Relatório - ANP · esse mesmo nível de detalhe será apresentada a metodologia utilizada para a elaboração do cálculo da demanda e oferta de gás natural, da infra-estrutura

Relatório

R. GARCIA CONSULTORES

Estudo para Elaboração de um Modelo de Desenvolvimento da Indústria Brasileira de Gás Natural Contrato N°. 7039/03 – ANP – 008.766

Agência Nacional do Petróleo

Rio de Janeiro, 25 de fevereiro de 2005

Modelo para a Determinação do Mercado Potencial de Gás Natural no Brasil


Versão Preliminar

2

ÍNDICE

Índice ............................................................................................................................................. 2 I. INTRODUÇÃO...................................................................................................................... 3 II. DESCRIÇÃO DA METODOLOGIA DO MODELO ............................................................... 6 III. DETALHAMENTO DA INFORMAÇÃO CARREGADA NO MODELO ........................... 36

III.1. Input para o Cálculo de Demanda de Gás Natural.................................................... 37 III.2. Input para o Cálculo da Oferta de Gás Natural ......................................................... 47

IV. Quantificação do nível de precisão do MODELO.......................................................... 48 V. BIBLIOGRAFIA................................................................................................................... 50


Versão Preliminar

3

I. INTRODUÇÃO

O presente documento constitui um dos produtos da Fase IV do projeto executado

pela STRAT/RG, conforme previsto no Contrato No. 7039/03 – ANP – 008.766. Sendo

dividido em cinco fases, o “Estudo para Elaboração de um Modelo de

Desenvolvimento da Indústria Brasileira de Gás Natural” realizado pela equipe

STRAT/RG encontra-se na quarta fase, conforme pode ser observado no quadro

abaixo.

Quadro I – Metodologia Geral do Projeto

Fase IFase I Fase IIFase II Fase IIIFase III Fase IVFase IV Fase VFase V

- Estudo de outros processos de transformação

- Diagnóstico do setor do gás natural no Brasil

- Desenho da configuração do setor

- Modelagem do mercado do gás natural

- Resumo Executivo

Con

teúd

oC

onte

údo

Cro

nogr

ama

Cro

nogr

ama

Fase I

Fase II

Fase III

Fase IV

Fase V

Executado

Em andamento

Hoje

Fonte: Elaboração própria STRAT/RG

Os principais objetivos da Fase IV são:

• Projetar a demanda de gás natural no Brasil no período 2005-2014;

• Projetar a oferta de gás necessária no mesmo período;

• Simular o desenvolvimento da infra-estrutura que permitira acompanhar o

desenvolvimento do mercado; e


Versão Preliminar

4

• Quantificar o impacto econômico das projeções sobre os diferentes elos da cadeia

do gás.

Nesse sentido, o presente relatório foi desenhado para acompanhar o modelo

matemático de simulação do mercado do gás desenvolvido pela STRAT/RG.

Pretende-se através desse documento detalhar a estrutura de cálculo utilizada na

elaboração do modelo, além de apresentar e interpretar os resultados obtidos. Cabe

ainda apresentar de forma clara os recursos utilizados ao longo do desenvolvimento

do modelo.

O presente documento está estruturado em seis capítulos, incluindo a introdução e a

conclusão:

I. Introdução;

II. Descrição da Metodologia do Modelo;

III. Detalhamento da Informação Carregada no Modelo;

IV. Quantificação do nível de precisão do modelo;

V. Bibliografia; e

VI. Anexos.

No capítulo II, pretende-se, inicialmente, fazer uma descrição da metodologia geral

empregada no modelo. Em seguida, com um maior detalhe, será apresentada a

metodologia de escolha das variáveis e a utilização dos parâmetros de input1. Com

esse mesmo nível de detalhe será apresentada a metodologia utilizada para a

elaboração do cálculo da demanda e oferta de gás natural, da infra-estrutura e a

receita gerada ao longo da cadeia.

A descrição do detalhe da informação carregada no modelo será apresentada no

capítulo III. Pretendem-se apresentar, para cada variável de input, os valores

carregados, as fontes utilizadas para sua obtenção, a metodologia de processamento

de cada informação, além das hipóteses de cálculo geradas pela equipe STRAT/RG.

1 Input: informações de entrada.


Versão Preliminar

5

Reserva-se para o capítulo IV, o cálculo do nível de precisão do modelo, constituído

pela soma do nível de precisão dos dados de input e dos algoritmos de simulação do

mercado escolhido;

As referências bibliográficas serão apresentadas no capítulo V e, finalizando o

documento, no capítulo VI, encontram-se os anexos.


Versão Preliminar

Cálculo da evolução

da demanda

Cálculo da evolução

da demanda

Cálculo da evolução da oferta

Cálculo da evolução da oferta

Simulação do desenvolvimento da infra-estrutura

Simulação do desenvolvimento da infra-estrutura

Definição do cenário

de projeção

Definição do cenário

de projeção

Simulação da receita econômica e do investimento

dos agentes

Simulação da receita econômica e do investimento

dos agentes

• Cenário macroeconômico • Nova estrutura da

indústria de gás natural • Preço de gás natural e de

combustíveis concorrentes

• Estrutura tributária• Parâmetros gerais

• Demanda • Industrial • Comercial • Residencial • Veicular • Geração elétrica • Co-geração

• Otimização das alternativas de fornecimento de gás para cada área de concessão em função do preço

• Projeção da oferta nacional de gás • Requerimento de importação de gás

• Projeção dos requerimentos de desenvolvimento da infra-estrutura de transporte e distribuição em função da oferta e demanda

• Receita e investimento da atividade de Exploração e Produção

• Receita e investimento da atividade de Transporte • Receita e Investimento da atividade de Distribuição • Arrecadação tributária

2 3

4

5

1

6

II. DESCRIÇÃO DA METODOLOGIA DO MODELO

Com a intenção de compreender a totalidade dos objetivos da Fase IV, a metodologia

do modelo matemático de simulação do mercado de gás natural no Brasil foi

estruturada pela STRAT/RG em cinco blocos de cálculo interdependentes, segundo

apresentado no Quadro II.1.

Quadro II.1 – Diagrama de blocos do modelo de simulação do mercado de gás no

Brasil (2005-2014)


Com a intenção de cumprir com os requisitos solicitados pela ANP sobre:

• A necessidade de que o modelo possa ser operado por um usuário não

especializado na utilização de ferramentas informáticas;

• A necessidade de que o modelo possa ser modificado nas suas funções básicas

pelo usuário, sem a necessidade de que este seja programador ou especialista no

software de simulação; e


Versão Preliminar

7

• A necessidade de que o modelo possa ser operado sobre computadores pessoais

com hardware e software genérico do mercado;

o modelo de simulação foi desenhado e programado sobre a plataforma Microsoft

Excel.

Do mesmo modo, para facilitar a interface com o usuário final, foi desenhada uma

estrutura de menus interativos de caráter intuitivo que conduzem ao usuário a aquela

parte do modelo onde deve trabalhar para efetuar a operação solicitada.

Também com o objetivo de simplificar a operação, foi definido um código de cores que

permite distinguir facilmente o conteúdo de cada célula do modelo:

• As células completadas com letra preta contêm fórmulas de cálculo (e, por isso,

não devem ser modificadas pelo usuário);

• As células com letra azul contêm valores das variáveis de input (e, por isso, podem

ser modificadas pelo usuário final); e

• As células completadas com letra vermelha contêm valores que constituem

hipóteses de cálculo (e também podem ser modificadas pelo usuário final).

Com o objetivo de que o usuário do modelo conheça minuciosamente a metodologia

detrás de cada resultado gerado pelo modelo, a seguir se detalham um a um os

passos da metodologia empregada em cada bloco de cálculo.

Definição do cenário de projeção

O primeiro passo na metodologia do modelo é a preparação da estrutura de planilhas

que permitirá ao usuário definir os valores correspondentes aos parâmetros e variáveis

necessárias para efetuar os cálculos posteriores (input do modelo). Neste sentido,

cabe destacar que a diferença entre parâmetros e variáveis reside essencialmente na

freqüência com que tais valores serão modificados pelo usuário final. Isto é, são

considerados parâmetros aqueles valores que serão modificados com pouca

freqüência (por exemplo, o poder calorífico do gás natural e seus combustíveis

competidores), enquanto que são consideradas variáveis aquelas que serão


Versão Preliminar

8

modificadas com maior freqüência por corresponder ao cenário de projeção definido

para cada corrida do modelo (por exemplo, a projeção do crescimento do PIB).

Neste sentido, os principais parâmetros que alimentam o modelo para seus cálculos

posteriores são os seguintes:

• Para cada tipo de usuário potencial de gás:

o Nível de consumo de cada tipo de combustível;

o Custo de conversão a gás natural;

o Critério de decisão para a conversão (medido como o período de recuperação

do investimento necessário para que o usuário opte pela conversão);

o Potenciais mudanças na eficiência energética do processo depois da eventual

conversão;

• Quantidade de usuários potenciais de gás (para cada tipo de usuário e para cada

município estudado);

• Penetração atual de gás natural em seu mercado potencial;

• Cenário de reservas de gás existentes em cada bacia do Brasil, assim como na

Bolívia e Argentina (provadas, prováveis e possíveis);

• Descrição da infra-estrutura de transporte existente (definição de gasodutos e

trechos, capacidade de cada trecho, comprimento, etc.);

• Propriedades dos combustíveis (poder calorífico e densidade); e

• Equivalências entre unidades físicas energéticas.

