONS) dispõe de modelos
computacionais que realizam a otimização da operação em três etapas: médio
prazo, curto prazo e programação diária, conforme apresentado na Figura 3.1.
No médio prazo, horizonte de até cinco anos, com intervalos mensais,
utiliza-se o modelo NEWAVE. A modelagem do parque gerador é através de
subsistemas equivalentes de energia, divisão por custo unitário de combustível das
usinas térmicas em classes térmicas e transmissão de energia entre subsistemas.
Considera-se, neste caso, uma modelagem mais detalhada para as afluências
energéticas às usinas hidrelétricas [9].
No curto prazo, horizonte de dois a seis meses, com intervalos semanais,
utiliza-se o modelo DECOMP. Neste caso, as afluências são tratadas como
determinísticas, estocásticas ou uma combinação destas duas, conforme
apresentado em [9]. Diferentemente do planejamento a médio prazo, as usinas
hidráulicas e térmicas são representadas individualmente.
Na programação diária o horizonte é de até uma semana com intervalos de
meia hora e utiliza-se o modelo DESSEM. As vazões são consideradas
determinísticas nesta etapa, a rede de transmissão é mais detalhada e são
representadas diversas restrições operativas [9]. Essa cadeia de modelos é
desenvolvida pelo Centro de Pesquisas de energia elétrica – CEPEL.
33
Figura 3.1 – Processo de Planejamento da Operação
Neste trabalho será utilizado o modelo NEWAVE, o qual determina as
estratégias da operação hidrotérmica a médio prazo, com representação agregada
do parque hidroelétrico e o cálculo da política ótima de operação baseada em
Programação Dinâmica Dual Estocástica [9].
O modelo NEWAVE leva em consideração a capacidade de regularização
plurianual do sistema e a aleatoriedade das afluências aos reservatórios através da
simulação de um grande número de cenários hidrológicos, calculando, assim,
índices probabilísticos de desempenho do sistema para cada mês de simulação.
Dentre os resultados obtidos nos estudos desta etapa estão os totais mensais
médios de geração térmica e hidráulica.
3.2
Estratégia de Operação: Mínimo Custo Total
O objetivo do planejamento da operação de um sistema hidrotérmico é
minimizar o Custo Total, no período considerado, que consiste na soma dos custos
variáveis de todos os recursos utilizados. Estes compreendem o custo de geração
térmica, relacionado ao custo variável do combustível das usinas e o custo de
34
déficit, quando parte da demanda não é atendida, também denominado custo
associado à falta ou racionamento de energia elétrica.
Para alcançar este objetivo são necessárias decisões de geração por usina,
de origem hidroelétrica e termoelétrica, de intercâmbio de energia entre as
diversas regiões do sistema interligado e de corte de carga. Todos estes valores
são determinados de modo a atender a demanda e minimizar o valor esperado do
custo de operação ao longo do período.
O Custo Total é formado por duas parcelas: o Custo Imediato e o Custo
Futuro. A primeira é referente às decisões tomadas no presente e a segunda as
adotadas no futuro. Como o sistema brasileiro é predominantemente hídrico, há a
interdependência no tempo, sendo então o Custo Futuro afetado pelas decisões do
presente.
O Custo Futuro e o Custo Imediato estão expressos nas curvas do Gráfico
3.1. A curva de Custo Imediato é crescente, uma vez que o atendimento utilizando
água no presente provoca um esvaziamento do volume do reservatório e resulta
em um baixo custo, pois havia água disponível para ser utilizada. Caso as térmicas
sejam despachadas, o volume final do reservatório é alto e o Custo Imediato
também alto. A curva de Custo Imediato é função do nível de armazenamento do
reservatório no final do período em estudo [11].
Já a curva de Custo Futuro é decrescente. Com o reservatório vazio, haverá
o uso de térmicas para suprir a energia, portanto o custo, relativo ao gasto com
combustível, é alto; com o reservatório cheio, o custo será baixo, pois existe água
para ser utilizada. A curva de Custo Futuro é uma conseqüência das decisões
tomadas no presente [11].
Gráfico 3.1 – Curvas de Custo Imediato e Futuro
35
A curva de Custo Futuro é denominada função de Custo Futuro e a sua
inclinação indica a variação do Custo Futuro em relação ao volume armazenado.
A derivada desta função é conhecida como Valor da Água.
A curva de Custo Imediato representa os custos de geração térmica e
déficit (racionamento de energia) e a sua inclinação para cada volume corresponde
ao custo de geração térmica ou déficit necessário para se atingir aquele volume
armazenado no fim do período de planejamento.
Através da Função de Custo Futuro e a curva de Custo Imediato, o
despacho energético que produzirá o menor Custo Total é obtido ao se equilibrar a
geração hidráulica e térmica de forma a igualar o Valor da Água ao custo de
geração da térmica mais cara que estiver sendo acionada. Isso ocorre devido a
curva de Custo Imediato ser crescente.
A curva de Custo Total é a soma das curvas de Custo Imediato e Custo
Futuro, representado no Gráfico 3.2. O mínimo desta curva é onde se garante o
menor Custo Total e é o ponto chave para a estratégia de tomada de decisões no
presente para que o reservatório tenha como meta a alcançar. Portanto, a soma das
inclinações das curvas de Custo Imediato e Custo Futuro se anula no ponto de
menor Custo Total.
Gráfico 3.2 – Custo Total
36
3.3
Série Estatística de Afluências
O Custo Imediato corresponde às despesas com o pagamento do
combustível utilizado para a geração das usinas termoelétricas, sendo um valor de
fácil obtenção. Já o Custo Futuro depende das afluências (vazões) que vão ocorrer
nos rios em que estão localizadas as usinas hidrelétricas. Logo, o Custo Futuro só
é determinado através do estudo do comportamento estatístico das afluências, pois
é necessário estimar o que ocorrerá daqui a alguns anos.
O modelo PAR(p), Auto-regressivo periódico de ordem p, é um modelo
estatístico [3], usado no NEWAVE, que se ajusta ao comportamento das
afluências conhecidas. Por este modelo, as afluências dependem das afluências
que ocorrem nos mesmos locais em até p meses anteriores.
3.4
Programação Dinâmica Dual Estocástica
No programa computacional NEWAVE foi adotado a técnica conhecida
como Programação Dinâmica Dual Estocástica [9]. Esta técnica permite estudar a
evolução do sistema e trazer informações do futuro para o presente. O método
garante que o Custo Futuro calculado em cada estado é ótimo, ou seja, é o mínimo
possível para as hipóteses consideradas.
Além do Custo Futuro, também é calculado através desta técnica a taxa de
variação do Custo Futuro nas vizinhanças do estado em que este foi calculado
(derivada do Custo Futuro). Por estado entende-se que é o correspondente nível de
armazenamento do reservatório de uma usina e etapa corresponde a um intervalo
de tempo. Este é o modelo usado no programa computacional NEWAVE.
Esta técnica, usada no modelo NEWAVE, foi empregada ao invés da
tradicional programação dinâmica estocástica devido ao problema da
dimensionalidade associado à discretização do espaço de estados, pois é
necessário construir a estratégia para operação de múltiplos reservatórios. A
técnica empregada calcula o Custo Futuro apenas para um número reduzido de
estados, mantendo da mesma forma a construção de uma boa estratégia.
37
Os poucos estados representativos para o cálculo do Custo Futuro são
selecionados através da simulação da operação utilizando algumas seqüências de
afluências sorteadas a partir da distribuição estatística.
Existem dois tipos de enfoque para as simulações [4], o enfoque árvore e o
pente, utilizados respectivamente pelos modelos DECOMP e NEWAVE. No
enfoque pente todas as hipóteses se ramificam apenas a partir do início do
horizonte e cada hipótese tem a duração do horizonte de estudo, ao contrário do
enfoque árvore o qual cada hipótese se ramifica sucessivamente em cada etapa.
Com isso, no enfoque pente a dimensão se mantém inalterada com o número de
etapas, que pode ser extenso.
O cálculo do Custo Futuro pelo enfoque pente faz com que as hipóteses
não se ramifiquem a cada etapa. O processo iterativo fornece apenas uma única
função de Custo Futuro em cada etapa. Neste tipo de enfoque o estado não é
apenas o nível do reservatório, pois leva em consideração também a afluência
anterior, ou seja, é uma combinação do nível de armazenamento e da afluência
anterior.
A cada estado é calculado o Custo Futuro e a sua derivada, contudo a
derivada não é uma reta e sim um plano, uma vez que o Custo Futuro varia em
função do nível de armazenamento e da afluência anterior, como demonstrado no
Gráfico 3.3.
Gráfico 3.3 – Derivada do Custo Futuro pelo enfoque Pente
A chamada otimização forward, simulação que parte do início ao final do
horizonte, define os estados e a backward, simulação que parte do final ao início
do horizonte no sentido inverso do tempo, calcula o Custo Futuro e sua derivada
em cada estado [4].
38
Na otimização backward são sorteadas algumas hipóteses adicionais
(aberturas) de afluências partindo do estado, para que seja calculado o Custo
Futuro em um estado. Para isso é desconsiderada temporariamente a hipótese de
afluência que foi utilizada na otimização forward.
O Custo Futuro e sua derivada são então calculados como sendo a média
dos custos e derivadas fornecidos por cada uma das aberturas.
Enfim, como a afluência anterior está representada, todos os estados de
uma mesma etapa, qualquer que seja a hipótese de afluência anterior, possuem
apenas uma única função de Custo Futuro que representa os Custos Futuros e
derivadas.
3.5
Critério de Convergência ou de Parada
Para acompanhar o processo iterativo há um Custo Futuro Estimado a
partir do início do horizonte para ser comparado com o Custo Médio Simulado ao
final do horizonte.
Pelo fato de não existir alguma informação do futuro antes de iniciar a
primeira otimização forward, o Custo Futuro Estimado é nulo.
Portanto o resultado da primeira otimização forward é muito ruim, uma
vez que as decisões são ruins, resultando numa operação muito cara. Há um custo
médio muito alto. Porém, à medida que as iterações vão ocorrendo, o Custo
Futuro Estimado vai crescendo, se baseando na função de Custo Futuro cada vez
mais atualizada e com isso o custo médio simulado diminui a cada iteração,
devido as decisões cada vez melhores.
O Custo Futuro no enfoque pente é calculado com cenários de afluência
diferentes dos utilizados na otimização forward. Para o enfoque pente, considera-
se um intervalo de confiança para o Custo Médio Simulado e há a exigência de
que o Custo Futuro estimado situe-se dentro deste intervalo, que é de 95% de
probabilidade.
39
A nomenclatura do Modelo computacional NEWAVE [4]:
• LINF – Limite inferior do intervalo de confiança do Custo Médio
Simulado
• LSUP – Limite superior do intervalo de confiança do Custo Médio
Simulado
• ZINF – Custo Futuro estimado
• ZSUP – Custo médio simulado
Com relação ao Custo Médio Simulado é possível fazer a sua distribuição
estatística (normal), porém não é trivial fazer o mesmo para o Custo Futuro
estimado. Este é obtido para um único estado de partida, pois o processo
regressivo (backward) termina no ponto de partida do estudo, já aquele é obtido
individualmente para cada um dos cenários em pente.
3.6
Fluxograma do Modelo NEWAVE
O Modelo NEWAVE é basicamente composto de quatro etapas de
processamento [3]:
- Cálculo do Sistema Equivalente.
Esta etapa calcula os subsistemas equivalentes de energia a partir de uma
configuração definida nos dados de entrada.
- Energias Afluentes.
Nesta etapa são estimados os parâmetros estocásticos do modelo, PAR(p), que
gera as séries sintéticas de energias naturais afluentes utilizadas no módulo de
cálculo da política de operação hidrotérmica e as séries sintéticas de energia
afluentes para analise de desempenho no modulo de simulação da operação.
- Cálculo da Política de Operação.
Esta etapa determina a política de operação mais econômica para os subsistemas
equivalentes, baseado em PDDE, levando em conta as incertezas nas afluências
40
futuras e os patamares de carga própria e déficit, alem de calcular a função de
Custo Futuro.
- Simulação da Operação.
Nesta etapa há a simulação da operação do sistema ao longo do período de
planejamento, para distintos cenários de seqüências hidrológicas. Os índices de
desempenho são calculados, como o custo esperado da operação, o risco e
profundidade de déficit, a distribuição de freqüência dos custos marginais,
intercâmbios de energia, gerações hidráulicas e térmicas.
3.7
Representação no NEWAVE
Sistema Hidroelétrico – O sistema equivalente
No NEWAVE é adotada a agregação de todos os reservatórios de cada
região em um único reservatório equivalente de energia, pois os estudos são de
médio prazo e o principal objetivo é obter índices plurianuais de atendimento ao
consumo. Os principais parâmetros deste sistema equivalente são:
- Energia Armazenada é a energia que pode ser obtida no sistema através do
deplecionamento dos reservatórios operando em paralelo, sem considerar as
afluências adicionais. Já a energia armazenável máxima é estimada pela energia
obtida com o esvaziamento completo dos reservatórios do sistema, de acordo com
a política de operação estabelecida.
- Energia Controlável Afluente é a energia que pode ser obtida pelas vazões que
afluem a todos os reservatórios de todas as usinas de uma mesma região. O termo
controlável é devido ao ONS ter o controle de estocar ou utilizar a água.
- Energia Fio d’água Bruta é a energia obtida pela soma das vazões que chegam as
usinas que não possuem reservatório capaz de regularizar a vazão por um período
mensal. A Energia Fio d’água Líquida representa a máxima energia que pode ser
41
oriunda das vazões que chegam a estas usinas que não tem a capacidade de
estocar. Portanto estas vazões de água são geradas ou vertidas.
- Energia de Vazão Mínima é energia oriunda da vazão mínima obrigatória de
cada usina com reservatório.
- Energia de Desvio da água é decorrente das afluências necessárias à retirada ou
adição de água de uma usina hidrelétrica com ou sem reservatório.
- Energia Evaporada equivale ao somatório da perda mensal de energia
armazenada por evaporação.
- Geração de Pequenas Usinas é a energia disponível nas pequenas usinas não
incluídas na configuração.
- Energia de Volume Morto é a energia obtida pelas afluências necessárias ao
enchimento do volume morto dos novos reservatórios.
- Energia das Usinas Submotorizadas é o valor energético disponível em cada uma
das novas usinas de reservatório, durante o período de motorização e até que seja
instalada sua potencia base.
Sistema Termoelétrico
As usinas termoelétricas são representadas por conjuntos de térmicas com
custos semelhantes (classes térmicas) e os parâmetros básicos destas classes são:
- Geração mínima
- Geração máxima
- Custo incremental de operação
O déficit de fornecimento de energia é representado como uma unidade
termoelétrica de capacidade igual a carga, com custo de operação igual ao custo
atribuído à interrupção de fornecimento de energia. Para diferenciar distintos
42
níveis de importância de interrupções deste fornecimento, o déficit de energia é
dividido em patamares, distintos dos patamares de carga.
A cada patamar de déficit é atribuído um valor de profundidade do
mercado, o qual indica a porcentagem deste mercado que corresponde a este
patamar de déficit. O somatório destas profundidades é igual a uma unidade,
representando o caso extremo onde todo o mercado está em situação de déficit.
Pode haver no máximo quatro patamares de déficit.
Carga
A demanda de um subsistema é atendida através das gerações hidráulica e
térmica do subsistema, além das trocas de energia através dos intercâmbios. No
instante de atendimento da carga, duas principais componentes são analisadas:
• A carga não foi atendida por falta de água nos reservatórios;
• A carga não foi atendida em determinada hora de alto consumo por falta
de potência disponível nas máquinas.
Para representar esta segunda situação, a carga no programa é dividida em
três patamares: leve, média e pesada. Desta forma, então, todas as variáveis
relacionadas à demanda são divididas nos mesmos níveis, os patamares de carga.
Submercados
No modelo, os subsistemas considerados correspondem as regiões do
Brasil, sendo que a região Centro-Oeste e o Sudeste são representados em um
único subsistema. Também há a representação dos principais troncos de
transmissão entre os subsistemas.
43
Figura 3.2 – Subsistemas do Sistema Interligado Nacional
Sistema de Transmissão
As linhas de transmissão, ou seja, a capacidade de interligação entre os
subsistemas são representadas através dos limites de intercâmbio de energia
(MWmês) e podem ser diferenciadas por patamar de carga. No modelo estão
previstas possíveis perdas de energia no fluxo entre subsistemas.
Curva de Aversão ao Risco
A curva de aversão ao risco é uma consideração que vai além dos
requisitos de segurança, ou seja, vai além da operação por mínimo custo. Ela é
formada por níveis de armazenamento que evitam o esvaziamento dos
reservatórios de cada subsistema pelos dois primeiros anos do horizonte de
estudo, considerando severas condições hidrológicas.
Ao executar o modelo NEWAVE e caso algum subsistema esteja abaixo
da Curva de Aversão ao Risco, o valor da água é acrescido de uma penalidade de
referência, que automaticamente provoca o acionamento de todas as fontes de
geração de energia.
3.8
Dados de Entrada do Modelo NEWAVE
Os dados de entrada do modelo NEWAVE são organizados em arquivos,
cada um tratado por uma rotina de leitura específica. Os dados são [5]:
• Dados gerais
• Dados de subsistemas
• Dados da configuração hidroelétrica
44
• Dados das séries históricas de vazões afluentes dos postos fluviométricos
• Dados das características das usinas hidroelétricas
• Dados de alteração de características de usinas hidroelétricas
• Dados de vazões afluentes
• Dados de configuração térmica
• Dados das características de usinas térmicas
• Dados de classes térmicas
• Dados de patamares de mercado
• Dados de expansão hidroelétrica
• Dados de expansão térmica
• Dados de manutenção programada para usinas térmicas
• Dados de energias afluentes anteriores ao primeiro mês do horizonte de
planejamento
• Dados de vazões a serem desviadas das usinas hidroelétricas
• Dados de fatores de perdas nos fluxos de energia entre subsistemas
• Dados de geração térmica mínima
• Dados de penalidade
• Dados da curva de aversão ao risco
• Parâmetros para simulação com a série histórica de vazões afluentes
Alguns dos dados do arquivo de Dados Gerais podem ser considerados
parâmetros da simulação e não devem ser alterados a cada novo teste, pois fazem
parte da calibragem do modelo.
Outros dados deste arquivo são parâmetros estabelecidos nos
Procedimentos de Rede do ONS, dentre eles estão o número de simulações
forward, número de aberturas, ordem máxima PAR(p), tolerância e número
mínimo de iterações.
Existem duas opções de execução do modelo NEWAVE criadas para
possibilitar o cálculo do módulo de simulação final de forma independente dos
demais módulos. A primeira opção é executar apenas a simulação final usando
uma estratégia (função de custo futuro) pré-estabelecida. A segunda é executar o
cálculo da estratégia seguido da simulação final.
45
3.9
Resultado da Simulação Final
O modelo NEWAVE fornece a política ótima para operação de
subsistemas hidrotérmicos interligados. Esta política, definida através de uma
função de custo futuro para cada estágio do período de planejamento, relaciona o
estado do sistema (energia armazenada no início do estágio t, energia afluente no
estágio t-1, ..., energia afluente no estágio t-p) com o valor esperado do custo de
operação a partir daquele estágio até o final do horizonte de planejamento. Esta
função fica armazenada em um arquivo. Adicionalmente, o programa produz um
arquivo contendo o relatório de acompanhamento do programa, um arquivo
contendo o relatório de acompanhamento da geração de séries sintéticas de
energias afluentes para as simulações forward, backward e final.
O relatório da simulação final contém os seguintes dados [5]:
• Mercado líquido de todos os subsistemas;
• Energia armazenada no início do estágio de todos os subsistemas;
• Energia afluente total de todos os subsistemas;
• Geração hidráulica de todos os subsistemas;
• Vertimento de todos os subsistemas;
• Energia armazenada no final do estágio de todos os subsistemas;
• Energia a fio d’água de todos os subsistemas;
• Energia de vazão mínima de todos os subsistemas;
• Energia evaporada de todos os subsistemas;
• Energia de enchimento de volume morto de todos os subsistemas;
• Total de geração térmica por classe de todos os subsistemas;
• Déficit em cada um dos patamares de déficit de todos os subsistemas;
• Custo marginal associado a equação de balanço hídrico de todos os
subsistemas;
• Custo marginal associado a equação de atendimento a demanda de todos
os subsistemas;
• Intercâmbio entre os subsistemas;
• Excesso de geração térmica mínima, fio d’água e vazão mínima;
• Energia afluente bruta sem correção de todos os subsistemas;
46
• Energia controlável corrigida de todos os subsistemas;
• Geração hidráulica máxima de todos os subsistemas;
• Energia controlável referente ao desvio de água por subsistema;
• Energia fio d’água referente ao desvio de água por subsistema;
• Beneficio do intercâmbio;
• Fator de correção de energia controlável;
• Invasão da restrição de curva de aversão;
• Acionamento do mecanismo de aversão ao risco;
• Penalidade por invasão da curva de aversão ao risco.
O programa NWLISTOP tem a finalidade de transcrever os arquivos de
saída do NEWAVE não formatados em relatórios com formato de texto. O
período de tempo é selecionado pelo usuário bem como as informações desejadas.
Entre as opções de informações estão [5]:
• Custos marginais;
• Déficits;
• Energia natural afluente líquida;
• Energia armazenada final;
• Energia fio d’água;
• Evaporação;
• Vertimento;
• Energia de vazão mínima;
• Geração hidráulica;
• Geração térmica;
• Intercâmbios;
• Mercado líquido;
• Valor da água;
• Enchimento de volume morto;
• Excesso de geração térmica mínima, fio d’água, vazão mínima e
submotorização;
• Geração hidráulica máxima;
• Energias de desvio de água;
• Benefício do intercâmbio;
47
• Fator de correção de energia controlável;
• Geração hidráulica total (geração hidráulica controlável + energia a fio
d'água + energia de vazão mínima - desvio fio d’água);
• Energia natural afluente bruta;
• Parcelas de participação para casos de acoplamento hidráulico;
• Invasão da curva de aversão;
• Penalidade resultante aplicada à invasão da curva de aversão;
• Indicativo se houve acionamento do mecanismo de aversão ao risco.
3.10
Evolução do Programa computacional NEWAVE
O modelo computacional NEWAVE foi desenvolvido pelo CEPEL para
realizar o planejamento e coordenação da operação do sistema energético
brasileiro e vem sendo aperfeiçoado com o decorrer dos anos.
Em meados de 2000, a Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL
autorizou o Operador Nacional do Sistema Elétrico - ONS a utilizar o programa
computacional NEWAVE para o planejamento e programação da operação, bem
como o Mercado Atacadista de Energia Elétrica - MAE a usar o mesmo programa
para o cálculo do preço da energia elétrica [18].
Em junho de 2001, a ANEEL prorrogou o uso do programa, passando-se a
adotar a modalidade do programa com racionamento preventivo [19].
No início de 2002, a Agência autorizou o uso da versão 9.2 do programa
[20], porém, em abril do mesmo ano passou para versão 10 [21]. Esta nova versão
ficou vigente até o fim de 2003 quando foi substituído pela versão 11 [22].
Em outubro de 2004, a ANEEL aprovou a versão 11.2g1, que recebeu a
denominação de versão 12, com a função referente à incorporação do mecanismo
de representação da aversão a risco de racionamento desabilitada [23].
Aproximadamente três anos depois, a Agência aprovou a versão 12.f, que
recebeu a denominação de versão 13, sendo que o ONS deveria elaborar e
disponibilizar, mensalmente, aos agentes, em até sete dias após o Programa
Mensal de Operação, nota técnica contendo: (i) as séries de energia geradas para
simulação forward e backward; (ii) as restrições ativas (cortes) que dão origem
aos resultados; (iii) outras informações que julgar relevante [24].
48
Um mês depois, em outubro de 2007, a ANEEL aprovou a versão 13.a, em
sistema operacional LINUX, sendo que o ONS deveria alterar o número máximo
de iterações de 30 para 45 no Procedimento de Rede - Submódulo 23.4, com a
seguinte ressalva: “Em casos excepcionais em que a convergência não seja obtida
em até 45 iterações que é o número máximo permitido para simulação do modelo
NEWAVE, os resultados válidos são os obtidos nesta última iteração” [25].
Em julho de 2008, a Agência aprovou a nova versão 14, em sistema
operacional LINUX, do programa computacional NEWAVE, com a função de
consideração da tendência hidrológica habilitada, tanto para o cálculo da
estratégia de operação quanto para a simulação final [26].
4
Modelagem do Racionamento de Energia em 2001/2002
4.1
Introdução
O impacto do racionamento no consumo de energia elétrica no Brasil, em
2001, ocorreu de forma distinta entre as regiões do país e os ramos de atividades
da economia, conforme apresentado nas seções a seguir.
