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CEPI - Curso de Especializaçã Universida Programa Engenharia Econô Estud Aplicada a do Planej Autor: Rebeca Barb ão em Engenharia Econômica, Estratégia e Prevenção ade Federal da Bahia - Escola P a de Pós-Graduação: Especiali ômica, Estratégia e Prevenção Indústria do da Teoria do Por Geração Elétrica e jamento Elétrico Br bosa Borges Salvador, Bahia, Brasil, sábado, o de Perdas na Industria Politécnica ização em o de Perdas na rtfolio e Análise rasileiro , 9 de julho de 2011.

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Universidade Federal da Bahia

Programa de Pós

Engenharia Econômica, Estratégia e Prevenção de Perdas na

Estudo da Teoria do

Aplicada a

do Planejamento

Autor: Rebeca Barbosa Borges

Curso de Especialização em Engenharia Econômica, Estratégia e Prevenção de Perdas na Industria

Universidade Federal da Bahia - Escola Politécnica

Programa de Pós-Graduação: Especialização em

Engenharia Econômica, Estratégia e Prevenção de Perdas na

Indústria

Estudo da Teoria do Portfolio

Geração Elétrica e Análise

Planejamento Elétrico Brasileiro

Rebeca Barbosa Borges

Salvador, Bahia, Brasil, sábado, 9 de julho de 2011

Curso de Especialização em Engenharia Econômica, Estratégia e Prevenção de Perdas na Industria

Escola Politécnica

Especialização em

Engenharia Econômica, Estratégia e Prevenção de Perdas na

Portfolio

Geração Elétrica e Análise

Brasileiro

sábado, 9 de julho de 2011.

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REBECA BARBOSA BORGES

ESTUDO DA TEORIA DO PORTFOLIO APLICADA

A GERAÇÃO ELÉTRICA E ANÁLISE DO

PLANEJAMENTO ELÉTRICO BRASILEIRO

Monografia apresentada ao Programa de Pós-graduação em Engenharia Industrial, Escola Politécnica, Universidade Federal da Bahia, como requisito parcial para a obtenção do grau de Especialista em Engenharia Econômica, Estratégia e Prevenção de Perdas na Indústria – CEPI.

Orientador: Prof. Dr. Paulo Bastos

SALVADOR

2011

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Se o homem fosse, como deveria ser,

Não um animal doente, mas o mais perfeito dos animais, [...]

Devia haver adquirido um sentido do “conjunto”;

Um sentido como ver e ouvir do “total” das cousas

E não, como temos, um pensamento do “conjunto”;

E não, como temos, uma idéia, do “total” das cousas.

Fernando Pessoa

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RESUMO

Em tempos de grande preocupação com as mudanças climáticas, com a

limitação das reservas de combustíveis fósseis e com o suprimento seguro de

energia elétrica é de fundamental importância que os investimentos em geração

feitos no setor elétrico sejam economicamente viáveis, estrategicamente analisados,

diversificados e sustentáveis. Atualmente a maioria das decisões de investimento

neste setor é tomada a partir de análises tradicionais baseadas no menor custo. Esta

alternativa se mostra deficiente pois não considera os custos relativos aos riscos

envolvidos para cada fonte de geração no custo do portfolio energético como um

todo. O uso da teoria moderna do portfolio (TP), por outro lado, ao passo que auxilia

o gerenciamento de riscos maximiza a performance do portfolio para um

determinado nível de risco ceito pelo investidor. Sua utilização tem sido ampla no

sentido de propor como os estados e países devem compor o mix de geração de

energia elétrica com vistas à diversificação para alcançar segurança no fornecimento

e minimização dos impactos ambientais. O objetivo deste trabalho é analisar como é

feita a aplicação da TP para o setor de geração de eletricidade, analisar as

publicações existentes e por fim avaliar as projeções de expansão do parque

gerador brasileiro a partir do conceito de diversificação explorado neste trabalho.

Palavras-chave: energia elétrica, teoria moderna do portfolio, planejamento

elétrico, políticas energéticas, portfolio elétrico, suprimento de energia elétrica,

segurança da energia.

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ABSTRACT

A scenario of climate change issues, limited fossil fuels reserves and security of

energy supply challenges raise concerns on the world population about the

investments on electric generation. It’s crucial that investors consider not only

technical and economic feasibility analysis but also an strategic analysis taking into

account the sustainability and diversification of the portfolio. The least-cost alternative

is not considered to be efficient anymore once it doesn’t take into account the risk

costs related to each energy source in the portfolio as a whole. The use o modern

portfolio theory (TP), on the other hand, contributes to risk management and at the

same time maximize the portfolio expected return for a giving amount of portfolio risk

that the investors are willing to take. It’s been widely used by countries and regions

interested in diversifying their energy portfolio in order to achieve security of supply

and meet environmental demands. This paper aims to analyze the application of

modern portfolio theory to the power generation sector, the existing articles and

publication about the subject and to evaluate the Brazilian projections and policies to

the meet future power supply.

Palavras-chave: electricity, electric power, modern portfolio theory, electric

power planning, energy policies, electrical portfolio, security energy supply.