Do mesmo modo, as principais variáveis empregadas no cálculo são as seguintes:

• Evolução do PIB;


Versão Preliminar

9

• Evolução da inflação brasileira (representada pelo IPCA);

• Evolução da inflação nos Estados Unidos (representada pelo Índice de Preços do

Consumidor – CPI);

• Taxa de câmbio nominal (R$/US$);

• Taxa de juros (representada pela Taxa SELIC);

• Evolução anual do preço ao consumidor final do gás natural (para cada tipo de

usuário);

• Evolução anual do preço em boca de poço para cada bacia de gás;

• Estrutura de remuneração da capacidade de transporte (eleição entre um sistema

de tarifa postal ou por distância, e definição dos valores absolutos das tarifas);

• Estrutura tributária;

• Evolução anual do preço ao consumidor final de cada um dos combustíveis que

coexistem no mercado junto com o gás natural;

• Cenário hidrológico (nível de chuvas registrado anualmente); e

• Crescimento da população.

Todos estes parâmetros e variáveis serão empregados em alguma instância posterior

de cálculo do modelo. O modo em que são consideradas nos cálculos

correspondentes será explicado na descrição da metodologia de cada um dos quatro

blocos restantes.

Cálculo da evolução da demanda

O cálculo da evolução da demanda é um dos blocos de cálculo que constituem o

núcleo do modelo de simulação. Com a intenção de representar de modo realista o

funcionamento do mercado, a metodologia foi adaptada às particularidades de cada

um dos seis potenciais segmentos de demanda:


Versão Preliminar

10

• Industrial;

• Veicular;

• Comercial;

• Residencial;

• Geração termelétrica; e

• Co-geração.

A seguir, é detalhada a metodologia empregada para cada um de tais segmentos,

assim como algumas considerações metodológicas gerais que merecem ser

ressaltadas inicialmente.

Considerações metodológicas gerais

Com a intenção de representar a demanda de gás natural sob uma hipótese de

racionalidade econômica dos potenciais consumidores, se definiu uma metodologia

que simula a conveniência econômica da conversão à gás de uma série de usuários

potenciais diferentes. Em função disso, se assumiu que aqueles usuários para os

quais a conversão resulte economicamente favorável (comparada contra um critério de

decisão determinado pelo usuário) se converterão, enquanto que o resto permanecerá

consumindo os combustíveis que utiliza atualmente. A eleição de uma metodologia

deste estilo (que vai desde o particular ao geral) frente a uma que avance do geral ao

particular apresenta as seguintes vantagens:

• O nível de detalhe dos resultados é ilimitado, ou seja, depende exclusivamente da

validez estatística dos dados que se utilize para alimentar o modelo;

• Permite calcular estatisticamente o nível de precisão dos resultados simulados

pelo modelo através da comparação entre os dados históricos do mercado e dados

simulados para o mesmo período a partir do carregamento no modelo dos dados

de input correspondentes;


Versão Preliminar

11

• Permite localizar potenciais desvios dos resultados do modelo com relação à lógica

do mercado com certa facilidade, já que o cálculo é segmentado por tipo de

usuário, por ano e por unidade geográfica.

Do mesmo modo, a aplicação de uma metodologia deste estilo apresenta três

implicações:

• É necessário definir um critério de classificação dos potenciais usuários;

• É necessário quantificar as características dos consumidores médios de cada

categoria; e

• É necessário classificar quantitativamente ao universo de potenciais usuários em

função da classificação definida anteriormente, ou seja, definir quantos usuários

potenciais de cada categoria existem em cada unidade geográfica estudada pelo

modelo.

Logicamente, foram definidos critérios de classificação diferentes para cada segmento

de demanda. Estes critérios serão explicados detalhadamente nas seções

correspondentes a cada segmento.

Em função da metodologia escolhida, foi necessário definir com que unidades

geográficas trabalharia o modelo (regiões, áreas de concessão ou municípios). Para

melhorar o nível de precisão dos cálculos e obter resultados para as 30 áreas de concessão mais confiáveis, a STRAT/RG decidiu que o modelo operasse todos os

cálculos em nível municipal. Entretanto, com a intenção de manter dentro de limites

razoáveis o volume de cálculos do modelo (o qual redunda em velocidade de

operação e menores requisitos mínimos de trabalho do modelo), foi necessário definir

uma mostra representativa dos 5.560 municípios existentes no Brasil. Para isto, se

definiu cinco critérios de seleção dos municípios que deveriam ser contemplados pelo

modelo, segundo apresentado no Quadro II.2.


Versão Preliminar

12

Quadro II.2 – Critérios para selecionar os municípios incluídos no modelo de

simulação

Critério 1Concentração da

população urbana

Critério 2Demanda industrial de combustíveis líquidos

Universo de municípios no Brasil

Critério 3Proximidade aos gasodutos de transporte

Critério 4Municípios atualmente com infra-estrutura de

distribuição

Critério 5Municípios com

usinas termelétricas existentes ou

projetadas


Critério 1 – Concentração da população urbana

A análise da concentração da população urbana por município (conforme dados do

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE) revela que os 294 municípios

com população urbana superior a 75.000 habitantes concentram 64,8% da população

urbana brasileira total. Ou seja, 5,3% dos municípios concentram 64,8% da população

urbana, o que pode ser observado no Quadro II.3.


Versão Preliminar

13

Quadro II.3 – Concentração da população urbana por município (em %) – Ano 2004

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

100%

64,8%

294 (5,3%)

Quantidade de municípios

Fonte: IBGE

Critério 2 – Demanda industrial de combustíveis líquidos

Quanto ao Critério 2, ou seja, a demanda industrial de combustíveis líquidos, foram

analisadas informações fornecidas pela SCM/ANP. Como pode se apreciar no Quadro

II.4, a análise revela que apenas os principais 172 municípios (3,1% do total) agrupam

80,1% da demanda industrial.

Quadro II.4 – Concentração da demanda industrial de combustíveis líquidos (em %) –

Ano 2002

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

100%

80,1%

172 (3,1%)

Quantidade de municípios


Versão Preliminar

14

Fonte: SCM/ANP

Critério 3 – Proximidade aos gasodutos de transporte

Mesmo considerando os municípios dos Critérios 1 e 2, existe a necessidade de incluir

aqueles municípios que não são suficientemente relevantes em termos de demanda

potencial como para formar parte dos critérios 1 ou 2, mas estejam geograficamente

posicionados em regiões onde possivelmente passem futuros gasodutos de transporte

ou distribuição.

Nesse contexto, foram considerados todos os municípios cujas sedes estão dentro de

uma área circular de 20 quilômetros entorno de cada ponto de entrega do sistema

atual de gasodutos do Brasil. A distância de 20 quilômetros surge como conseqüência

de uma análise detalhada dos projetos de investimento em rede de uma importante

distribuidora. Nessa análise, a conclusão foi que para as margens de distribuição

médias atuais (aproximadamente R$ 0,27 por m3) e uma rentabilidade de 12% anual,

um projeto de implantação de rede de distribuição só seria rentável se fornecesse ao

menos 1.332.000 MBTU/ano de gás natural, ou seja, 36.000.000 m3/ano. Essa

quantidade é 4 vezes maior que a demanda industrial de gás natural do menor

município não incluído no critério 2. O Quadro II.5 ilustra o resultado da análise.

Quadro II.5 – Análise da rentabilidade de projetos de gasodutos de distribuição em

função da margem de distribuição e do volume de gás natural a fornecer

Margem Requerida - x - Volume (VP)

Margin Média

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

0.90

1.00

500,000 1,000,000 1,500,000 2,000,000 2,500,000 3,000,000 3,500,000Demanda para Gás (m3/mês)

Mar

gem

da

Dist

ribui

dora

(R$/

m3 )

10 km 20 km 30 km 40 km 50 km Margin Média

Fonte: Elaboração própria STRAT/RG com base em informações da PSR/Mercados


Versão Preliminar

15

O critério 3 contribuiu com mais 255 municípios a serem considerados.

Critério 4 – Municípios atualmente com infra-estrutura de distribuição

Os 174 municípios que atualmente têm infra-estrutura de distribuição de gás natural

canalizado também foram incluídos no estudo.

Critério 5 – Municípios com usinas termelétricas existentes ou projetadas

Além dos critérios já contemplados, a STRAT/RG incorporou os municípios onde

existem usinas termelétricas ou projetos de instalação das mesmas.

Conclusões da seleção dos municípios

Dado que alguns municípios estão incluídos dentro das listas resultantes de mais de

um dos critérios considerados, é de se esperar que a lista de municípios resultante da

consideração simultânea dos cinco critérios totalize uma quantidade menor que a

resultante da soma algébrica dos critérios por separado. De fato, se obteve uma lista

final de 607 municípios que se inclui no Anexo. Todos os cálculos do modelo são

reproduzidos para cada um desses 607 municípios da amostra e para cada um dos 10

anos da projeção.