Avaliando o mercado de energia elétrica do Brasil, no período de 1994 a
2006, fez-se uma comparação dos valores de 2001 a 2006 com uma previsão do
consumo para este mesmo período, ignorando o efeito do racionamento. Essa
projeção tem a função de sinalizar como seria a possível curva de carga caso não
houvesse o racionamento no ano de 2001.
As comparações destas projeções com o efetivamente ocorrido foram
realizadas de forma a tentar mensurar o efeito de curto e médio prazo do
racionamento.
No médio prazo quando o consumo de energia real se encontra abaixo do
valor projetado foi considerado neste trabalho que o sistema se tornou eficiente,
pois após a recuperação do racionamento o sistema não voltou aos patamares
inicias. O termo eficiência foi relacionado exclusivamente à redução de energia
levando-se em consideração as projeções construídas, no sentido que se houve
diferença entre a energia real e as projeções é que o consumo foi direcionando
com enfoque no combate ao desperdício.
Todas as projeções foram calculadas através do modelo de previsão Holt-
Winters [8] [7], utilizando o programa computacional Forecast Pro for Windows –
FPW, versão 3.00D. A série histórica da carga, considerada como entrada do
programa foi referente aos anos de 1994 a 2000. As projeções foram mensais, a
partir de janeiro de 2001 inclusive, e cinco anos à frente para diversas formas de
segregações do mercado.
50
Através da comparação dos valores reais e previstos do consumo, pode-se
modelar o comportamento da demanda diante de um racionamento e a sua
posterior recuperação. Para isto foi utilizado o programa computacional
MATLAB versão 7.1.0.246.
Os dados do mercado de energia de 1994 a 2003 foram retirados do
Sistema Planis – ELETROBRÁS e de 2004 a 2006 foram extraídos dos relatórios
mensais publicados pela EPE.
4.2
Mercado de Energia Total do Brasil
Primeiramente a análise foi feita para a carga total do país. No Gráfico 4.1
estão expostos os valores realizados no período de 1994 a 2006 e os valores
previstos de 2001 a 2006 utilizando o programa computacional FPW empregando
modelo de Holt-Winters ajustado a partir de dezembro de 2000. No Gráfico 4.2
está apresentada uma curva que representa a razão entre a carga realizada e a
projeção obtida. De acordo com as informações do Gráfico 4.2, o país se tornou
eficiente com relação a demanda de energia, pois apresentou uma redução média
de aproximadamente 11% em relação a projeção feita. O consumo total do Brasil
não se recuperou até os patamares previstos após o racionamento de 2001, tendo
se aproximado, nos últimos 12 meses do ano de 2006, em cerca de 90% da
projeção considerada.
Consumo Brasil - Total
17500
19500
21500
23500
25500
27500
29500
31500
jan/94
jul/94
jan/95
jul/95
jan/96
jul/96
jan/97
jul/97
jan/98
jul/98
jan/99
jul/99
jan/00
jul/00
jan/01
jul/01
jan/02
jul/02
jan/03
jul/03
jan/04
jul/04
jan/05
jul/05
jan/06
jul/06
Energia (GWh)
Previsão
Realizado
Gráfico 4.1 – Mercado do Brasil e Projeção
51
Valor Real/Previsão: Brasil - Total
70%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
105%
110%
jan/01
mar/01
mai/01
jul/01
set/01
nov/01
jan/02
mar/02
mai/02
jul/02
set/02
nov/02
jan/03
mar/03
mai/03
jul/03
set/03
nov/03
jan/04
mar/04
mai/04
jul/04
set/04
nov/04
jan/05
mar/05
mai/05
jul/05
set/05
nov/05
jan/06
mar/06
mai/06
jul/06
set/06
nov/06
Gráfico 4.2 – Razão entre o Mercado de Energia do Brasil e a Projeção
4.3
Mercado de Energia Total do Brasil por Classes de Consumo
Com relação as classes específicas de consumo do país foram realizadas as
mesmas previsões citadas anteriormente. As quatro classes consideradas são
residencial, comercial, industrial e outras classes. Esta última compreende, entre
outras, o setor rural, o poder público, a iluminação pública, o serviço público e o
consumo próprio.
Conforme os gráficos 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9 e 4.10, o setor
comercial apresentou uma maior eficiência, com uma redução média de 17% do
valor previsto de janeiro de 2001 a dezembro de 2006, aproximando-se, nos
últimos 6 meses da análise em aproximadamente 82% da projeção. Esse setor foi
seguido pelo residencial com uma média de redução de 16,6%. A classe menos
eficiente foi a industrial com aproximadamente 3% de redução média, ficando
atrás das outras classes que apresentaram uma redução total média de 8%.
52
Consumo Brasil - Comercial
1750
2250
2750
3250
3750
4250
4750
5250
5750
6250
jan/94
jul/94
jan/95
jul/95
jan/96
jul/96
jan/97
jul/97
jan/98
jul/98
jan/99
jul/99
jan/00
jul/00
jan/01
jul/01
jan/02
jul/02
jan/03
jul/03
jan/04
jul/04
jan/05
jul/05
jan/06
jul/06
Energia (GWh)
Previsão
Realizado
Gráfico 4.3 – Carga do Setor Comercial do Brasil e Projeção
Valor Real/Previsão: Brasil - Comercial
70%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
105%
110%
jan/01
mar/01
mai/01
jul/01
set/01
nov/01
jan/02
mar/02
mai/02
jul/02
set/02
nov/02
jan/03
mar/03
mai/03
jul/03
set/03
nov/03
jan/04
mar/04
mai/04
jul/04
set/04
nov/04
jan/05
mar/05
mai/05
jul/05
set/05
nov/05
jan/06
mar/06
mai/06
jul/06
set/06
nov/06
Gráfico 4.4 – Razão entre a Carga do Setor Comercial do Brasil e Projeção
53
Consumo Brasil - Residencial
4300
4800
5300
5800
6300
6800
7300
7800
8300
8800
jan/94
jul/94
jan/95
jul/95
jan/96
jul/96
jan/97
jul/97
jan/98
jul/98
jan/99
jul/99
jan/00
jul/00
jan/01
jul/01
jan/02
jul/02
jan/03
jul/03
jan/04
jul/04
jan/05
jul/05
jan/06
jul/06
Energia (GWh)
Previsão
Realizado
Gráfico 4.5 – Carga do Setor Residencial do Brasil e Projeção
Valor Real/Previsão: Brasil - Residencial
70%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
105%
110%
jan/01
mar/01
mai/01
jul/01
set/01
nov/01
jan/02
mar/02
mai/02
jul/02
set/02
nov/02
jan/03
mar/03
mai/03
jul/03
set/03
nov/03
jan/04
mar/04
mai/04
jul/04
set/04
nov/04
jan/05
mar/05
mai/05
jul/05
set/05
nov/05
jan/06
mar/06
mai/06
jul/06
set/06
nov/06
Gráfico 4.6 – Razão entre a Carga do Setor Residencial do Brasil e Projeção
54
Consumo Brasil - Industrial
7000
8000
9000
10000
11000
12000
13000
jan/94
jul/94
jan/95
jul/95
jan/96
jul/96
jan/97
jul/97
jan/98
jul/98
jan/99
jul/99
jan/00
jul/00
jan/01
jul/01
jan/02
jul/02
jan/03
jul/03
jan/04
jul/04
jan/05
jul/05
jan/06
jul/06
Energia (GWh)
Previsão
Realizado
Gráfico 4.7 – Carga do Setor Industrial do Brasil e Projeção
Valor Real/Previsão: Brasil - Industrial
70%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
105%
110%
jan/01
mar/01
mai/01
jul/01
set/01
nov/01
jan/02
mar/02
mai/02
jul/02
set/02
nov/02
jan/03
mar/03
mai/03
jul/03
set/03
nov/03
jan/04
mar/04
mai/04
jul/04
set/04
nov/04
jan/05
mar/05
mai/05
jul/05
set/05
nov/05
jan/06
mar/06
mai/06
jul/06
set/06
nov/06
Gráfico 4.8 – Razão entre a Carga do Setor Industrial do Brasil e Projeção
55
Consumo Brasil - Outras Classes
2500
3000
3500
4000
4500
5000
jan/94
jul/94
jan/95
jul/95
jan/96
jul/96
jan/97
jul/97
jan/98
jul/98
jan/99
jul/99
jan/00
jul/00
jan/01
jul/01
jan/02
jul/02
jan/03
jul/03
jan/04
jul/04
jan/05
jul/05
jan/06
jul/06
Energia (GWh)
Previsão
Realizado
Gráfico 4.9 – Carga das Outras Classes do Brasil e Projeção
Valor Real/Previsão: Brasil - Outras Classes
70%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
105%
110%
jan/01
mar/01
mai/01
jul/01
set/01
nov/01
jan/02
mar/02
mai/02
jul/02
set/02
nov/02
jan/03
mar/03
mai/03
jul/03
set/03
nov/03
jan/04
mar/04
mai/04
jul/04
set/04
nov/04
jan/05
mar/05
mai/05
jul/05
set/05
nov/05
jan/06
mar/06
mai/06
jul/06
set/06
nov/06
Gráfico 4.10 – Razão entre a Carga das Outras Classes do Brasil e Projeção
Segundo o Boletim Mensal da Empresa de Pesquisa Energética – EPE,
com base no mês de dezembro de 2007, o consumo do Brasil está composto
setorialmente como mostrado no Gráfico 4.11. A maior parcela do consumo de
energia pertence à classe industrial e foi justamente esta a classe menos eficiente,
56
segundo o conceito deste trabalho, na análise da razão entre a carga real e a
projeção. Esse setor é o que apresentará menos dificuldade para diminuir a carga
na eventualidade de um novo racionamento de energia, pois como foi o que
apresentou menor redução na demanda, poderá racionar mais que os outros. Desta
forma, o setor que reduziu o consumo de energia e continuou diminuindo
apresentará mais dificuldade para racionar num futuro, caso seja necessário.
Fonte: Estatística e Análise do Mercado de Energia Elétrica - Boletim Mensal (Mês Base: Dezembro 2007)
Gráfico 4.11 - Consumo de Energia no Brasil por Segmentos de Consumo
4.4
Mercado de Energia por Regiões do Brasil
Foram feitas as mesmas projeções e análises para as regiões geográficas do
país e observa-se que a região Sudeste se tornou a mais eficiente após o
racionamento de 2001. Essa região reduziu cerca de 12% da previsão no período
de 2001 a 2006. Em seguida se encontram o Sul com aproximadamente 8%, o
Nordeste com 7% e o Centro-Oeste com 6%. A região Sul apresentou uma boa
eficiência mesmo não participando do racionamento, pois a bacia do rio Iguaçu
apresentou afluências perto da média histórica. Por último a região Norte é
apontada como a menos eficiente, pois apresentou um valor de demanda maior
que a previsão para o mesmo período. Os valores do Norte atingiram em média
104% da previsão.
57
Consumo Sudeste - Total
10000
11000
12000
13000
14000
15000
16000
17000
18000
19000
j
an/9
4
j
ul/9
4
j
an
/
9
5
j
ul/9
5
j
an
/
9
6
j
ul/9
6
j
an
/
9
7
j
ul
/
9
7
j
an
/
9
8
j
ul
/
9
8
j
an
/99
ju
l
/
9
9
ja
n
/00
ju
l
/
0
0
ja
n
/01
ju
l
/
0
1
ja
n
/02
jul/02
jan/03
j
ul/03
j
an/04
j
ul/04
j
an/05
j
ul/05
j
an/06
j
ul/06
Energia (GWh)
Previsão
Realizados
Gráfico 4.12 - Carga da Região Sudeste e Projeção
Valor Real/Previsão: Sudeste - Total
70%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
105%
110%
jan/01
mar/01
mai/01
jul/01
set/01
nov/01
jan/02
mar/02
mai/02
jul/02
set/02
nov/02
jan/03
mar/03
mai/03
jul/03
set/03
nov/03
jan/04
mar/04
mai/04
jul/04
set/04
nov/04
jan/05
mar/05
mai/05
jul/05
set/05
nov/05
jan/06
mar/06
mai/06
jul/06
set/06
nov/06
Gráfico 4.13 - Razão entre a Carga da Região Sudeste e Projeção
58
Consumo Sul - Total
2500
3000
3500
4000
4500
5000
5500
6000
jan/94
jul/94
jan/95
jul/95
jan/96
jul/96
jan/97
jul/97
jan/98
jul/98
jan/99
jul/99
jan/00
jul/00
jan/01
jul/01
jan/02
jul/02
jan/03
jul/03
jan/04
jul/04
jan/05
jul/05
jan/06
jul/06
Energia (GWh)
Previsão
Realizados
Gráfico 4.14 - Carga da Região Sul e Projeção
Valor Real/Previsão: Sul - Total
70%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
105%
110%
jan/01
mar/01
mai/01
jul/01
set/01
nov/01
jan/02
mar/02
mai/02
jul/02
set/02
nov/02
jan/03
mar/03
mai/03
jul/03
set/03
nov/03
jan/04
mar/04
mai/04
jul/04
set/04
nov/04
jan/05
mar/05
mai/05
jul/05
set/05
nov/05
jan/06
mar/06
mai/06
jul/06
set/06
nov/06
Gráfico 4.15 - Razão entre a Carga da Região Sul e Projeção
59
Consumo Nordeste - Total
2500
3000
3500
4000
4500
5000
5500
jan/94
jul/94
jan/95
jul/95
jan/96
jul/96
jan/97
jul/97
jan/98
jul/98
jan/99
jul/99
jan/00
jul/00
jan/01
jul/01
jan/02
jul/02
jan/03
jul/03
jan/04
jul/04
jan/05
jul/05
jan/06
jul/06
Energia (GWh)
Previsão
Realizados
Gráfico 4.16 - Carga da Região Nordeste e Projeção
Valor Real/Previsão: Nordeste - Total
70%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
105%
110%
jan/01
mar/01
mai/01
jul/01
set/01
nov/01
jan/02
mar/02
mai/02
jul/02
set/02
nov/02
jan/03
mar/03
mai/03
jul/03
set/03
nov/03
jan/04
mar/04
mai/04
jul/04
set/04
nov/04
jan/05
mar/05
mai/05
jul/05
set/05
nov/05
jan/06
mar/06
mai/06
jul/06
set/06
nov/06
Gráfico 4.17 - Razão entre a Carga da Região Nordeste e Projeção
60
Consumo Centro - Oeste - Total
750
950
1150
1350
1550
1750
1950
jan/94
jun/94
nov/94
abr/95
set/95
fev/96
jul/96
dez/96
mai/97
out/97
mar/98
ago/98
jan/99
jun/99
nov/99
abr/00
set/00
fev/01
jul/01
dez/01
mai/02
out/02
mar/03
ago/03
jan/04
jun/04
nov/04
abr/05
set/05
fev/06
jul/06
Energia (GWh)
Previsão
Realizado
Gráfico 4.18 - Carga da Região Centro-Oeste e Projeção
Valor Real/Previsão: Centro - Oeste - Total
70%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
105%
110%
jan/01
mar/01
mai/01
jul/01
set/01
nov/01
jan/02
mar/02
mai/02
jul/02
set/02
nov/02
jan/03
mar/03
mai/03
jul/03
set/03
nov/03
jan/04
mar/04
mai/04
jul/04
set/04
nov/04
jan/05
mar/05
mai/05
jul/05
set/05
nov/05
jan/06
mar/06
mai/06
jul/06
set/06
nov/06
Gráfico 4.19 - Razão entre a Carga da Região Centro-Oeste e Projeção
61
Consumo Norte - Total
850
1050
1250
1450
1650
1850
jan/94
jul/94
jan/95
jul/95
jan/96
jul/96
jan/97
jul/97
jan/98
jul/98
jan/99
jul/99
jan/00
jul/00
jan/01
jul/01
jan/02
jul/02
jan/03
jul/03
jan/04
jul/04
jan/05
jul/05
jan/06
jul/06
Energia (GWh)
Previsão
Realizados
Gráfico 4.20 - Carga da Região Norte e Projeção
Valor Real/Previsão: Norte - Total
70%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
105%
110%
jan/01
mar/01
mai/01
jul/01
set/01
nov/01
jan/02
mar/02
mai/02
jul/02
set/02
nov/02
jan/03
mar/03
mai/03
jul/03
set/03
nov/03
jan/04
mar/04
mai/04
jul/04
set/04
nov/04
jan/05
mar/05
mai/05
jul/05
set/05
nov/05
jan/06
mar/06
mai/06
jul/06
set/06
nov/06
Gráfico 4.21 - Razão entre a Carga da Região Norte e Projeção
4.5
Mercado de Energia por Regiões do Brasil e Classes de Consumo
Seguindo os mesmos procedimentos anteriores, nas regiões Sudeste e
Nordeste a classe mais eficiente é a comercial e no Sul, Centro-Oeste e Norte é a
62
Residencial. Já a classe industrial é a menos eficiente em todas as regiões, exceto
na região Nordeste que são as outras classes. Essas informações podem ser
conferidas na Tabela 4.1, assim como os seus respectivos percentuais de redução.
Tabela 4.1 – Setores Eficientes por Região Geográfica
Região
Setor mais Eficiente
e Redução média Total
Setor menos Eficiente
e Redução média Total
Norte Residencial 17% Industrial 113%(*)
Nordeste Comercial 20% Outras Classes 100%(*)
Centro-Oeste Residencial 17% Industrial 108%(*)
Sudeste Comercial 20% Industrial 7%
Sul Residencial 14% Industrial 1%
(*) Esses setores apresentaram consumos médios reais maiores que os projetados.
4.6
Mercado de Energia por Submercados
O Sistema Interligado Nacional – SIN apresenta quatro submercados que
correspondem as regiões demográficas, exceto pelo Sudeste que engloba as
regiões Sudeste e Centro-Oeste. Portanto, os valores dos Gráficos 4.14, 4.15, 4.16,
4.17, 4.20 e 4.21, também correspondem, respectivamente, aos submercados Sul,
Nordeste e Norte. Os Gráficos 4.22 e 4.23 representam as mesmas projeções e
análises para o submercado sudeste.
Consumo Sudeste/Centro-Oeste - Total
11000
12000
13000
14000
15000
16000
17000
18000
19000
20000
21000
j
an/
9
4
jul/
9
4
j
an
/9
5
jul/95
jan/9
6
jul
/
96
jan/9
7
j
ul
/
97
jan/98
j
ul
/
98
j
an/
9
9
jul/
9
9
j
an
/0
0
jul
/
00
jan/0
1
j
ul
/
01
jan/02
j
ul
/
02
j
an/
0
3
jul/
0
3
j
an
/0
4
jul/04
jan/0
5
jul
/
05
jan/0
6
j
ul
/
06
Energia (GWh)
Previsão
Realizados
Gráfico 4.22 - Carga do Submercado Sudeste e Projeção
63
Valor Real/Previsão: Sudeste/Centro-Oeste - Total
70%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
105%
110%
jan/01
mar/01
mai/01
jul/01
set/01
nov/01
jan/02
mar/02
mai/02
jul/02
set/02
nov/02
jan/03
mar/03
mai/03
jul/03
set/03
nov/03
jan/04
mar/04
mai/04
jul/04
set/04
nov/04
jan/05
mar/05
mai/05
jul/05
set/05
nov/05
jan/06
mar/06
mai/06
jul/06
set/06
nov/06
Gráfico 4.23 - Razão entre a Carga do Submercado Sudeste e Projeção
4.7
Modelagem das Curvas Características do Consumo dos
Submercados
Através do comportamento da razão entre a carga verificada e a projeção
obtida por meio de modelos autoprojetivos foi encontrada a curva que melhor se
ajusta por submercado. Estas curvas ajustadas procuram modelar a evolução desta
razão ao longo do tempo. A modelagem foi realizada através do programa
computacional MATLAB versão 7.1.0.246. Para isto foi utilizada a função Curve
Fitting Tool presente no toolbox do MATLAB [13]. O critério de seleção da curva
combina a parcimônia do modelo e a qualidade do ajuste. Para todos submercados
foram testados polinômios de graus 2 a 8, splines cúbicos, soma de senos e de
funções Gaussianas, segundo [1] e [2].
Para o submercado sudeste foram utilizados os pontos do Gráfico 4.23 e
foram divididos em duas regiões para a melhor escolha da curva de ajuste. A parte
decrescente correspondente aos doze primeiros meses e a parte crescente é a partir
de janeiro de 2002. Ambas as regiões podem ser visualizadas no Gráfico 4.24.
64
10 20 30 40 50 60 70
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
r1 vs. t1
r vs. t
Gráfico 4.24 – Submercado Sudeste - Razão entre a Carga e a Projeção
A região decrescente se ajustou melhor a uma soma de quatro funções
Gaussianas. A equação 4.1 corresponde a função de ajuste considerada na
primeira região. O tempo (t) é expresso em meses, o R
2
ajustado, que indica o
quanto a regressão encontrada se ajustou aos pontos reais penalizado pelo número
de parâmetros, foi de 98,61% e o RMSE da regressão, que é a raiz do erro
quadrático médio, foi de 0,01489. O Gráfico 4.25 apresenta a curva ajustada para
a primeira região.
f(t) = 0.5024*exp(-((t-1.601)/3.12)^2) + 0.2133*exp(-((t-5.048)/1.426)^2) +0.7711*exp(-((t-12.56)/17.29)^2) (4.1)
2 4 6 8 10 12
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
r vs. t
fit 1(rxt)
Gráfico 4.25 – Curva ajustada para região decrescente do submercado Sudeste
65
Já na região crescente se ajustou melhor uma soma de sete funções
Gaussianas. A equação 4.2 corresponde a função de ajuste considerada na segunda
região. O tempo (t) é expresso em meses, o R
2
ajustado foi de 81,47% e o RMSE
da regressão foi 0,01344. O Gráfico 4.26 apresenta a curva ajustada na segunda
região.
f(t) = 0.05149*exp(-((t-62.9)/1.203)^2) + 0.8081*exp(-((t-44.76)/30.61)^2) + 0.4421*exp(-((t-13.77)/6.485)^2) +
0.3023*exp(-((x-23.65)/8.182)^2) + 0.04588*exp(-((t-35.31)/1.937)^2) + 0.9006*exp(-((t-93.47)/29.2)^2) + 0.0221*exp(-
((t-42.27)/ 1.588)^2)
(4.2)
20 30 40 50 60 70
0.74
0.76
0.78
0.8
0.82
0.84
0.86
0.88
0.9
0.92
r1 vs. t1
fit 2(r1xt1)
Gráfico 4.26 – Curva ajustada para região crescente do submercado Sudeste
O Gráfico 4.27 apresenta as duas curvas ajustadas aos pontos
correspondentes a razão entre o mercado real e a projeção.
0 10 20 30 40 50 60 70 80
0.7
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
1.05
Gráfico 4.27 – Curva ajustada e Razão no submercado Sudeste
66
Para o submercado sul foram utilizados os pontos do Gráfico 4.15 e a
curva que melhor se ajustou aos pontos foi uma soma de seis funções Gaussianas.
O Gráfico 4.28 apresenta o comportamento da razão e a curva que melhor se
ajustou. A equação 4.3 apresenta a equação da curva ajustada. O tempo (t) é
expresso em meses, o R
2
ajustado foi de 76,5% e o RMSE da regressão foi
0,01653.
f(t) = 0.1485*exp(-((t-2.588)/3.377)^2) + 0.9635*exp(-((t-20.48)/55.92)^2) + 0.2126*exp(-((t-62.78)/5.668)^2) +
0.2128*exp(-((t-52.54)/8.568)^2) + 0.0485*exp(-((t-39.44)/6.305)^2) + 0.6052*exp(-((t-77.18)/11.62)^2)
(4.3)
10 20 30 40 50 60 70
0.88
0.9
0.92
0.94
0.96
0.98
1
1.02
s vs. t
fit 1
Gráfico 4.28 - Curva ajustada e Razão no submercado Sul
Para o submercado nordeste foram utilizados os pontos do Gráfico 4.17 e
foram divididos em duas regiões para a melhor escolha da curva de ajuste. A
parte decrescente correspondente aos dez primeiros meses e a parte crescente é a
partir de novembro de 2001. Ambas as regiões podem ser visualizadas no Gráfico
4.29.