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LISTA DE FIGURAS

Figura 2.1 - Fronteira Eficiente e curva risco-retorno ................................................. 6

Figura 2.2 – Custos nivelados de eletricidade para novas plantas em 2010 e 2035

nos Estados Unidos (2009 US$/kWh) ................................................. 10

Figura 2.3 – Custos de investimento referenciais na geração de energia elétrica

(US$/kW) ............................................................................................. 11

Figura 2.4 – Percentual de mudança nos custos de geração de eletricidade nos

Estados Unidos (US$/kWh, 1982-2003) .............................................. 14

Figura 3.1 – Análise de portfólio risco-retorno eficiente para União Européia .......... 20

Figura 3.2 - Comportamento da fronteira eficiente para o México, 2004 ................. 21

Figura 3.3 - Comportamento da fronteira eficiente para o México, 2008 ................. 22

Figura 3.4 - Composição de vários portfolios para o México ................................... 23

Figura 3.5 – Participação das fontes de geração de energia da Tunísia para 2010. 24

Figura 4.1 – Oferta de energia elétrica por fonte - 2009 ........................................... 27

Figura 4.2 – Projeção do consumo de energia elétrica no Brasil ............................. 29

Figura 4.3 - Evolução da participação dos diversos tipos de fontes (% de capacidade

instalada) ............................................................................................. 30

Figura 4.4 – Participação das diversas fontes não hidrelétricas (% de capacidade

instalada) ............................................................................................. 31

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LISTA DE TABELAS

Tabela 2.1– Coeficiente de correlação estimado para combustíveis ....................... 13

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LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

CAPM - Capital Asset Pricing Model (modelo de precificação de ativos)

CF - Custo Fixo

CV - Custo Variável

DOE – US Departmemt of Energy (Departamento de Energia dos Estados

Unidos)

EIA - Energy Information Administration

EPE - Empresa de Pesquisa Energética

HPR - Hold Period Return (tipo de cálculo de retorno em investimento)

MER - Maximum Expected Return (retorno máximo de um portolio)

MME - Ministério de Minas e Energia

O&M - Operação e Manutenção

PCH - Pequenas Centrais Hidrelétrica

PDEE - Plano Decenal de Expansão de Energia

PIB - Produto Interno Bruto

PROCEL - Programa de Conservação de Energia Elétrica

PROINFA - Programa de Incentivo as Fontes Alternativas

SIN - Sistema Interligado Nacional

STEG - Société Tunisienne de l'Electricité et du Gaz

WACC - Weighted Average Cost of Capital (Custo Médio Ponderado do Capital)

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LISTA DE SIMBOLOS OU NOMENCLATURA

- expectativa de retorno para o ativo i

)(rpE - retorno esperado do portfolio

- fluxo de caixa durante o período t

I - custos de capital

C - custos de combustível

VOM - custos de operação e manutenção e variável

FOM - custos de operação e manutenção e fixo

- proporção do ativo presente no portfolio

- valor final no período t

- valor inicial no período t

- risco do portfolio

- riscos totais do portfolio

- coeficiente de correlação entre os ativos i e j

e - desvio padrão do retorno esperado para i e j

)( irE

tFC

iS

tVF

tVI

ijρ

iσ jσ

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SUMÁRIO 1 Introdução e Contextualização ...................................................................... 1

2 Otimização de Portfolio ........................................................................................ 3

2.1 Teoria Acerca da Otimização de Portfolios .................................................... 3

2.2 Exemplo de Aplicação Considerando Dois Ativos Financeiros ...................... 5

2.3.1 Custos ........................................................................................................... 9

2.3.2 Risco ............................................................................................................ 12

2.3.3 Coeficientes de Correlação ......................................................................... 13

2.3.4 Limitações e Considerações ........................................................................ 15

2.3.5 Críticas à Utilização de MPT na Geração de Energia Elétrica ..................... 16

3 Revisão Literária ................................................................................................ 18

3.1 União Européia ............................................................................................ 18

3.2 México ......................................................................................................... 21

3.3 Tunísia ......................................................................................................... 23

3.4 Região Oeste dos Estados Unidos .............................................................. 24

3.5 Estado da Virginia (Estados Unidos) ........................................................... 25

3.6 Suíça e Estados Unidos .............................................................................. 26

4 Análise do Cenário Brasileiro ............................................................................. 27

4.1 Matriz Energética (Eletricidade) ................................................................... 27

4.2 Demanda Futura .......................................................................................... 29

4.3 Capacidade Projetada ................................................................................. 30

4.4 Análise dos Investimentos Projetados em geração ..................................... 31

5 Conclusões ........................................................................................................ 34

5.1 Sugestão de Trabalho Futuro ...................................................................... 35

6 Referências Bibliográficas .................................................................................. 36

7 Bibliografia ......................................................................................................... 38

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1 INTRODUÇÃO E CONTEXTUALIZAÇÃO

Há uma preocupação de que a introdução de energias renováveis nos portfolios

elétricos aumente o custo da eletricidade. Isto porque os responsáveis pelo

planejamento elétrico ainda lançam mão primariamente de análises financeiras de

custo simples quando decidem sobre qual tecnologia utilizar para geração de

energia elétrica.