Dado que em tal lista está se considerando uma quantidade de municípios

originalmente não inclusos em cada um dos critérios considerados individualmente, o

nível de representatividade final da lista é de:

• 69,4% da população urbana, e

• 88,2% da demanda industrial de combustíveis líquidos.

Embora a unidade geográfica mínima de cálculo no modelo seja o município, é

importante ressaltar que os resultados só têm validade estatística para as áreas de

concessão.

Demanda industrial

Considerando a natureza hídrica do sistema elétrico brasileiro, assim como a baixa

relevância dos setores comercial e residencial em termos de potencial de consumo de


Versão Preliminar

16

gás natural, um aspecto importante do modelo de simulação reside na metodologia

escolhida para a análise da demanda industrial.

Para tal efeito, o consórcio STRAT/RG tem escolhido trabalhar com base na

Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAE), adotada oficialmente pelo

IBGE, a qual classifica as atividades industriais conforme 3 níveis de detalhe:

• 23 divisões industriais;

• 99 grupos industriais; e

• 268 classes industriais.

A análise da experiência internacional demonstra que a demanda industrial de gás

natural (incluindo o gás utilizado como matéria prima) se encontra geralmente

agrupada em uma quantidade relativamente reduzida de setores industriais, conforme

pode se apreciar nos Quadros II.6, II.7 e II.8. Embora não se espera que a estrutura da

demanda industrial brasileira de gás natural siga necessariamente com precisão a

distribuição de outros países, resultou pertinente utilizar uma metodologia que

classificasse as atividades econômicas em função da sua demanda potencial de gás e

analisasse com maior detalhamento as atividades cujo potencial de demanda é maior.

Quadro II.6 – Participação na demanda industrial de gás natural por setor nos Estados

Unidos (em %) – Ano 1998

Química36,5%

Refino de petróleo & coquerias

13,6%

Metalurgia primaria12,6%

Papel7,9%

Alimentos7,7%

Produtos de minerais nao metálicos

6,0%

Produtos metálicos3,3%

Equipamentos de transporte

2,9%

Outras9,5%

0% 20% 40% 60% 80% 100%


Versão Preliminar

17

Fonte: Elaboração própria STRAT/RG com base em informações da Manufacturing Energy Consumption

Survey 1998 – Department of Energy


Versão Preliminar

18

Quadro II.7 – Participação na demanda industrial de gás natural por setor na União

Européia (em %) – Ano 2001

Química30,9%

Produtos de minerais nao metálicos

14,9%

Alimentos, bebidas e produtos de fumo

12,2%

Ingenharia e outras indústrias metálicas

10,6%

Siderurgia9,8%

Celulose, papel e impressao

8,4%

Indústria têxtil, do couro e confecçao

3,7%

Metalurgia nao ferrosa2,6%

Outras7,0%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Fonte: Elaboração própria STRAT/RG com base em informações da Infostat

Quadro II.8 – Participação na demanda industrial de gás natural por setor na Argentina

(em %) – Ano 2002

Refino de petróleo23,1%

Química18,9%

Alimentos e bebidas15,8%

Siderurgia13,9%

Produtos de minerales nao metálicos

9,2%

Metalurgia nao ferrosa5,9%

Celulose e papel3,7%

Outros9,5%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Fonte: Elaboração própria STRAT/RG com base em informações da Enargas

Em função da experiência internacional, é pertinente sugerir uma metodologia que dê

prioridade àqueles setores que apresentam maior potencial de consumo. Em

particular, se propõe analisar os 34 setores industriais mais representativos, incluindo

todas aquelas atividades industrias que contribuem ao menos com 80% da demanda


Versão Preliminar

19

industrial dos três casos internacionais mencionados previamente. A lista destes 34

setores constitui o Quadro II.9.

Quadro II.9 – Lista dos setores industriais analisados no modelo Código

no modelo Nome do Grupo

Código da CNAE

IND-01 Abate e preparação de produtos de carne e de pescado 15.1

IND-02 Processamento, preservação e produção de conservas de frutas, legumes e outros vegetais 15.2

IND-03 Produção de óleos e gorduras vegetais e animais 15.3

IND-04 Laticínios 15.4

IND-05 Moagem, fabricação de produtos amiláceos e de rações balanceadas para animais 15.5

IND-06 Fabricação e refino de açúcar 15.6

IND-07 Torrefação e moagem de café 15.7

IND-08 Fabricação de outros produtos alimentícios 15.8

IND-09 Fabricação de bebidas 15.9

IND-10 Beneficiamento de fibras têxteis naturais /

Fiação

17.1 /

17.2

IND-11 Tecelagem - inclusive fiação e tecelagem 17.3

IND-12 Fabricação de produtos de madeira, cortiça e material trançado – exclusive móveis 20.2

IND-13 Fabricação de celulose e outras pastas para a fabricação de papel 21.1

IND-14 Fabricação de papel, papelão liso, cartolina e cartão /

Fabricação de embalagens de papel ou papelão

21.2 /

21.3

IND-15 Refino de petróleo 23.2

IND-16 Fabricação de produtos químicos inorgânicos 24.1

IND-17 Fabricação de produtos químicos orgânicos 24.2

IND-18 Fabricação de resinas e elastômeros 24.3

IND-19 Fabricação de fibras, cabos e filamentos contínuos artificiais e sintéticos 24.4

IND-20 Fabricação de produtos farmacêuticos 24.5

IND-21 Fabricação de defensivos agrícolas 24.6

IND-22 Fabricação de sabões, detergentes, produtos de limpeza e artigos de perfumaria 24.7

IND-23 Fabricação de artigos de borracha 25.1

IND-24 Fabricação de vidro e produtos do vidro 26.1

IND-25 Fabricação de cimento 26.2

IND-26 Fabricação de produtos cerâmicos 26.4

IND-27 Siderúrgicas integradas /

Fabricação de produtos siderúrgicos – exclusive em siderúrgicas integradas

27.1 /

27.2

IND-28 Fabricação de tubos - exclusive em siderúrgicas integradas 27.3

IND-29 Fundição 27.5

IND-30 Fabricação de eletrodomésticos 29.8

IND-31 Fabricação de lâmpadas e equipamentos de iluminação 31.5

IND-32 Fabricação de automóveis, caminhonetas e utilitários 34.1

IND-33 Fabricação de caminhões e ônibus 34.2

IND-34 Construção, montagem e reparação de aeronaves 35.3

IND-35 Reserva -

IND-36 Reserva -

IND-37 Reserva -

IND-38 Reserva -


Versão Preliminar

20

IND-39 Reserva -

IND-40 Reserva -


Resulta importante ressaltar que as categorias de usuários industriais IND-35 a IND-40

foram incluídas deliberadamente como setores de reserva. Estes setores têm sido

carregados no modelo com valores iguais a zero, de tal modo que se o usuário do

modelo deseja efetuar corridas em que novos setores industriais sejam incorporados

ao cálculo, somente seja necessário completar os valores que descrevam tal tipo de

usuários potenciais, sem necessidade de modificar as fórmulas do modelo. Este

mesmo critério de deixar categorias de reserva nas diferentes classificações das

variáveis que fazem parte do modelo foi empregado para todas as variáveis, o qual

outorga um interessante grau de flexibilidade ao modelo.

A seguir, descreve-se passo a passo a metodologia utilizada para o cálculo da

demanda industrial de gás natural. Inicialmente, o cálculo se desenvolverá para os

usuários potenciais de tipo IND-01 do Acre (por ser a primeira área de concessão por

ordem alfabética). Logo, a mesma metodologia será repetida para as restantes 29

áreas de concessão até completar o cálculo correspondente aos usuários IND-01.

Finalmente, o mesmo ciclo será repetido para os restantes tipos de usuários

potenciais, até os IND-40. Ao término de tal ciclo, terão sido efetuados os cálculos

para todos os tipos de usuários industriais, para todos os anos do cenário de projeção

e para todas as áreas de concessão.

• Passo 1:

o Para o ano 2004, o modelo multiplica a quantidade de usuários potenciais do

tipo IND-01 na área de concessão do Acre pela penetração do mercado de gás

natural para usuários desse tipo nessa área. Em função disso, pode se saber

quantos usuários totais IND-01 existentes no Acre já tem se convertido à gás

natural e quantos não.

• Passo 2:

o O modelo calcula o período de recuperação do investimento em conversão à

gás natural (medido em anos) para usuários potenciais IND-01 do Acre no ano


Versão Preliminar

21

2005 (primeiro ano da projeção). Para isso, necessitará de alguns dos dados

de input que foram definidos:

O preço final do gás natural para usuários industriais no ano 2005;

O preço final para usuários industriais de cada um dos combustíveis a ser

eventualmente substituído por gás natural;

O consumo anual de cada combustível para um usuário IND-01;

O montante de investimento necessário para que cada usuário IND-01 se

converta a gás natural (comumente denominado “custo de conversão”); e

A existência de potenciais mudanças na eficiência térmica dos processos

consumidores de energia frente à eventual conversão.

o A fórmula para o cálculo do período de recuperação é a seguinte:

Período de recuperação = (Custo de conversão) / (Custo anual de

abastecimento dos combustíveis originais – Custo anual de abastecimento

de gás natural), onde

O custo anual de abastecimento dos combustíveis originais é a soma do

produto entre o preço de cada combustível no ano 2005 e a quantidade de

tal combustível consumido pelos usuários do tipo IND-01; e

O custo anual de abastecimento de gás natural é o produto entre o preço

do gás natural para usuários industriais no ano 2005 e o consumo potencial

de gás natural para um usuário IND-01. Tal consumo é calculado através

do poder calorífico dos diferentes combustíveis já consumidos e das

potenciais mudanças na eficiência térmica dos processos envolvidos.