67
10 20 30 40 50 60 70
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
n vs. t
n vs. t (2)
Gráfico 4.29 – Submercado Nordeste - Razão entre a Carga e a Projeção
A região decrescente se ajustou melhor a uma soma de três funções
Gaussianas. A equação 4.4 corresponde a função de ajuste considerada na
primeira região. O tempo (t) é expresso em meses, o R
2
ajustado foi de 96,54% e
o RMSE da regressão foi 0,02217. O Gráfico 4.30 apresenta a curva ajustada.
f(t) = 0.1362*exp(-((t-5.152)/1.134)^2) + 0.998*exp(-((t-2.086)/7.539)^2) + 0.4361*exp(-((t-10.62)/2.99)^2) (4.4)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
n vs. t
fit 1
Gráfico 4.30 – Curva ajustada para região decrescente do submercado Nordeste
Já a região crescente se ajustou melhor a uma soma de quatro funções
Gaussianas. A equação 4.5 corresponde a função de ajuste considerada na segunda
68
região. O tempo (t) é em meses, o R
2
ajustado foi de 90,62% e o RMSE da
regressão foi 0,01297. O Gráfico 4.31 apresenta a curva ajustada.
f(t) = 0.07553*exp(-((t- 38.05)/2.954)^2) + 132.5*exp(-((t-1612)/692.2)^2) + 0.2217*exp(-((t- 21.07)/13.51)^2) +
0.1191*exp(-((t-47.07)/ 14.69)^2)
(4.5)
20 30 40 50 60 70
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
n vs. t
fit 1
Gráfico 4.31 – Curva ajustada para região crescente do submercado Nordeste
O Gráfico 4.32 apresenta as duas curvas ajustadas aos pontos
correspondentes a razão entre o mercado real e a projeção.
0 10 20 30 40 50 60 70 80
0.7
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
1.05
Gráfico 4.32 - Curva ajustada e Razão no submercado Nordeste
69
Para o submercado norte foram utilizados os pontos do Gráfico 4.21 e
foram divididos em duas regiões para a melhor escolha da curva de ajuste. A
parte decrescente corresponde aos quatorze primeiros meses e a parte crescente é
a partir de março de 2002. Ambas as regiões podem ser visualizadas no Gráfico
4.33.
10 20 30 40 50 60 70
0.85
0.9
0.95
1
1.05
N vs. t
n vs. t
Gráfico 4.33 – Submercado Norte - Razão entre a Carga e a Projeção
A região decrescente se ajustou melhor um polinômio de 4º grau. A
equação 4.6 corresponde a função de ajuste considerada na primeira região. O
tempo (t) é expresso em meses, o R
2
ajustado foi de 89,89% e o RMSE da
regressão foi 0,02099. O Gráfico 4.34 apresenta a curva ajustada.
f(t) = (-1.706e-005)*t^5 + 0.0006407*t^4 + (-0.008004)*t^3 + 0.03785*t^2 + (-0.06809)*t + 1.013 (4.6)
70
2 4 6 8 10 12 14
0.82
0.84
0.86
0.88
0.9
0.92
0.94
0.96
0.98
n vs. t
fit 1
Gráfico 4.34 – Curva ajustada para região decrescente do submercado Norte
Já a região crescente se ajustou melhor a uma soma de cinco funções
Gaussianas. A equação 4.7 corresponde a função de ajuste considerada na segunda
região. O tempo (t) é em meses, o R
2
ajustado foi de 88,5% e o RMSE da
regressão foi 0,009811. O Gráfico 4.35 apresenta a curva ajustada.
f(t) = 1.741*exp(-((t-373.3)/428.7)^2) + 0.08493*exp(-((t-40.66)/14.04)^2) + 0.06336*exp(-((t-27.09)/6.629)^2) +
0.09448*exp(-((t-17.13)/4.942)^2) + 0.02319*exp(-((t-49.65)/1.674)^2)
(4.7)
20 30 40 50 60 70
0.94
0.96
0.98
1
1.02
1.04
1.06
N vs. t
fit 1
Gráfico 4.35 – Curva ajustada para região crescente do submercado Norte
O Gráfico 4.36 apresenta as duas curvas ajustadas aos pontos
correspondentes a razão entre o mercado real e a projeção.
71
0 10 20 30 40 50 60 70 80
0.8
0.85
0.9
0.95
1
1.05
1.1
1.15
Gráfico 4.36 - Curva ajustada e Razão no submercado Norte
5
Simulações Utilizando o Modelo Computacional NEWAVE
5.1
Cenários de Referência em 2001
Objetivando-se analisar os indicativos do racionamento de energia
ocorrido em 2001, foram simulados os cenários de referência que correspondem a
todos os parâmetros, incluindo as ofertas e demandas, usados no Programa
Mensal da Operação – PMO. Para isto foi utilizado como ferramenta
computacional o modelo NEWAVE versão 8.3, a qual esteve vigente no período
de estudo desta seção do trabalho, correspondente a janeiro a junho de 2001.
Todas as análises das simulações utilizando o modelo computacional
NEWAVE foram realizadas nos arquivos de saída. Foram consideradas
inquestionáveis as decisões adotadas no PMO. Portanto, o escopo destas análises
não abrangeu questionamentos quanto as datas de entrada em operação comercial
de usinas e sua capacidade instalada, leilões de energia em andamento, etc.
As tabelas abaixo enumeram os percentuais de séries sintéticas de energias
afluentes, construídas com base na função de custo futuro obtida, que
apresentaram déficit de energia elétrica, em cada submercado, resultantes das
simulações. Os gráficos indicam a energia não suprida devido ao corte de carga,
em MWmédio. Para cada cenário de oferta e demanda foram obtidos quatro
conjuntos de resultados que corresponde a mesma quantidade de submercados
(Sudeste, Sul, Nordeste e Norte). O custo do déficit utilizado e vigente no período
era único e valia R$ 684,00, independente da profundidade de corte de carga.
Todas as simulações foram realizadas cinco anos à frente.
73
PMO de janeiro de 2001
Tabela 5.1 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste – Deck 01/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,5% 1,3% 4,2% 6,6% 7,7% 3,0%
2002 0,8% 0,5% 0,4% 1,0% 1,4% 2,4% 3,7% 5,1% 7,5% 8,8% 7,3% 2,8%
2003 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,3% 0,6% 1,0% 1,5% 1,8% 2,1% 2,2% 0,7%
2004 0,1% 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,2% 0,4% 0,9% 1,5% 1,4% 0,2%
2005 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,7% 1,2% 0,2%
Tabela 5.2 – Séries com Déficit no Subsistema Sul – Deck 01/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,2% 0,1% 0,1% 0,2% 0,6% 1,1%
2002 0,9% 0,2% 0,2% 0,6% 0,6% 0,8% 1,3% 1,3% 0,9% 0,4% 1,1% 1,1%
2003 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,0% 0,0% 0,2% 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,2%
2004 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
2005 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1%
Tabela 5.3 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste – Deck 01/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 1,2% 2,6% 5,6% 2,4%
2002 0,2% 0,3% 0,5% 0,4% 0,7% 1,0% 1,6% 2,1% 3,3% 4,9% 5,4% 1,6%
2003 0,1% 0,1% 0,2% 0,2% 0,3% 0,6% 0,8% 1,4% 2,2% 3,6% 4,4% 1,1%
2004 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,2% 0,3% 0,6% 1,0% 1,8% 3,0% 3,7% 0,8%
2005 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,2% 0,2% 0,3% 0,7% 1,0% 2,1% 3,7% 1,0%
Tabela 5.4 – Séries com Déficit no Subsistema Norte – Deck 01/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 1,2% 7,5% 4,9%
2002 0,6% 0,5% 0,4% 0,2% 0,1% 0,0% 0,0% 0,1% 0,3% 0,4% 2,3% 2,0%
2003 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,3% 0,7% 1,9% 0,6%
2004 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,2% 0,3% 1,1% 0,2%
2005 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,4% 1,5% 0,4%
Energia Não Suprida (EENS) - deck 01/2001
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MWmês
Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.1 – Energia Não Suprida por Submercado – Deck janeiro/2001
74
PMO de fevereiro de 2001
Tabela 5.5 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste – Deck 02/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 1,6% 5,9% 12,6% 20,0% 18,4% 7,2%
2002 2,0% 1,1% 1,3% 1,7% 2,7% 5,1% 7,0% 9,8% 13,3% 14,8% 13,9% 4,2%
2003 0,5% 0,2% 0,2% 0,3% 0,6% 1,3% 1,8% 2,4% 3,1% 3,7% 2,8% 0,7%
2004 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,2% 0,2% 0,2% 0,5% 1,2% 1,8% 1,3% 0,2%
2005 0,1% 0,0% 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,4% 0,6% 0,9% 0,2%
Tabela 5.6 – Séries com Déficit no Subsistema Sul – Deck 02/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,0% 1,0% 0,6% 1,2% 1,6% 2,9% 3,8%
2002 2,4% 1,3% 0,8% 1,2% 0,9% 1,3% 2,4% 1,9% 1,7% 0,8% 1,4% 1,4%
2003 0,4% 0,2% 0,1% 0,1% 0,3% 0,2% 0,4% 0,4% 0,3% 0,1% 0,6% 0,5%
2004 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,2% 0,0% 0,2% 0,1%
2005 0,1% 0,0% 0,1% 0,0% 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1%
Tabela 5.7 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste – Deck 02/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 1,1% 3,2% 7,6% 12,3% 4,7%
2002 0,5% 0,3% 0,7% 0,4% 1,1% 2,0% 2,7% 4,1% 6,0% 9,0% 10,2% 2,5%
2003 0,2% 0,2% 0,3% 0,3% 0,5% 0,9% 1,2% 2,0% 3,4% 5,6% 5,4% 1,3%
2004 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,2% 0,3% 0,5% 0,8% 1,3% 2,2% 2,6% 0,8%
2005 0,0% 0,1% 0,2% 0,0% 0,2% 0,2% 0,2% 0,6% 1,0% 2,2% 4,2% 1,5%
Tabela 5.8 – Séries com Déficit no Subsistema Norte – Deck 02/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 3,3% 14,6% 9,1%
2002 1,8% 0,8% 0,6% 0,3% 0,1% 0,0% 0,1% 0,2% 0,3% 0,8% 3,5% 2,8%
2003 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,3% 0,8% 2,4% 0,9%
2004 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,4% 1,0% 0,3%
2005 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,3% 0,4%
Energia Não Suprida (EENS) - deck 02/2001
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Gráfico 5.2 – Energia Não Suprida por Submercado – Deck fevereiro/2001
75
PMO de março de 2001
Tabela 5.9 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste – Deck 03/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,8% 8,1% 16,0% 19,8% 6,7%
2002 1,6% 1,2% 1,4% 1,9% 2,7% 4,6% 6,6% 9,3% 13,2% 16,0% 13,6% 3,4%
2003 0,4% 0,3% 0,2% 0,3% 0,6% 1,0% 1,6% 2,1% 2,6% 2,7% 2,4% 0,3%
2004 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,2% 0,2% 0,3% 0,6% 1,2% 1,0% 0,3%
2005 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,2% 0,5% 0,8% 0,2%
Tabela 5.10 – Séries com Déficit no Subsistema Sul – Deck 03/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,3% 1,8% 1,9% 4,4% 4,8%
2002 2,2% 1,0% 0,9% 1,3% 1,0% 0,6% 1,6% 2,2% 1,9% 0,9% 1,8% 0,9%
2003 0,4% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,3% 0,3% 0,4% 0,5% 0,2% 0,1% 0,2%
2004 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,0% 0,0% 0,3%
2005 0,1% 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,0% 0,1% 0,1%
Tabela 5.11 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste – Deck 03/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 1,0% 10,6% 27,0% 34,7% 10,9%
2002 1,0% 1,0% 2,2% 1,6% 2,5% 3,5% 5,7% 8,8% 12,9% 16,3% 17,3% 4,6%
2003 0,1% 0,3% 0,6% 0,3% 0,3% 0,9% 1,5% 2,4% 3,7% 5,2% 5,7% 1,7%
2004 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,3% 0,5% 0,7% 1,0% 1,7% 3,7% 3,9% 0,8%
2005 0,0% 0,0% 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,2% 0,5% 0,9% 2,0% 4,4% 1,6%
Tabela 5.12– Séries com Déficit no Subsistema Norte – Deck 03/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 5,6% 26,5% 14,9%
2002 2,2% 1,3% 1,2% 0,2% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,4% 1,3% 3,9% 3,3%
2003 0,2% 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,2% 0,6% 1,9% 0,6%
2004 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,3% 0,5% 0,3%
2005 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,2% 0,3% 0,4% 0,4%
Energia Não Suprida (EENS) - deck 03/2001
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Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.3 – Energia Não Suprida por Submercado – Deck março/2001
76
PMO de abril de 2001
Tabela 5.13 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste – Deck 04/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 1,1% 15,3% 30,0% 32,8% 12,0%
2002 2,1% 1,1% 1,6% 2,4% 3,5% 5,9% 8,7% 12,5% 16,5% 19,4% 16,9% 4,9%
2003 0,3% 0,3% 0,3% 0,5% 0,7% 1,1% 1,7% 2,1% 3,4% 3,1% 2,4% 0,4%
2004 0,1% 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,2% 0,3% 0,4% 0,7% 1,0% 0,9% 0,4%
2005 0,1% 0,1% 0,0% 0,1% 0,0% 0,1% 0,2% 0,2% 0,4% 0,7% 0,7% 0,2%
Tabela 5.14 – Séries com Déficit no Subsistema Sul – Deck 04/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 1,1% 6,4% 5,9% 8,6% 8,4%
2002 4,0% 1,7% 1,6% 2,2% 2,4% 1,9% 3,8% 3,1% 2,9% 1,8% 2,2% 2,1%
2003 0,4% 0,1% 0,2% 0,2% 0,4% 0,2% 0,5% 0,5% 0,3% 0,3% 0,3% 0,2%
2004 0,1% 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,2% 0,2%
2005 0,2% 0,1% 0,1% 0,0% 0,2% 0,1% 0,1% 0,0% 0,0% 0,1% 0,2% 0,2%
Tabela 5.15 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste – Deck 04/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 1,7% 10,7% 27,7% 40,0% 13,5%
2002 1,1% 1,3% 2,3% 2,0% 3,0% 5,0% 7,1% 9,6% 14,5% 19,9% 20,0% 4,8%
2003 0,1% 0,2% 0,4% 0,4% 0,6% 1,1% 1,5% 2,4% 3,5% 5,2% 5,2% 1,6%
2004 0,1% 0,1% 0,3% 0,2% 0,4% 0,5% 0,6% 1,0% 1,9% 4,2% 3,8% 1,1%
2005 0,1% 0,0% 0,4% 0,1% 0,2% 0,2% 0,5% 0,8% 1,5% 2,3% 2,8% 1,0%
Tabela 5.16 – Séries com Déficit no Subsistema Norte – Deck 04/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 6,4% 33,9% 18,7%
2002 2,6% 1,2% 1,1% 0,1% 0,1% 0,0% 0,0% 0,1% 0,3% 1,2% 4,7% 3,8%
2003 0,2% 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,4% 1,0% 1,4% 0,4%
2004 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,5% 0,4%
2005 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,4% 0,6% 0,5%
Energia Não Suprida (EENS) - deck 04/2001
0
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Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.4 – Energia Não Suprida por Submercado – Deck abril/2001
77
PMO de maio de 2001
Tabela 5.17 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste – Deck 05/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 2,3% 27,8% 50,5% 52,2% 16,8%
2002 2,5% 1,4% 1,6% 3,1% 4,8% 7,2% 10,3% 14,3% 19,2% 22,8% 20,8% 5,3%
2003 0,3% 0,1% 0,1% 0,3% 0,5% 0,9% 1,4% 1,7% 2,7% 3,3% 2,1% 0,5%
2004 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,3% 0,3% 0,3% 0,6% 0,9% 1,1% 0,1%
2005 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,4% 0,7% 1,0% 1,3% 0,3%
Tabela 5.18 – Séries com Déficit no Subsistema Sul – Deck 05/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 2,6% 12,9% 10,5% 15,0% 12,0%
2002 3,5% 1,2% 1,0% 1,6% 1,6% 2,0% 3,2% 2,9% 2,2% 1,1% 1,9% 1,5%
2003 0,4% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,2% 0,4% 0,4% 0,2% 0,1% 0,4% 0,2%
2004 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1%
2005 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,1%
Tabela 5.19 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste – Deck 05/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,3% 32,6% 68,5% 70,3% 18,5%
2002 1,0% 1,3% 2,1% 1,9% 3,4% 5,0% 7,3% 11,3% 15,9% 21,2% 21,2% 5,8%
2003 0,1% 0,1% 0,3% 0,4% 1,0% 1,3% 1,7% 2,7% 4,2% 7,0% 6,4% 1,3%
2004 0,0% 0,1% 0,2% 0,2% 0,3% 0,5% 0,7% 1,3% 2,5% 5,6% 5,3% 1,0%
2005 0,1% 0,1% 0,2% 0,3% 0,3% 0,6% 0,8% 1,5% 3,6% 8,4% 7,4% 1,4%
Tabela 5.20 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste – Deck 05/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,9% 27,4% 20,1%
2002 3,2% 1,3% 1,1% 0,4% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,4% 1,4% 6,0% 4,1%
2003 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,8% 1,8% 0,9%
2004 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,5% 2,4% 3,2% 0,7%
2005 0,1% 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,2% 1,6% 0,5%
Energia Não Suprida (EENS) - deck 05/2001
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Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.5 – Energia Não Suprida por Submercado – Deck maio/2001
78
PMO de junho de 2001
Tabela 5.21 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste – Deck 06/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 22,4% 59,0% 59,7% 20,4%
2002 3,1% 1,6% 1,0% 2,3% 3,9% 6,0% 9,2% 13,9% 17,4% 21,3% 19,4% 4,1%
2003 0,6% 0,3% 0,1% 0,2% 0,3% 0,6% 0,8% 1,3% 1,9% 2,4% 1,9% 0,2%
2004 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,2% 0,4% 0,6% 1,3% 1,1% 0,1%
2005 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,2% 0,3% 0,5% 1,0% 0,6% 0,1%
Tabela 5.22 – Séries com Déficit no Subsistema Sul – Deck 06/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 2,0% 8,5% 13,9% 12,3%
2002 3,1% 1,2% 0,8% 1,4% 1,7% 2,2% 4,1% 3,0% 2,0% 0,5% 0,9% 0,7%
2003 0,3% 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,2% 0,1% 0,4% 0,1% 0,1% 0,2%
2004 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,0% 0,0% 0,1%
2005 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,2%
Tabela 5.23 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste – Deck 06/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,6% 42,0% 79,1% 79,3% 21,9%
2002 1,6% 1,3% 2,6% 2,6% 4,2% 7,5% 10,1% 13,0% 17,8% 23,4% 23,1% 6,3%
2003 0,2% 0,1% 0,2% 0,3% 0,5% 0,9% 1,2% 2,1% 3,5% 6,4% 5,4% 1,0%
2004 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,2% 0,3% 0,5% 0,9% 1,6% 3,4% 4,4% 1,0%
2005 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,2% 0,3% 0,6% 1,0% 1,9% 6,0% 5,9% 1,4%
Tabela 5.24 – Séries com Déficit no Subsistema Norte – Deck 06/2001
Anos janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2001 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 15,3% 69,2% 31,7%
2002 4,7% 2,1% 1,4% 0,6% 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,3% 1,4% 6,7% 5,2%
2003 0,4% 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,4% 0,9% 1,8% 0,7%
2004 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,2% 0,8% 1,9% 0,2%
2005 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,5% 0,7% 0,3%
Energia Não Suprida (EENS) - deck 06/2001
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Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.6 – Energia Não Suprida por Submercado – Deck junho/2001
79
5.1.1
Análise dos Resultados e Critério de Decisão
Dos seis cenários simulados (janeiro a junho de 2001), cerca de 83% dos
resultados indicaram mais de 2,5% de séries com déficit a partir do mês de
setembro de 2001, para os submercados Sudeste e Nordeste. Ou seja, mais de
2,5% das 2000 séries sintéticas de energias afluentes simuladas não conseguiu
suprir a totalidade do mercado, independente da profundidade de corte de carga. O
submercado Norte apresentou um percentual próximo de 67% de séries com
déficit a partir do mês de outubro e o Sul, 33% a partir do mês de novembro.
O racionamento foi decretado oficialmente nas regiões Sudeste, centro-
oeste e Nordeste na segunda quinzena de maio de 2001, porém os preços MAE
foram determinados, de acordo com resoluções específicas da Câmara de Gestão
da Crise de Energia - GCE, somente a partir de junho de 2001. Na região Norte
foi estabelecido racionamento na primeira quinzena de agosto de 2001.
De acordo com estes resultados das simulações e os indicativos do
racionamento, foi adotado como regra, de forma “ad-hoc”, segundo [1] e [2], que
haverá racionamento três meses antes daquele que apresentar mais de 2,5% de
séries sintéticas com déficit de energia. Apesar do submercado Norte apresentar
uma melhor regra como sendo dois meses antes, de forma a uniformizar a regra
foi adotado para todos os subsistemas os três meses mencionados.
No caso de divergências entre os submercados será adotado o mês
indicativo para o submercado Sudeste, uma vez que este apresenta o maior
consumo de energia no país, conforme Gráfico 5.7.
Fonte: Estatística e Análise do Mercado de Energia Elétrica - Boletim Mensal (Mês Base: Dezembro 2007)
Gráfico 5.7 – Distribuição do Mercado Total de Energia pelos Subsistemas
80
5.2
Cenários de Referência em 2008
Nesta seção foram realizadas simulações com o cenário de referência atual
visando analisar no curto e médio prazo os resultados do balanço entre a oferta e
demanda e conseqüentemente inferir sobre o período de um possível
racionamento futuro. Para isto será levando em consideração a regra de decisão
descrita na seção 5.1.1.
A versão 13a do modelo computacional NEWAVE esteve vigente de
outubro de 2007 a julho de 2008, sendo esta a utilizada nas simulações desta etapa
do trabalho.
Os valores a seguir correspondem aos resultados das simulações para os
casos oficiais de acordo com os PMOs de março e abril de 2008. Os dados gerais
de entrada do modelo, as usinas térmicas e hidráulicas consideradas, para cada
cenário, além da projeção da demanda cinco anos à frente se encontram no
Apêndice B. Nestas simulações não foram feitas alterações na configuração do
modelo, sendo usado conforme o PMO.
Os percentuais abaixo de séries sintéticas com déficit de energia, em todos
os submercados, se referem ao 2° patamar de déficit, compreendido entre 5% e
10% de corte de carga, ao preço de R$ 2.037,61. Esse patamar foi o escolhido
para ser analisado em todos os cenários utilizando a versão 13a do modelo
NEWAVE, uma vez que um déficit de energia até 10% consegue ser administrado
e contornado pelo ONS. Os valores dos Custos Marginais da Operação - CMOs
apresentados a seguir correspondem as médias mensais para os três patamares de
carga.
O tempo computacional requerido para realizar as simulações com a
versão 13a do modelo NEWAVE ficou muito maior em relação à versão 8.3. Isto
se deve as inúmeras implementações ocorridas no modelo, conforme mencionado
no item 3.10. Enquanto uma simulação utilizando a versão 8.3 dura em torno de 3
horas, a versão 13a é finalizada em aproximadamente 50 horas.
