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Políticas Energéticas para a Sustentabilidade 25 a 27 de agosto de 2014 Florianópolis – SC

O Uso da Análise Hierárquica como Auxílio na Tomada de Decisão

de Políticas Públicas em Energia Solar Considerando Aspectos de

Sustentabilidade

Wilson Pereira Barbosa Filho1

Abílio César Soares de Azevedo2

Antonella Lombardi Costa3

Ricardo Brant Pinheiro4

RESUMO

Esse artigo apresenta um estudo visando ao auxílio de tomada de decisão em

Políticas Públicas utilizando o Método de Análise Hierárquica (AHP) multicritérios,

para quatro áreas promissoras no desenvolvimento de usinas solares fotovoltaicas no

Estado de Minas Gerais de acordo com potencial solar apresentado no Atlas

Solarimétrico da Companhia Energética de Minas Gerais (CEMIG). O objetivo é de

apontar qual a região do Estado que tende a ser mais favorecida no aspecto de

desenvolvimento socioeconômico e ambiental. Para o levantamento das informações,

além desse Atlas, utilizou-se o Zoneamento Ecológico-Econômico do Estado de Minas

Gerais (ZEE), de acesso público, elaborado pela Secretaria de Estado de Meio

Ambiente e Desenvolvimento Sustentável (SEMAD) em parceria com a Universidade

Federal de Lavras (UFLA), onde são apresentados diferentes fatores e indicadores

1 Fundação Estadual do meio ambiente, wilson.filho@meioambiente.mg.gov.br, (31)39151431

2 Fundação Estadual do meio ambiente, abilio.azevedo@meioambiente.mg.gov.br, (31)39151431

3 Universidade federal de Minas Gerais, antonella@nuclear.ufmg.br, (31)34096686

4 Universidade federal de Minas Gerais, rbrantp@gmail.com, (31)34096686

2

socioeconômicos e ambientais. Os resultados desta análise podem auxiliar o Governo

do Estado em priorizações de Políticas Públicas para a área contemplada.

Palavras-chaves: energia solar, sustentabilidade, política pública.

ABSTRACT

This article presents a study aiming to contribute to Public Policy decisions using the

Analytic Hierarchy Process (AHP) multi-criteria analysis (MHA), for four promising

areas for development of photovoltaic solar plants in the Brazilian State of Minas

Gerais in according with solar potential displayed the Solarimetric Atlas of the

Energetic Company of Minas Gerais (CEMIG). The aim is to identify which region of

this state would be more favored in the socioeconomic and environmental

development aspect. To obtain the necessary information, in addition to beyond that

Atlas. It was used the Ecological-Economic Zoning of the State of Minas Gerais (ZEE)

of public access established by the Secretary of State for the Environment and

Sustainable Development (SEMAD) in partnership with the Federal University of

Lavras (UFLA), where many different factors and socioeconomic and environmental

indicators are presented. The results of such analysis could be used for the State

Government on the prioritization of Public Policy for the analyzed covered area.

Keywords: solar energy, sustainability, public policy.

1. INTRODUÇÃO

Este estudo apresenta uma análise realizada aplicando o método de tomada de

decisão denominado Método de Análise Hierárquica, AHP (abreviação do inglês

Analytic Hierarchy Process). A ideia é analisar a área mais adequada para a

implantação de empreendimentos solares fotovoltaicos em Minas Gerais levando em

conta não somente o potencial solar de geração, mas também o quanto uma

determinada região tende a ser favorecida socioeconomicamente pela instalação de

tal empreendimento.

Os componentes humano, natural, institucional e de produção, que são fatores

condicionantes formados por indicadores, foram extraídos do Zoneamento Ecológico-

Econômico do Estado de Minas Gerais (ZEE), O Componente Produção é formado

pelos fatores: infraestrutura de transporte, atividades econômicas e utilização de

terras; o Componente Natural pelos fatores: estrutura fundiária, recursos minerais e

3

ICMS Ecológico; o Componente Humano pelos fatores ocupação econômica,

demografia condições sociais; e o Componente Institucional pelos fatores capacidade

institucional, organizações jurídicas, financeiras, de fiscalização e controle, de ensino

e pesquisa e de segurança pública.

O ponto de partida desse estudo é o Atlas Solarimétrico de Minas Gerais, concluído

em maio do ano de 2012 pela Companhia Energética de Minas Gerais (CEMIG), que,

com base no mapeamento do potencial solar do estado, aponta as seis melhores

áreas promissoras para desenvolvimento de empreendimentos solares, segundo um

contexto de viabilidade técnica. Estas seis áreas estão representadas na Figura 1.