• Passo 3:

o O período de recuperação obtido no passo 2 é comparado contra o critério de

decisão definido como input para os usuários IND-01. Em função de tal

resultado:


Versão Preliminar

22

Se o período de recuperação é maior que o critério de decisão, o que

implica que não seria economicamente conveniente que os usuários IND-

01 do Acre se converteram no ano 2005, então o modelo define que os

usuários que ainda não haviam se convertido a gás natural ao término do

ano anterior (2004), junto com os novos usuários que surgiram com o

crescimento industrial do ano 2005, tampouco se converteram durante o

ano 2005. Essa massa de usuários não convertidos no ano 2005, junto com

os novos que apareçam durante o ano de 2006 como resultado do

crescimento industrial, serão incorporados a conta do ano 2006, e assim

sucessivamente.

Se, pelo contrário, o período de recuperação do investimento resulta menor

que o critério de decisão, então o modelo assume que aqueles usuários

qual ao final do ano 2004 não haviam se convertido a gás natural, o farão

durante o ano de 2005, junto com aqueles novos usuários que surjam pelo

crescimento industrial.

• Passo 4:

o Em função dos resultados do passo 3, o modelo calcula:

A demanda projetada de gás natural para o setor industrial IND-01 do ano

2005 por município;

A quantidade projetada acumulada de usuários do setor IND-01 convertidos

até o 2005 (inclusive) por município.

A demanda potencial de gás natural para o setor industrial IND-01 do ano

2005 por município; e

A quantidade potencial de usuários do setor industrial IND-01 do ano 2005;

A seqüência de cálculo descrita anteriormente para os usuários potenciais do setor

industrial IND-01 do Estado do Acre é repetida para cada uma das restantes áreas de

concessão, e logo para cada um dos restantes setores industriais, até completar o

universo de potenciais consumidores industriais de gás natural.


Versão Preliminar

23

Este processo permite obter os dados resultantes do cálculo da demanda industrial

com o formato de 8 gráficos dinâmicos, os quais podem ser acessados através da

estrutura de menus de navegação do modelo.

Demanda veicular

A metodologia de cálculo da demanda veicular de gás natural é similar à descrita para

o segmento industrial. A única diferença substancial reside nas variáveis elegidas para

segmentar aos diferentes usuários potenciais do segmento. Neste caso, a frota

veicular foi classificada através de três variáveis:

• Tipo de veículo:

o Veículos leves;

o Veículos semi-pesados;

o Veículos pesados;

o Ônibus; e

o Táxis.

• Combustível utilizado:

o Gás Natural;

o Gasolina;

o Óleo Diesel; ou

o Álcool hidratado.

• Nível de utilização:

o Alto;

o Médio; e

o Baixo.


Versão Preliminar

24

Deste modo, a estrutura de classificação da frota veicular utilizada pelo modelo

matemático é a que aparece detalhada no Quadro II.10.


Versão Preliminar

25

Quadro II.10 – Classificação da frota veicular utilizada pelo modelo

Código no modelo Tipo de veículo Combustível utilizado Nível de utilização

VEI-01 Leve Gasolina Médio

VEI-02 Leve Gasolina Baixo

VEI-03 Leve Gasolina Alto

VEI-04 Leve Álcool Médio

VEI-05 Leve Álcool Baixo

VEI-06 Leve Álcool Alto

VEI-07 Semi-pesado Gasolina Médio

VEI-08 Semi-pesado Álcool Médio

VEI-09 Semi-pesado Diesel Médio

VEI-10 Pesado Diesel Médio

VEI-11 Ônibus Diesel Médio

VEI-12 Ônibus Diesel Médio

VEI-13 Táxi Gasolina Médio

VEI-14 Táxi Álcool Médio

VEI-15 Reserva - -

VEI-16 Reserva - -

VEI-17 Reserva - -

VEI-18 Reserva - -

VEI-19 Reserva - -

VEI-20 Reserva - -


Neste sentido, existe uma diferença que merece ser destacada entre o cálculo

empregado para a demanda industrial e o empregado para a demanda veicular. O fato

de que no segundo caso se tem escolhido como variável de classificação da frota o

tipo de combustível, implica que necessariamente a penetração do gás natural sobre

estes setores de demanda será de 0% (a diferença do que sucede com os setores

industriais). Isto é assim pelo fato de que os veículos que já consomem gás no final do

ano 2004 formam parte de uma categoria de veículos distinta daqueles que não.

Devido esta razão, o modelo não permitirá ao usuário modificar a penetração do gás

natural sobre o segmento de mercado veicular.

Demanda comercial

A metodologia de cálculo da demanda comercial de gás natural é similar à descrita

para o segmento industrial, só que neste caso a classificação dos usuários utilizada é

a descrita no Quadro II.11.


Versão Preliminar

26

Quadro II.11 – Classificação dos usuários comerciais utilizada pelo modelo

Código no modelo Tipo de comércio Código da CNAE

COM-01 Padarias 52.2

COM-02 Hotéis 55.1

COM-03 Restaurantes 55.2

COM-04 Hospitais 85.1

COM-05 Tinturarias e lavanderias 93.0

COM-06 Shoppings -

COM-07 Reserva -

COM-08 Reserva -

COM-09 Reserva -

COM-10 Reserva -


Demanda residencial

No caso da demanda residencial, a metodologia empregada também é idêntica a do

segmento industrial. Neste caso, a classificação das residenciais foi efetuada em

função da sua faixa de renda, obtendo-se as categorias apresentadas no Quadro II.12.

Quadro II.12 – Classificação dos usuários residenciais utilizada pelo modelo

Código no modelo Renda mínima Renda máxima

RES-01 0 salários mínimos 2 salários mínimos



RES-04 10 salários mínimos infinito

RES-05 Reserva Reserva





Demanda de gás para geração térmica

Neste segmento, a evidente vinculação entre a demanda de gás natural para a

geração termelétrica e a projeção da demanda elétrica implicou que seria necessário

desenvolver um modelo de complexidade similar ao presente, com o exclusivo fim de

projetar a demanda elétrica que seria logo utilizada para calcular a demanda de gás

para geração. Conseqüentemente, foi acordado que esse bloco de demanda seria


Versão Preliminar

27

encomendado a um consultoria especializada em simulação do setor elétrico, e depois

seria acrescentado ao resto do modelo com uma interface única e homogênea para o

usuário.

Para simular o despacho hidrotérmico, foi utilizado o modelo SDDP® desenvolvido

pela consultoria PSR/Mercados. O SDDP representa em detalhe as características

físicas, operativas e comerciais do sistema brasileiro, como por exemplo:

• Detalhes operativos das usinas hidrelétricas;

• Detalhes das usinas termelétricas ("commitment", restrições de geração por grupo,

curvas de custo, manutenção, consumo de combustível, térmicas bi ou tri-

combustíveis, restrições de transporte de combustível, etc.);

• Aspectos de incerteza hidrológica: representação estocástica de vazões para

representar as características hidrológicas do sistema (sazonalidade, dependência

temporal e espacial das vazões, secas etc.) ou as seqüências históricas;

• Detalhes do sistema de transmissão: leis de Kirchhoff, limites de fluxo de potência

em cada circuito, perdas, restrições de segurança, limites de exportação e

importação por área elétrica, etc.; e

• A variação da demanda por patamar de carga e por barra do sistema ao longo dos

estágios mensais ou semanais (estudos de médio ou longo prazo) ou em nível

horário (estudos de curto prazo).

O SDDP vem sendo utilizado há vários anos em estudos do Sistema Interligado

brasileiro, tanto para investidores (avaliação de empresas, interconexões

internacionais, análise de novos projetos hidrelétricos e termelétricos) como em

estudos de dimensionamento de interconexões e fronteiras de sub-mercados,

realizados com o ONS3. A metodologia de solução é a programação dinâmica

estocástica dual (PDDE), desenvolvida originalmente pela PSR, e que foi também

incorporada no modelo computacional NEWAVE, utilizado pelo ONS. A diferença está

na representação do sistema: o NEWAVE utiliza uma representação agregada dos

reservatórios e dos intercâmbios; o SDDP, por sua vez, representa de maneira

detalhada tanto as usinas como a rede de transmissão. Isto permite que o SDDP

tenha uma funcionalidade para estudos de longo, médio e curto prazo que abrange a

cadeia completa de modelos atualmente em fase de implementação no ONS


Versão Preliminar

28

(NEWAVE, DECOMP, DESSEM e PREDESP). Esta funcionalidade permite que o

modelo seja utilizado para estudos prospectivos de preços, representando não só a

regulamentação atual do sistema como a transição para o ambiente definitivo nos

próximos anos.