81
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Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.8 – Valor Médio Mensal do CMO – Deck 03/2008
Tabela 5.25– Séries com Déficit no Subsistema Sudeste – Deck 03/2008
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1%
2009 0,1% 1,6% 1,7% 1,5% 1,8% 2,0% 2,5% 1,7% 2,1% 2,2% 1,6% 1,3%
2010 0,3% 0,4% 1,5% 1,5% 2,2% 2,6% 2,1% 2,7% 3,5% 3,0% 2,5% 0,7%
2011 0,2% 0,2% 1,0% 2,6% 2,4% 2,6% 2,9% 3,3% 3,3% 3,6% 2,8% 1,3%
2012 0,1% 0,4% 1,4% 1,4% 1,4% 2,1% 2,1% 2,1% 2,3% 3,0% 2,4% 0,9%
Tabela 5.26 – Séries com Déficit no Subsistema Sul – Deck 03/2008
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,2% 0,9% 0,3% 0,0% 0,0% 0,1% 0,0%
2009 0,0% 1,7% 1,9% 1,7% 2,0% 2,0% 2,5% 1,8% 2,1% 2,2% 1,4% 1,1%
2010 0,3% 0,4% 1,6% 1,5% 2,2% 2,6% 2,0% 2,4% 3,2% 2,7% 2,0% 0,7%
2011 0,2% 0,2% 1,1% 2,7% 2,3% 2,5% 2,8% 3,0% 3,1% 3,2% 2,4% 1,1%
2012 0,2% 0,4% 1,4% 1,4% 1,3% 1,9% 1,9% 2,0% 2,0% 2,9% 2,1% 0,9%
Tabela 5.27 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste – Deck 03/2008
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,2% 1,9% 1,6% 0,2%
2009 0,0% 1,0% 1,1% 0,9% 1,6% 1,9% 1,9% 1,4% 1,7% 2,0% 1,3% 0,7%
2010 0,1% 0,1% 1,1% 0,9% 1,2% 1,2% 1,5% 1,8% 2,8% 2,5% 2,4% 0,5%
2011 0,0% 0,1% 0,2% 2,2% 1,6% 1,8% 1,9% 2,4% 2,5% 2,9% 3,1% 0,9%
2012 0,0% 0,3% 0,8% 0,7% 0,7% 1,3% 1,1% 0,8% 1,0% 1,7% 1,4% 0,4%
Tabela 5.28 – Séries com Déficit no Subsistema Norte – Deck 03/2008
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,2% 0,3% 0,6% 0,1%
2009 0,4% 1,4% 1,4% 0,9% 1,2% 2,0% 2,4% 1,6% 1,7% 2,2% 1,3% 1,1%
2010 0,1% 0,1% 1,1% 0,7% 0,8% 1,3% 1,5% 1,5% 2,9% 3,3% 2,9% 0,7%
2011 0,1% 0,2% 0,2% 2,1% 1,1% 1,8% 1,9% 2,1% 2,3% 3,0% 3,0% 1,5%
2012 0,1% 0,4% 0,8% 0,6% 0,6% 1,5% 1,3% 0,9% 0,9% 1,8% 1,5% 0,7%
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PMO de abril de 2008
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Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.9 – Valor Médio Mensal do CMO – Deck 04/2008
Tabela 5.29 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste – Deck 04/2008
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
2009 0,0% 0,9% 0,7% 1,1% 1,0% 1,1% 1,0% 0,8% 0,9% 1,4% 1,8% 0,8%
2010 0,2% 0,1% 0,5% 1,5% 1,8% 1,9% 1,9% 2,4% 2,5% 2,9% 2,1% 0,7%
2011 0,1% 0,4% 0,7% 1,3% 1,7% 1,8% 1,9% 2,2% 3,1% 3,0% 3,0% 1,2%
2012 0,4% 0,6% 0,7% 1,0% 1,7% 1,9% 2,6% 2,7% 2,8% 2,9% 2,7% 1,2%
Tabela 5.30 – Séries com Déficit no Subsistema Sul – Deck 04/2008
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
2009 0,0% 0,9% 0,8% 1,1% 1,2% 1,1% 1,2% 0,8% 0,9% 1,3% 1,7% 0,8%
2010 0,2% 0,1% 0,5% 1,5% 1,8% 1,9% 1,9% 2,4% 2,1% 2,7% 1,7% 0,6%
2011 0,1% 0,4% 0,8% 1,5% 1,9% 1,9% 2,2% 2,2% 3,0% 2,5% 2,5% 1,0%
2012 0,4% 0,6% 0,8% 1,3% 1,8% 1,9% 2,6% 2,3% 2,6% 2,6% 2,2% 1,1%
Tabela 5.31 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste – Deck 04/2008
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,0%
2009 0,0% 0,2% 0,6% 0,9% 1,0% 1,0% 1,1% 0,8% 0,8% 1,3% 1,5% 0,4%
2010 0,1% 0,1% 0,2% 0,8% 0,9% 0,9% 0,9% 1,3% 1,3% 2,1% 1,2% 0,3%
2011 0,0% 0,2% 0,6% 1,0% 1,5% 1,3% 1,2% 1,7% 2,1% 1,9% 1,9% 0,6%
2012 0,2% 0,3% 0,6% 0,7% 0,8% 1,7% 1,9% 1,6% 1,5% 1,6% 1,6% 0,4%
Tabela 5.32 – Séries com Déficit no Subsistema Norte – Deck 04/2008
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,0%
2009 0,0% 0,7% 0,6% 0,6% 0,6% 1,1% 1,1% 0,7% 0,8% 1,1% 1,6% 0,6%
2010 0,2% 0,1% 0,3% 0,7% 0,6% 1,0% 1,4% 1,8% 1,8% 2,2% 1,4% 0,7%
2011 0,1% 0,2% 0,5% 0,7% 0,8% 1,2% 1,2% 1,7% 2,1% 2,0% 2,2% 0,8%
2012 0,3% 0,4% 0,5% 0,4% 0,8% 1,7% 2,0% 1,7% 1,6% 0,9% 1,5% 0,7%
83
5.2.1
Análise dos Resultados
Os Gráficos 5.8 e 5.9 correspondem aos valores médios mensais do CMO
e possuem comportamentos semelhantes. Eles apresentam sazonalidade e uma
tendência de crescimento ao longo do tempo. Os valores iniciais estão bem altos,
acima de R$ 100, se comparados com as médias mensais dos anos anteriores. A
partir de junho de 2010 começa a haver níveis críticos de preços, acima de R$
250, que se repete sazonalmente.
Como todas as inferências serão realizadas levando em consideração a
regra de decisão descrita na seção 5.1.1, nas tabelas anteriores estão destacadas as
primeiras indicações de quando ocorre 2,5% ou mais de séries sintéticas com
déficit de energia, segundo [1] e [2].
Avaliando os resultados dos cenários de referência de março de 2008,
pode-se concluir que os percentuais de séries com déficit não apontam um ano
coerente para o início do racionamento, uma vez que os subsistemas Sudeste e
Nordeste não convergem para o mesmo ano, ao contrario do ocorrido nos
resultados do período de 2001.
Considerando o caso base do PMO de abril de 2008, os resultados
convergem e indicam o ano de 2010 com séries com déficit de energia, porém no
subsistema Nordeste o maior percentual, nos cinco anos de estudo, é 2,1% de
séries com déficit e no Norte é de 2,2%.
Como os resultados do PMO de abril foram mais coerentes quanto ao ano,
embora o maior percentual no Norte e Nordeste não tenha atingido o valor de
2,5%, este será o caso escolhido para inferir sobre o racionamento. Todos os
subsistemas deste caso indicaram o mês de outubro com a primeira maior
porcentagem de séries com déficit de acordo com a regra de decisão estabelecida,
porém o subsistema Sudeste apontou o mês de setembro. Uma vez que a regra
determina que em caso de divergências mensais entre os subsistemas, o Sudeste
seria o decisivo, o mês de setembro foi o fixado, marcando JUNHO de 2010 como
a possível data de um novo racionamento de energia.
84
5.3
Cenários de Estudos
Em todos os estudos desta seção foi utilizado como referência o cenário do
PMO de abril de 2008, exceto na seção 5.3.1 em que o caso de março também foi
simulado.
Os dados gerais de entrada do modelo, as usinas térmicas e hidráulicas
consideradas, para cada cenário, além da projeção da demanda cinco anos à frente
se encontram no Apêndice C. Foi utilizada a versão 13a do modelo computacional
NEWAVE.
5.3.1
Cenário Base sem a Curva de Aversão ao Risco
O Operador Nacional do Sistema - ONS todos os meses realiza o PMO e
também disponibiliza os resultados da operação com a função Curva de Aversão
ao Risco – CAR desabilitada, conforme determinação da ANEEL.
Esta função penaliza a função objetivo do problema de otimização quando
é violado o nível de armazenamento correspondente à Curva de Aversão ao Risco.
O objetivo desta penalidade é fornecer o sinal econômico para a inversão do
sentido de intercâmbio para o subsistema em situação crítica ou a indicação para
despacho de geração térmica, obedecendo a ordem de mérito.
As tabelas abaixo apresentam os resultados dos casos base de acordo com
o PMO de março e abril de 2008, exceto pela retirada da função curva de aversão
ao risco.
A intenção de simular estes casos e apresentar estes valores é verificar qual
a influencia da CAR nestes resultados, de acordo com as mesmas análises da
seção 5.2.1.
Caso de março de 2008 (Sem CAR)
Tabela 5.33 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste – Deck 03/2008 Sem CAR
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,3% 0,2%
2009 0,5% 1,5% 2,3% 1,5% 2,4% 2,2% 2,4% 2,1% 3,0% 2,9% 2,3% 1,5%
2010 0,4% 0,4% 1,6% 1,8% 2,3% 2,7% 2,2% 3,0% 3,8% 3,0% 2,5% 0,7%
2011 0,2% 0,3% 1,5% 2,6% 2,3% 2,2% 2,8% 2,9% 3,4% 3,4% 2,9% 1,4%
2012 0,2% 0,4% 1,5% 1,4% 1,6% 2,5% 1,6% 2,3% 2,6% 3,4% 2,6% 0,9%
85
Tabela 5.34 – Séries com Déficit no Subsistema Sul – Deck 03/2008 Sem CAR
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,2% 0,1%
2009 0,6% 1,5% 2,3% 1,6% 2,4% 2,2% 2,4% 2,1% 2,6% 2,8% 1,9% 1,3%
2010 0,4% 0,5% 1,6% 1,8% 2,3% 2,7% 2,2% 2,8% 3,5% 2,7% 1,9% 0,6%
2011 0,2% 0,2% 1,6% 2,6% 2,1% 2,2% 2,6% 2,8% 3,1% 3,0% 2,5% 1,3%
2012 0,2% 0,4% 1,5% 1,5% 1,5% 2,4% 1,5% 2,2% 2,1% 3,1% 2,1% 0,9%
Tabela 5.35 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste – Deck 03/2008 Sem CAR
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 1,8% 3,9% 6,9% 6,1% 0,6%
2009 0,1% 1,1% 1,9% 1,3% 2,6% 2,5% 2,3% 1,8% 2,6% 3,9% 2,4% 0,9%
2010 0,1% 0,1% 1,0% 1,2% 1,0% 1,6% 1,4% 1,9% 2,6% 2,5% 2,0% 0,3%
2011 0,0% 0,1% 0,4% 2,2% 1,6% 1,7% 1,9% 1,9% 2,3% 2,9% 2,6% 0,8%
2012 0,0% 0,4% 0,8% 0,7% 0,7% 1,1% 0,9% 0,8% 0,7% 1,6% 1,3% 0,3%
Tabela 5.36 – Séries com Déficit no Subsistema Norte – Deck 03/2008 Sem CAR
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,5% 0,7% 0,3%
2009 0,3% 1,2% 1,3% 0,6% 1,5% 2,1% 2,3% 1,9% 2,6% 3,6% 2,0% 1,2%
2010 0,2% 0,1% 0,9% 0,8% 0,7% 1,7% 1,5% 1,6% 2,8% 2,7% 2,3% 0,3%
2011 0,1% 0,2% 0,4% 2,0% 1,1% 1,8% 1,8% 1,9% 2,1% 2,7% 2,6% 1,2%
2012 0,1% 0,4% 0,7% 0,4% 0,6% 1,1% 0,9% 0,7% 0,6% 1,5% 1,4% 0,7%
Caso de abril de 2008 (Sem CAR)
Tabela 5.37 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste – Deck 04/2008 Sem CAR
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
2009 0,0% 0,8% 0,7% 1,2% 1,0% 1,2% 1,3% 1,0% 1,4% 1,9% 2,1% 0,9%
2010 0,2% 0,1% 0,6% 1,6% 1,6% 1,8% 2,3% 2,6% 2,7% 2,8% 2,0% 0,6%
2011 0,1% 0,6% 0,6% 1,3% 1,6% 2,1% 2,3% 2,4% 2,7% 3,2% 3,1% 1,1%
2012 0,4% 0,8% 0,6% 1,1% 2,2% 1,9% 2,6% 2,1% 2,7% 2,7% 2,6% 1,3%
Tabela 5.38 – Séries com Déficit no Subsistema Sul – Deck 04/2008 Sem CAR
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
2009 0,1% 0,8% 0,9% 1,2% 1,0% 1,2% 1,3% 0,9% 1,2% 1,7% 1,7% 0,7%
2010 0,2% 0,1% 0,6% 1,7% 1,6% 1,7% 2,3% 2,5% 2,5% 2,6% 1,7% 0,6%
2011 0,1% 0,6% 0,6% 1,5% 1,8% 2,1% 2,2% 2,2% 2,6% 2,8% 2,7% 1,0%
2012 0,4% 0,8% 0,6% 1,3% 2,6% 2,0% 2,4% 2,1% 2,5% 2,4% 2,1% 1,1%
Tabela 5.39 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste – Deck 04/2008 Sem CAR
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,4% 3,1% 3,7% 0,1%
2009 0,0% 0,8% 0,8% 1,2% 1,6% 1,4% 1,4% 1,3% 1,8% 3,0% 3,0% 0,5%
2010 0,1% 0,1% 0,3% 1,0% 0,9% 0,9% 1,1% 1,4% 1,5% 2,2% 1,4% 0,3%
2011 0,0% 0,2% 0,5% 1,1% 1,4% 1,2% 1,6% 1,9% 2,4% 2,1% 2,3% 0,7%
2012 0,2% 0,3% 0,6% 0,7% 0,9% 1,7% 2,0% 1,3% 1,4% 1,3% 1,5% 0,4%
86
Tabela 5.40 – Séries com Déficit no Subsistema Norte – Deck 04/2008 Sem CAR
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,0%
2009 0,0% 0,8% 0,4% 0,4% 0,7% 1,2% 1,4% 1,0% 1,2% 1,8% 2,1% 0,9%
2010 0,1% 0,1% 0,3% 0,8% 0,7% 1,2% 1,4% 1,9% 1,9% 2,4% 1,7% 0,6%
2011 0,1% 0,2% 0,4% 0,6% 0,9% 1,2% 1,6% 1,9% 2,3% 1,9% 2,4% 1,1%
2012 0,3% 0,3% 0,4% 0,4% 1,0% 1,7% 2,2% 1,3% 1,3% 1,2% 1,4% 0,9%
5.3.1.1
Análise dos Resultados
Analisando os percentuais de séries com déficit de energia, entre 5% e
10% de não suprimento do mercado, pode-se verificar que em ambos os casos, a
CAR atrasou o mês para destaque, considerando a regra de decisão desta etapa do
trabalho, nos meses que apresentaram divergências. Em todos os submercados o
resultado com a CAR indicou o primeiro mês com mais de 2,5% de séries com
déficit, após o mês sugerido pelo resultado sem a CAR, exceto no cenário do
PMO de março nos submercados Sudeste e Sul, indicando que o sistema se torna
mais conservador com a utilização da CAR.
5.3.2
Cenário com Racionamento - Curva Ajustada
A proposta deste novo cenário de estudo é aplicar as curvas ajustadas,
modeladas na seção 4.7 deste trabalho, ao consumo projetado a partir do mês de
junho de 2010 a fim de criar novas projeções do mercado de acordo com o
comportamento do racionamento de 2001. A queda do consumo, para cada
submercado, se dará a cada mês na proporção indicada pelas curvas ajustadas.
Para realizar esta simulação foi alterado o arquivo SISTEMA.DAT do
modelo, com a nova previsão de crescimento da demanda.
As tabelas abaixo apresentam os percentuais de séries com déficit de
energia, considerando sempre o 2º patamar de déficit. O Gráfico 5.10 apresenta o
CMO médio mensal de cada submercado no período de estudo. No Gráfico 5.11
está a energia de déficit mensal em MWmês.
87
Tabela 5.41 – Séries com Déficit no Subsistema Sudeste – Com racionamento
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
2009 0,0% 0,9% 0,8% 1,1% 1,1% 1,0% 1,2% 0,7% 0,9% 1,8% 2,0% 1,0%
2010 0,2% 0,2% 0,7% 1,1% 1,1% 1,6% 2,1% 2,2% 2,1% 1,6% 0,6% 0,1%
2011 0,0% 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,5% 0,6% 0,7% 0,7% 0,8% 0,7% 0,5%
2012 0,2% 0,0% 0,2% 0,3% 0,2% 0,1% 0,2% 0,2% 0,4% 0,6% 0,7% 0,2%
Tabela 5.42 – Séries com Déficit no Subsistema Sul – Com racionamento
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,1%
2009 0,1% 0,9% 0,9% 1,1% 1,2% 1,0% 1,2% 0,7% 1,0% 1,6% 1,7% 0,9%
2010 0,2% 0,2% 0,7% 1,2% 1,1% 1,6% 2,1% 2,1% 1,9% 1,4% 0,6% 0,1%
2011 0,0% 0,0% 0,1% 0,2% 0,2% 0,5% 0,6% 0,7% 0,7% 0,6% 0,6% 0,4%
2012 0,2% 0,1% 0,2% 0,3% 0,2% 0,1% 0,2% 0,2% 0,3% 0,3% 0,7% 0,2%
Tabela 5.43 – Séries com Déficit no Subsistema Nordeste – Com racionamento
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,0%
2009 0,0% 0,2% 0,6% 1,0% 1,0% 0,9% 1,1% 0,7% 0,8% 1,5% 1,6% 0,5%
2010 0,1% 0,1% 0,3% 0,5% 0,5% 0,7% 0,9% 0,7% 0,8% 1,0% 0,3% 0,0%
2011 0,0% 0,0% 0,1% 0,0% 0,0% 0,4% 0,5% 0,4% 0,6% 0,7% 0,7% 0,3%
2012 0,2% 0,0% 0,2% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,2% 0,2% 0,4% 0,5% 0,0%
Tabela 5.44 – Séries com Déficit no Subsistema Norte – Com racionamento
janeiro fevereiro março abril maio junho julho agosto setembro outubro novembro dezembro
2008 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%
2009 0,0% 0,6% 0,5% 0,5% 0,6% 0,9% 1,1% 0,7% 0,9% 1,6% 1,8% 0,8%
2010 0,2% 0,1% 0,4% 0,5% 0,5% 0,7% 0,9% 0,7% 0,6% 1,1% 0,3% 0,1%
2011 0,0% 0,0% 0,1% 0,0% 0,0% 0,4% 0,5% 0,5% 0,6% 0,7% 0,7% 0,6%
2012 0,2% 0,0% 0,2% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,1% 0,2% 0,4% 0,3%
0
20
40
60
80
100
120
140
160
m
ai
/0
8
ju
l
/0
8
s
et/
08
nov/08
j
an
/09
m
ar/09
m
a
i/0
9
jul
/0
9
set/09
n
ov
/0
9
jan/1
0
m
a
r
/1
0
m
ai
/1
0
ju
l
/1
0
s
et/
10
nov/10
j
an
/11
m
ar/11
mai/1
1
jul
/1
1
set/11
n
ov
/1
1
jan/1
2
mar
/
12
m
ai
/1
2
jul/12
s
et
/12
nov/12
CMO (R$/MWh)
Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.10 – Valor Médio Mensal do CMO – Curvas Ajustadas
88
0
10
20
30
40
50
60
jan/08
m
ar/0
8
mai/08
j
ul/08
set/08
nov
/
08
jan/09
mar/0
9
mai
/
09
j
ul/09
s
et/0
9
nov/09
ja
n
/10
mar/
1
0
mai/10
j
ul
/1
0
set/10
nov
/
10
jan/11
m
ar/1
1
mai/11
j
ul/11
set/11
nov
/
11
jan/12
mar/1
2
mai/12
jul/12
s
e
t/12
nov
/
12
Energia Não Suprida (MWmês)
Sudeste (rac) Sul (rac) Nordeste (rac) Norte rac) Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.11 – Energia Não Suprida com e sem racionamento
5.3.2.1
Análise dos Resultados
Para este cenário de racionamento, seguindo o comportamento do ocorrido
em 2001, as porcentagens de séries com déficit apresentam valores baixos, não
alcançando o patamar percentual de 2,5. Os meses com maiores déficits no
período de estudo foram adiantados neste novo caso.O CMO médio mensal
começa a decair apenas após o mês de agosto de 2010, não tendo uma queda
imediata no mês de junho, quando foram aplicadas as curvas. Comparando com o
caso oficial do PMO de abril, o preço de junho de 2010 para o Sudeste era cerca
de R$ 240 enquanto para este cenário é de aproximadamente R$ 100.
Contrapondo o valor médio mensal da energia não suprida deste cenário
com o oficial, segundo o Gráfico 5.11, somente a partir de agosto de 2010 é que
os valores começam a se diferenciar. Neste mês há uma queda inicial,
continuando assim até o final do período de estudo. O valor do déficit em junho
de 2010 apresenta um diferença de aproximadamente 21% em relação ao caso
oficial.
89
5.3.3
Cenário com Racionamento de 10%
O propósito deste cenário é aplicar um racionamento de 10% ao mercado,
a partir do mês de junho de 2010, para realizar uma comparação dos preços e
déficits no ambientes com e sem racionamento.
Os Gráficos 5.12 e 5.13 se referem aos valores médios mensais do CMO,
para os três patamares de carga. Além disso, é apresentado no Gráfico 5.14 o valor
médio de déficit mensal das 2000 séries sintéticas simuladas.
0
20
40
60
80
100
120
140
160
j
an
/0
8
mar/08
m
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08
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CMO (R$/MWh)
Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.12 – Valor Médio Mensal do CMO – Racionamento de 10%
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CMO (R$/MWh)
Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.13 – Diferença entre o CMO médio original e o CMO com racionamento de
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Energia Não Suprida (MWmês)
Sudeste (10%) Sul (10%) Nordeste (10%) Norte (10%) Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.14 – Energia Não suprida com e sem racionamento de 10%
5.3.3.1
Análise dos Resultados
Com a aplicação do racionamento de 10% na projeção do mercado, o
CMO médio não apresenta uma queda instantânea a partir do mês de junho de
2010. Somente a partir de agosto é que o preço começa a decair, atingido valores
bem baixos. Os preços nesta pequena ordem de grandeza indicam que o sistema
está longe do risco de racionamento.
Comparando o déficit de energia dos cenários com e sem racionamento de
10%, só começa haver uma queda a partir do mês de julho de 2010, portanto não
ocorreu imediatamente no mês de junho. O Sudeste é que apresenta uma maior
diferença percentual, de aproximadamente 30%.
5.3.4
Cenário com Racionamento de 20%
O propósito deste cenário é aplicar um racionamento de 20% ao mercado,
a partir do mês de junho de 2010, para realizar uma comparação dos preços e
déficits no ambientes com e sem racionamento.
91
Os Gráficos 5.15 e 5.16 se referem aos valores médios mensais do CMO,
para os três patamares de carga. Além disso, é apresentado no Gráfico 5.17 o valor
médio de déficit mensal das 2000 séries sintéticas simuladas.
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CMO (R$/MWh)
Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.15 – Valor Médio Mensal do CMO – Racionamento de 20%
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CMO (R$/MWh)
Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.16 – Diferença entre o CMO médio original e o CMO com racionamento de
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Energia Não Suprida (MWmês)
Sudeste (20%) Sul (20%) Nordeste (20%) Norte (20%) Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.17 – Energia Não suprida com e sem racionamento de 20%
5.3.4.1
Análise dos Resultados
Com a aplicação do racionamento de 20% na previsão do mercado de
energia, a partir de junho de 2010, o valor médio mensal do CMO, para os três
patamares de carga, começa a ter uma queda já a partir de julho de 2010 e não
apresenta tendência de subida até o fim do período de estudo. Portanto, este
cenário apresenta uma resposta mais rápida que o cenário de 10%
Com relação as séries com déficit de energia, a diferença entre o cenário
com e sem racionamento é imediata em junho de 2010. O Sudeste é que apresenta
uma maior diferença percentual, de aproximadamente 55%.
5.3.5
Cenário com Demanda Alta e Atrasos na Oferta
O objetivo deste cenário é analisar como se comportaria o sistema caso a
demanda seguisse o comportamento conforme o Plano Decenal de Expansão de
Energia – PDE de 2008 a 2017. Segundo este novo PDE o consumo total de
eletricidade crescerá, no próximo decênio, à taxa média de 5,5% ao ano, diferente
93
dos 4,7% considerados no cenário do PMO de abril de 2008. Além deste cenário
de demanda, foi incluído um cenário pessimista de oferta com atrasos no gás
natural e reduções no óleo combustível e óleo diesel. O cenário de oferta foi
construído com uma redução em 20% da oferta de gás natural em 2008 e 2009 e
uma redução em 20% da oferta de óleo combustível e óleo diesel de 2010 a 2012.
A redução da oferta de gás possui o objetivo de representar as crises de
suprimento de gás natural para geração de energia elétrica que o Brasil vem
enfrentando. O óleo combustível e diesel vem sendo usado nos casos de escassez
de gás natural, mas são alternativas cara. Portanto, o objetivo é analisar no médio
prazo como este cenário de redução presente de gás natural e redução futura de
óleo irá influenciar no planejamento da operação do sistema.
As tabelas abaixo apresentam o percentual de séries com déficit para cada
submercado. Todas elas apresentam os valores referentes ao segundo patamar de
déficit, entre 5% e 10% de corte de carga. O Gráfico 5.18 apresenta o valor médio
do custo marginal da operação, nos quatro submercados.
Os demais parâmetros, excetuando a demanda e oferta de energia, são
todos de acordo com o cenário de referência do PMO de abril de 2008.