Para efeito deste estudo, agruparemos as áreas 2, 3 e 4 em uma mesma área, devido

à proximidade entre essas cidades. Assim, serão consideradas quatro áreas:

Área 1: Janaúba.

Área 2: Januária, Pirapora, Unaí, e Paracatu.

Área 3: Curvelo e Três Marias.

Área 4: Patrocínio e Araxá.

Figura 1- Áreas promissoras no Estado de Minas Gerais para empreendimentos solares

(Cemig, 2012).

Os municípios com maior potencial solar fotovoltaico de cada área, que servirão para

a análise, estão listados na Tabela 1:

4

Tabela 1- Áreas analisadas no Estado (Atlas Solarimétrico, 2012).

ÁREAS CIDADES POLOS PRINCIPAIS CIDADES

1 Janaúba Janaúba, Espinosa, Jaíba e Mocambinho

2 Januária, Pirapora, Unaí,

e Paracatu Januária, Pirapora, Unaí, Paracatu, São Francisco,

Montalvânia, Buritis, Várzea das Palmas e João Pinheiro

3 Curvelo e Três Marias Curvelo, Três Marias , Pompéu, Sete Lagoas, Diamantina

4 Patrocínio e Araxá Patrocínio, Monte Carmelo e Araxá

Ao analisar os municípios com maiores potenciais solares pertencentes a cada área

apontada pelo Atlas, pode-se comparar os benefícios socioeconômicos que um

empreendimento desta categoria poderá trazer à região e, assim, definir a área mais

provável de ocorrer um desenvolvimento regional proveniente de projetos solares

fotovoltaicos. Segundo o ZEE, o ponto de partida de potencialidade social dos

municípios e regiões deve ser identificado por meio de categorização dos municípios,

para tanto, tomou-se como referência a comparação entre os dados do município em

questão e os dados de 853 municípios do estado de Minas Gerais. Desta forma pode-

se situá-lo dentro de uma faixa que varia entre um número mínimo e o máximo de

cinco pontos, representados simbolicamente por uma cor e um número, apresentados

nas cartas.

Tabela 2 - Tipos de potencialidades (ZEE-MG, 2009)

TIPO DE POTENCIALIDADES CATEGORIA PONTOS CORES

Muito Favorável A 5

Favorável B 4

Pouco Favorável C 3

Precário D 2

Muito Precário E 1

Para estabelecer as cinco categorias de potencialidade social, o ZEE partiu dos

componentes produtivo, natural, humano e institucional, sendo que para cada

componente estabeleceu-se um conjunto de fatores condicionantes e,

respectivamente, para cada condicionante um conjunto de indicadores. (ZEE-MG,

2008).

A partir dos dados apresentados pelo ZEE, pretende-se utilizar o Método AHP de

análise hierárquica, que serve para auxiliar na tomada de decisões complexas e

5

determinar qual a decisão correta, que ajudaria a escolher e justificar tal escolha. Este

método foi criado pelo professor Thomas L. Saaty na década de 1970 na Escola

Wharton da Universidade da Pensilvânia, E.U.A..

2. ESTADO DA ARTE

Para participação nos leilões de energia elétrica é necessário que o empreendimento

apresente uma Licença Prévia (LP) ambiental da entidade federativa competente a

qual está vinculado o empreendimento. No último leilão A-3 realizado em novembro

de 2013, cadastraram junto a Empresa de Planejamento Energético (EPE) 4 projetos

pelo Estado de Minas Gerais, em um total de 115 MW, e no segundo leilão A-5

também de 2013, 6 projetos, em um total de 175 MW (EPE, 2013), os quais solicitaram

as devidas LPs. Apesar de nesse leilão não ter sido aprovado nenhum

empreendimento fotovoltaico, ficou evidenciado pela quantidade de cadastramento

referente a essa fonte, o aquecimento do mercado de energia solar fotovoltaica, o que

sugere para 2014, maior participação em novos leilões.