A participação da PSR/Mercados através da operação deste modelo consistiu

fundamentalmente no fornecimento das projeções de demanda de gás para geração

termelétrica do modelo. Neste sentido, foram efetuadas projeções com cenários que

surgiram da combinação de duas variáveis: a projeção de crescimento do PIB e a

configuração do cenário hidrológico.

Para isto, foram efetuadas corridas do modelo para 2 cenários de crescimento do PIB

e para 80 cenários hidrológicos diferentes. Cada cenário corresponde a um nível de

chuva determinado de modo tal que a probabilidade de ocorrência de cada cenário

seja 1,25% maior que a probabilidade de ocorrência do anterior. Esta estrutura permite

obter resultados para os 160 cenários que surgem da combinação de ambas variáveis.

Finalmente, vale a pena destacar que, para cada cenário, o nível de detalhe dos

resultados obtidos permite conhecer a demanda de gás para cada ano e para cada

central térmica do sistema.

Demanda de gás para co-geração

Por último, para o segmento de co-geração se definirão 4 casos paradigmáticos de

potenciais projetos de instalação de plantas de co-geração:

• Instalação de turbina a gás para consumidores elétricos com tarifa A4 (meia

voltagem) – 4,6 MWe / 10 Mj/s - Esta configuração é típica do setor têxtil ou de

produtores de papel de pequeno porte;

• Instalação de motor a gás para consumidores elétricos abastecidos com tarifa A4 –

5,2 MWe / 2 MJ/s + 600 TR – Esta classe de projetos de co-geração é típica do

setor de plásticos ou de consumidores de comerciais de grande porte, tais como

shopping centers;

• Instalação de turbina a gás de ciclo simples – 10,5 MWe / 20 MJ/s – Esta

configuração é correspondente a consumidores com tarifa elétrica A2 (alta


Versão Preliminar

29

voltagem), tipicamente plantas de substâncias químicas ou plantas de acabamento

de papel de porte médio;

• Instalação de ciclos combinados – 48 MWe / 29 MJ/s – Apropriado para certos

usuários industriais tais como IPP ou complexos petroquímicos abastecidos com

alta voltagem (tarifa A2).

Para cada um desses casos foi definido um balanço energético otimizado, foram

comparados seus custos sem co-geração e foi estimado o investimento necessário.

Isto permitiu construir um fluxo de caixa descontado, através do qual se calculou a

Taxa Interna de Retorno do projeto e se efetuaram análises de sensibilidade ao preço

do gás.

Logo, se associou a cada setor industrial um dos quatro tipos de projetos potenciais de

co-geração já mencionados (em função do perfil de demanda de cada setor),

resultando a lista detalhada no Anexo. Deste modo, se adaptou o fluxo de caixa do

projeto de co-geração correspondente a cada setor de demanda à dimensão dos

estabelecimentos médios destes setores.

Este processo permitiu obter um fluxo de caixa correspondente ao projeto de co-

geração mais apropriado para cada tipo de consumidor potencial. Logicamente, tal

fluxo de caixa utiliza com input os preços de gás natural, os preços da energia elétrica,

o nível de consumo de cada tipo de usuário, e uma série de fatores externos com

influência sobre a decisão do potencial investimento no projeto de geração:

• A existência de um ambiente regulatório favorável;

• A disponibilidade de financiamento (tanto para a compra de equipamentos

nacionais como importados);

• A existência de um ambiente econômico favorável;

• Um nível de preço de energia de stand-by2 favorável;

• O desenvolvimento de um mercado com capcidade de compra para a energia

excedente; e

2 Preço da energia stand-by: preço da energia empregada quando a planta de co-geração se encontra fora de serviço.


Versão Preliminar

30

• A existência de um preço atrativo de compra de tal energia excedente (maior que

3,5 vezes o preço do gás).

Dado um cenário determinado, cada fluxo de caixa correspondente a um setor de

consumo permite calcular sua taxa interna de retorno que, comparada com uma taxa

de corte, definirá se os projetos de plantas de co-geração desse setor serão

efetivamente construídos ou não. O produto da quantidade de projetos de co-geração

operativos em cada ano pelo volume de gás demandado por cada um deles permite

obter a demanda anual de gás para co-geração.

Cálculo da evolução da oferta / Simulação do desenvolvimento da infra-estrutura

O cálculo da evolução da oferta de gás e a simulação do desenvolvimento da infra-

estrutura (particularmente de transporte) são blocos do modelo que necessariamente

devem estar entrelaçados. Isto é devido a que, logicamente, só terá sentido construir

gasodutos de transporte a partir de bacias ricas em reservas de gás natural e,

eficientes com relação ao custo de extração.

Para simular o funcionamento do mercado neste aspecto, se utilizou a seguinte

metodologia:

• Passo 1:

o Mapeou-se a rede de gasodutos existente atualmente no Brasil. Este trabalho

implicou caracterizar cada trecho de cada gasoduto em função de sua origem,

destino, extensão e capacidade. Do mesmo modo, se definiu um código que é

utilizado pelo modelo para denominar inequivocamente cada segmento de

cada gasoduto (ver Anexo).

• Passo 2:

o Para cada área de concessão, se definiu o posicionamento de seu principal city

gate3, que funcionará como o ponto em que se comparará o preço do gás

proveniente de diferentes origens com o objetivo de otimizar o custo de

abastecimento do gás por parte da distribuidora da região.

3 City gate: ponto no qual finaliza a rede de transporte e começa a rede de distribuição. Este é o ponto onde se efetua a transferência do gás da transportadora à distribuidora.


Versão Preliminar

31

• Passo 3:

o Para cada área de concessão, se definiram até 4 potenciais alternativas de

abastecimento de gás até o city gate correspondente. A definição de tais

alternativas implica detalhar:

A bacia de origem de gás (podendo tratar-se de bacias no Brasil, Bolívia e

Argentina);

Os gasodutos através dos quais esse gás deverá ser transportado para

chegar até o city gate correspondente; e

Os segmentos de cada um desses gasodutos pelo qual o gás deverá ser

transportado.

• Passo 4:

o Em função do preço do gás em boca de poço em cada bacia, do esquema de

remuneração da infra-estrutura de transporte, e das alíquotas tributárias

definidas como input, o modelo calcula automaticamente o preço city gate do

gás proveniente de cada uma de tais alternativas de abastecimento.

• Passo 5:

o Em função do objetivo do usuário, o modelo pode operar sob duas

modalidades:

Manual: o modelo prioriza para cada city gate o gás mais barato, sem

considerar como restrição a possibilidade de ter gargalos na infra-estrutura

de transporte. Neste sentido, o modelo poderá entregar como resultado um

nível de ocupação dos trechos dos gasodutos superior a 100%. Neste caso,

o usuário deverá carregar manualmente as expansões da capacidade da

rede de transporte (para cada segmento para cada ano). Desta forma, cada

city gate poderá continuar utilizando o gás natural mais conveniente, sem

considerar as limitações na capacidade de transporte das malhas;

Automático: o modelo prioriza para cada city gate o gás mais barato, mas

quando a capacidade dessa rota de transporte esgota, passa para a


Versão Preliminar

32

seguinte alternativa com capacidade disponível. Neste sentido, o único

caso no qual o modelo pode entregar como resultado um nível de ocupação

de um segmento de gasoduto superior a 100% (operando sob esta

modalidade) seria se para algum city gate as 4 rotas de transporte ficassem

esgotas. Sob esta modalidade, o modelo minimiza o investimento

necessário, com o conseqüente incremento no preço do gás no city gate.

o Qualquer um desses mecanismos (tanto o automático quanto o manual)

permite configurar a estrutura de abastecimento de gás do Brasil, ou seja, de

que origem será o gás consumido em cada city gate, e através de que

segmentos de gasodutos deve ser transportado para chegar ao seu destino.

Esta matriz constitui a base para o cálculo do desenvolvimento da infra-

estrutura de transporte.

• Passo 6:

o Em função da demanda de cada um dos city gates que serão abastecidos com

gás de cada bacia (e conhecendo as reservas disponíveis em cada uma delas),

o modelo calcula a produção de gás necessária em cada bacia em cada ano.

• Passo 7:

o Similarmente, conhecendo a capacidade de cada gasoduto e o volume

transportado ano por ano, o modelo calcula o nível de ocupação de cada

segmento da malha de infra-estrutura de transporte.

o Vale a pena mencionar que o modelo possui suficiente flexibilidade como para

que o usuário possa incluir novos gasodutos ou mudar as características dos já

existentes (capacidade e extensão) através de procedimentos simples e sem

necessidade de modificar as fórmulas.

• Passo 8:

o Por último, o modelo atualiza o cálculo das reservas disponíveis para o ano

posterior ao que foi calculado.

o Para isto, o modelo foi preparado para operar com três hipóteses diferentes (a

escolha do usuário):


Versão Preliminar

33

Zero descobrimento de reservas de gás no período 2005-2014: nesta

modalidade, o modelo trabalha exclusivamente com as reservas existentes

ao final do ano 2014.