Os investidores financeiros aprenderam que num cenário de incertezas investir

em um portfolio diversificado traz benefícios de longo prazo pois dá cobertura para

proteger-se dos riscos de mercado, teoria introduzida por Markowitz (cit. in

Awerbuch 2003) conhecida como Teoria Moderna do Portfolio (TP).

Muitos estudos foram conduzidos para encontrar o mix de fontes de geração

eficiente para países, estados e regiões do mundo, dentre os quais se pode citar o

estado da Carolina do Norte (RODEHORST, 2007) e da Virginia (DELAQUIL et al.,

2005), a Suíça e Estados Unidos (KREY e ZWEIFEL, 2006), Irlanda (AWERBUCH,

2004a), Tunísia (AWERBUCH, 2005a), México (AWERBUCH et al., 2004b e

BELTRAN, 2008) e União Européia (AWERBUCH e BERGER, 2003).

A maior parte destes estudos mostra que tradicionalmente a dependência de

combustíveis fósseis aumenta os riscos de deficiências no suprimento e que um mix

de geração elétrica ótima deve beneficiar-se de parcelas de geração através de

energias renováveis não convencionais (eólica, solar, geotérmica entre outras).

Logo, uma vez que alguns teóricos defendem que as análises financeiras

convencionais não são consideradas adequadas para investimentos em energia

elétrica, este trabalho trata da aplicabilidade da TP ao mercado de geração de

energia elétrica. Pretende-se mostrar através de estudos em trabalhos publicados

que com uma diversificação da matriz energética, incluindo fontes renováveis de

energia, é possível diminuir o risco do portfolio energético como um todo, sem

necessariamente incorrer em aumento de custos.

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Busca-se analisar o planejamento da expansão do parque gerador brasileiro

com relação as políticas energéticas, através de uma análise bibliográfica

abrangente sobre às aplicações da teoria do portfolio em produção de energia

elétrica com foco nas diferentes fontes de geração. Espera-se mostrar que, do ponto

de vista da TP, o Brasil não possui um portfolio adequado uma vez que é altamente

dependente da energia hídrica, tornando-se ainda mais importante a busca pela

diversificação.

Pretende-se introduzir uma mudança de paradigma quanto à forma de realizar

análise financeira para investimentos em geração elétrica tendo como base uma

análise não somente sobre os custos mas também sobre os riscos incidentes. Esta

abordagem mais abrangente traz benefícios para a sociedade, visto que se

preocupa com o suprimento seguro de energia elétrica e para o meio ambiente,

inserindo alternativas energéticas menos agressivas.

O aumento da participação destas fontes alternativas na matriz deve ser

acompanhado de políticas de incentivo ao investimento na geração e ao

desenvolvimento da indústria de renováveis no Brasil, o que garantirá a queda no

preço do kWh a longo prazo.

Este trabalho está estruturado conforme tópicos expostos abaixo:

CAPÍTULO 2: Explora a teoria sobre otimização de portfolio de Markowitz que

diz que a melhor carteira para um nível de risco específico pode ser obtida através

de estatística simples: média, desvio-padrão e correlação. Além disso explora-se a

aplicação desta teoria para o planejamento elétrico com base em modelos

desenvolvidos na literatura;

CAPÍTULO 3: Neste capítulo é feita uma revisão da literatura sobre aplicação

da TP ao portfolio de geração elétrica nas seguintes regiões: União Européia,

México, Tunísia, região oeste dos Estados Unidos, estado da Virginia, Suíça.

CAPITULO 4: Parte-se então para uma análise do panorama elétrico brasileiro

e comenta-se as projeções feitas por órgãos do governo sobre a geração de energia

elétrica à luz da teoria introduzida nos capítulos anteriores;

CAPITULO 5: Apresenta-se aqui as conclusões e sugestão de trabalhos futuros

com base no tema explorado.

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2 OTIMIZAÇÃO DE PORTFOLIO

2.1 TEORIA ACERCA DA OTIMIZAÇÃO DE PORTFOLIOS

O mercado financeiro é cercado de incertezas que caracterizam o

comportamento não previsível do valor das ações no tempo. Para apoiar as decisões

acerca deste contexto, vários métodos de avaliação econômica de ativos financeiros

foram criados. A seleção dos investimentos depende primariamente do grau de

aversão ao risco do investidor. É certo que aqueles que se submetem a correr riscos

maiores são premiados com retornos superiores. Logo, a decisão de investimento

baseia-se não somente no retorno esperado, mas também na disposição de

exposição ao risco.

A escolha de um portfolio de investimentos (ou carteira de ações) ótimo foi

estudo de Harry Markowitz (1952), que ganhou prêmio Nobel de Ciências

Econômicas em 1990 pelo desenvolvimento da Teoria Moderna de Portfolio (TP),

junto com Merton Miller e William Sharpe. Em sua teoria ele utilizou os conceitos de

média-variância para apresentar os fatores que fazem com que se maximizem os

retornos de um portfolio para um dado nível de risco, ou de maneira equivalente,

minimizem o risco para um dado nível de retorno. Para tal, utilizou o conceito de

diversificação com base na correlação dos investimentos mostrando que um grupo

de ativos pode possuir um nível de risco menor do que cada um deles

individualmente.