Em agosto de 2013, entrou em vigor em Minas Gerais o Decreto nº 46.296/2013, que

criou o Programa Mineiro de Energia Renovável (PMER), que tem como objetivo

promover e incentivar a produção e consumo de energia de fontes renováveis e

contribuir com o desenvolvimento sustentável. Segundo o art. 2º serão concedidos

incentivos fiscais e tratamento tributário diferenciado aos empreendimentos

localizados em Minas Gerais, na forma da legislação tributária. Foi também criada, em

agosto de 2013, a Lei nº 20.846, que institui a política estadual de incentivo ao uso da

energia solar no Estado. Esse arcabouço jurídico que vem sendo criado no Estado

mineiro visa ao desenvolvimento do mercado energético, ao desenvolvimento

socioeconômico e ao aumento da participação das fontes de energia renovável na

matriz elétrica mineira. Se somarmos essas ações ao grande potencial solar

evidenciado pelo Atlas Solarimétrico de Minas Gerais, o Estado tende a ser palco de

inserção de um grande número de empreendimentos do setor de energia solar.

3. METODOLOGIA

O Método AHP, após a divisão do problema em níveis hierárquicos determina de

forma clara e por meio da síntese dos valores dos agentes de decisão, uma média

global para cada uma das alternativas. Depois de construir a hierarquia, cada decisor

deve fazer uma comparação, par a par, de cada elemento em um nível hierárquico

6

dado, criando-se uma matriz de decisão quadrada. Nessa matriz, o decisor

representará, a partir de uma escala pretendida, sua preferência entre os elementos

comparados. Ou seja, dado um elemento de um nível superior Ck será feita a

comparação dos elementos de um nível inferior aj em relação a Ck. Segundo Saaty

(1980), consideram-se os elementos de um dado nível hierárquico e depois

determinam-se os pesos dos elementos em relação a um elemento do nível

imediatamente superior da matriz de comparação par a par, por meio do cálculo do

autovetor. Dessa forma, sendo a𝑖𝑗 o valor obtido da comparação par a par do elemento

𝑖 com o elemento 𝑗, a matriz formada por esses valores é a matriz A, onde A = (a𝑖𝑗),

sendo que essa matriz é uma matriz recíproca tal que a𝑖𝑗 =1/a𝑖𝑗, na qual, se os juízos

fossem perfeitos, em todas as comparações seria possível verificar que a𝑖𝑗 x a𝑗𝑘 = a𝑗𝑘,

para qualquer 𝑖, 𝑗, 𝑘. Para esse procedimento, a matriz A seria consistente. Seja n o

número de elementos a serem comparados, λmáx o autovetor de A e ω o vetor próprio

correspondente ou vetor de prioridades. Caso os juízos emitidos pelo decisor sejam

perfeitamente consistentes, têm-se λmáx = n e a𝑖𝑗 = ω𝑖/ωj. Porém, algumas vezes

é verificada alguma inconsistência nos juízos, fato que é admitido pelo método AHP.

Quanto mais próximo estiver o valor de λmáx de n, maior será a consistência dos juízos.

Assim, λmáx − n é um indicador da consistência (Gomes et al, 2004).

Saaty (1980) demonstrou que, sendo A, a matriz de valores, deverá ser encontrado o

valor que satisfaça a equação:

Aw= λmáx × ω (1)

Para obter-se o autovetor a partir da equação (1), tem-se:

𝜆𝑚á𝑥 = 1

n∑ j

ini=1

[Aω]i

ωi (2)

Ainda, conforme Saaty (1980), a matriz A é consistente se, e somente se, λmáx≥ n. Se

a matriz A é consistente, calcula-se a magnitude da perturbação utilizando o Índice de

Consistência (Ic), que deverá ter um valor inferior a 0,1, utilizando a equação:

Ic= (λmáx- n)(n-1) (3)

Saaty (1980) propõe o cálculo da Razão de Consistência (Rc), que é a relação entre

o Índice de Consistência (Ic) pelo Índice Randômico (𝐼𝑅). Onde o Ic corresponde ao

Índice de Consistência calculado a partir da equação 3, que usa um autovetor λmáx

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obtido por meio da multiplicação do autovetor direito pela matriz original. Esse cálculo

fornece como resultado um novo vetor, em que cada elemento é dividido pelo

elemento correspondente no autovetor, e os resultados são somados, calculando-se

em seguida a média. O IR é um índice aleatório, calculado para matrizes quadradas

de ordem 𝑛 pelo Laboratório Nacional de Oak Ridge, nos Estados Unidos Quanto

maior for Rc, maior será a inconsistência.

Rc = Ic IR⁄ (4)

Tabela 3 - Valores de 𝐼𝑅 para matrizes quadradas de ordem 𝑛 (Gomes et al, 2004).