Reservas estáveis em valor absoluto: com esta alternativa, o modelo

trabalha assumido que em cada ano haverá descobrimentos de reservas

iguais à produção do ano em curso, de modo tal que as reservas se

mantenham constantes em valor absoluto (em bilhões de metros cúbicos).

Relação de reservas a produção estável: neste caso, o modelo trabalha

assumindo que a relação de reservas a produção (R/P) se mantém

constante, o que implica que a medida que a produção cresça, haverá

descobrimentos até fazer com que as reservas cresçam na mesma

proporção.

• Passo 9:

o Finalmente, o modelo simula o desenvolvimento da infra-estrutura de

transporte, através da estimação de uma curva típica de (km de rede /

quantidade de usuários) versus quantidade de usuários. Esta curva foi

construída a partir de dados históricos reais do desenvolvimento das

distribuidoras existentes no Brasil, e permite determinar aproximadamente qual

será o comprimento da rede de distribuição necessária (para cada área e para

cada ano) para abastecer de gás à quantidade de usuários que foram

calculados no bloco de projeção demanda.

Cálculo da receita econômica e do investimento dos agentes do setor

Uma vez calculadas a evolução da demanda, a oferta e a evolução da infra-estrutura,

o modelo avança na quantificação econômica do investimento que receberão os

diferentes elos da cadeia de valor do gás natural. Para isso, segue a seguinte

metodologia:

• Passo 1:

o Conhecendo a produção de cada bacia e o preço do gás em boca de poço

para cada uma delas, o modelo calcula a receita por produção de gás para

cada bacia e para cada ano.


Versão Preliminar

34

• Passo 2:

o Similarmente, conhecendo a estrutura de remuneração da infra-estrutura de

transporte e o nível de utilização de cada gasoduto, o modelo calcula o receita

recebida pela operação de cada segmento de gasoduto.

• Passo 3:

o Do mesmo modo, o modelo quantifica a receita de cada uma das

distribuidoras, multiplicando o volume distribuído pelo preço final do gás.

• Passo 4:

o Por último, o modelo quantifica a arrecadação tributária dos diferentes

impostos que incidem sobre o gás natural (Imposto de Importação, PIS,

COFINS e ICMS).

Do mesmo modo, o modelo estima o investimento necessário em cada elo da

cadeia de valor:

• Passo 1:

o Tomando como parâmetro o investimento necessário para aumentar as

reservas de cada bacia em um bilhão de metros cúbicos (input do modelo), o

sistema calcula o investimento necessário para desenvolver as reservas em

função da modalidade com a qual está sendo operado.

o Note-se que no caso de que o modelo esteja operando na modalidade de zero

descobrimento de reservas, então logicamente o investimento em exploração

será nulo.

o Similarmente, utilizando como input de produção de gás de cada bacia no ano

2004 (input do usuário), o modelo pode calcular o investimento em

desenvolvimento produtivo de cada bacia sob duas modalidades diferentes:

Manual: o modelo deixa que o usuário digite manualmente o incremento

anual da capacidade produtiva de cada bacia.


Versão Preliminar

35

Automático: o modelo desenvolve automaticamente as bacias na medida

em que seja requerido que elas produzam uma quantidade maior de gás do

que a sua capacidade inicial.

• Passo 2:

o Do mesmo modo, o modelo utiliza a definição por parte do usuário de quanto é

necessário investir para expandir a capacidade de cada segmento de gasoduto

em 1 milhão de metros cúbicos por dia, e a multiplica pelas expansões

requeridas até obter o montante de investimento necessário para a expansão

da rede de transporte.

• Passo 3:

o Similarmente, o modelo calcula o investimento necessário para expandir a rede

de distribuição, através do produto entre o aumento do comprimento da rede

para cada ano, e o investimento marginal necessário para colocar em operação

cada quilômetro adicional de rede.

• Passo 4:

o Por último, o modelo calcula o investimento necessário para a conversão de

usuários, ou seja, o somatório para todos os tipos de usuários do produto entre

seu custo de conversão e os usuários efetivamente convertidos no ano em

questão.

Deste modo, a metodologia eleita para a operação do modelo permite simular o

comportamento do mercado de gás natural de forma íntegra, quantificando em termos

operativos e econômicos o funcionamento das etapas de exploração e produção,

transporte, distribuição e arrecadação tributária do mercado.


Versão Preliminar

36

III. DETALHAMENTO DA INFORMAÇÃO CARREGADA NO MODELO

O presente capítulo pretende descrever, para cada dado de input carregado no

modelo, as fontes que foram utilizadas na sua obtenção, além de apresentar a

metodologia de processamento de cada informação e as hipóteses de cálculo

utilizadas. É preciso destacar que todos os valores de input carregados na elaboração

do modelo serão apresentados no capítulo referente aos Anexos.

Como os dados de entrada – input – são a base para a elaboração do modelo

matemático, torna-se imprescindível a utilização de dados confiáveis. Neste sentido, o

modelo foi carregado pela equipe STRAT/RG com os melhores dados públicos

disponíveis. Aquelas tabelas que devam ser carregadas com informações

confidenciais foram deixadas em branco para serem preenchidas pela equipe da ANP.

Desse modo, a equipe STRAT/RG entende que é importante para o usuário ter o

perfeito conhecimento de toda a informação carregada no modelo matemático.

Neste sentido, o presente capítulo se dividirá em dois blocos, que representam os

dados de input utilizados para o bloco de demanda e da oferta de gás natural. Na

parte referente a demanda, serão apresentados os dados específicos carregados para

cada segmento demandante, assim como os dados de caráter geral e o preço do gás

e dos combustíveis concorrentes. No bloco correspondente à oferta, serão incluídos as

informações do carregamento dos dados referentes às bacias e reservas analisadas,

além de informações sobre a infra-estrutura de transporte, e a remuneração gerada ao

longo da cadeia de gás.


Versão Preliminar

37

III.1. Input para o Cálculo de Demanda de Gás Natural

Para a elaboração dos cálculos referentes à demanda de gás natural presente no

modelo matemático, foi necessário obter informação para seis segmentos distintos.

Dentre estes segmentos de demanda estão: o industrial; o comercial; o veicular; o

residencial; a co-geração e o termelétrico.

Para cada segmento, foram utilizadas fontes de fornecimento de dados específicos.

Como as informações públicas disponíveis nem sempre alcançavam o nível de detalhe

desejado para a elaboração do modelo, também se tornou necessário o

desenvolvimento de algumas hipóteses de cálculo até atingir o nível de detalhe

necessário, conforme será apresentado.

Variáveis econômicas com influência sobre o modelo completo

As variáveis econômicas utilizadas como input são: Produto Interno Bruto (PIB), taxa

de inflação (IPCA), taxa de câmbio nominal, inflação nos EUA, taxa de juros (SELIC) e

crescimento populacional. Para o Produto Interno Bruto, a equipe STRAT/RG

desenvolveu dois cenários de projeção que foram classificados por PIB A e PIB B,

conforme pode ser observado no Quadro III.1.1. Para as outras variáveis

macroeconômicas , a projeção foi realizada para um cenário único.


Versão Preliminar

38

Quadro III.1.1 – Projeções Macroeconômicas 2005-2014 (base 100 = 2004)

PIB A PIB B IPCA Inflação nos EUA

Taxa de Câmbio Nominal

Taxa de Câmbio Real

Taxa de juros

2004 5,1% 5,1% 7,4% 1,5% -9,3% -6,7% -22,5%2005 3,5% 3,0% 5,8% 1,5% -0,3% -4,4% 3,2%2006 3,0% 4,0% 5,1% 1,5% 5,5% 1,9% -12,6%2007 2,5% 4,0% 4,8% 1,5% 3,9% 0,6% -9,4%2008 2,5% 4,0% 4,6% 1,5% 3,4% 0,3% -5,0%2009 3,0% 4,0% 5,1% 1,5% -5,5% -8,7% 6,1%2010 3,5% 4,0% 5,1% 1,5% 0,0% -3,4% 5,6%2011 4,0% 4,0% 5,1% 1,5% 0,0% -3,4% 0,0%2012 4,0% 4,0% 5,1% 1,5% 0,0% -3,4% 0,0%2013 4,0% 4,0% 5,1% 1,5% 0,0% -3,4% 0,0%2014 4,0% 4,0% 5,1% 1,5% 0,0% -3,4% 0,0%


Para a elaboração das projeções do nível de atividade industrial, tornou-se necessária

à realização, por parte da equipe STRAT/RG, da análise de alguns setores

individualmente, devido sua importância no consumo de gás natural. Dentre os setores

analisados individualmente se encontram: alimentos e bebidas, têxtil, papel e celulose,

petróleo e gás, químico, minerais não-metálicos, metalurgia e automotivo.

Para cada um desses setores, foram desenvolvidas regressões lineares múltiplas

resultado de testes com diversas combinações de séries de variáveis econômicas,

com o objetivo de se obter o melhor resultado. Através dos coeficientes gerados pelas

regressões múltiplas e a aplicação das projeções macroeconômicas observadas no

quadro acima, foi possível desenvolver as projeções do nível de atividade para cada

um desses 8 setores. Para os outros setores que não fizeram parte da análise

individual, o crescimento de sua atividade acompanhou a variação anual PIB. Desse

modo, todos os níveis industriais estão diretamente relacionados com o cenário

macroeconômico escolhido.