Como pode ser notado o modelo não requer informações sobre as políticas de

investimentos das empresas, sobre o modelo de gestão estratégia adotada. Este

novo modelo alterou como as tomadas de decisões de investimento eram feitas e

forneceu subsídios para uma melhor seleção de carteira.

A idéia por trás desta teoria é que enquanto investimentos são imprevisíveis e

apresentam riscos, a covariância dos retornos de cada ativo individualmente ajuda a

dar cobertura ao portfolio.

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A teoria do portfolio relaciona o retorno esperado do portfolio com os

riscos totais do portfolio . O risco total do portfolio é o desvio padrão dos retornos

passados (BERGER, 2003) e o retorno total do portfolio é a média ponderada dos

retornos esperados para cada ativo individualmente.

Matematicamente esta relação é

com

(Equação 2.1)

Onde:

- é a proporção do ativo presente no portfolio;

- expectativa de retorno para o ativo i que é calculado pela média de

todos os retornos esperados ponderado pela probabilidade de ocorrência de cada

um deles .

Pode-se considerar como retorno o Holding Period Return (HPR) (SEITZ,1990)

para cada ativo. Em finanças o HPR é uma medida simples de performance do

investimento que demonstra o retorno. É o percentual de crescimento do ativo em

um determinado período dado por

(Equação 2.2)

Onde:

- valor final no período t;

- valor inicial no período t;

- fluxo de caixa durante o período t.

Já o risco do portfolio é calculado através da equação

(Equação 2.3)

Onde:

)(rpE

∑ =⋅=

N

i ii rESrpE1

)()( ∑ ==⋅

N

i iS1

1

iS

)( irE

t

ttt

tVI

FCVIVFr

+−=

tVF

tVI

tFC

∑ ∑= =⋅⋅⋅⋅=

N

i

N

j ijjiji SSp1 1

2ρσσσ

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- é o coeficiente de correlação entre os ativos i e j

e - é o desvio padrão do retorno esperado para i e j.

Através destas equações é possível determinar uma série de portfolios ótimos,

do ponto de vista matemático, um para cada nível de risco. Plotando num gráfico o

retorno esperado pelo risco encontrado para cada um destes portfolios obtém-se

uma curva chamada de Fronteira Eficiente.

Para exemplificar a aplicação da teoria do portfolio segue-se um exemplo de

uma carteira de apenas dois ativos1.

2.2 EXEMPLO DE APLICAÇÃO CONSIDERANDO DOIS ATIVOS FINANCEIROS

Considere dois ativos (A e B) que apresentam correlação de Ativo A é

o que apresenta maior risco. Um portfolio que consiste somente de ativos do tipo A

possui um retorno esperado de 17% e um risco de aproximadamente 0,41. Ativo B é

menos arriscado e possui um retorno esperado de 7,2% com risco 0,26.

Pela Figura 2.1 mostrada abaixo nota-se que iniciando com um portfolio

composto 100% de B, à medida que se introduz A o risco do portfolio inicialmente

diminui até atingir o portfolio com mínimo desvio padrão de retornos (V) e depois

volta a crescer.

De uma perspectiva baseada no risco-retorno formar uma carteira com ativos

apenas do tipo B não faz muito sentido visto que é possível combinar ativos A e B

para produzir resultados melhores. Nota-se que não é interessante possuir uma

combinação de A e B que está abaixo de V (parte pontilhada da curva) já que é

possível obter outros conjuntos que fornecem retornos melhores para o mesmo nível

de risco.

1 Exemplo retirado de Awerbuch e Berger, fev. 2003.

ijρ

iσ jσ

.6,0=ρ

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Fonte: S. Awerbuch, M. Berger, “Applying portfolio theory to EU electricity planning and policy-making” Fevereiro,

2003

Figura 2.1-Fronteira Eficiente e curva risco-retorno

Exemplificando, o portfolio R apresenta o mesmo risco que P, mas possui um

retorno esperado maior. Caso o investidor aceite correr riscos maiores pois

interesse-se por retornos superiores pelos resultados obtidos na curva ele deve

incorporar uma quantidade maior do ativo A, como por exemplo o portfolio S da

Figura 2.1.

A parte da curva em azul mostra a fronteira eficiente – conjunto de portfolios

ótimos, deste modo observa-se que é possível definir uma infinidade de

combinações ótimas permitindo assim que o investidor, com base no seu grau de

aversão ao risco, escolha uma delas.

Os riscos existentes no mercado de ações são do tipo sistêmicos e não-

sistêmicos. Os sistêmicos afetam todos os tipos de investimentos do mercado de

ações igualmente, pois possuem características globais (risco inflação e risco de

confiança no país por exemplo). Nenhum investidor está livre deste tipo de risco.

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Já o risco específico, ou não-sistêmico, são típicos de determinadas empresas

ou setores da economia (como o risco legal, de crédito ou operacional). Este pode

ser minimizado pela diversificação da carteira.