IR

N 2 3 4 5 6 7

IR 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32

Devido ao denominado limite psicológico, segundo o qual o ser humano pode, no

máximo, julgar corretamente 7 ± 2 pontos, ou seja, no máximo nove pontos para

distinguir suas diferenças, Saaty (1980) definiu uma Escala Fundamental, que é

apresentada na Tabela 4:

Tabela 4 - Escala Fundamental de Saaty (1980) (Gomes et al, 2004).

ESCALA FUNDAMENTAL DE SAATY

1 Igual importância As duas alternativas contribuem igualmente para o

objetivo.

3 Importância pequena de uma

sobre a outra A experiência e o juízo favorecem uma atividade em

relação à outra.

5 Importância grande ou

essencial A experiência ou o juízo favorece fortemente uma

atividade em relação à outra.

7 Importância muito grande ou

demonstrada Uma atividade é muito fortemente favorecida em

relação à outra. Pode ser demonstrada na prática.

9 Importância absoluta A evidência favorece uma atividade em relação à

outra, com o mais alto grau de segurança.

2, 4, 6, 8 Valores intermediários Quando se procura uma condição de compromisso

entre duas definições.

O método AHP calcula o valor de impacto da alternativa 𝑖 em relação à alternativa

𝑗 que recebe um dos valores da Tabela 4, a alternativa 𝑗 em relação à alternativa 𝑖

receberá o valor recíproco. Cada comparação par a par representa uma estimativa do

coeficiente das prioridades ou dos pesos de cada elemento. Definida a estrutura

hierárquica, procede-se à comparação par a par de cada alternativa dentro de cada

critério do nível imediatamente superior. Utilizando a matriz de decisão A, calcula-se

8

o valor de impacto (�̅�𝑖(𝐴𝑗) = 1, 𝑗 = 1, … , 𝑛 ) da alternativa j em relação à alternativa 𝑖,

em que os resultados representam valores numéricos das atribuições verbais dadas

pelo decisor para cada comparação de alternativas. Utiliza-se a equação 5, onde

n corresponde ao número de alternativas ou elementos comparados:

∑ v̅ini=1 (Aj)=1 j = 1,…,n (5)

Onde n corresponde ao número de alternativas ou elementos comparados. Cada

parte desse somatório consiste em:

v̅i(Aj)=aij

∑ aijni=1

j = 1,…,n (6)

Isso faz com que o vetor de prioridades de alternativa i em relação ao critério Ck, seja:

v̅k(Ai)= ∑ v̅inj=1

(Aj)

n i = 1,…,n (7)

Segundo Saaty (1980), depois de obtido o vetor de prioridades ou de impacto das

alternativas sob cada índice Ck, continua-se com o nível dos critérios. Adota-se então,

novamente, a escala verbal para a classificação par a par dos critérios, que são

normalizados na equação:

w̅i(Cj)=Cij

∑ Cijmi=1

j =1,…,m (8)

Onde m corresponde ao número de critérios de um mesmo nível. O vetor principal é

dado por:

w̅(Ci)= ∑ w̅imj=1

(Cj)

m i =1,…,m (9)

E encerrando, um processo de agregação permite gerar os valores finais das

alternativas, ordenando-as pela equação 10, onde n corresponde ao número de

alternativas:

f(̅Aj)= ∑ w̅(Ci)×vi(Aj) j = 1,…,nmi=1 (10)

4. RESULTADOS E DISCUSSÕES

O método AHP Clássico empregado considera muitos aspectos imponderáveis ou

incomparáveis entre si, portanto os valores atribuídos para a comparação foram

levantados de maneira subjetiva pelos autores do presente trabalho, por meio de uma

9

avaliação de hierarquia de valores dos indicadores do ZEE. Foi então, atribuída uma

média aos pontos de cada um dos indicadores, ficando assim estabelecida que a

ordem hierárquica de valores deveria ser Produção, Institucional, Humano e Natural,

conforme Tabela 5.

E normalizando, segundo a equação 5, obtêm-se os valores da Tabela 6.

Tabela 5- Matriz de comparação 1.

MATRIZ DE COMPARAÇÃO DE CRITÉRIOS SOCIOECONÔMICO DO ZEE POR COMPONENTE

PRODUÇÃO INSTITUCIONAL HUMANO NATURAL

PRODUÇÃO 1 2 5 3

INSTITUCIONAL 1/2 1 3 3

HUMANO 1/5 1/3 1 2

NATURAL 1/3 1/3 1/2 1

Tabela 6 - Matriz de comparação 2.

