Repositório UNIFEI UNIFEI - Campus 1: Itajubá PPG - Programas de Pós Graduação Teses
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Tipo: Tese
Título: Comparação de métricas de avaliação financeira e gerenciamento de riscos para análise de investimentos em microgeração distribuída fotovoltaica
Autor(es): COELHO, Éden de Oliveira Pinto
Primeiro Orientador: BONATTO, Benedito Donizeti
metadata.dc.contributor.advisor-co1: ÁQUILA, Giancarlo
Resumo: A energia elétrica tem um papel importante na vida das pessoas, sendo a principal fonte de energia utilizada para realizar as necessidades diárias. Como consequência, o uso de tecnologias limpas para gerar energia elétrica tornou-se a primeira escolha pelos consumidores, inicialmente devido ao apoio de políticas públicas, e com o tempo porque são simplesmente as mais econômicas. No caso da geração de eletricidade fotovoltaica, o comportamento da radiação solar e da potência do sistema de geração possuem incertezas que podem ser relevantes para a classificação do risco em investimentos para este tipo de geração de energia. Assim, a presente pesquisa propõe investigar, de acordo com a Lei 14.300, o risco do investimento em sistemas de geração distribuída residenciais. Para tanto, primeiramente será feita uma análise de custos e de investimentos através das métricas do LCOE e do VPL determinísticos para os consumidores residenciais que produzem a própria energia em 26 municípios localizados no estado de Minas Gerais. Em seguida, será feita uma classificação de risco, baseada na abordagem estocástica do VPL, calculado através da Simulação de Monte Carlo. Através dessa abordagem, será comparada a métrica de risco CVaR com o índice Ômega, ressaltando a importância em se utilizar tais medidas para esse tipo de análise de risco. Os resultados mostraram que há diferenças no ranqueamento entre a abordagem determinística e a estocástica entre municípios analisados, e os municípios em que são cobrados uma maior tarifa sobre a energia elétrica, foram os locais onde ocorreram o maior potencial e o maior risco sobre o retorno financeiro, além de apresentar uma maior probabilidade de ganho em relação a probabilidade de perdas em se investir em sistemas fotovoltaicos residenciais comparado aos demais municípios analisados.
Abstract: Electrical energy plays an important role in people's lives, being the main source of energy used to carry out daily needs. As consequence, the use of clean technologies to generate electrical energy has become the first choice for consumers, initially due to the support of public policies, and over time because they are simply the most economical. In the case of photovoltaic electricity generation, the behavior of solar radiation and the power of the generation system have uncertainties that may be relevant for classifying risk in investments for this type of energy generation. Therefore, this research proposes to investigate, in accordance with Law 14,300, the risk of investing in residential distributed generation systems. For this, cost and investment analysis will first be carried out using deterministic LCOE and NPV metrics for residential consumers who produce their own energy in 26 municipalities located in the state of Minas Gerais. Next, a risk classification will be made, based on the stochastic NPV approach, calculated through Monte Carlo Simulation. Through this approach, the CVaR risk metric will be compared with the Omega index, highlighting the importance of using such measures for this type of risk analysis. The results showed that there are differences in the ranking between the deterministic and stochastic approaches between the municipalities analyzed, and the municipalities in which a higher tariff on electricity is charged were the places where the greatest potential and the greatest risk on financial return occurred, in addition to presenting a greater probability of gain in relation to the probability of losses when investing in residential photovoltaic systems compared to the other municipalities analyzed.
Palavras-chave: Geração fotovoltaica
Incerteza
Simulação de Monte Carlo
LCOE
VPL
Risco
CVaR
Índice Ômega
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA::SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Itajubá
Sigla da Instituição: UNIFEI
metadata.dc.publisher.department: IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
metadata.dc.publisher.program: PPG - Programas de Pós Graduação - Itajubá
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3953
Data do documento: 14-Nov-2023
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