O método utilizado no exemplo acima pode ser aplicado para portfolios com

uma infinidade de ações. O mix de ações em diferentes proporções confere

possibilidade de reduzir os riscos específicos de mercado.

De acordo com Biewald et al. (2003) alguns dos riscos específicos enfrentados

pelo mercado de energia elétrica, são: preço dos combustíveis, disponibilidade de

combustíveis, desempenho (performance), riscos relacionados com tecnologia

(avanços), incerteza acerca da equalização do demanda com a oferta de

eletricidade, liquidez das empresas fornecedoras, sistema de transmissão,

ambientais, serviços adicionais, risco de crédito e pode-se citar ainda disponibilidade

de recursos naturais (sol, vento, marés e água).

Estes riscos precisam ser monitorados geridos ao longo do tempo de maneira

que a estratégia de portfolio seja bem sucedida.

2.3 APLICAÇÃO DA TEORIA DO PORTFOLIO PARA O PLANEJAMENTO DE

GERAÇÃO DE ELETRICIDADE

Conforme Awerbuch (2004a), há cerca de 50 a 60 anos a análise de

investimentos em fontes de geração elétrica no mundo passava basicamente pelo

carvão ou por fontes derivadas do petróleo. Neste contexto, por exemplo, o uso do

custo médio ponderado de capital (WACC) como taxa de desconto poderia ser

utilizado para se encontrar os custos totais que auxiliariam na decisão final do

investimento, o que era completamente plausível para a época.

O caso do Brasil apresenta-se um pouco diferente da maioria visto que a

abundância do potencial hidrelétrico tem sido preponderante nas decisões sobre

investimentos em energia.

Porém, realizar um planejamento de investimentos em geração elétrica hoje é

um grande desafio visto que se enfrenta um cenário de incertezas a respeito do

preço dos combustíveis, da disponibilidade de recursos, da demanda esperada, dos

avanços tecnológicos, de performance e da influência das políticas públicas.

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Conforme mostrado no item 2.1 deste trabalho, investidores do mercado

financeiros estão acostumados a lidar com a incerteza e usam a diversificação para

contornar riscos e avaliar investimentos individuais através dos seus efeitos no

portfolio como um todo.

Dadas as incertezas encontradas no mercado de fontes geradoras é aplicável

utilizar uma avaliação estratégica do portfolio de geração de energia elétrica e não

apenas realizar análises enfatizando os preços e custos individuais das diversas

fontes. Logo, com base na teoria do portfolio é possível avaliar a geração de

energia através de fontes convencionais e alternativas não apenas com base nos

seus custos individuais, mas no custo do portfolio como um todo. Assim, alternativas

que embora tenham custos individuais maiores, quando usadas em conjunto com

outras em um portfolio, melhoram a relação custo-risco.

Entretanto, o que nota-se é que as políticas voltadas pra esta área continuam

sendo elaboradas sem o benefício das teorias modernas de finanças de avaliação

de investimentos, como a Capital Asset Pricing Model (CAPM) e a TP, de maneira

que estes fundamentos ainda não foram plenamente incorporado pelos

responsáveis do planejamento elétrico.

Em seu artigo “Em prol de uma Avaliação Financeiramente Orientada de

Fontes de Energia Convencionais e Renováveis na Irlanda”, Awerbuch (2004a)

defende que os modelos convencionais de avaliação de projeto ensinados em

cursos de finanças não se aplicam ao planejamento elétrico, que deve estimar os

custos de geração. Diz que a taxa de desconto para os custos dos projetos são

menores que as consideradas para o cálculo do valor presente líquido. A utilização

de uma mesma taxa de desconto para cálculo dos custos com combustíveis e

operação e manutenção (O&M) por exemplo, distorce os resultados.

Ele comenta que:

Políticas energéticas de longo prazo, envolvendo o bem-estar de nações

inteiras, se não do globo, são feitas com base em modelos de custo

obsoletos inventados na época do Ford-T e já descartados pela maior parte

das indústrias. Esses modelos apresentam uma propensão às tecnologias

com base em combustíveis fósseis, que apresentam maiores riscos

associados, sobre as renováveis (AWERBUCH,2004a, pag.4).

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Aplicando a teoria do portfolio ao planejamento elétrico é possível identificar

portfolios eficientes que fornecem o conjunto de participação das fontes de geração,

proporcionando assim meios de balizar o planejamento de políticas públicas no setor

elétrico.

2.3.1 Custos

Para as análises subseqüentes serão considerados os custos esperados do

portfolio como o inverso do retorno esperado . Deste modo para aplicação à

equação com a função objetivo passa a ser

minimizar os custos e não maximizar retorno.

Na maior parte da literatura sobre esta aplicação são considerados como partes

que compõem os custos de geração:

(Equação 2.4)

com e

- Custo fixo formado pelos custos de capital e custos fixos de O&M

(operação e manutenção);

- Custo variável formado pelo custo do combustível e custos

variáveis com O&M.

Considera-se que no cálculo dos custos das energias renováveis (eólica, solar,

geotérmica e hídrica) o preço do combustível é zero bem como a parcela variável

dos custos em O&M, logo alguns autores classificam como ativos isentos de risco

(AWERBUCH, 2003).