MATRIZ DE COMPARAÇÃO DE CRITÉRIOS SOCIOECONÔMICO DO ZEE POR COMPONENTE

PRODUÇÃO INSTITUCIONAL HUMANO NATURAL

PRODUÇÃO 30/61 6/11 10/19 1/3

INSTITUCIONAL 15/61 3/11 6/19 1/3

HUMANO 6/61 1/11 2/19 2/9

NATURAL 10/61 1/11 1/19 1/9

A seguir, segundo a equação 6, obtêm-se:

Produção: (30/61+6/11+10/19+1/3)/4= 0,4742

Institucional: (15/61+3/11+6/19+1/3)/4= 0,2919

Humano: (6/61+1/11+2/19+2/9)/4= 0,1292

Natural: (10/61+1/11+1/19+1/9)/4= 0,1047

Portanto, a ordem de prioridade de critérios foi confirmada como Produção,

Institucional, Humano e Natural. O próximo passo é o cálculo do Rc. Usando a

equação 1, para obter o autovetor, tem-se:

10

Tabela 7 – Cálculo de Aw .

Aw

1 2 5 3

X

0,4742

=

2,0181

1/2 1 3 3 0,2919 1,2307

1/5 1/3 1 2 0,1292 0,5307

1/3 1/3 1/2 1 0,1047 1,4247

λ máx = (2,0181/0,4742+1,2307/0,2919+0,5307/0,1292+0,4247/0,1047)/4= 4,1590

Se a matriz é consistente, então, quando for calculada a magnitude da perturbação

da matriz utilizando a relação Ic, que corresponde ao Índice de Consistência, esse terá

um valor menor do que 0,1. Segundo a equação 3, o Ic desse estudo será:

Ic= (4,1590-4) x (4-1) = 0,053

Quanto maior for Rc, maior será a inconsistência. Em geral, uma inconsistência

considerada aceitável para n ˃ 4 é Rc ≤ 0,10. Dado que n = 4 e o índice aleatório IR

associado à matriz dominante é de 0,90, conforme Tabela 13. Com esse valor, calcula-

se o Rc.

Rc = Ic IR⁄ = 0,053/0,90 = 0,0589 ˂ 0,10

As comparações realizadas entre as prioridades de cada área definida pelo Atlas

Solarimétrico de Minas Gerais em relação aos critérios socioeconômicos do ZEE

originaram as matrizes apresentadas nas Tabelas 8, 9, 10 e 11. Os vetores de

prioridades das áreas, segundo cada critério, foram calculados aplicando as equações

6 e 7.

Tabela 8 - Matriz de componente produção.

PRODUÇÃO

PRODUÇÃO

A1 A2 A3 A4 A1 A2 A3 A4 A

A1 1 1/2 3 5 A1 11/53 3/13 6/15 5/11 0,3232

A2 2 1 3 3 A2 22/53 15/53 9/22 3/11 0,3450

A3 1/3 1/3 1 2 A3 11/159 5/53 3/22 2/11 0,1110

A4 1/5 1/3 1/2 1 A4 11/215 3/53 1/22 1/11 0,0611

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Tabela 9 - Matriz de componente institucional.

INSTITUCIONAL

INSTITUCIONAL

A1 A2 A3 A4 A1 A2 A3 A4 A

A1 1 1/2 1/3 1/3 A1 1/9 1/5 2/23 1/16 0,1151

A2 2 1 2 2 A2 2/9 2/5 12/23 3/8 0,3797

A3 3 1/2 1 2 A3 1/3 1/5 6/23 3/8 0,2923

A4 3 1/2 ½ 1 A4 1/3 1/5 3/23 3/16 0,2128

Tabela 10- Matriz de componente humano.

HUMANO

HUMANO

A1 A2 A3 A4 A1 A2 A3 A4 A

A1 1 1/3 3 5 A1 15/68 35/176 6/63 1/15 0,1453

A2 3 1 3 7 A2 45/68 105/176 10/63 7/15 0,4709

A3 1/3 1/3 1 2 A3 5/68 21/176 2/63 2/15 0,0895

A4 1/5 1/7 1/2 1 A4 3/68 15/176 4/63 1/15 0,0649

Tabela 11 - Matriz de componente natural.

NATURAL

NATURAL

A1 A2 A3 A4 A1 A2 A3 A4 A

A1 1 1/2 5 4 A1 20/69 3/14 10/17 2/5 0,3731

A2 2 1 2 3 A2 40/69 3/7 4/17 3/10 0,3859

A3 1/5 1/2 1 2 A3 4/69 3/14 2/17 1/5 0,1475

A4 1/4 1/3 ½ 1 A4 5/69 1/7 1/17 1/10 0,0935

Dessa forma, os pesos atribuídos aos critérios e às alternativas pelo Método AHP

Clássico são apresentados na Figura 2.