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CMO (R$/MWh)
Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.18 – Valor Médio Mensal do CMO – Novo Cenário
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Energia Não Suprida (MWmês)
Sudeste (nc) Sul (nc) Nordeste (nc) Norte (nc) Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico 5.19 – Energia Não suprida com o cenário novo
5.3.5.1
Análise dos Resultados
Segundo o cenário proposto, os resultados médios mensais do CMO
apresentam o mesmo comportamento sazonal que o caso de referência. Todos os
submercados, a partir do início de 2009, começam a apresentar preços maiores
que o cenário de referência, permanecendo assim até o final do período de estudo.
A partir de abril de 2010 os resultados em todos os submercados apresentam
preços médios mensais maiores na ordem de R$ 40.
Com relação ao déficit de energia, apenas a partir de março de 2009 é que
os valores apresentam diferenças significativas em relação ao cenário base,
mesmo tendo sido aplicada a redução da oferta de gás natural a partir de 2008.
6
Conclusões e Trabalhos Futuros
Nesta dissertação foi realizado um estudo do racionamento de energia em
2001 e início de 2002 com o objetivo de obter as condições que resultaram na
ocorrência do mesmo. Este aprendizado foi então utilizado para prever possíveis
ocorrências de situações similares que levariam a possíveis racionamentos no
futuro.
Foram analisados os valores realizados do mercado de energia elétrica do
Brasil, no período de 1994 a 2006, e os valores previstos pelo modelo de Holt-
Winters ajustado a partir de dezembro de 2000 e concluí-se que o país apresentou
uma redução média no consumo de 11%, não retornando aos patamares anteriores
ao racionamento até dezembro de 2006.
Também foram examinadas as cargas por regiões geográficas e verificado
que a região Sudeste se tornou a mais eficiente após o racionamento de 2001. Essa
região se distanciou cerca de 12% da previsão no período de 2001 a 2006. Após
esta ficou o Sul com 8%, o Nordeste com 7% e o Centro-Oeste com 6%. A região
Sul obteve uma boa redução no consumo mesmo não participando do
racionamento, pois o nível do reservatório não estava abaixo do limite de
segurança. Por último a região Norte foi classificada como a menos eficiente, pois
apresentou um valor de demanda maior que a previsão para o mesmo período. Os
patamares do Norte atingiram em média 104% da previsão.
Com relação aos estudos do mercado desagregado por classes de consumo,
a comercial apresentou um maior desempenho, com uma redução média de 17%
do valor previsto. Essa classe foi seguida pela residencial com 16,6%. A classe
menos eficiente, segundo o critério deste trabalhos, foi a Industrial com 3% de
redução média total, ficando atrás das outras classes com 8%. As outras classes
compreendem entre outras o setor rural, poder público, iluminação pública,
serviço público e consumo próprio.
Foi verificado que nas regiões Sudeste e Nordeste a classe mais eficiente
foi a comercial e no Sul, Centro-Oeste e Norte, a residencial. A classe industrial
foi a menos eficiente nas regiões Sudeste, Sul, Centro-Oeste e Norte, exceto na
região Nordeste que foram as outras classes.
96
Foram estudados os cenários de referência do Plano Mensal de Operação -
PMO de janeiro a junho de 2001 e pesquisado as séries sintéticas que
apresentaram déficit de energia e pode-se concluir, através dos resultados que o
racionamento foi decretado três meses antes das indicações de mais de 2,5% de
séries com déficit. A partir deste resultado foi criada a regra de decisão do
trabalho.
Realizando as mesmas análises com os casos oficiais de março e abril de
2008 e utilizando a regra de decisão deste trabalho, foi inferido que um possível
racionamento poderá ocorrer em junho de 2010. Isto é apenas um motivo de alerta
e não quer dizer que o racionamento ocorrerá de fato. Como esse problema
potencial já foi sinalizado, medidas podem ser implementadas para correção e
prevenção.
Foram examinados também os cenários oficiais de março e abril de 2008,
desconsiderando a Curva de Aversão ao Risco – CAR e comparando-se os
resultados foi verificado, nos meses em que houve divergências, que as séries com
déficit de energia no cenário sem a CAR sinalizaram um percentual maior ou
próximo de 2,5 antes dos meses indicados pelo cenário com a curva,exceto no
cenário de março, submercado sudeste e sul.
Com relação aos outros cenários de oferta e demanda que foram
simulados, o caso com as curvas ajustadas impactaram diretamente o CMO e
apresentaram uma diferença de 58% no submercado sudeste. No cenário com
racionamento de 10%, a diferença de CMO no mês de junho foi de cerca de 70% e
no racionamento de 20%, aproximadamente 78%.
Com relação ao cenário de retração da oferta e expansão da demanda,
quando há uma simulação de redução da oferta de gás natural em 20% nos anos
de 2008 e o mesmo percentual de redução nos anos de 2010 a 2012 de óleo
combustível e diesel, somente a partir do início de 2009 é que os resultados
começaram a apresentar valores maiores que o caso de referência.
Como futuros desenvolvimentos, podem ser realizadas as mesmas análises,
porém com outras abordagens em relação a oferta. Neste trabalho foram adotadas
as mesmas políticas de operação do PMO, mas poderiam ser considerados outros
cenários de oferta e demanda, como questionamentos quanto a data de entrada em
operação comercial de algumas usinas. Além disso, poderiam ser analisados
outros casos de frustração de alguns planos considerados no PMO.
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EconomiA, Brasília (DF), v.7, n.3, p. 607-627, set./dez. 2006.
100
A
Dados de Entrada do Cenário de Referência em 2001 -
NEWAVE versão 8.3
A.1
Simulação do cenário base - PMO de janeiro de 2001
A Figura A.1 apresenta as configurações de entrada do modelo. Todos
estes dados foram utilizados conforme o PMO de janeiro de 2001.
Figura A.1 – Dados gerais do deck 01/2001
A Figura A.2 apresenta as projeções das demandas nos quatro subsistemas,
cinco anos a frente, utilizadas na simulação. Estes dados foram os utilizados no
PMO de janeiro de 2001.
101
Figura A.2 – Projeção da Demanda por Submercado – Deck base PMO 01/2001
A Tabela A.1 apresenta as usinas hidráulicas que foram consideradas na
simulação, bem como a sua capacidade instalada, e a Tabela A.2 apresenta as
características das usinas térmicas. Os dados das duas tabelas foram de acordo
com o PMO janeiro de 2001.
102
Tabela A.1 – Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Janeiro/2001
Nome da Usina
Capacidade
Instalada
(MW)
Nome da Usina
Capacidade
Instalada
(MW)
Nome da Usina
Capacidade
Instalada
(MW)
NOME
Capacidade
Instalada
(MW)
CAMARGOS 48 NAVANHANDAVA 347,4 P. PASSOS 100 SALTO CAXIAS 1240
ITUTINGA 52 I.SOLT. EQV. 4251,5 SALTO GRANDE 102 PASSO FUNDO 226
FUNIL-GRANDE 0 JUPIA 1551,2 P. ESTRELA 0 MACHADINHO 0
FURNAS 1312 P.PRIMAVERA 0 CANDONGA 0 ITA 870
M. DE MORAES 478 P.PRIMAVERA 806,4 AIMORES 0 CUBATAO 0
ESTREITO 1104 A.A.LAYDNER 98 MASCARENHAS 131 ERNESTINA 0
JAGUARA 424 PIRAJU 0 QUEIMADO 0 PASSO REAL 158
IGARAPAVA 210 XAVANTES 416 TRES MARIAS 396 JACUI 180
VOLTA GRANDE 380 OURINHOS 0 GUILMAN-AMOR 140 ITAUBA 500
P. COLOMBIA 328 L.N. GARCEZ 72 JAURU 0 D.FRANCISCA 0
CACONDE 80 CANOAS II 72 GUAPORE 0 G.P.SOUZA 260
E. DA CUNHA 108 CANOAS I 82,5 ROSAL 55 QUEBRA QUEIX 0
A.S.OLIVEIRA 32 CAPIVARA 640 SERRA MESA 1275 IRAPE FICT 0
MARIMBONDO 1488 TAQUARUCU 555 CANA BRAVA 0 ITAPEBI 0
A. VERMELHA 1396,2 ROSANA 372 LAJEADO FIC 0 T.MARIAS FIC 0
NOVA PONTE 510 ITAIPU 12600 PONTE PEDRA 0 QUEIMADO FIC 0
MIRANDA 408 BILLINGS 0 MANSO 52,5 SOBRADINHO 1050
CORUMBA IV 0 HENRY BORDEN 887,4 SANTA CLARA 0 ITAPARICA 1500
CORUMBA I 375 JAGUARI 27,6 ITIQUIRA I 0
COMP.
MOXOTO 4285
EMBORCACAO 1192 PARAIBUNA 85 ITIQUIRA II 0 XINGO 3000
ITUMBIARA 2280 SANTA BRANCA 58 ITUMIRIM 0 B. ESPERANCA 225
CACH.DOURADA 658 FUNIL 222 IRAPE 0 SERRA MESA F 0
SAO SIMAO 1710 LAJES 0 G.B.MUNHOZ 1676 CANA BRAVA F 0
BARRA BONITA 140 SOBRAGI 60 DESV JORDAO 0 LAJEADO 0
A.S.LIMA 144 I. POMBOS 178 SEGREDO 1260 TUCURUI 4240
IBITINGA 132 NILO PECANHA 380 SLT.SANTIAGO 1420 CURUA-UNA 30
PROMISSAO 264 FONTES A+BC 132 SALTO OSORIO 1078
103
Tabela A.2 – Dados das usinas térmicas – Caso Base – Janeiro/2001
Nome da Usina Capacidade Instalada (MW) Nome da Usina Capacidade Instalada (MW)
ANGRA 1 657 URUGUAIANA 600
IGARAPE 131 ARGENTINA I 1018
ST.CRUZ 12 168 ARGENTINA II 0
ST.CRUZ 34 440 ARGENT. III 0
PIRATINING34 270 CAMACARI I 290
CARIOBA 36 TERMO BA 0
R.SILVEIRA G 32 CCBS 0
CUIABA OD 150 REDUC 0
CUIABA G CS 0 ARAUCARIA 0
CUIABA G CC 0 PIRAT.12 O/G 200
ANGRA 2 1309 PIRAT.34 O/G 272
P.MEDICI A 126 VALPARAISO 0
P.MEDICI B 320 JUIZ DE FORA 0
J.LACERDA C 363 BOLIV. TRAD. 0
J.LACERDA B 262 BOLIV. ENRON 0
J.LACERDA A1 100 DUKE ENERG I 0
J.LACERDA A2 132 RIO GEN 0
FIGUEIRA 20 PAULINIA DSG 0
CHARQUEADAS 72 SEIVAL 0
NUTEPA 24 CUIABA II 0
ALEGRETE 66 NORTEFLU. 0
S.JERONIMO 20 COFEPAR 0
W.ARJONA 80 RHODIA STO A 0
W.ARJONA G 0 RHODIA PAULI 0
A.2
Simulação do cenário base - PMO de fevereiro de 2001
A Figura A.3 apresenta as configurações de entrada do modelo. Todos
estes dados foram utilizados conforme o PMO de fevereiro de 2001.
104
Figura A.3 – Dados gerais do deck 02/2001
A Figura A.4 apresenta a projeção da demanda nos quatro subsistemas,
cinco anos a frente, utilizada na simulação. Estes dados foram os utilizados no
PMO de fevereiro de 2001.
Figura A.4 – Projeção da Demanda por Submercado – Deck base PMO 02/2001
A Tabela A.3 apresenta as usinas hidráulicas que foram consideradas na
simulação, bem como a sua capacidade instalada, e a Tabela A.4 apresenta as
características das usinas térmicas. Os dados das duas tabelas foram de acordo
com o PMO fevereiro de 2001.
105
Tabela A.3 – Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Fevereiro/2001
Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW) Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW) Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW)
CAMARGOS 48 L.N. GARCEZ 72 ITIQUIRA I 0
ITUTINGA 52 CANOAS II 72 ITIQUIRA II 0
FUNIL-GRANDE 0 CANOAS I 82,5 ITUMIRIM 0
FURNAS 1312 CAPIVARA 640 IRAPE 0
M. DE MORAES 478 TAQUARUCU 555 G.B.MUNHOZ 1676
ESTREITO 1104 ROSANA 372 DESV JORDAO 0
JAGUARA 424 ITAIPU 12600 SEGREDO 1260
IGARAPAVA 210 BILLINGS 0 SLT.SANTIAGO 1420
VOLTA GRANDE 380 HENRY BORDEN 887,4 SALTO OSORIO 1078
P. COLOMBIA 328 JAGUARI 27,6 SALTO CAXIAS 1240
CACONDE 80 PARAIBUNA 85 PASSO FUNDO 226
E. DA CUNHA 108 SANTA BRANCA 58 MACHADINHO 0
A.S.OLIVEIRA 32 FUNIL 222 ITA 1160
MARIMBONDO 1488 LAJES 0 CUBATAO 0
A. VERMELHA 1396,2 SOBRAGI 60 ERNESTINA 0
NOVA PONTE 510 I. POMBOS 181 PASSO REAL 158
MIRANDA 408 NILO PECANHA 380 JACUI 180
CORUMBA IV 0 FONTES A+BC 132 ITAUBA 500
CORUMBA I 375 P. PASSOS 100 D.FRANCISCA 0
EMBORCACAO 1192 SALTO GRANDE 102 G.P.SOUZA 260
ITUMBIARA 2280 P. ESTRELA 0 QUEBRA QUEIX 0
CACH.DOURADA 658 CANDONGA 0 IRAPE FICT 0
SAO SIMAO 1710 AIMORES 0 ITAPEBI 0
BARRA BONITA 140 MASCARENHAS 131 T.MARIAS FIC 0
A.S.LIMA 144 QUEIMADO 0 QUEIMADO FIC 0
IBITINGA 132 TRES MARIAS 396 SOBRADINHO 1050
PROMISSAO 264 GUILMAN-AMOR 140 ITAPARICA 1500
NAVANHANDAVA 347,4 JAURU 0 COMP. MOXOTO 4285
I.SOLT. EQV. 4251,5 GUAPORE 0 XINGO 3000
JUPIA 1551,2 ROSAL 55 B. ESPERANCA 225
P.PRIMAVERA 0 SERRA MESA 1275 SERRA MESA F 0
P.PRIMAVERA 806,4 CANA BRAVA 0 CANA BRAVA F 0
A.A.LAYDNER 98 LAJEADO FIC 0 LAJEADO 0
PIRAJU 0 PONTE PEDRA 0 TUCURUI 4240
XAVANTES 416 MANSO 52,5 CURUA-UNA 30
OURINHOS 0 SANTA CLARA 0
106
Tabela A.4 – Dados das usinas térmicas – Caso Base – Fevereiro/2001
Nome da Usina
Capacidade
Instalada (MW) Nome da Usina
Capacidade
Instalada (MW)
ANGRA 1 657 URUGUAIANA 600
IGARAPE 131 ARGENTINA I 1018
ST.CRUZ 12 168 ARGENTINA II 0
ST.CRUZ 34 440 ARGENT. III 0
PIRATINING34 270 CAMACARI I 290
CARIOBA 36 TERMO BA 0
R.SILVEIRA G 32 CCBS 0
CUIABA OD 150 REDUC 0
CUIABA G CS 0 ARAUCARIA 0
CUIABA G CC 0 PIRAT.12 O/G 200
ANGRA 2 1309 PIRAT.34 O/G 272
P.MEDICI A 126 VALPARAISO 0
P.MEDICI B 320 JUIZ DE FORA 0
J.LACERDA C 363 BOLIV. TRAD. 0
J.LACERDA B 262 BOLIV. ENRON 0
J.LACERDA A1 100 DUKE ENERG I 0
J.LACERDA A2 132 RIO GEN 0
FIGUEIRA 20 PAULINIA DSG 0
CHARQUEADAS 72 SEIVAL 0
NUTEPA 24 CUIABA II 0
ALEGRETE 66 NORTEFLU. 0
S.JERONIMO 20 COFEPAR 0
W.ARJONA 80 RHODIA STO A 0
W.ARJONA G 120 RHODIA PAULI 0
A.3
Simulação do cenário base - PMO de março de 2001
A Figura A.5 apresenta as configurações de entrada do modelo. Todos
estes dados foram utilizados conforme o PMO de março de 2001.
107
Figura A.5 – Dados gerais do deck 03/2001
A Figura A.6 apresenta a projeção da demanda nos quatro subsistemas,
cinco anos a frente, utilizada na simulação. Estes dados foram os utilizados no
PMO de março de 2001.
Figura A.6 – Projeção da Demanda por Submercado – Deck base PMO 03/2001
A Tabela A.5 apresenta as usinas hidráulicas que foram consideradas na
simulação, bem como a sua capacidade instalada, e a Tabela A.6 apresenta as
108
características das usinas térmicas. Os dados das duas tabelas foram de acordo
com o PMO março de 2001.
Tabela A.5 – Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Março/2008
Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW) Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW) Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW)
CAMARGOS 48 L.N. GARCEZ 72 ITIQUIRA I 0
ITUTINGA 52 CANOAS II 72 ITIQUIRA II 0
FUNIL-GRANDE 0 CANOAS I 82,5 ITUMIRIM 0
FURNAS 1312 CAPIVARA 640 IRAPE 0
M. DE MORAES 478 TAQUARUCU 555 G.B.MUNHOZ 1676
ESTREITO 1104 ROSANA 372 DESV JORDAO 0
JAGUARA 424 ITAIPU 12600 SEGREDO 1260
IGARAPAVA 210 BILLINGS 0 SLT.SANTIAGO 1420
VOLTA GRANDE 380 HENRY BORDEN 887,4 SALTO OSORIO 1078
P. COLOMBIA 328 JAGUARI 27,6 SALTO CAXIAS 1240
CACONDE 80 PARAIBUNA 85 PASSO FUNDO 226
E. DA CUNHA 108 SANTA BRANCA 58 MACHADINHO 0
A.S.OLIVEIRA 32 FUNIL 222 ITA 1160
MARIMBONDO 1488 LAJES 0 CUBATAO 0
A. VERMELHA 1396,2 SOBRAGI 60 ERNESTINA 0
NOVA PONTE 510 I. POMBOS 181 PASSO REAL 158
MIRANDA 408 NILO PECANHA 380 JACUI 180
CORUMBA IV 0 FONTES A+BC 132 ITAUBA 500
CORUMBA I 375 P. PASSOS 100 D.FRANCISCA 62,5
EMBORCACAO 1192 SALTO GRANDE 102 G.P.SOUZA 260
ITUMBIARA 2280 P. ESTRELA 0 QUEBRA QUEIX 0
CACH.DOURADA 658 CANDONGA 0 IRAPE FICT 0
SAO SIMAO 1710 AIMORES 0 ITAPEBI 0
BARRA BONITA 140 MASCARENHAS 131 T.MARIAS FIC 0
A.S.LIMA 144 QUEIMADO 0 QUEIMADO FIC 0
IBITINGA 132 TRES MARIAS 396 SOBRADINHO 1050
PROMISSAO 264 GUILMAN-AMOR 140 ITAPARICA 1500
NAVANHANDAVA 347,4 JAURU 0 COMP. MOXOTO 4285
I.SOLT. EQV. 4251,5 GUAPORE 0 XINGO 3000
JUPIA 1551,2 ROSAL 55 B. ESPERANCA 225
P.PRIMAVERA 0 SERRA MESA 1275 SERRA MESA F 0
P.PRIMAVERA 806,4 CANA BRAVA 0 CANA BRAVA F 0
A.A.LAYDNER 98 LAJEADO FIC 0 LAJEADO 0
PIRAJU 0 PONTE PEDRA 0 TUCURUI 4240
XAVANTES 416 MANSO 105 CURUA-UNA 30
OURINHOS 0 SANTA CLARA 0
109
Tabela A.6 – Dados das usinas térmicas – Caso Base – Março/2008
Nome da Usina
Capacidade
Instalada (MW) Nome da Usina
Capacidade
Instalada (MW)
ANGRA 1 657 ARGENTINA I 1018
IGARAPE 131 ARGENTINA II 0
ST.CRUZ 12 168 ARGENT. III 0
ST.CRUZ 34 440 CAMACARI I 290
PIRATINING34 270 TERMO BA 0
CARIOBA 36 CCBS 0
R.SILVEIRA G 32 REDUC 0
CUIABA OD 150 ARAUCARIA 0
CUIABA G CS 0 PIRAT.12 O/G 200
CUIABA G CC 0 PIRAT.34 O/G 272
ANGRA 2 1309 VALPARAISO 0
P.MEDICI A 126 BOLIV. TRAD. 0
P.MEDICI B 320 BOLIV. ENRON 0
J.LACERDA C 363 DUKE ENERG I 0
J.LACERDA B 262 RIO GEN 0
J.LACERDA A1 100 PAULINIA DSG 0
J.LACERDA A2 132 SEIVAL 0
FIGUEIRA 20 CUIABA II 0
CHARQUEADAS 72 NORTEFLU. 0
NUTEPA 24 ELETROBOLT 0
ALEGRETE 66 TERMO PE 0
S.JERONIMO 20 COFEPAR 0
W.ARJONA 80 MACAE MERCHA 0
W.ARJONA G 120 RHODIA STO A 0
URUGUAIANA 600 RHODIA PAULI 0
A.4
Simulação do cenário base - PMO de abril de 2001
A Figura A.7 apresenta as configurações de entrada do modelo. Todos
estes dados foram utilizados conforme o PMO de abril de 2001.
110
Figura A.7 – Dados gerais do deck 04/2001
A Figura A.8 apresenta a projeção da demanda nos quatro subsistemas,
cinco anos a frente, utilizada na simulação. Estes dados foram os utilizados no
PMO de abril de 2001.
Figura A.8 – Projeção da Demanda por Submercado – Deck base PMO 04/2001
A Tabela A.7 apresenta as usinas hidráulicas que foram consideradas na
simulação, bem como a sua capacidade instalada, e a Tabela A.8 apresenta as
111
características das usinas térmicas. Os dados das duas tabelas foram de acordo
com o PMO abril de 2001.
Tabela A.7 – Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Abril/2001
Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW) Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW) Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW)
CAMARGOS 48 CANOAS II 72 ITIQUIRA I 0
ITUTINGA 52 CANOAS I 82,5 ITIQUIRA II 0
FUNIL-GRANDE 0 CAPIVARA 640 ITUMIRIM 0
FURNAS 1312 TAQUARUCU 555 IRAPE 0
M. DE MORAES 478 ROSANA 372 G.B.MUNHOZ 1676
ESTREITO 1104 ITAIPU 12600 DESV JORDAO 0
JAGUARA 424 BILLINGS 0 SEGREDO 1260
IGARAPAVA 210 HENRY BORDEN 887,4 SLT.SANTIAGO 1420
VOLTA GRANDE 380 JAGUARI 27,6 SALTO OSORIO 1078
P. COLOMBIA 328 PARAIBUNA 85 SALTO CAXIAS 1240
CACONDE 80 SANTA BRANCA 58 PASSO FUNDO 226
E. DA CUNHA 108 FUNIL 222 MACHADINHO 0
A.S.OLIVEIRA 32 LAJES 0 ITA 1450
MARIMBONDO 1488 SOBRAGI 60 CUBATAO 0
A. VERMELHA 1396,2 I. POMBOS 181 ERNESTINA 0
NOVA PONTE 510 NILO PECANHA 380 PASSO REAL 158
MIRANDA 408 FONTES A+BC 132 JACUI 180
CORUMBA IV 0 P. PASSOS 100 ITAUBA 500
CORUMBA I 375 SALTO GRANDE 102 D.FRANCISCA 62,5
EMBORCACAO 1192 P. ESTRELA 0 G.P.SOUZA 260
ITUMBIARA 2280 CANDONGA 0 QUEBRA QUEIX 0
CACH.DOURADA 658 AIMORES 0 IRAPE FICT 0
SAO SIMAO 1710 MASCARENHAS 131 ITAPEBI 0
BARRA BONITA 140 QUEIMADO 0 T.MARIAS FIC 0
A.S.LIMA 144 TRES MARIAS 396 QUEIMADO FIC 0
IBITINGA 132 GUILMAN-AMOR 140 SOBRADINHO 1050
PROMISSAO 264 JAURU 0 ITAPARICA 1500
NAVANHANDAVA 347,4 GUAPORE 0 COMP. MOXOTO 4285
I.SOLT. EQV. 4251,5 ROSAL 55 XINGO 3000
JUPIA 1551,2 SERRA MESA 1275 B. ESPERANCA 225
P.PRIMAVERA 0 CANA BRAVA 0 SERRA MESA F 0
A.A.LAYDNER 98 LAJEADO FIC 0 CANA BRAVA F 0
PIRAJU 0 PONTE PEDRA 0 LAJEADO 0
XAVANTES 416 MANSO 105 TUCURUI 4240
OURINHOS 0 SANTA CLARA 0 CURUA-UNA 30
L.N. GARCEZ 72
112
Tabela A.8 – Dados das usinas térmicas – Caso Base – Abril/2001
Nome da Usina
Capacidade
Instalada (MW) Nome da Usina
Capacidade
Instalada (MW)
ANGRA 1 657 ARGENTINA I 1018
IGARAPE 131 ARGENTINA II 0
ST.CRUZ 12 168 ARGENT. III 0
ST.CRUZ 34 440 CAMACARI I 290
PIRATINING34 270 TERMO BA 0
CARIOBA 36 CCBS 0
R.SILVEIRA G 32 REDUC 0
CUIABA OD 150 ARAUCARIA 0
CUIABA G CS 0 PIRAT.12 O/G 200
CUIABA G CC 0 PIRAT.34 O/G 272
ANGRA 2 1309 VALPARAISO 0
P.MEDICI A 126 BOLIV. TRAD. 0
P.MEDICI B 320 BOLIV. ENRON 0
J.LACERDA C 363 DUKE ENERG I 0
J.LACERDA B 262 RIO GEN 0
J.LACERDA A1 100 PAULINIA DSG 0
J.LACERDA A2 132 SEIVAL 0
FIGUEIRA 20 CUIABA II 0
CHARQUEADAS 72 NORTEFLU. 0
NUTEPA 24 ELETROBOLT 0
ALEGRETE 66 TERMO PE 0
S.JERONIMO 20 COFEPAR 0
W.ARJONA 80 MACAE MERCHA 0
W.ARJONA G 120 RHODIA STO A 0
URUGUAIANA 600 RHODIA PAULI 0
A.5
Simulação do cenário base - PMO de maio de 2001
A Figura A.9 apresenta as configurações de entrada do modelo. Todos
estes dados foram utilizados conforme o PMO de maio de 2001.