Os Quadros III.1.2 e III.1.3 apresentam os resultados das projeções do nível de

atividade industrial com a utilização do cenário de PIB A e PIB B, respectivamente,

com base igual a 100 no ano 2004.


Versão Preliminar

39

Quadro III.1.2 – Projeções dos Níveis de Atividades Industriais – PIB A (base 100 =

2004)

0,00

40,00

80,00

120,00

160,00

200,00

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

A limento s e bebidas T êxtil

P apel e celulo se P etróleo e gás

Química M inerais não -metálico s

M etalúrgica A uto mo tivo

Outro s seto res



Versão Preliminar

40

Quadro III.1.2 – Projeções dos Níveis de Atividades Industriais – PIB B (base 100 =

2004)

0

40

80

120

160

200

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Alimentos e Têxti

Papel e Petróleo e

Químic Minerais não-

Metalúrgi Automotiv

Outros


Segmento industrial

Dentre os dados de input necessários para o desenvolvimento do modelo de projeção

para o segmento industrial se encontram: a quantidade de estabelecimentos

industriais, o consumo energético para cada setor e o custo de conversão à gás

natural para uma planta industrial padrão. A lista de setores industriais analisados

parte de uma seleção dos 34 setores com maior consumo de gás natural, conforme

pôde ser observado no capítulo II do presente documento.

Para o cálculo dos usuários potenciais por município para o segmento industrial,

referente ao ano de 2004, utilizou-se como base, dados oficiais fornecidos pelo IBGE,

através de seu banco de dados agregados, o SIDRA (Sistema IBGE de Recuperação

Automática). Estes dados estimam a quantidade de estabelecimentos industriais por

setor, para cada município. Para a indústria química, os dados foram fornecidos pela

Associação Brasileira da Indústria Química (ABIQUIM).


Versão Preliminar

41

Os dados de input para o cálculo do consumo anual de energia por tipo de

combustível foram obtidos através de pesquisa do mercado potencial de gás natural,

realizada nos estados de São Paulo e Rio de Janeiro. Os resultados são

representativos da análise do perfil de consumo energético de 590 estabelecimentos

industriais, conforme pode ser observado no quadro abaixo. Através da obtenção

desses dados, foi possível construir o consumo médio de cada energético substituível

por gás natural de uma planta industrial padrão.

Quadro III.1.3 – Quantidade de estabelecimentos industriais analisados no Rio e em

São Paulo

Código STRAT

Quantidade de Companhias

Analisadas (RJ)

Quantidade de Companhias Analisadas

(SP)

IND-01 2 3 IND-02 1 1 IND-03 0 1 IND-04 3 9 IND-05 3 1 IND-06 1 1 IND-07 7 2 IND-08 15 43 IND-09 18 6 IND-10 0 4 IND-11 33 52 IND-12 0 5 IND-13 0 7 IND-14 6 15 IND-15 1 1 IND-16 10 22 IND-17 7 33 IND-18 1 8 IND-19 0 1 IND-20 17 16 IND-21 0 1 IND-22 8 5 IND-23 2 14 IND-24 9 17 IND-25 5 0 IND-26 1 57 IND-27 5 5 IND-28 1 6 IND-29 37 34 IND-30 0 5 IND-31 1 3 IND-32 5 9 IND-33 1 1 IND-34 0 2

Total geral 200 390


Versão Preliminar

42


Para se obter os melhores resultados possíveis, os dados foram testados através da

comparação entre os valores fornecidos pelo Balanço Energético Nacional 2003

(BEN). Desse modo, a equipe STRAT/RG calculou o total consumido por cada grupo

industrial apresentado no BEN, através da multiplicação do perfil de consumo de uma

planta industrial padrão pelo total de plantas da indústria correspondente. O quadro

abaixo apresenta os testes realizados com os principais segmentos. Neste quadro

podemos observar que os valores obtidos pela equipe STRAT/RG giraram em torno de

18% acima dos dados fornecidos pelo BEN.

Quadro III.1.4 – Comparação entre os dados da STRAT e do BEN

STRAT (A) (MBTU/ano)

B E N (B) (MBTU/ano) (A-B)/B

Papel e celulose 6.689.707.310 9.677.612.700 -31% Cimento 3.455.136.000 3.455.136.000 0% Alim. e bebidas 32.893.559.697 23.164.592.220 42% Químico 8.105.357.264 6.830.440.998 19% Têxtil 1.293.676.725 1.148.253.094 13% Total 52.437.436.996 44.276.035.013 18%

Fonte: Elaboração própria STRAT/RG com base nos dados do BEN

O cálculo do custo de conversão de uma planta à gas natural foi desenvolvido a partir

de uma pesquisa de mercado efetuada no Estado de São Paulo com base em uma

amostra de 127 estabelecimentos industriais.

Segmento veicular

Para a elaboração do modelo para o segmento veicular, a equipe STRAT/RG

necessitou como input os dados de quantidade de veículos por município, perfil de

consumo energético veicular, e custo de conversão.

Os dados de quantidade de veículos por município utilizados são os valores fornecidos

pela DENATRAN. Como o modelo necessitava de uma abertura por tipo de veículo e

combustível utilizado, a equipe STRAT desagregou esses dados, com base nas

informações de produção de veículos por combustíveis, divulgadas pela ANFAVEA.

Para a realização do cálculo do consumo energético veicular, utilizou-se como dado de

base as informações disponíveis no Balanço Energético Nacional 2003 (BEN). Através


Versão Preliminar

43

do BEN, obteve-se a quantidade de combustível utilizada para o transporte rodoviário.

A partir desses dados, o perfil de cada tipo de veículo foi calculado de modo particular,

de acordo com as informações disponíveis.

Os perfis de consumo para os veículos pesados e leves foram calculados através de

informações geradas no estudo elaborado pela Economia e Energia onde são

apresentadas as equivalências entre consumo de veículos pesados e leves. Para o

perfil de consumo dos táxis, utilizou-se a informação fornecida pela Associação das

Empresas de Táxi de Frota do Município de São Paulo (ADETAXI), referente ao perfil

de consumo médio retirado de uma amostra de 4.030 veículos. Para os ônibus

interurbanos, utilizaram-se as informações fornecidas pela Associação Brasileira de

Transportes Interurbanos (ABRATI) sobre a quilometragem anual e consumo

específico, referentes a uma amostra de 12.844 veículos.

O cálculo do custo de conversão à gás natural para o segmento veicular foi realizado a

partir de informações comerciais das instaladoras do kit de conversão.

Segmento comercial

Dentre os setores comerciais presentes na modelagem, encontram-se: padarias,

hospitais, restaurantes, hotéis, lavanderias e tinturarias, além dos shoppings. Desse

modo, foi preciso carregar o modelo com dados de input referentes a quantidade de

quantidade de estabelecimentos por município, o perfil de consumo energético e o

custo de conversão.

Com exceção dos shoppings centers, os dados de quantidade de estabelecimentos

por município foram obtidos através de dados oficiais fornecidos pelo IBGE. Já os

dados relativos à quantidade de shoppings centers, foram elaborados a partir de

dados fornecidos pela Associação Brasileira de Shopping Centers (ABRASCE).

Para o desenvolvimento do perfil de consumo energético, os dados foram obtidos

através de uma pesquisa de mercado, realizada no Rio de Janeiro, com base em uma

amostra de 70 estabelecimentos comerciais. Dentro desta amostra, foram

pesquisados o perfil de consumo de 13 hospitais, 14 hotéis, 19 restaurantes, 20

lavanderias e tinturarias e 4 shoppings. Como pôde ser observada, a pesquisa não

incluiu as padarias. Isso porque, a fonte de informação para a elaboração do perfil das

padarias foi o estudo elaborado pela CTGás (2004).


Versão Preliminar

44

Devido à dificuldade para se obter dados sobre o custo de conversão para o segmento

comercial, tornou-se necessária a utilização de uma metodologia de cálculo inverso.

Para isso, carregou-se o modelo matemático com os dados referentes ao ano de

2004, realizando-se testes para diferentes valores de custo de conversão, até alcançar

os valores próximos aos da realidade. Esse cálculo foi elaborado a partir da

comparação dos resultados obtidos no modelo para o ano de 2004 contra os

resultados reais do mesmo ano, fornecidos pela Brasil Energia.

Segmento residencial

O carregamento do modelo referente ao consumo potencial de gás natural para o

segmento residencial, segue a divisão do segmento por níveis de renda, conforme

definida pela equipe STRAT/RG. Dentre os dados de input necessários, encontram-se

a quantidade de residências por faixa de renda para cada município, o perfil de

consumo energético e o custo de conversão.

A fonte utilizada para obtenção de dados sobre quantidade de residências por faixa de

renda foi diretamente o IBGE.

Já os dados de consumo energético anual de energia elétrica e GLP, por cada tipo de

residência, foram retirados do documento “Análise da Estrutura de Consumo de

Energia pelo Setor Residencial Brasileiro”. Esta foi a Tese apresentada para o

Programa de Mestrado em Ciências em Planejamento Energético realizada pela Carla

da Costa Lopes Achão, em março de 2003. O consumo energético de lenha foi

calculado a partir dos dados do BEN 2003.