Entretanto, pode-se considerar a disponibilidade de vento, sol e água como

fator de risco para as energias renováveis. Esta é uma limitação deste estudo visto

que este fator não é levado em consideração nas análises subsequentes.

)( irE

∑ =⋅=

N

i ii rESrpE1

)()( ∑ ==⋅

N

i iS1

1

CVCFcE +=)(

FOMICF +=vOMCCV +=

CF I FOM

CV C vOM

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A Figura 2.2 abaixo mostra as parcelas que representam os custos de

diferentes fontes de geração de energia nivelados, segundo dados do Department of

Energy (DOE) de abril, 2011 e mostram as projeções dos custos nos Estados Unidos

no ano de 2035.

Fonte: Annual Energy Outlook 2011 com Projeções para 2035 - DOE/EIA - Abril 2011

Figura 2.2 – Custos nivelados de eletricidade para novas plantas em 2010 e 2035 nos Estados Unidos (2009 US$/kWh)

A partir das informações apresentadas conclui-se que carvão, nuclear e as

renováveis são intensivas em capital e que a tendência até 2030 é que haja uma

redução desta parcela dos custos devido aos avanços tecnológicos.

Os custos das térmicas à gás compreende em sua maior parte de custos

variáveis advindos do combustível utilizado. De acordo com a previsão mostrada

estes custos continuarão a crescer, resultado da volatilidade no preço do

combustível.

Os custos de capital dependem de fatores como: custo dos equipamentos, taxa

de juros e período considerado para retorno do investimento. Por sua vez, o custo

com combustível depende da eficiência operacional, preço do combustível,

disponibilidade do combustível e custos de transporte.

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A Figura 2.3 abaixo mostra os custos de investimento na geração de energia

elétrica considerados no Plano

Energia (MME).

FONTE: PLANO NACIONAL DE ENERGIA 2030

Figura 2.3 – Custos de investimento referenciais na geração de energia elétrica

Nota-se que o custo da energia hidrelétrica é função do potencial a ser

explorado enquanto as demais possuem um custo “estável”. Para a biomassa

considera-se que a produção de energia elétrica é subproduto, ou seja, a matéria

combustível é resíduo de

Comparativamente à

eólica considerado em 2010 nos EUA e para o Brasil são similares (entre 1000 e

1200 U$/kWh), já para o carvão e nuclear há uma discrepância

para 1600 US/kWh e nuclear de 1200 para 220

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abaixo mostra os custos de investimento na geração de energia

elétrica considerados no Plano Nacional de Energia 2030 pelo Ministério e Minas e

FONTE: PLANO NACIONAL DE ENERGIA 2030 – PNE, MME, pag.

Custos de investimento referenciais na geração de energia elétrica

se que o custo da energia hidrelétrica é função do potencial a ser

explorado enquanto as demais possuem um custo “estável”. Para a biomassa

se que a produção de energia elétrica é subproduto, ou seja, a matéria

uo de outras atividades.

Comparativamente à Figura 2.2, nota-se na Figura 2.3 que o custo de energia

eólica considerado em 2010 nos EUA e para o Brasil são similares (entre 1000 e

1200 U$/kWh), já para o carvão e nuclear há uma discrepância

para 1600 US/kWh e nuclear de 1200 para 2200 U$/kWh aproximadamente.

11

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abaixo mostra os custos de investimento na geração de energia

Nacional de Energia 2030 pelo Ministério e Minas e

PNE, MME, pag. 265

Custos de investimento referenciais na geração de energia elétrica (US$/kW)

se que o custo da energia hidrelétrica é função do potencial a ser

explorado enquanto as demais possuem um custo “estável”. Para a biomassa

se que a produção de energia elétrica é subproduto, ou seja, a matéria

que o custo de energia

eólica considerado em 2010 nos EUA e para o Brasil são similares (entre 1000 e

1200 U$/kWh), já para o carvão e nuclear há uma discrepância - carvão de 1100

0 U$/kWh aproximadamente.

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2.3.2 Risco

Os riscos na geração são medidos similarmente ao modo como é feito para

ações de mercado, ou seja, através do desvio padrão da variação histórica dos

custos das tecnologias consideradas.

Cada parcela da formação dos custos considerada na (Equação 2.4) do item

2.3.1 (custo de capital, O&M e combustível) está associada com um risco específico

que pode ser calculado através do desvio padrão dos custos históricos registrados.

O risco relacionado com os custos no período da construção ( ) variam de

acordo com o fonte de geração e está relacionado com a complexidade e duração.

Para as plantas existentes este risco não deve ser considerado.

Para cálculo dos riscos dos custos com combustíveis considera-se a

volatilidade dos preços históricos. Para as a maior parte das energias renováveis

este risco não é considerado, com exceção da geração por biomassa. Por outro lado

existe outro risco relacionado com a disponibilidade de combustível não considerado

para as energias renováveis.