12

Figura 2 - Pesos obtidos para o estudo de aspectos econômicos.

Para obter os valores finais de cada área, usa-se a equação 10, na qual se devem

multiplicar os pesos obtidos em cada passo e os resultados dos diferentes passos

devem ser somados. A pontuação final é demonstrada na Tabela 12.

Tabela 12 - Pontuação de cada área.

PONTUAÇÃO DE CADA ÁREA

A1 = 0,4742 x 0,3232+0,2919 x 0,1151+0,1292x0,1453+0,1047 x0,3731= 0,2448

A2 =0,4742 x 0,3450+0,2919 x 0,3797+0,1292x0,4709+0,1047 x 0,3859= 0,3756

A3 =0,4742x0,1110+0,2919 x 0,2923+0,1292 x 0,0895+0,1047 x 0,1475= 0,1593

A4 =0,4742 x 0,0611+0,2919 x 0,2128+0,1292 x 0,0649+0,1047x0,0935= 0,1093

Observando os resultados, a ordem de prioridade das alternativas é: Área 2 (0,3756),

Área 1 (0,2448), Área 3 (0,1593) e Área 4 (0,1093). Segundo essa análise recomenda-

se utilizar a Área 2, para instalação de usinas solares fotovoltaicas.

5. CONCLUSÃO

A ideia central do Método AHP é a redução do estudo de sistemas a uma sequência

de comparação aos pares e permite compreender, de maneira simples, como

transformar juízos em valores que satisfaçam a uma otimização ampla, segundo

múltiplos critérios. Esse estudo utilizando os valores já existentes no ZEE pretendeu

avaliar a potencialidade de desenvolvimento socioeconômico e ambiental, dentre as

ASPECTOS SOCIOECONÔMICOS

PRODUTIVO

0,4742

ÁREA 1

0,3232

ÁREA 2

0,3450

ÁREA 3

0,1110

ÁREA 4

0,0611

INSTITUCIONAL

0,2919

ÁREA 1

0,1151

ÁREA 2

0,3797

ÁREA 3

0,2923

ÁREA 4

0,2128

HUMANO

0,1292

ÁREA 1

0,1453

ÁREA 2

0,4709

ÁREA 3

0,0895

ÁREA 4

0,0649

NATURAL

0,1047

ÁREA 1

0,3731

ÁREA 2

0,3859

ÁREA 3

0,1475

ÁREA 4

0,0935

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quatro áreas de maior potencialidade técnica apontadas pelo Atlas Solarimétrico da

Cemig. O resultado da aplicação do método AHP foi uma ordem de valores pontuados,

que definiu a Área 2, ou seja, a área de Januária, Pirapora, Unaí, e Paracatu, que são

integradas por diversos municípios, como a área de maior potencial de

desenvolvimento socioeconômico para instalação de usinas solares fotovoltaicas no

estado de Minas Gerais. Há de se salientar que, a construção de usinas solares traz

associado todo um complexo sistema de serviços, como implantação de indústria de

construção civil especializada, desenvolvimento de malha viária, indústria de

equipamentos e serviços associados e terceirizados, fomento da economia e criação

e ampliação de centros de ensino e pesquisas locais.

6. AGRADECIMENTO

Os autores agradecem o apoio financeiro da Fundaçãode Amparo à Pesquisa do

Estado de Minas Gerais (FAPEMIG).

7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

CEMIG – Companhia Energética de Minas Gerais, 2012. Atlas Solarimétrico de Minas

Gerais. Belo Horizonte, Minas Gerais.

EPE – Empresa de Pesquisa energética 2013. 2º LEILÃO DE ENERGIA A-5.

Disponível em: http://www.epe.gov.br/imprensa/PressReleases/20131204_1.pdf.

Acesso em: 20 mar. 2014.

GOMES, L. F. A. M.; ARAYA, M. C.G.; CARIGNAMO, C.. 2004. Tomada de Decisão

em Cenários Complexos, pp.41-61.

IEA – International Energy Agency. 2013. A Snapshot of Global PV1992-2012 -

Preliminary information from the IEA /PVPSProgramme.

SAATY, T. L. 1980. The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill, New York.

ZEE-MG – Zoneamento Ecológico Econômico do Estado de Minas Gerais. Disponível

em: http://www.zee.mg.gov.br/. Acesso em 15 dez 2013.