Da mesma forma que aconteceu com o segmento comercial, a obtenção dos dados de

custo de conversão foram realizados a partir da metodologia inversa, conforme

descrito no tópico acima.

Dados comuns para ambos segmentos

Dentre os dados que são calculados para ambos segmentos se encontram os

seguintes: o cálculo da penetração do gás natural, o critério de decisão para

conversão, as propriedades dos combustíveis e as equivalências das unidades físicas.

Como não havia dados públicos disponíveis sobre a penetração do mercado atual de

gás natural para todos os segmentos de demanda, foram realizadas hipóteses de


Versão Preliminar

45

cálculo desenvolvidas pela equipe STRAT/RG, utilizando-se como base os últimos

dados de consumo de gás natural por tipo de segmento e distribuidora divulgados pela

Brasil Energia.

Neste sentido, a equipe STRAT/RG identificou, primeiramente, os municípios que já

consomem gás natural. Em seguida, calculou-se o total consumido em cada um

desses municípios, através dos dados de quantidade de estabelecimentos e consumo

energético médio já descrito. Com isso, pôde-se obter o consumo potencial total de

cada área de concessão. Para se obter o valor da penetração de gás natural em cada

segmento, dividiu-se o consumo atual pelo consumo potencial.

Da mesma forma, os dados de critério de decisão foram obtidos a partir de hipóteses

de cálculo realizadas pela equipe STRAT/RG e depois testados no modelo.

Finalmente, do Balanço Energético Nacional foram retirados os dados de

equivalências de unidades físicas e os dados de propriedades dos combustíveis.

Preços do gás natural e dos combustíveis concorrentes

Dentre os dados de preços utilizados como input, foram necessários carregar o

modelo com o preço final do gás natural, preço do gás em boca de poço, além dos

preços dos combustíveis concorrentes. Neste caso, além dos preços atuais, o modelo

também necessitava desses valores carregados para todo o período da projeção. Do

mesmo modo para os dados referentes às remunerações da cadeia do gás natural,

que compreendem as tarifas de transporte e os tributos incidentes ao longo da cadeia.

Para as projeções de preços finais do gás natural foram utilizados os últimos preços

de gás natural cobrados pela Comgás. Esses valores foram repetidos para todos os

anos da projeção. Como não existem dados públicos disponíveis detalhados de preço

de boca de poço a equipe STRAT/RG sugere à ANP a realização do cálculo Net Back,

onde o valor seria obtido através do resultado da subtração entre o preço city gate do

gás natural pelo custo de transporte e tributos.

As projeções de preços para os outros combustíveis foram desenvolvidas conforme

descrito no quadro abaixo.


Versão Preliminar

46

Quadro III.3 – Descrição da Metodologia utilizada para o cálculo da projeção

Combustível Descrição da metodologia para a projeção de preços

Álcool Regressão linear simples em função do preço do WTI Bagaço de cana Preço zero por ser um resíduo (hipótese) Carvão mineral Preço médio dos últimos dez anos Carvão vegetal Preço médio dos últimos dez anos Coque de carvão Preço médio dos últimos dez anos Coque de petróleo Preço médio dos últimos dez anos Coque mineral Preço médio dos últimos dez anos Energia elétrica Preços anuais, segundo a ANEEL Gás de refinaria Hipótese de preço fixo em US$ 5/MBTU Gasolina Regressão linear simples em função do preço do WTI GLP Regressão linear simples em função do preço do WTI Lenha Preço médio dos últimos dez anos Óleo combustível A (leve) Regressão linear simples em função do preço do WTI Óleo combustível A (pesado) Regressão linear simples em função do preço do WTI Óleo combustível B (leve) Regressão linear simples em função do preço do WTI Óleo combustível B (pesado) Regressão linear simples em função do preço do WTI Óleo diesel Regressão linear simples em função do preço do WTI



Versão Preliminar

47

III.2. Input para o Cálculo da Oferta de Gás Natural

A oferta de gás natural é dada, principalmente, pelo volume de gás presente nas

bacias localizadas no Brasil n a Bolívia e na Argentina. A infra-estrutura de transporte

do gás também é um limitador da oferta, assim como o preço do gás. Dentro deste

contexto, estes serão os temas abordados nesta seção.

Dados de input sobre reservas de gás e infra-estrutura de transporte

Os dados referentes a reservas de gás por bacias foram obtidos de diferentes fontes,

de acordo com o país onde a bacia está localizada. Para as bacias nacionais, as

informações foram obtidas através da Gasnet, e sobre dados originais da ANP e da

Petrobras. Os dados referentes às reservas das bacias localizadas na Bolívia foram

obtidos através do web site de Yacimientos Petrolíferos Fiscales Bolivianos. Para as

bacias localizadas na Argentina, os dados foram obtidos através da Secretaria de

Energia.

Para a infra-estrutura de transporte existente no Brasil foram utilizadas duas fontes de

informação. A lista dos gasodutos existentes no Brasil e a definição da origem e

destino de cada segmento desses gasodutos foram obtidas através de informação

disponibilizada à STRAT/RG pela SCM/ANP. Os dados de comprimento dos

gasodutos e a respectiva capacidade de transporte foram obtidos parte através da

SCM/ANP e parte pela Gasnet.

Remunerações da cadeia de gás natrural

Para se obter os dados referentes à estrutura tributária incidente na cadeia de gás

natural no Brasil, utilizou-se a Nota Técnica ANP No 12.

Para as tarifas de transporte utilizou-se a seguinte metodologia: para o Gasbol, a

equipe STRAT/RG utilizou o valor de tarifa postal real aplicado no terceiro

quadrimestre de 2003, disponibilizado pela TBG. A taxa variável por trecho para o

Gasbol é zero. Para os outros gasodutos, dividiu-se o valor da tarifa postal pelo

comprimento do Gasbol e aplicou-se esse valor no cálculo de tarifa por distância.

Neste caso, as taxas fixas de entrada no gasoduto e por trecho são zero.


Versão Preliminar

48

IV. QUANTIFICAÇÃO DO NÍVEL DE PRECISÃO DO MODELO

O cálculo do erro gerado no modelo tem como objetivo apresentar ao usuário uma

forma de medir a qualidade dos resultados obtidos nas projeções. Com isso, o usuário

poderá avaliar até que ponto os resultados obtidos se distanciam da realidade. É

preciso destacar que este teste torna-se necessário apenas para os resultados da

demanda de gás natural. Isto porque, todos os outros resultados são derivados dos

dados gerados pelo bloco de demanda. Neste caso, deverão ser testados os

resultados gerados para os seguintes segmentos de demanda: industrial, comercial,

veicular e residencial. Coube a equipe STRAT/RG a escolha da melhor forma para a

realização desse cálculo.

Dado que o preço de gás natural foi carregado no modelo com valores idênticos para

todas as áreas de concessão, a metodologia utilizada para o cálculo do erro presente

no modelo definida pela equipe STRAT/RG foi comparar o resultado da projeção de

consumo de gás natural para cada área de concessão gerada no modelo para o ano

de 2004, com os dados reais disponibilizados pela Brasil Energia para o mesmo

período. Através dessa metodologia, o resultado total obtido – quer dizer, o quanto

representa a diferença entre o total do consumo projetado e o consumo real, sobre o

total realmente consumido pelos segmentos de demanda – corresponde a uma

diferença de 9,67% entre os valores gerados no modelo e os dados reais, conforme

pode ser observado no quadro abaixo. Esse erro é resultado de, no mínimo, dois

fatores independentes: o erro da metodologia e o erro dos dados de input.

Quadro IV.1.1 – Cálculo do erro total gerado pelo modelo (em mil m3/ano)

Segmentos de Demanda Consumo Industrial do Modelo

2005

Consumo de Gás

2005

Industrial 20.155 20.209 Comercial 396 472 Veicular 4.947 4.231 Residencial 979 598 TOTAL 26.477 29.310 Diferencia % -9,67%



Versão Preliminar

49

Do mesmo modo, esse cálculo pode ser realizado discriminadamente para cada

segmento de demanda.

O resultado obtido no modelo para o segmento industrial representa uma diferença de

12,01% entre os dados gerados pelo modelo e os dados reais, constituindo um erro

que pode ser considerado moderado. Para o desenvolvimento do modelo, conforme

pôde ser observado no capítulo II, foram analisados 34 setores industriais, com base

em uma amostra de mais de 500 companhias.

O segmento de demanda veicular apresenta um nível de erro razoável, representando

uma diferença de 4%. A maior abertura na análise desses segmentos e o tamanho da

amostra utilizada como base são as responsáveis pela geração de um nível de erro

tão baixo.


Versão Preliminar

50

V. BIBLIOGRAFIA

ACHÃO, Carla C. L. (2003). “Análise da Estrutura de Consumo de Energia pelo Setor

Residencial Brasileiro”. Tese de Mestrado do Programa de Planejamento Energético –

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Relatório - ANP · esse mesmo nível de detalhe será apresentada a metodologia utilizada para a elaboração do cálculo da demanda e oferta de gás natural, da infra-estrutura