Os riscos relacionados com a parcela de O&M afeta todas as fontes geradoras

e podem ser calculados similarmente utilizando o desvio padrão dos custos

históricos. Porém Awerbuch e Berger (2003), por não ter acesso a tal histórico de

dados, usam em seu modelo aproximações financeiras.

Em suas aproximações consideram que a parcela fixa de O&M possui o mesmo

risco que a empresa tem de cumprir com suas obrigações financeiras (pagamento

dos juros) pois assume que enquanto houver receita haverá O&M.

Por outro lado usa outra aproximação para a parcela variável de O&M. Esta

varia de acordo com a quantidade de kWh produzida, que por sua vez varia de

acordo com os ciclos econômicos do mercado. Logo, supõe que se comporta de

acordo com o risco geral do mercado – que pode ser obtido através de um portfolio

que reproduza o mercado como um todo, como o IBOVESPA no Brasil2.

2 Para mais detalhes Breadley e Myers (1991).

I

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2.3.3 Coeficientes de Correlação

O coeficiente de correlação , utilizado na (Equação 2.3) é uma unidade de

medida adimensional, variando entre -1 e +1, que mede o grau de associação linear

entre duas variáveis (Ramsey e Schaefer, 2002) de maneira que, se o valor das

duas variáveis se modifica na mesma “direção”, elas são positivamente

correlacionadas, e negativamente correlacionadas quando se movem em direções

opostas. Quando não há relação observada, a correlação é zero.

No contexto deste trabalho o coeficiente de correlação indica o grau de

interdependência dos custos de uma fonte de geração com outra. Para utilização na

(Equação 2.3) deve-se encontrar os coeficiente de correlação para todos os tipos de

custos (variáveis e fixos) entre as diversas fontes. Destes, o que possui maior

variabilidade e, portanto, o de maior impacto é o custo de combustível.

A Tabela 2.1 abaixo mostra o índice de correlação entre os principais

combustíveis, obtido do trabalho de Awerbuch (2003) que usa como base o HPR dos

preços histórico dos combustíveis.

Tabela 2.1– Coeficiente de correlação estimado para combustíveis3

Gás Combustíveis

derivados do

petróleo

Carvão para Vapor Urânio

Gás - 0,48 0,46 -0,27

Combustíveis

derivados do

petróleo

0,48 - 0,24 -0,13

Carvão para Vapor 0,46 0,24 - -0,37

Urânio -0,27 -0,13 -0,37 -

Fonte: S. Awerbuch, M. Berger, “Applying portfolio theory to EU electricity planning and policy-making”

Fevereiro, 2003

3 Os valores dos coeficientes de correlação mostrados na Tabela 2.1 não refletem valores atuais.

Entretanto é possível extrair conclusões a respeito da maneira como se correlacionam os custos dos

combustíveis com base nos valores encontrados sem prejuízos ao trabalho.

ijρ

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Como a maior parte das energias renováveis – a exemplo da solar, eólica,

hídrica e geotérmica - não possuem custos de combustível o fator de correlação é

zero e não está mostrado na Tabela 2.1 acima. Os maiores coeficientes tratam da

relação entre gás e carvão e gasolina e gás.

A Figura 2.4 abaixo mostra a variação nos preços de geração de energia

elétrica a partir de derivados do petróleo, carvão, gás natural, eólica e nuclear nos

Estados Unidos entre os anos de 1982 e 2003 (KREY e ZWEIFEL, 2006).

FONTE: “Efficient Electricity Portfolios for Switzerland and the United States” Boris Krey e Peter Zweifel,

Fevereiro 2006

Figura 2.4 – Percentual de mudança nos custos de geração de eletricidade nos Estados Unidos (US$/kWh, 1982-2003)

De acordo com o que pode ser observado a eletricidade proveniente da

geração a partir de derivados do petróleo mostra a maior volatilidade no custo ao

longo de todo o período observado. Isto se deve a importância atual do petróleo

como matéria prima primária para grande parte das indústrias associado a reservas

desigualmente distribuídas entre as nações, além de questões ligadas as

tecnologias de exploração. Seu preço é influenciado por uma série de fatores de

ordem política e econômico-financeira.

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Flutuação similar pode ser observada no caso do gás, uma vez que petróleo e

gás tem correlação significativa, conforme já observado na Tabela 2.1. Por outro lado,

a variação nos custos da energia eólica manteve-se praticamente constante ao

longo do tempo exprimindo a natureza não-correlacionada desta fonte de geração

em relação às demais.

2.3.4 Limitações e Considerações

A TP pode ser aplicada levando em consideração algumas suposições e

limitações nas análises, a respeito das natureza dos ativos (RODEHORST, 2007).

São elas:

1. Os investimentos são perfeitamente divisíveis: Ações podem ser divididas

quase que infinitamente. O mesmo não pode ser dito a respeito de ativos de

geração (turbinas, plantas, etc) que possuem limitações que os tornam não

perfeitamente divisíveis. Porém, à medida que se aumenta a escala do local

analisado (para grandes extensões territoriais, como países e regiões, por

exemplo) estas limitações tornam-se menos expressivas (AWERBUCH,

2003) e o modelo pode ser utilizado sem prejuízos.