113
Figura A.9 – Dados gerais do deck 05/2001
A Figura A.10 apresenta a projeção da demanda nos quatro subsistemas,
cinco anos a frente, utilizada na simulação. Estes dados foram os utilizados no
PMO de maio de 2001.
Figura A.10 – Projeção da Demanda por Submercado – Deck base PMO 05/2001
A Tabela A.9 apresenta as usinas hidráulicas que foram consideradas na
simulação, bem como a sua capacidade instalada, e a Tabela A.10 apresenta as
114
características das usinas térmicas. Os dados das duas tabelas foram de acordo
com o PMO maio de 2001.
Tabela A.9 – Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Maio/2001
Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW) Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW) Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW)
CAMARGOS 48 CAPIVARA 640 ITIQUIRA II 0
ITUTINGA 52 TAQUARUCU 555 ITUMIRIM 0
FUNIL-GRANDE 0 ROSANA 372 ESPORA 0
FURNAS 1312 ITAIPU 12600 IRAPE 0
M. DE MORAES 478 BILLINGS 0 MURTA 0
ESTREITO 1104 HENRY BORDEN 887,4 BARRA BRAUNA 0
JAGUARA 424 JAGUARI 27,6 G.B.MUNHOZ 1676
IGARAPAVA 210 PARAIBUNA 85 DESV JORDAO 0
VOLTA GRANDE 380 SANTA BRANCA 58 SEGREDO 1260
P. COLOMBIA 328 FUNIL 222 SLT.SANTIAGO 1420
CACONDE 80 LAJES 0 SALTO OSORIO 1078
E. DA CUNHA 108 PICADA 0 SALTO CAXIAS 1240
A.S.OLIVEIRA 32 SOBRAGI 60 PASSO FUNDO 226
MARIMBONDO 1488 I. POMBOS 181 MACHADINHO 0
A. VERMELHA 1396,2 ITAOCARA 0 ITA 1450
NOVA PONTE 510 NILO PECANHA 380 CUBATAO 0
MIRANDA 408 FONTES A+BC 132 ERNESTINA 0
CORUMBA IV 0 P. PASSOS 100 PASSO REAL 158
CORUMBA I 375 SALTO GRANDE 102 JACUI 180
EMBORCACAO 1192 P. ESTRELA 0 ITAUBA 500
ITUMBIARA 2280 CANDONGA 0 D.FRANCISCA 125
CACH.DOURADA 658 AIMORES 0 G.P.SOUZA 260
SAO SIMAO 1710 MASCARENHAS 131 QUEBRA QUEIX 0
BARRA BONITA 140 QUEIMADO 0 IRAPE FICT 0
A.S.LIMA 144 TRES MARIAS 396 ITAPEBI 0
IBITINGA 132 GUILMAN-AMOR 140 T.MARIAS FIC 0
PROMISSAO 264 SA CARVALHO 78 QUEIMADO FIC 0
NAVANHANDAVA 347,4 JAURU 0 SOBRADINHO 1050
I.SOLT. EQV. 4251,5 GUAPORE 0 ITAPARICA 1500
JUPIA 1551,2 ROSAL 55 COMP. MOXOTO 4285
P.PRIMAVERA 907,2 SERRA MESA 1275 XINGO 3000
A.A.LAYDNER 98 CANA BRAVA 0 B. ESPERANCA 225
PIRAJU 0 LAJEADO FIC 0 SERRA MESA F 0
XAVANTES 416 PONTE PEDRA 0 CANA BRAVA F 0
OURINHOS 0 MANSO 157,5 LAJEADO 0
L.N. GARCEZ 72 STA CLARA MG 0 TUCURUI 4240
CANOAS II 72 ITIQUIRA I 0 CURUA-UNA 30
CANOAS I 82,5
115
Tabela A.10 – Dados das usinas térmicas – Caso Base – Maio/2001
Nome da Usina
Capacidade
Instalada (MW) Nome da Usina
Capacidade
Instalada (MW)
ANGRA 1 657 ARGENT. III 0
IGARAPE 131 CAMACARI I 290
ST.CRUZ 12 168 TERMO BA 0
ST.CRUZ 34 440 CCBS 0
PIRATINING34 270 REDUC 0
CARIOBA 36 ARAUCARIA 0
R.SILVEIRA G 32 PIRAT.12 O/G 200
CUIABA OD 150 VALPARAISO 0
CUIABA G CS 0 BOLIV. TRAD. 0
CUIABA G CC 0 DUKE ENERG I 0
ANGRA 2 1309 RIO GEN 0
P.MEDICI A 126 PAULINIA DSG 0
P.MEDICI B 320 SEIVAL 0
J.LACERDA C 363 CUIABA II 0
J.LACERDA B 262 NORTEFLU. 0
J.LACERDA A1 100 ELETROBOLT 0
J.LACERDA A2 132 TERMO PE 0
FIGUEIRA 20 COFEPAR 0
CHARQUEADAS 72 MACAE MERCHA 0
NUTEPA 24 RHODIA STO A 0
ALEGRETE 66 RHODIA PAULI 0
S.JERONIMO 20 SEPETIBA 0
W.ARJONA G 120 TRES LAGOAS 0
URUGUAIANA 600 CORUMBA 0
ARGENTINA I 1018 CANOAS 0
ARGENTINA II 0 CAPUAVA 0
A.6
Simulação do cenário base - PMO de junho de 2001
A Figura A.11 apresenta as configurações de entrada do modelo. Todos
estes dados foram utilizados conforme o PMO de junho de 2001.
116
Figura A.11 – Dados gerais do deck 05/2001
A Figura A.12 apresenta a projeção da demanda nos quatro subsistemas,
cinco anos a frente, utilizada na simulação. Estes dados foram os utilizados no
PMO de junho de 2001.
Figura A.12 – Projeção da Demanda por Submercado – Deck base PMO 06/2001
117
A Tabela A.11 apresenta as usinas hidráulicas que foram consideradas na
simulação, bem como a sua capacidade instalada, e a Tabela A.12 apresenta as
características das usinas térmicas. Os dados das duas tabelas foram de acordo
com o PMO junho de 2001.
Tabela A.11 – Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Junho/2001
Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW) Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW) Nome da Usina
Capacidade Instalada
(MW)
CAMARGOS 48 CAPIVARA 640 ITIQUIRA II 0
ITUTINGA 52 TAQUARUCU 555 ITUMIRIM 0
FUNIL-GRANDE 0 ROSANA 372 ESPORA 0
FURNAS 1312 ITAIPU 12600 IRAPE 0
M. DE MORAES 478 BILLINGS 0 MURTA 0
ESTREITO 1104 HENRY BORDEN 887,4 BARRA BRAUNA 0
JAGUARA 424 JAGUARI 27,6 G.B.MUNHOZ 1676
IGARAPAVA 210 PARAIBUNA 85 DESV JORDAO 0
VOLTA GRANDE 380 SANTA BRANCA 58 SEGREDO 1260
P. COLOMBIA 328 FUNIL 222 SLT.SANTIAGO 1420
CACONDE 80 LAJES 0 SALTO OSORIO 1078
E. DA CUNHA 108 PICADA 0 SALTO CAXIAS 1240
A.S.OLIVEIRA 32 SOBRAGI 60 PASSO FUNDO 226
MARIMBONDO 1488 I. POMBOS 181 MACHADINHO 0
A. VERMELHA 1396,2 ITAOCARA 0 ITA 1450
NOVA PONTE 510 NILO PECANHA 380 CUBATAO 0
MIRANDA 408 FONTES A+BC 132 ERNESTINA 0
CORUMBA IV 0 P. PASSOS 100 PASSO REAL 158
CORUMBA I 375 SALTO GRANDE 102 JACUI 180
EMBORCACAO 1192 P. ESTRELA 0 ITAUBA 500
ITUMBIARA 2280 CANDONGA 0 D.FRANCISCA 125
CACH.DOURADA 658 AIMORES 0 G.P.SOUZA 260
SAO SIMAO 1710 MASCARENHAS 131 QUEBRA QUEIX 0
BARRA BONITA 140 QUEIMADO 0 IRAPE FICT 0
A.S.LIMA 144 TRES MARIAS 396 ITAPEBI 0
IBITINGA 132 GUILMAN-AMOR 140 T.MARIAS FIC 0
PROMISSAO 264 SA CARVALHO 78 QUEIMADO FIC 0
NAVANHANDAVA 347,4 JAURU 0 SOBRADINHO 1050
I.SOLT. EQV. 4251,5 GUAPORE 0 ITAPARICA 1500
JUPIA 1551,2 ROSAL 55 COMP. MOXOTO 4285
P.PRIMAVERA 907,2 SERRA MESA 1275 XINGO 3000
A.A.LAYDNER 98 CANA BRAVA 0 B. ESPERANCA 225
PIRAJU 0 LAJEADO FIC 0 SERRA MESA F 0
XAVANTES 416 PONTE PEDRA 0 CANA BRAVA F 0
OURINHOS 0 MANSO 157,5 LAJEADO 0
L.N. GARCEZ 72 STA CLARA MG 0 TUCURUI 4240
CANOAS II 72 ITIQUIRA I 0 CURUA-UNA 30
CANOAS I 82,5
118
Tabela A.12 – Dados das usinas térmicas – Caso Base – Junho/2001
Nome da Usina
Capacidade
Instalada (MW) Nome da Usina
Capacidade
Instalada (MW)
ANGRA 1 657 TERMO BA 0
IGARAPE 131 CCBS 0
ST.CRUZ 12 168 REDUC 0
ST.CRUZ 34 440 ARAUCARIA 0
PIRATINING34 270 PIRAT.12 O/G 200
CARIOBA 36 VALPARAISO 0
R.SILVEIRA G 32 BOLIV. TRAD. 0
CUIABA OD 150 DUKE ENERG I 0
CUIABA G CS 0 RIO GEN 0
CUIABA G CC 0 PAULINIA DSG 0
ANGRA 2 1309 SEIVAL 0
P.MEDICI A 126 CUIABA II 0
P.MEDICI B 320 NORTEFLU. 0
J.LACERDA C 363 ELETROBOLT 0
J.LACERDA B 262 TERMO PE 0
J.LACERDA A1 100 COFEPAR 0
J.LACERDA A2 132 MACAE MERCHA 0
FIGUEIRA 20 RHODIA STO A 0
CHARQUEADAS 72 RHODIA PAULI 0
NUTEPA 24 SEPETIBA 0
ALEGRETE 66 TRES LAGOAS 0
S.JERONIMO 20 CORUMBA 0
W.ARJONA G 120 CANOAS 0
URUGUAIANA 600 CAPUAVA 0
ARGENTINA I 1018 PIRAT NOVA 0
ARGENTINA II 0 ELETROBRAS 0
ARGENT. III 0 CAMPO GRANDE 0
CAMACARI I 290
119
B
Dados de Entrada do Cenário de Referência em 2008 -
NEWAVE versão 13a
B.1
Simulação do cenário base - PMO de março de 2008
A Tabela B.1 apresenta os dados gerais considerados na simulação do caso
base, de acordo com o PMO de março de 2008.
Tabela B.1 – Dados gerais do deck 03/2008
MARCO - 2008
TIPO DE EXECUCAO Completa
DURACAO DO PERIODO 1
No. DE ANOS DO ESTUDO 5
MES INICIO PRE-ESTUDO 1
MES INICIO DO ESTUDO 3
ANO INICIO DO ESTUDO 2008
No. DE ANOS PRE 0
No. DE ANOS POS 5
No. DE ANOS POS FINAL 0
No MAX. DE ITERAÇOES 45
No DE SIM. FORWARD 200
No DE ABERTURAS 20
No DE SERIES SINTETICAS 2000
ORDEM MAX. PAR(P) 6
ANO INICIAL HISTORICO 1931
CALCULA VOL.INICIAL
Energia Armazenada
Inicial
TOLERANCIA 95%
TAXA DE DESCONTO 12%
TIPO SIMUL. FINAL Séries Sintéticas
No. MIN. ITERAÇOES 3
RACIONAMENTO PREVENT. Considera
No. ANOS MANUT.UTE'S 1 ano
TENDENCIA HIDROLOGICA
Considera por
subsistema
RESTRICAO DE ITAIPU Não considera
BID Não considera
PERDAS P/ TRANSMISSAO Não considera
EL NINO Não considera
DURACAO POR PATAMAR Variável por ano
OUTROS USOS DA AGUA Considera
CORRECAO DESVIO
Variável com o
armazanamento
C.AVERSAO/PENAL.VMINT
Considera Curva de
Aversão ao Risco
TIPO DE GERAÇÃO ENAS
Ruídos FW sorteados
da BW e
compensação
correlação espacial
120
A Figura B.1 apresenta as projeções da demanda, cinco anos a frente, a
partir de março de 2008, para cada submercado. Essas são as mesmas projeções
consideradas no PMO de março de 2008.
Figura B.1 – Projeção da Demanda por Submercado – Deck base PMO 03/2008
As Tabelas B.2, B.3, B.4 e B.5 apresentam as usinas hidrelétricas
consideradas na simulação, por submercado, e a capacidade instalada por ano, de
acordo com a sua expansão, caso esteja ocorrendo.
Tabela B.2 - Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Março/2008 – Subsistema
Sudeste
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Usina Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
FUNIL-GRANDE SE 180 180 180 180 180
BATALHA SE 0 0 53,6 53,6 53,6
SERRA FACAO SE 0 0 106,3 212,6 212,6
CAPIM BRANC1 SE 240 240 240 240 240
CAPIM BRANC2 SE 210 210 210 210 210
CORUMBA IV SE 127 127 127 127 127
PIRAJU SE 80 80 80 80 80
ITAIPU SE 14000 14000 14000 14000 14000
HENRY BORDEN SE 888 888 888 888 888
NILO PECANHA SE 380 380 380 380 380
FONTES SE 132 132 132 132 132
BAGUARI SE 0 35 140 140 140
121
Tabela B.2 - Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Março/2008 – Subsistema
Sudeste (continuação)
SAO DOMINGOS SE 0000 48
RETIRO BAIXO SE 82 82 82 82
TRES MARIAS SE 396 396 396 396 396
QUEIMADO SE 105 105 105 105 105
JAURU SE 118 118 118 118 118
GUAPORE SE 120 120 120 120 120
CORUMBA III SE 0 93,6 93,6 93,6 93,6
SLT VERDINHO SE 0 0 93 93 93
OURINHOS SE 44,1 44,1 44,1 44,1 44,1
SERRA MESA SE 1275 1275 1275 1275 1275
CANA BRAVA SE 450 450 450 450 450
SAO SALVADOR SE 0 243,2 243,2 243,2 243,2
PEIXE ANGIC SE 452,1 452,1 452,1 452,1 452,1
LAJEADO SE 902,5 902,5 902,5 902,5 902,5
SALTO SE 0 0 108 108 108
PONTE PEDRA SE 176,1 176,1 176,1 176,1 176,1
ITIQUIRA I SE 60,8 60,8 60,8 60,8 60,8
ITIQUIRA II SE 95,2 95,2 95,2 95,2 95,2
DARDANELOS SE 0 0 261 261 261
CACU SE 0 0 65 65 65
B. COQUEIROS SE 0 0 90 90 90
FOZ R. CLARO SE 0 33,5 67 67 67
JAGUARI SE 27,6 27,6 27,6 27,6 27,6
PARAIBUNA SE 85 85 85 85 85
SANTA BRANCA SE 56 56 56 56 56
FUNIL SE 222 222 222 222 222
LAJES SE 0000 0
PICADA SE 50 50 50 50 50
SOBRAGI SE 60 60 60 60 60
SIMPLICIO SE 0 0 305,7 305,7 305,7
ILHA POMBOS SE 187,2 187,2 187,2 187,2 187,2
P. PASSOS SE 99,9 99,9 99,9 99,9 99,9
BARRA BRAUNA SE 0 26 39 39 39
SALTO GRANDE SE 102 102 102 102 102
P. ESTRELA SE 112 112 112 112 112
CANDONGA SE 140,1 140,1 140,1 140,1 140,1
AIMORES SE 330 330 330 330 330
MASCARENHAS SE 198 198 198 198 198
GUILMAN-AMOR SE 140 140 140 140 140
SA CARVALHO SE 78 78 78 78 78
ROSAL SE 55 55 55 55 55
IRAPE SE 360 360 360 360 360
STA CLARA MG SE 60 60 60 60 60
CAMARGOS SE 46 46 46 46 46
ITUTINGA SE 52 52 52 52 52
FURNAS SE 1312 1312 1312 1312 1312
M. DE MORAES SE 478 478 478 478 478
ESTREITO SE 1104 1104 1104 1104 1104
JAGUARA SE 424 424 424 424 424
IGARAPAVA SE 210 210 210 210 210
122
Tabela B.2 - Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Março/2008 – Subsistema
Sudeste (continuação)
VOLTA GRANDE SE 380 380 380 380 380
P. COLOMBIA SE 328 328 328 328 328
CACONDE SE 80,4 80,4 80,4 80,4 80,4
E. DA CUNHA SE 108,8 108,8 108,8 108,8 108,8
A.S.OLIVEIRA SE 32 32 32 32 32
MARIMBONDO SE 1488 1488 1488 1488 1488
A. VERMELHA SE 1396,2 1396,2 1396,2 1396,2 1396,2
EMBORCACAO SE 1192 1192 1192 1192 1192
NOVA PONTE SE 510 510 510 510 510
MIRANDA SE 408 408 408 408 408
CORUMBA I SE 375 375 375 375 375
ITUMBIARA SE 2280 2280 2280 2280 2280
CACH.DOURADA SE 658 658 658 658 658
SAO SIMAO SE 1710 1710 1710 1710 1710
BARRA BONITA SE 140 140 140 140 140
A.S. LIMA SE 144 144 144 144 144
IBITINGA SE 131,4 131,4 131,4 131,4 131,4
PROMISSAO SE 264 264 264 264 264
NAVANHANDAVA SE 347,4 347,4 347,4 347,4 347,4
GUARAPIRANGA SE 0000 0
BILLINGS SE 0000 0
I. SOLT. EQV SE 4251,5 4251,5 4251,5 4251,5 4251,5
JUPIA SE 1551,2 1551,2 1551,2 1551,2 1551,2
P. PRIMAVERA SE 1540 1540 1540 1540 1540
MANSO SE 210 210 210 210 210
A.A. LAYDNER SE 97,8 97,8 97,8 97,8 97,8
CHAVANTES SE 414 414 414 414 414
L.N. GARCEZ SE 73,8 73,8 73,8 73,8 73,8
CANOAS II SE 72 72 72 72 72
CANOAS I SE 82,5 82,5 82,5 82,5 82,5
CAPIVARA SE 640 640 640 640 640
TAQUARUCU SE 554 554 554 554 554
ROSANA SE 372 372 372 372 372
123
Tabela B.3 - Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Março/2008 – Subsistema Sul
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Usina Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
MAUA S 0 0 0 350,1 350,1
STA CLARA PR S 120 120 120 120 120
FUNDAO S 120 120 120 120 120
G.B. MUNHOZ S 1676 1676 1676 1676 1676
BARRA GRANDE S 698,2 698,2 698,2 698,2 698,2
CAMPOS NOVOS S 880 880 880 880 880
MACHADINHO S 1140 1140 1140 1140 1140
ITA S 1450 1450 1450 1450 1450
PASSO FUNDO S 226 226 226 226 226
MONJOLINHO S 0 33,5 67 67 67
QUEBRA QUEIX S 120 120 120 120 120
SAO JOSE S 0 0 51 51 51
PASSO S JOAO S 0 0 77,1 77,1 77,1
FOZ CHAPECO S 0 0 427,6 855,2 855,2
CASTRO ALVES S 129,9 129,9 129,9 129,9 129,9
MONTE CLARO S 130 130 130 130 130
14 DE JULHO S 0 100 100 100 100
ERNESTINA S 0000 0
PASSO REAL S 158 158 158 158 158
JACUI S 180 180 180 180 180
ITAUBA S 500 500 500 500 500
D. FRANCISCA S 125 125 125 125 125
G.P. SOUZA S 260 260 260 260 260
SALTO PILAO S 0 0 182,3 182,3 182,3
JORDAO S 0000 0
SEGREDO S 1260 1260 1260 1260 1260
SLT.SANTIAGO S 1420 1420 1420 1420 1420
SALTO OSORIO S 1078 1078 1078 1078 1078
SALTO CAXIAS S 1240 1240 1240 1240 1240
Tabela B.4 - Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Março/2008 – Subsistema
Nordeste
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Usina Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
SOBRADINHO NE 1050 1050 1050 1050 1050
ITAPARICA NE 1500 1500 1500 1500 1500
COMP PAF-MOX NE 4281,6 4281,6 4281,6 4281,6 4281,6
XINGO NE 3162 3162 3162 3162 3162
ITAPEBI NE 450 450 450 450 450
P. CAVALO NE 160 160 160 160 160
B. ESPERANCA NE 225 225 225 225 225
Tabela B.5 - Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Março/2008 – Subsistema
Norte
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Usina Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
ESTREITO TOC N 0 0 271,8 815,4 815,4
TUCURUI N 700 700 700 700 700
CURUA-UNA N 30 30 30 30 30
124
As Tabelas B.6, B.7, B.8 e B.9 apresentam as usinas termelétricas
consideradas na simulação, por submercado, a capacidade instalada por ano, de
acordo com a sua expansão, caso esteja ocorrendo e o seu tipo de combustível.
