Uma alternativa aos Modelos NEWAVE e DECOMP por meio da Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial.

Abstract

A estrutura de geração, transmissão e distribuição de energia elétrica no Brasil possui diversas particularidades não encontradas em outras nações. Tais diferenças ocorrem tanto pelas tecnologias utilizadas nas operações, quanto pelas características geográficas do território brasileiro. A determinação dos preços e tarifas da energia no Brasil é uma atividade complexa, e depende de informações fornecidas por agentes distintos. Este trabalho tem como foco o estudo da formação de um determinado preço de energia elétrica no mercado de curto prazo, também conhecido como preço “spot”. O preço “spot” é resultado direto da execução dos modelos matemáticos de planejamento empregados: NEWAVE e DECOMP. Ele representa o custo marginal de operação do sistema elétrico para uma condição de despacho ótimo das usinas geradoras ótima. O processamento do alto volume de dados requeridos por estes modelos é uma tarefa que demanda um tempo elevado, além de conhecimento específico das centenas de variáveis de entrada, o que de certa forma inviabiliza a utilização em cenários onde a tomada de decisão deve ser ágil, como por exemplo, em leilões de energia. O conhecimento prévio de valores que este preço pode assumir é uma informação de grande valor estratégico para vários agentes do setor elétrico brasileiro, destacando-se geradores, distribuidores e comercializadores. Este trabalho propõe uma maneira de se estimar valores futuros do preço “spot” de energia elétrica por meio da análise, utilizando métodos de otimização combinados com redes neurais artificiais.