Tabela B.6 – Dados das usinas térmicas– Caso Base – Março/2008 – Subsistema
Sudeste
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Classe
Térmica
Tipo de
Combustível Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
ANGRA 1 Nuclear SE 657 657 657 657 657
ANGRA 2 Nuclear SE 1350 1350 1350 1350 1350
CARIOBA Óleo SE 36 36 36 36 36
CCBS_L Gás SE 0 249,9 249,9 249,9 249,9
CCBS_TC Gás SE 0 249,9 249,9 249,9 249,9
COCAL Biomassa SE 28,2 28,2 28,2 28,2 28,2
COLORADO Biomassa SE 39,6 39,6 39,6 39,6 39,6
CUIABA G CC Gás SE 529,2 529,2 529,2 529,2 529,2
DAIA Óleo SE 44,3 44,3 44,3 44,3 44,3
DO ATLANTICO Resíduos I SE 0 490(*) 490 490 490
EBOLT_L Gás SE 385,9 385,9 385,9 385,9 385,9
EBOLT_T Gás SE 385,9 385,9 385,9 385,9 385,9
EBOLT_TC Gás SE 385,9 385,9 385,9 385,9 385,9
GOIANIA II Diesel SE 70000 0
IBIRITERMO Gás SE 226 226 226 226 226
IGARAPE Óleo SE 131 131 131 131 131
JUIZ DE FORA Gás SE 87,05 87,05 87,05 87,05 87,05
MACAE_L Gás SE 922,62 922,62 922,62 922,62 922,62
MACAE_TC Gás SE 922,62 922,62 922,62 922,62 922,62
NORTEFLU-1 Gás SE 400 400 400 400 400
NORTEFLU-2 Gás SE 100 100 100 100 100
NORTEFLU-3 Gás SE 200 200 200 200 200
NORTEFLU-4 Gás SE 168,93 168,93 168,93 168,93 168,93
NOVA PIRAT Gás SE 386,08 386,08 386,08 386,08 386,08
PALMEIRAS GO Diesel SE 0 0 174,3 174,3 174,3
PIE-RP Biomassa SE 27,8 27,8 27,8 27,8 27,8
PIRAT.12 G Gás SE 200 200 200 200 200
PIRAT.34 VAP Vapor SE 0 272 272 272 272
PIRATINING34 Óleo SE 272 272 272 272 272
R.SILVEIRA Diesel SE 30 30 30 30 30
ST.CRUZ 12 Óleo SE 168 168 168 168 168
ST.CRUZ 34 Óleo SE 440 440 440 440 440
ST.CRUZ N.DI Diesel SE 400 564 564 564 200
ST.CRUZ NOVA Gás SE 0000 564
ST.CRUZ N-R Gás SE 0000 564
T LAGOAS_L Gás SE 258,32 258,32 258,32 258,32 258,32
T LAGOAS_T Gás SE 258,32 258,32 258,32 258,32 258,32
TERMORIO_L Gás SE 1058,3 1058,3 1058,3 1058,3 1058,3
TERMORIO_T Gás SE 1058,3 1058,3 1058,3 1058,3 1058,3
TERMORIO_TC Gás SE 1058,3 1058,3 1058,3 1058,3 1058,3
UTE BRASILIA Diesel SE 10 10 10 10 10
UTE SOL Resíduos I SE 196,52 196,52 196,52 196,52 196,52
VIANA Óleo SE 0 0 170,8 170,8 170,8
W.ARJONA Diesel SE 206,35 206,35 206,35 206,35 206,35
XAVANTES Diesel SE 53,7 53,7 53,7 53,7 53,7
125
(*) Em 2009 a expansão em julho foi de 163,3 MW; em agosto, 326,6 MW; em outubro, 490 MW
(**) A expansão de 564 MW foi a partir de maio de 2009
Tabela B.7 – Dados das usinas térmicas– Caso Base – Março/2008 – Subsistema Sul
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Classe
Térmica
Tipo de
Combustível Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
ALEGRETE Óleo S 66 66 66 66 66
ARAUCARIA Gás S 484,5 484,5 484,5 484,5 484,5
ARGENTINA 1 CONTRATO S 0000 0
ARGENTINA 1B CONTRATO S 0000 0
ARGENTINA 2A CONTRATO S 0000 0
ARGENTINA 2B CONTRATO S 0000 0
ARGENTINA 2C CONTRATO S 0000 0
ARGENTINA 2D CONTRATO S 0000 0
CANDIOTA 3 Carvão S 0 0 350 350 350
CANDIOTA3-R Carvão S 0 0 350 350 350
CANOAS Gás S 160,57 160,57 160,57 160,57 160,57
CHARQUEADAS Carvão S 72 72 72 72 72
CISFRAMA Biomassa S 0444 4
FIGUEIRA Carvão S 20 20 20 20 20
J.LACERDA A1 Carvão S 100 100 100 100 100
J.LACERDA A2 Carvão S 132 132 132 132 132
J.LACERDA B Carvão S 262 262 262 262 262
J.LACERDA C Carvão S 363 363 363 363 363
NUTEPA Óleo S 24 24 24 24 24
P.MEDICI A Carvão S 126 126 126 126 126
P.MEDICI B Carvão S 320 320 320 320 320
S.JERONIMO Carvão S 20 20 20 20 20
URUGUAIANA Gás S 639,9 639,9 639,9 639,9 639,9
XANXERE Biomassa S 0 0 30 30 30
126
Tabela B.8 – Dados das usinas térmicas– Caso Base – Março/2008 – Subsistema
Nordeste
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Classe
Térmica
Tipo de
Combustível Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
ALTOS Diesel NE 13,1 13,1 13,1 13,1 13,1
ARACATI Diesel NE 11,5 11,5 11,5 11,5 11,5
BAHIA I Óleo NE 0 0 0 31,6 31,6
BATURITE Diesel NE 11,5 11,5 11,5 11,5 11,5
CAMACARI D/G Diesel NE 346,8 346,8 346,8 346,8 346,8
CAMACARI G Gás NE 0 346,8 346,8 346,8 346,8
CAMACARI MI Óleo NE 74 0 0 0 0
CAMACARI PI Óleo NE 74 0 0 0 0
CAMPINA GDE Óleo NE 0 164,2 164,2 164,2 164,2
CAMPO MAIOR Diesel NE 13,1 13,1 13,1 13,1 13,1
CAUCAIA Diesel NE 14,8 14,8 14,8 14,8 14,8
CEARA_L Gás NE 242 242 242 242 242
CEARA_TC Gás NE 242 242 242 242 242
CRATO Diesel NE 13,1 13,1 13,1 13,1 13,1
ENGUIA PECEM Diesel NE 14,8 14,8 14,8 14,8 14,8
FAFEN Gás NE 138,02 138,02 138,02 138,02 138,02
FORTALEZA Gás NE 346,63 346,63 346,63 346,63 346,63
GLOBAL I Óleo NE 0 0 140 140 140
GLOBAL II Óleo NE 0 0 148 148 148
IGUATU Diesel NE 14,8 14,8 14,8 14,8 14,8
ITAPEBI Óleo NE 0 0 140,4 140,4 140,4
JAGUARARI Diesel NE 101,5 101,5 101,5 101,5 101,5
JUAZEIRO N Diesel NE 14,76 14,76 14,76 14,76 14,76
MARACANAU I Óleo NE 0 162,3 162,3 162,3 162,3
MARACANAU II Óleo NE 0 0 0 0 70
MARAMBAIA Diesel NE 13,1 13,1 13,1 13,1 13,1
MONTE PASCO Óleo NE 0 0 137,6 137,6 137,6
MPX Carvão NE 0 0 0 0 700
NAZARIA Diesel NE 13,1 13,1 13,1 13,1 13,1
PAU FERRO I Diesel NE 0 94 94 94 94
PETROLINA Óleo NE 0 136 136 136 136
POTIGUAR Diesel NE 0 52,8 52,8 52,8 52,8
POTIGUAR III Diesel NE 0 66 66 66 66
SUAPE II Óleo NE 0 0 0 0 355,68
TERMOBAHIA Gás NE 185,89 185,89 185,89 185,89 185,89
TERMOCABO Óleo NE 0 0 49,7 49,7 49,7
TERMOMANAUS Diesel NE 0 142,2 142,2 142,2 142,2
TERMONE Óleo NE 0 0 170,8 170,8 170,8
TERMOPB Óleo NE 0 0 170,8 170,8 170,8
TERMOPE Gás NE 532,76 532,76 532,76 532,76 532,76
VALE DO ACU Gás NE 367,92 367,92 367,92 367,92 367,92
Tabela B.9 – Dados das usinas térmicas– Caso Base – Março/2008 – Subsistema Norte
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Classe Térmica
Tipo de
Combustível Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
NOVA OLINDA Óleo N 0 0 165 165 165
TERMOMA Carvão N 0000 350
TOCANTINOPO Óleo N 0 0 165 165 165
127
B.2
Simulação do cenário base - PMO de abril de 2008
A Tabela B.10 apresenta os dados gerais considerados na simulação do
caso base, de acordo com o PMO de abril de 2008.
Tabela B.10 – Dados gerais do deck 04/2008
ABRIL - 2008
TIPO DE EXECUCAO Completa
DURACAO DO PERIODO 1
No. DE ANOS DO ESTUDO 5
MES INICIO PRE-ESTUDO 1
MES INICIO DO ESTUDO 4
ANO INICIO DO ESTUDO 2008
No. DE ANOS PRE 0
No. DE ANOS POS 5
No. DE ANOS POS FINAL 0
No MAX. DE ITERAÇOES 45
No DE SIM. FORWARD 200
No DE ABERTURAS 20
No DE SERIES SINTETICAS 2000
ORDEM MAX. PAR(P) 6
ANO INICIAL HISTORICO 1931
CALCULA VOL.INICIAL
Energia Armazenada
Inicial
TOLERANCIA 95%
TAXA DE DESCONTO 12%
TIPO SIMUL. FINAL Séries Sintéticas
No. MIN. ITERAÇOES 3
RACIONAMENTO PREVENT. Considera
No. ANOS MANUT.UTE'S 1 ano
TENDENCIA HIDROLOGICA
Considera por
subsistema
RESTRICAO DE ITAIPU Não considera
BID Não considera
PERDAS P/ TRANSMISSAO Não considera
EL NINO Não considera
DURACAO POR PATAMAR Variável por ano
OUTROS USOS DA AGUA Considera
CORRECAO DESVIO
Variável com o
armazanamento
C.AVERSAO/PENAL.VMINT
Considera Curva de
Aversão ao Risco
TIPO DE GERAÇÃO ENAS
Ruidos FW sorteados
da BW e
compensação
correlação espacial
A Figura B.2 apresenta as projeções da demanda, cinco anos a frente, a
partir de abril de 2008, para cada submercado. Essas são as mesmas projeções
consideradas no PMO de abril de 2008.
128
Figura B.2 – Projeção da Demanda por Submercado – Deck base PMO 04/2008
As Tabelas B.11, B.12, B.13 e B.14 apresentam as usinas hidrelétricas
consideradas na simulação, por submercado, e a capacidade instalada por ano, de
acordo com a sua expansão, caso esteja ocorrendo.
129
Tabela B.11 - Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Abril/2008 – Subsistema
Sudeste
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Usina Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
FUNIL-GRANDE SE 180 180 180 180 180
BATALHA SE 0 0 53,6 53,6 53,6
SERRA FACAO SE 0 0 106,3 212,6 212,6
CAPIM BRANC1 SE 240 240 240 240 240
CAPIM BRANC2 SE 210 210 210 210 210
CORUMBA IV SE 127 127 127 127 127
PIRAJU SE 80 80 80 80 80
ITAIPU SE 14000 14000 14000 14000 14000
HENRY BORDEN SE 888 888 888 888 888
NILO PECANHA SE 380 380 380 380 380
FONTES SE 132 132 132 132 132
BAGUARI SE 0 35 140 140 140
SAO DOMINGOS SE 0000 48
RETIRO BAIXO SE 0 82 82 82 82
TRES MARIAS SE 396 396 396 396 396
QUEIMADO SE 105 105 105 105 105
JAURU SE 118 118 118 118 118
GUAPORE SE 120 120 120 120 120
CORUMBA III SE 0 93,6 93,6 93,6 93,6
SLT VERDINHO SE 0 0 93 93 93
OURINHOS SE 44,1 44,1 44,1 44,1 44,1
SERRA MESA SE 1275 1275 1275 1275 1275
CANA BRAVA SE 450 450 450 450 450
SAO SALVADOR SE 0 243,2 243,2 243,2 243,2
PEIXE ANGIC SE 452,1 452,1 452,1 452,1 452,1
LAJEADO SE 902,5 902,5 902,5 902,5 902,5
SALTO SE 0 0 108 108 108
PONTE PEDRA SE 176,1 176,1 176,1 176,1 176,1
ITIQUIRA I SE 60,8 60,8 60,8 60,8 60,8
ITIQUIRA II SE 95,2 95,2 95,2 95,2 95,2
DARDANELOS SE 0 0 261 261 261
CACU SE 0 0 65 65 65
B. COQUEIROS SE 0 0 90 90 90
FOZ R. CLARO SE 0 33,5 67 67 67
FICT.MAUA SE 0000 0
JAGUARI SE 27,6 27,6 27,6 27,6 27,6
PARAIBUNA SE 85 85 85 85 85
SANTA BRANCA SE 56 56 56 56 56
FUNIL SE 222 222 222 222 222
LAJES SE 0000 0
PICADA SE 50 50 50 50 50
SOBRAGI SE 60 60 60 60 60
SIMPLICIO SE 0 0 203,8 305,7 305,7
ILHA POMBOS SE 187,2 187,2 187,2 187,2 187,2
P. PASSOS SE 99,9 99,9 99,9 99,9 99,9
BARRA BRAUNA SE 0 26 39 39 39
SALTO GRANDE SE 102 102 102 102 102
P. ESTRELA SE 112 112 112 112 112
130
Tabela B.11 - Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Abril/2008 – Subsistema
Sudeste (continuação)
CANDONGA SE 140,1 140,1 140,1 140,1 140,1
AIMORES SE 330 330 330 330 330
MASCARENHAS SE 198 198 198 198 198
GUILMAN-AMOR SE 140 140 140 140 140
SA CARVALHO SE 78 78 78 78 78
ROSAL SE 55 55 55 55 55
IRAPE SE 360 360 360 360 360
STA CLARA MG SE 60 60 60 60 60
CAMARGOS SE 46 46 46 46 46
ITUTINGA SE 52 52 52 52 52
FURNAS SE 1312 1312 1312 1312 1312
M. DE MORAES SE 478 478 478 478 478
ESTREITO SE 1104 1104 1104 1104 1104
JAGUARA SE 424 424 424 424 424
IGARAPAVA SE 210 210 210 210 210
VOLTA GRANDE SE 380 380 380 380 380
P. COLOMBIA SE 328 328 328 328 328
CACONDE SE 80,4 80,4 80,4 80,4 80,4
E. DA CUNHA SE 108,8 108,8 108,8 108,8 108,8
A.S.OLIVEIRA SE 32 32 32 32 32
MARIMBONDO SE 1488 1488 1488 1488 1488
A. VERMELHA SE 1396,2 1396,2 1396,2 1396,2 1396,2
EMBORCACAO SE 1192 1192 1192 1192 1192
NOVA PONTE SE 510 510 510 510 510
MIRANDA SE 408 408 408 408 408
CORUMBA I SE 375 375 375 375 375
ITUMBIARA SE 2280 2280 2280 2280 2280
CACH.DOURADA SE 658 658 658 658 658
SAO SIMAO SE 1710 1710 1710 1710 1710
BARRA BONITA SE 140 140 140 140 140
A.S. LIMA SE 144 144 144 144 144
IBITINGA SE 131,4 131,4 131,4 131,4 131,4
PROMISSAO SE 264 264 264 264 264
NAVANHANDAVA SE 347,4 347,4 347,4 347,4 347,4
GUARAPIRANGA SE 0000 0
BILLINGS SE 0000 0
I. SOLT. EQV SE 4251,5 4251,5 4251,5 4251,5 4251,5
JUPIA SE 1551,2 1551,2 1551,2 1551,2 1551,2
P. PRIMAVERA SE 1540 1540 1540 1540 1540
MANSO SE 210 210 210 210 210
A.A. LAYDNER SE 97,8 97,8 97,8 97,8 97,8
CHAVANTES SE 414 414 414 414 414
L.N. GARCEZ SE 73,8 73,8 73,8 73,8 73,8
CANOAS II SE 72 72 72 72 72
CANOAS I SE 82,5 82,5 82,5 82,5 82,5
CAPIVARA SE 640 640 640 640 640
TAQUARUCU SE 554 554 554 554 554
ROSANA SE 372 372 372 372 372
131
Tabela B.12 – Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Abril/2008 – Subsistema Sul
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Usina Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
MAUA S 0 0 0 350,1 350,1
STA CLARA PR S 120 120 120 120 120
FUNDAO S 120 120 120 120 120
G.B. MUNHOZ S 1676 1676 1676 1676 1676
BARRA GRANDE S 698,2 698,2 698,2 698,2 698,2
CAMPOS NOVOS S 880 880 880 880 880
MACHADINHO S 1140 1140 1140 1140 1140
ITA S 1450 1450 1450 1450 1450
PASSO FUNDO S 226 226 226 226 226
MONJOLINHO S 0 67 67 67 67
QUEBRA QUEIX S 120 120 120 120 120
SAO JOSE S 0 0 51 51 51
PASSO S JOAO S 0 0 77 77 77
FOZ CHAPECO S 0 0 427,6 855,2 855,2
CASTRO ALVES S 86,6 86,6 86,6 86,6 86,6
MONTE CLARO S 130 130 130 130 130
14 DE JULHO S 0 100 100 100 100
ERNESTINA S 0000 0
PASSO REAL S 158 158 158 158 158
JACUI S 180 180 180 180 180
ITAUBA S 500 500 500 500 500
D. FRANCISCA S 125 125 125 125 125
G.P. SOUZA S 260 260 260 260 260
SALTO PILAO S 0 0 182,3 182,3 182,3
JORDAO S 0000 0
SEGREDO S 1260 1260 1260 1260 1260
SLT.SANTIAGO S 1420 1420 1420 1420 1420
SALTO OSORIO S 1078 1078 1078 1078 1078
SALTO CAXIAS S 1240 1240 1240 1240 1240
Tabela B.13 – Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Abril/2008 – Subsistema
Nordeste
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Usina Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
SOBRADINHO NE 1050 1050 1050 1050 1050
ITAPARICA NE 1500 1500 1500 1500 1500
COMP PAF-MOX NE 4281,6 4281,6 4281,6 4281,6 4281,6
XINGO NE 3162 3162 3162 3162 3162
ITAPEBI NE 450 450 450 450 450
P. CAVALO NE 160 160 160 160 160
B. ESPERANCA NE 225 225 225 225 225
Tabela B.14 – Dados das usinas hidráulicas – Caso Base – Abril/2008 – Subsistema
Norte
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Usina Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
ESTREITO TOC N 0 0 271,8 815,4 815,4
TUCURUI N 700 700 700 700 700
CURUA-UNA N 30 30 30 30 30
132
As Tabelas B.15, B.16, B.17 e B.18 apresentam as usinas termelétricas
consideradas na simulação, por submercado, a capacidade instalada por ano, de
acordo com a sua expansão, caso esteja ocorrendo e o seu tipo de combustível.
Tabela B.15 – Dados das usinas térmicas– Caso Base – Abril/2008 – Subsistema Sudeste
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Classe
Térmica Tipo de Combustível Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
ANGRA 1 Nuclear SE 657 657 657 657 657
ANGRA 2 Nuclear SE 1350 1350 1350 1350 1350
CARIOBA Óleo SE 36 36 36 36 36
CCBS_L Gás SE 0 249,9 249,9 249,9 249,9
CCBS_TC Gás SE 0 249,9 249,9 249,9 249,9
COCAL Biomassa SE 28,2 28,2 28,2 28,2 28,2
COLORADO Biomassa SE 39,6 39,6 39,6 39,6 39,6
CUIABA G CC Gás SE 529,2 529,2 529,2 529,2 529,2
DAIA Óleo SE 44,3 44,3 44,3 44,3 44,3
DO ATLANTICO Resíduos I SE 0 490(*) 490 490 490
EBOLT_L Gás SE 385,9 385,9 385,9 385,9 385,9
EBOLT_T Gás SE 385,9 385,9 385,9 385,9 385,9
EBOLT_TC Gás SE 385,9 385,9 385,9 385,9 385,9
GOIANIA II Diesel SE 70 140 140 140 140
IBIRITERMO Gás SE 226 226 226 226 226
IGARAPE Óleo SE 131 131 131 131 131
JUIZ DE FORA Gás SE 87,05 87,05 87,05 87,05 87,05
MACAE_L Gás SE 922,62 922,62 922,62 922,62 922,62
MACAE_TC Gás SE 922,62 922,62 922,62 922,62 922,62
NORTEFLU-1 Gás SE 400 400 400 400 400
NORTEFLU-2 Gás SE 100 100 100 100 100
NORTEFLU-3 Gás SE 200 200 200 200 200
NORTEFLU-4 Gás SE 168,93 168,93 168,93 168,93 168,93
NOVA PIRAT Gás SE 386,08 386,08 386,08 386,08 386,08
PALMEIRAS GO Diesel SE 0 0 174,3 174,3 174,3
PIE-RP Biomassa SE 27,8 27,8 27,8 27,8 27,8
PIRAT.12 G Gás SE 200 200 200 200 200
PIRAT.34 VAP Vapor SE 0 272 272 272 272
PIRATINING34 Óleo SE 272 272 272 272 272
R.SILVEIRA Diesel SE 30 30 30 30 30
ST.CRUZ 12 Óleo SE 168 168 168 168 168
ST.CRUZ 34 Óleo SE 440 440 440 440 440
ST.CRUZ N.DI Diesel SE 200 564(**) 564 564 200
ST.CRUZ NOVA Gás SE 0 0 0 0 564
ST.CRUZ N-R Gás SE 0 0 0 0 564
T LAGOAS_L Gás SE 386,32 386,32 386,32 386,32 386,32
T LAGOAS_T Gás SE 386,32 386,32 386,32 386,32 386,32
TERMORIO_L Gás SE 1058,3 1058,3 1058,3 1058,3 1058,3
TERMORIO_T Gás SE 1058,3 1058,3 1058,3 1058,3 1058,3
TERMORIO_TC Gás SE 1058,3 1058,3 1058,3 1058,3 1058,3
UTE BRASILIA Diesel SE 10 10 10 10 10
UTE SOL Resíduos I SE 196,52 196,52 196,52 196,52 196,52
VIANA Óleo SE 0 0 170,8 170,8 170,8
W.ARJONA Diesel SE 206,35 206,35 206,35 206,35 206,35
XAVANTES Diesel SE 53,7 53,7 53,7 53,7 53,7
133
(*) Em 2009 a expansão em julho foi de 163,3 MW; em agosto, 326,6 MW; em outubro, 490 MW
(**) A expansão de 564 MW foi a partir de maio de 2009
Tabela B.16 – Dados das usinas térmicas– Caso Base – Abril/2008 – Subsistema Sul
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Classe
Térmica Tipo de Combustível Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
ALEGRETE Óleo S 66 66 66 66 66
ARAUCARIA Gás S 484,5 484,5 484,5 484,5 484,5
ARGENTINA 1 CONTRATO S 0000 0
ARGENTINA 1B CONTRATO S 0000 0
ARGENTINA 2A CONTRATO S 0000 0
ARGENTINA 2B CONTRATO S 0000 0
ARGENTINA 2C CONTRATO S 0000 0
ARGENTINA 2D CONTRATO S 0000 0
CANDIOTA 3 Carvão S 0 0 350 350 350
CANDIOTA3-R Carvão S 0 0 350 350 350
CANOAS Gás S 160,57 160,57 160,57 160,57 160,57
CHARQUEADAS Carvão S 72 72 72 72 72
CISFRAMA Biomassa S 0444 4
FIGUEIRA Carvão S 20 20 20 20 20
J.LACERDA A1 Carvão S 100 100 100 100 100
J.LACERDA A2 Carvão S 132 132 132 132 132
J.LACERDA B Carvão S 262 262 262 262 262
J.LACERDA C Carvão S 363 363 363 363 363
NUTEPA Óleo S 24 24 24 24 24
P.MEDICI A Carvão S 126 126 126 126 126
P.MEDICI B Carvão S 320 320 320 320 320
S.JERONIMO Carvão S 20 20 20 20 20
URUGUAIANA Gás S 639,9 639,9 639,9 639,9 639,9
XANXERE Biomassa S 0 0 30 30 30
134
Tabela B.17 – Dados das usinas térmicas– Caso Base – Abril/2008 – Subsistema
Nordeste
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Classe
Térmica
Tipo de
Combustível Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
ALTOS Diesel NE 13,1 13,1 13,1 13,1 13,1
ARACATI Diesel NE 11,5 11,5 11,5 11,5 11,5
BAHIA I Óleo NE 0 0 0 31,6 31,6
BATURITE Diesel NE 11,5 11,5 11,5 11,5 11,5
CAMACARI D/G Diesel NE 346,8 347 347 347 347
CAMACARI G Gás NE 0 346,8 346,8 346,8 346,8
CAMACARI MI Óleo NE 74 148 148 148 148
CAMACARI PI Óleo NE 74 148 148 148 148
CAMPINA GDE Óleo NE 0 164,2 164,2 164,2 164,2
CAMPO MAIOR Diesel NE 13,1 13,1 13,1 13,1 13,1
CAUCAIA Diesel NE 14,8 14,8 14,8 14,8 14,8
CEARA_L Gás NE 220 220 220 220 220
CEARA_TC Gás NE 220 220 220 220 220
CRATO Diesel NE 13,1 13,1 13,1 13,1 13,1
ENGUIA PECEM Diesel NE 14,8 14,8 14,8 14,8 14,8
FAFEN Gás NE 138,02 138,02 138,02 138,02 138,02
FORTALEZA Gás NE 346,63 346,63 346,63 346,63 346,63
GLOBAL I Óleo NE 0 0 140 140 140
GLOBAL II Óleo NE 0 0 148 148 148
IGUATU Diesel NE 14,8 14,8 14,8 14,8 14,8
ITAPEBI Óleo NE 0 0 137,6 137,6 137,6
JAGUARARI Diesel NE 101,5 101,5 101,5 101,5 101,5
JUAZEIRO N Diesel NE 14,76 14,76 14,76 14,76 14,76
MARACANAU I Óleo NE 0 162,3 162,3 162,3 162,3
MARACANAU II Óleo NE 0 0 0 0 70
MARAMBAIA Diesel NE 13,1 13,1 13,1 13,1 13,1
MONTE PASCO Óleo NE 0 0 137,6 137,6 137,6
MPX Carvão NE 0 0 0 0 700
NAZARIA Diesel NE 13,1 13,1 13,1 13,1 13,1
PAU FERRO I Diesel NE 0 94 94 94 94
PETROLINA Óleo NE 0 136 136 136 136
POTIGUAR Diesel NE 0 52,8 52,8 52,8 52,8
POTIGUAR III Diesel NE 0 66 66 66 66
SUAPE II Óleo NE 0 0 0 0 355,68
TERMOBAHIA Gás NE 185,89 185,89 185,89 185,89 185,89
TERMOCABO Óleo NE 0 0 49,7 49,7 49,7
TERMOMANAUS Diesel NE 0 142,2 142,2 142,2 142,2
TERMONE Óleo NE 0 0 170,8 170,8 170,8
TERMOPB Óleo NE 0 0 170,8 170,8 170,8
TERMOPE Gás NE 532,76 532,76 532,76 532,76 532,76
VALE DO ACU Gás NE 367,92 367,92 367,92 367,92 367,92
Tabela B.18 – Dados das usinas térmicas– Caso Base – Abril/2008 – Subsistema Norte
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Classe
Térmica
Tipo de
Combustível Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
NOVA OLINDA Óleo N 0 0 165 165 165
TERMOMA Carvão N 0 0 0 0 350
TOCANTINOPO Óleo N 0 0 165 165 165
135
C
Dados de Entrada dos Cenários de Estudos
C.1
Simulação do caso de março de 2008 sem CAR (Curva de Aversão ao
Risco)
A Tabela C.1 apresenta os dados gerais considerados na simulação do caso
base, de acordo com o PMO de março de 2008, exceto a função Curva de Aversão
ao Risco que foi desabilitada. Esta alteração foi realizada no arquivo DGER.DAT.
Tabela C.1 – Dados gerais do deck 03/2008 – Sem CAR
MARÇO sem CAR - 2008
TIPO DE EXECUCAO Completa
DURACAO DO PERIODO 1
No. DE ANOS DO ESTUDO 5
MES INICIO PRE-ESTUDO 1
MES INICIO DO ESTUDO 3
ANO INICIO DO ESTUDO 2008
No. DE ANOS PRE 0
No. DE ANOS POS 5
No. DE ANOS POS FINAL 0
No MAX. DE ITERAÇOES 45
No DE SIM. FORWARD 200
No DE ABERTURAS 20
No DE SERIES SINTETICAS 2000
ORDEM MAX. PAR(P) 6
ANO INICIAL HISTORICO 1931
CALCULA VOL.INICIAL Energia Armazenada Inicial
TOLERANCIA 95%
TAXA DE DESCONTO 12%
TIPO SIMUL. FINAL Séries Sintéticas
No. MIN. ITERAÇOES 3
RACIONAMENTO PREVENT. Considera
No. ANOS MANUT.UTE'S 1 ano
TENDENCIA HIDROLOGICA Considera por subsistema
RESTRICAO DE ITAIPU Não considera
BID Não considera
PERDAS P/ TRANSMISSAO Não considera
EL NINO Não considera
DURACAO POR PATAMAR Variável por ano
OUTROS USOS DA AGUA Considera
CORRECAO DESVIO Variável com o armazanamento
C.AVERSAO/PENAL.VMINT Não Usa
TIPO DE GERAÇÃO ENAS
Ruídos FW sorteados da BW e
compensação correlação
espacial
136
Os outros dados, como a projeção da demanda cinco anos a frente, as
usinas hidráulicas e térmicas consideradas e suas características são todos
idênticos ao da seção B.1, do Apêndice B.
C.2
Simulação do caso de abril de 2008 sem CAR (Curva de Aversão ao
Risco)
A Tabela C.2 apresenta os dados gerais considerados na simulação do caso
base, de acordo com o PMO de abril de 2008, exceto a função Curva de Aversão
ao Risco que foi desabilitada. Esta alteração foi realizada no arquivo DGER.DAT.
Tabela C.2 – Dados gerais do deck 04/2008 – Sem CAR
ABRIL - 2008
TIPO DE EXECUCAO Completa
DURACAO DO PERIODO 1
No. DE ANOS DO ESTUDO 5
MES INICIO PRE-ESTUDO 1
MES INICIO DO ESTUDO 4
ANO INICIO DO ESTUDO 2008
No. DE ANOS PRE 0
No. DE ANOS POS 5
No. DE ANOS POS FINAL 0
No MAX. DE ITERAÇOES 45
No DE SIM. FORWARD 200
No DE ABERTURAS 20
No DE SERIES SINTETICAS 2000
ORDEM MAX. PAR(P) 6
ANO INICIAL HISTORICO 1931
CALCULA VOL.INICIAL
Energia Armazenada
Inicial
TOLERANCIA 95%
TAXA DE DESCONTO 12%
TIPO SIMUL. FINAL Séries Sintéticas
No. MIN. ITERAÇOES 3
RACIONAMENTO PREVENT. Considera
No. ANOS MANUT.UTE'S 1 ano
TENDENCIA HIDROLOGICA
Considera por
subsistema
RESTRICAO DE ITAIPU Não considera
BID Não considera
PERDAS P/ TRANSMISSAO Não considera
EL NINO Não considera
DURACAO POR PATAMAR Variável por ano
OUTROS USOS DA AGUA Considera
CORRECAO DESVIO
Variável com o
armazanamento
C.AVERSAO/PENAL.VMINT Não Usa
TIPO DE GERAÇÃO ENAS
Ruidos FW sorteados
da BW e
compensação
correlação espacial
137
Os outros dados, como a projeção da demanda cinco anos a frente, as
usinas hidráulicas e térmicas consideradas e suas características são todos
idênticos ao da seção B.2, do Apêndice B.
C.3
Simulação do Cenário com as Curvas Ajustadas
Os dados gerais de entrada do modelo para esta simulação são aqueles do
caso oficial, conforme a Tabela B.10, do Apêndice B.
As usinas hidráulicas e térmicas consideradas e suas características são
todas as da seção B.2, do Apêndice B, conforme as Tabelas B.11, B.12, B.13,
B.14, B.15, B.16, B.17 e B.18.
A demanda projetada cinco anos a frente por submercado, considerada
nesta simulação, pode ser observada nos Gráficos C.1, C.2, C.3 e C.4. As
alterações na demanda foram realizadas no arquivo SISTEMA.DAT, tomando-se
o cuidado de não inserir algum caracter computacional além dos novos números.
Submercado Sudeste
26000
28000
30000
32000
34000
36000
38000
40000
abr
/
08
j
un
/0
8
ago/08
o
ut
/
0
8
d
ez/08
fe
v
/0
9
a
br/09
jun/0
9
a
go/0
9
o
u
t/09
d
ez/09
fev/1
0
a
br/10
jun/10
a
g
o/10
out/10
d
e
z
/10
f
e
v/11
a
b
r
/1
1
jun/
1
1
a
g
o/11
o
ut/11
d
e
z
/1
1
fe
v
/1
2
a
b
r
/
12
j
un
/1
2
ago/12
o
ut
/
1
2
dez/12
Energia (MWmês)
Gráfico C.1 – Projeção da Demanda no Sudeste – Cenário Curvas Ajustadas
138
Submercado Sul
7800
8300
8800
9300
9800
10300
10800
11300
abr/08
j
un
/0
8
a
go/0
8
o
ut
/
0
8
d
ez/08
f
ev
/0
9
a
br/09
jun/0
9
ago/09
o
u
t/09
d
ez/09
f
e
v/1
0
a
br/10
jun/10
ag
o/1
0
out/10
d
e
z
/10
fev/11
a
b
r
/1
1
jun/
1
1
ag
o/1
1
o
ut/11
d
e
z
/1
1
f
ev
/1
2
a
b
r
/
12
j
un
/1
2
a
go/1
2
o
ut
/
1
2
dez/12
Energia (MWmês)
Gráfico C.2 – Projeção da Demanda no Sul – Cenário Curvas Ajustadas
Submercado Nordeste
5500
6000
6500
7000
7500
8000
8500
9000
abr/08
jun/0
8
a
go/0
8
o
u
t/08
d
ez/08
fev/0
9
a
br/09
jun/0
9
a
go/
09
out/09
d
ez/09
fev/10
a
br/1
0
jun/10
a
g
o/10
out/10
d
e
z
/1
0
f
e
v/
1
1
a
b
r
/1
1
j
un/
1
1
a
g
o/11
o
ut/11
dez
/1
1
fe
v
/1
2
abr
/
12
j
un
/1
2
ago/12
o
ut
/
1
2
dez/12
Energia (MWmês)
Gráfico C.3 – Projeção da Demanda no Nordeste – Cenário Curvas Ajustadas
139
Submercado Norte
3200
3400
3600
3800
4000
4200
4400
4600
4800
abr/08
jun/0
8
ago/08
o
u
t/08
d
ez/08
f
e
v/0
9
a
br/09
jun/0
9
ago/
0
9
out/09
d
ez/09
f
e
v/10
a
br/1
0
jun/10
ag
o/1
0
out/10
d
e
z
/1
0
fev/
1
1
a
b
r
/1
1
j
un/
1
1
ag
o/1
1
o
ut/11
dez
/1
1
f
ev
/1
2
abr/12
j
un
/1
2
a
go/1
2
o
ut
/
1
2
dez/12
Energia (MWmês)
Gráfico C.4 – Projeção da Demanda no Norte – Cenário Curvas Ajustadas
C.4
Simulação do Cenário com racionamento de 10%
Os dados gerais de entrada do modelo para esta simulação são aqueles do
caso oficial, conforme a Tabela B.10, do Apêndice B.
As usinas hidráulicas e térmicas consideradas e suas características são
todas as da seção B.2, do Apêndice B, conforme as Tabelas B.11, B.12, B.13,
B.14, B.15, B.16, B.17 e B.18.
O Gráfico C.5 apresenta a diferença entre a projeção da demanda do
cenário oficial do PMO de abril de 2008 e o considerado neste cenário de
racionamento de 10%. Os dados de abril e maio de 2008 são os mesmos do
oficial.
140
Racionamento 10%
400
2400
4400
6400
8400
10400
12400
jun/1
0
jul/10
a
go/1
0
s
e
t/1
0
o
ut/10
nov
/
10
d
e
z
/1
0
j
an/
1
1
f
e
v/11
ma
r
/
11
a
br/11
m
ai
/
11
j
un
/1
1
jul/11
a
go/1
1
s
e
t/1
1
out/11
n
o
v
/1
1
d
ez/11
jan/12
f
e
v/1
2
ma
r
/1
2
abr/12
m
ai
/1
2
j
un
/1
2
jul
/
12
ag
o/1
2
s
et
/1
2
out/12
n
o
v
/1
2
d
ez/12
MWmês
Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico C.5 – Diferença entre a projeção da Carga original e da Carga com racionamento
de 10%
C.5
Simulação do Cenário com racionamento de 20%
Os dados gerais de entrada do modelo para esta simulação são aqueles do
caso oficial, conforme a Tabela B.10, do Apêndice B.
As usinas hidráulicas e térmicas consideradas e suas características são
todas as da seção B.2, do Apêndice B, conforme as Tabelas B.11, B.12, B.13,
B.14, B.15, B.16, B.17 e B.18.
O Gráfico C.6 apresenta a diferença entre a projeção da demanda do
cenário oficial do PMO de abril de 2008 e o considerado neste cenário de
racionamento de 20%. Os dados de abril e maio de 2008 são os mesmos do
oficial.
141
Racionamento 20%
400
2400
4400
6400
8400
10400
12400
14400
jun/1
0
jul/10
a
go/1
0
s
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t/1
0
o
ut/10
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10
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v/11
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ai
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11
j
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1
jul/11
a
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1
s
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t/1
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n
o
v
/1
1
d
ez/11
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v/1
2
ma
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2
abr/12
m
ai
/1
2
j
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/1
2
jul
/
12
ag
o/1
2
s
et
/1
2
out/12
n
o
v
/1
2
d
ez/12
MWmês
Sudeste Sul Nordeste Norte
Gráfico C.6 – Diferença entre a projeção da Carga original e da Carga com racionamento
de 20%
C.6
Simulação do Cenário com atraso na oferta e expansão na demanda
Nesta simulação foi considerado um cenário com retração da oferta, com
20% de atraso na entrada das térmicas a gás natural, óleo diesel e combustível e
expansão da demanda maior que o cenário oficial. O cenário de oferta foi
construído com um atraso de 20% na oferta de gás natural em 2008 e 2009 e
atraso de 20% de 2010 a 2012 da oferta de óleo combustível e diesel.
Os dados gerais de entrada do modelo para esta simulação são aqueles do
caso oficial, conforme a Tabela B.10, do Apêndice B.
A projeção da demanda foi feita, a partir de abril de 2008, conforme o
Plano Decenal de Expansão de Energia (PDE) de 2008 - 2017, à taxa média de
5,5% ao ano. As Figuras C.7, C.8, C.9 e C.10 apresentam as demandas
consideradas no PMO de abril de 2008 e no PDE 2008-2017.
As usinas hidrelétricas consideradas e suas características são todas
idênticas as da seção B.2, do Apêndice B, conforme as Tabelas B.11, B.12, B.13 e
B.14. Já as usinas térmicas e suas características são apresentadas nas Tabelas
C.3, C.4, C.5 e C.6.
142
Mercado de Energia - SE/CO
30000
32000
34000
36000
38000
40000
42000
a
br/08
jun
/0
8
a
go/
0
8
out/08
dez/08
f
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a
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0
9
jun
/
09
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o
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09
de
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v
/1
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abr/1
0
jun/10
ag
o/
10
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t/1
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d
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fev
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11
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j
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n
/1
1
ag
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1
1
out/11
dez/11
f
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1
2
jun
/
12
a
go/12
o
ut
/
12
de
z
/1
2
MWmês
Demanda PMO-Abril/2008 Projeção da Demanda - 5,5%
Figura C.7 – Projeção da Demanda no Sudeste – Cenário com Atraso
Mercado de Energia - S
8000
8500
9000
9500
10000
10500
11000
11500
a
br/0
8
jun/
0
8
ago/08
out/08
d
ez/08
f
ev
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09
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r
/
09
jun/09
ago/
0
9
o
ut
/
09
d
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/0
9
f
e
v/
1
0
abr/10
jun
/
10
a
g
o/1
0
o
u
t/1
0
dez/10
fev/11
a
br/1
1
j
u
n/
11
a
g
o/11
out/11
d
ez/11
f
ev
/
12
a
b
r
/
12
jun/12
ago/
1
2
o
ut
/
12
d
e
z
/1
2
MWmês
Demanda PMO-Abril/2008 Projeção da Demanda - 5,5%
Figura C.8 – Projeção da Demanda no Sul – Cenário com Atraso
143
Mercado de Energia - NE
7000
7500
8000
8500
9000
9500
10000
abr/0
8
jun
/
08
ag
o/
08
o
u
t/0
8
d
ez/08
fev
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1
2
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de
z
/1
2
Mwmês
Demanda PMO-Abril/2008 Projeção da Demanda - 5,5%
Figura C.9 – Projeção da Demanda no Nordeste – Cenário com Atraso
Mercado de Energia - N
3500
3700
3900
4100
4300
4500
4700
a
b
r
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8
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0
8
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jun/09
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9
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1
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10
a
g
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0
dez/10
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11
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br/1
1
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1
1
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out/11
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ez/11
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12
a
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/
12
jun/12
ago/
1
2
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12
d
e
z
/1
2
MWmês
Demanda PMO-Abril/2008 Projeção da Demanda - 5,5%
Figura C.10 – Projeção da Demanda no Norte – Cenário com Atraso
144
Tabela C.3 – Dados das usinas térmicas – Cenário com atraso – Subsistema Sudeste
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Classe
Térmica
Tipo de
Combustível Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
ANGRA 1 Nuclear SE 657 657 657 657 657
ANGRA 2 Nuclear SE 1350 1350 1350 1350 1350
CARIOBA Óleo SE 36 36 28,8 28,8 28,8
CCBS_L Gás SE 0 199,92 249,9 249,9 249,9
CCBS_TC Gás SE 0 199,92 249,9 249,9 249,9
COCAL Biomassa SE 28,2 28,2 28,2 28,2 28,2
COLORADO Biomassa SE 39,6 39,6 39,6 39,6 39,6
CUIABA G CC Gás SE 423,36 423,36 529,2 529,2 529,2
DAIA Óleo SE 44,3 44,3 35,44 35,44 35,44
DO ATLANTICO Resíduos I SE 0 490(*) 490 490 490
EBOLT_L Gás SE 308,72 308,72 385,9 385,9 385,9
EBOLT_T Gás SE 308,72 308,72 385,9 385,9 385,9
EBOLT_TC Gás SE 308,72 308,72 385,9 385,9 385,9
GOIANIA II Diesel SE 70 140 112 112 112
IBIRITERMO Gás SE 180,8 180,8 226 226 226
IGARAPE Óleo SE 131 131 104,8 104,8 104,8
JUIZ DE FORA Gás SE 69,64 69,64 87,05 87,05 87,05
MACAE_L Gás SE 738,096 738,096 922,62 922,62 922,62
MACAE_TC Gás SE 738,096 738,096 922,62 922,62 922,62
NORTEFLU-1 Gás SE 320 320 400 400 400
NORTEFLU-2 Gás SE 80 80 100 100 100
NORTEFLU-3 Gás SE 160 160 200 200 200
NORTEFLU-4 Gás SE 135,144 135,144 168,93 168,93 168,93
NOVA PIRAT Gás SE 308,864 308,864 386,08 386,08 386,08
PALMEIRAS GO Diesel SE 0 0 139,44 139,44 139,44
PIE-RP Biomassa SE 27,8 27,8 27,8 27,8 27,8
PIRAT.12 G Gás SE 160 160 200 200 200
PIRAT.34 VAP Vapor SE 0 272 272 272 272
PIRATINING34 Óleo SE 272 272 217,6 217,6 217,6
R.SILVEIRA Diesel SE 30 30 24 24 24
ST.CRUZ 12 Óleo SE 168 168 134,4 134,4 134,4
ST.CRUZ 34 Óleo SE 440 440 352 352 352
ST.CRUZ N.DI Diesel SE 200 564(**) 451,2 451,2 160
ST.CRUZ NOVA Gás SE 0 0 0 0 564
ST.CRUZ N-R Gás SE 0 0 0 0 564
T LAGOAS_L Gás SE 309,056 309,056 386,32 386,32 386,32
T LAGOAS_T Gás SE 309,056 309,056 386,32 386,32 386,32
TERMORIO_L Gás SE 846,64 846,64 1058,3 1058,3 1058,3
TERMORIO_T Gás SE 846,64 846,64 1058,3 1058,3 1058,3
TERMORIO_TC Gás SE 846,64 846,64 1058,3 1058,3 1058,3
UTE BRASILIA Diesel SE 10 10 8 8 8
UTE SOL Resíduos I SE 196,52 196,52 196,52 196,52 196,52
VIANA Óleo SE 0 0 136,64 136,64 136,64
W.ARJONA Diesel SE 206,35 206,35 165,08 165,08 165,08
XAVANTES Diesel SE 53,7 53,7 42,96 42,96 42,96
(*) Em 2009 a expansão em julho foi de 163,3 MW; em agosto, 326,6 MW; em outubro, 490 MW
(**) A expansão de 564 MW foi a partir de maio de 2009
145
Tabela C.4 – Dados das usinas térmicas – Cenário com atraso – Subsistema Sul
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Classe
Térmica
Tipo de
Combustível Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
ALEGRETE Óleo S 66 66 52,8 52,8 52,8
ARAUCARIA Gás S 387,6 387,6 484,5 484,5 484,5
ARGENTINA 1 CONTRATO S 0 0 0 0 0
ARGENTINA 1B CONTRATO S 0 0 0 0 0
ARGENTINA 2A CONTRATO S 0 0 0 0 0
ARGENTINA 2B CONTRATO S 0 0 0 0 0
ARGENTINA 2C CONTRATO S 0 0 0 0 0
ARGENTINA 2D CONTRATO S 0 0 0 0 0
CANDIOTA 3 Carvão S 0 0 350 350 350
CANDIOTA3-R Carvão S 0 0 350 350 350
CANOAS Gás S 128,456 128,456 160,57 160,57 160,57
CHARQUEADAS Carvão S 72 72 72 72 72
CISFRAMA Biomassa S 0 4 4 4 4
FIGUEIRA Carvão S 20 20 20 20 20
J.LACERDA A1 Carvão S 100 100 100 100 100
J.LACERDA A2 Carvão S 132 132 132 132 132
J.LACERDA B Carvão S 262 262 262 262 262
J.LACERDA C Carvão S 363 363 363 363 363
NUTEPA Óleo S 24 24 19,2 19,2 19,2
P.MEDICI A Carvão S 126 126 126 126 126
P.MEDICI B Carvão S 320 320 320 320 320
S.JERONIMO Carvão S 20 20 20 20 20
URUGUAIANA Gás S 511,92 511,92 639,9 639,9 639,9
XANXERE Biomassa S 0 0 30 30 30
146
Tabela C.5 – Dados das usinas térmicas – Cenário com atraso – Subsistema Nordeste
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Classe
Térmica
Tipo de
Combustível Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
ALTOS Diesel NE 13,1 13,1 10,48 10,48 10,48
ARACATI Diesel NE 11,5 11,5 9,2 9,2 9,2
BAHIA I Óleo NE 0 0 0 25,28 25,28
BATURITE Diesel NE 11,5 11,5 9,2 9,2 9,2
CAMACARI D/G Diesel NE 346,8 347 277,6 277,6 277,6
CAMACARI G Gás NE 0 277,44 346,8 346,8 346,8
CAMACARI MI Óleo NE 74 148 118,4 118,4 118,4
CAMACARI PI Óleo NE 74 148 118,4 118,4 118,4
CAMPINA GDE Óleo NE 0 164,2 131,36 131,36 131,36
CAMPO MAIOR Diesel NE 13,1 13,1 10,48 10,48 10,48
CAUCAIA Diesel NE 14,8 14,8 11,84 11,84 11,84
CEARA_L Gás NE 176 176 220 220 220
CEARA_TC Gás NE 176 176 220 220 220
CRATO Diesel NE 13,1 13,1 10,48 10,48 10,48
ENGUIA PECEM Diesel NE 14,8 14,8 11,84 11,84 11,84
FAFEN Gás NE 110,416 110,416 138,02 138,02 138,02
FORTALEZA Gás NE 277,304 277,304 346,63 346,63 346,63
GLOBAL I Óleo NE 0 0 112 112 112
GLOBAL II Óleo NE 0 0 118,4 118,4 118,4
IGUATU Diesel NE 14,8 14,8 11,84 11,84 11,84
ITAPEBI Óleo NE 0 0 110,08 110,08 110,08
JAGUARARI Diesel NE 101,5 101,5 81,2 81,2 81,2
JUAZEIRO N Diesel NE 14,76 14,76 11,808 11,808 11,808
MARACANAU I Óleo NE 0 162,3 129,84 129,84 129,84
MARACANAU II Óleo NE 0 0 0 0 56
MARAMBAIA Diesel NE 13,1 13,1 10,48 10,48 10,48
MONTE PASCO Óleo NE 0 0 110,08 110,08 110,08
MPX Carvão NE 0 0 0 0 700
NAZARIA Diesel NE 13,1 13,1 10,48 10,48 10,48
PAU FERRO I Diesel NE 0 94 75,2 75,2 75,2
PETROLINA Óleo NE 0 136 108,8 108,8 108,8
POTIGUAR Diesel NE 0 52,8 42,24 42,24 42,24
POTIGUAR III Diesel NE 0 66 52,8 52,8 52,8
SUAPE II Óleo NE 0 0 0 0 284,544
TERMOBAHIA Gás NE 148,712 148,712 185,89 185,89 185,89
TERMOCABO Óleo NE 0 0 39,76 39,76 39,76
TERMOMANAUS Diesel NE 0 142,2 113,76 113,76 113,76
TERMONE Óleo NE 0 0 136,64 136,64 136,64
TERMOPB Óleo NE 0 0 136,64 136,64 136,64
TERMOPE Gás NE 426,208 426,208 532,76 532,76 532,76
VALE DO ACU Gás NE 294,336 294,336 367,92 367,92 367,92
Tabela C.6 – Dados das usinas térmicas – Cenário com atraso – Subsistema Norte
Capacidade Instalada (MW)
Nome da Classe
Térmica
Tipo de
Combustível Subsistema
2008 2009 2010 2011 2012
NOVA OLINDA Óleo N 0 0 132 132 132
TERMOMA Carvão N 0 0 0 0 280
TOCANTINOPO Óleo N 0 0 132 132 132
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