2. Os ativos são perfeitamente substituíveis: a TP assume que a localização

do ativo não influencia na seleção do portfolio. Esta suposição não é

verdadeira para o setor elétrico visto que a geração depende da

disponibilidade de combustível, da infra-estrutura disponível para

transmissão da energia entre outros.

Para térmicas a gás, por exemplo, quanto mais longe a planta encontra-se

de onde é disponibilizado o gás, maiores os custos com construção de

gasodutos ou outros meios de transporte do combustível. Para geração por

fontes renováveis as plantas localizam-se onde há abundancia de água, luz,

ventos e assim por diante.

Para levar a energia gerada até o ponto de consumo incorre-se em custos e

riscos relativos à construção de uma estrutura para transmissão, bem como

de perdas de energia associadas, que não são levados em conta no modelo

apresentado.

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3. Não há custos de transição: o custo de transição entre um portfolio existente

e um projetado para o futuro não é zero. Porém, ao utilizar teoria do modo

como apresentada estes custos não são levados em consideração.

4. A distribuição dos retornos é normal: Supõe-se que as taxas de retorno

históricas distribuem-se de forma normal, e por isto o desvio padrão pode

ser considerado a medida do risco.

5. Impostos e subsídios: São analisados riscos de uma maneira geral não

foram considerados impostos e subsídios específicos para cada fonte.

6. O passado serve como guia para o futuro: a TP assume que as variações

nos preços e retornos passados servem para prever o futuro através de um

método probabilístico. Dados históricos são utilizados. Logo, nada garante

que não possam surgir ‘surpresas’ no futuro não cobertas por esta análise.

2.3.5 Críticas à Utilização de MPT na Geração de Energia Elétrica

Os que criticam a aplicação da TP à geração elétrica argumentam que a

análise realizada é muito simplista e não leva em consideração o atendimento a

necessidade dos clientes, as curvas de carga – demanda momento a momento-, as

restrições ambientais e as barreiras políticas (COSTELLO, 2007).

Delarue (2009) descreve um modelo de investimento usando TP que leva em

consideração a curva de carga hora-a-hora distinguindo claramente entre

investimentos em capacidade (MW) e em geração (MWh). Desta análise observa-se

que as energias renováveis podem servir servem, da mesma forma que a térmica,

para atender as demandas de pico em complementaridade a energia de base.

Há que se levar em consideração também que a disponibilidade de

recursos/combustíveis são limitantes importantes para definir a máxima participação

de determinada fonte de geração em um portfolio.

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O suprimento seguro de energia elétrica deve ser suficiente, diversificado,

seguro e economicamente e ambientalmente compatíveis. A aplicação da TP ao

planejamento elétrico advoga que é possível se obter maior segurança no

suprimento com um portfolio de fontes de geração de energia diversificado porém

não se inclui na análise a confiabilidade dos sistemas elétricos de transmissão e a

eficiência energética (perdas).

Alguns outros custos não foram considerados no modelo como:

- Custos de descomissionamento de plantas: definido portfolio ótimo define-se

uma política de investimentos e também de descomissionamento de plantas em

operação. Tais custos não são considerados no modelo.

- Custos de distribuição da energia gerada: a análise leva em consideração

alguns dos custos envolvidos na geração mas não na cadeia produtiva completa.

Logo, os custos de transmissão também não são considerados.

Por fim, embora as energias renováveis tenham como característica comum

importante o uso de combustíveis renováveis, existem diferenças consideráveis

quanto aos custos e riscos incorridos em cada tipo de fonte (solar, eólica, hídrica,

geotérmica das marés etc) que devem ser levados em consideração separadamente

no cálculo do portfolio e não de forma comum.

O capítulo a seguir mostra aplicações práticas da TP ao portfolio de geração de

eletricidade de países, estados e regiões e as conclusões obtidas.

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3 REVISÃO LITERÁRIA

Conforme Awerbuch (2005b, pag.8) “A otimização de portfolio localiza o mix de

geração com mínimo custo esperado para cada nível de risco, onde risco é definido

de maneira financeira como a variabilidade ano-a-ano (desvio padrão) dos custos

das fontes de geração”.

Com base nisto, muitos autores vêm buscando mostrar através de trabalhos

científicos que é possível agregar outras fontes de energia, chamadas alternativas

ou renováveis, ao portfolio elétrico. Defende-se que isto provocaria um aumento da

eficiência geral, sem incorrer em aumento de custos, como seria normalmente

esperado devido ao efeito da diversificação.

Pode-se citar como exemplos de energias renováveis: solar que utiliza o sol

como fonte de geração, eólica que utiliza os ventos como força motriz, hídrica que

utiliza a força das águas como força motriz, biomassa/biogás que utiliza o poder

calorífico de resíduos, geotérmica por sua vez utiliza o calor proveniente de camadas

mais profundas da terra e das marés que aproveita as ondas e a variação nas marés

como força motriz.

O que caracteriza, primariamente, estas fontes de energia como renováveis é o

fato de não se utilizarem de combustíveis fósseis e não emitirem CO2 na atmosfera

como resultado do processo de geração elétrica. Os impactos ambientais

provocados por este tipo de energia é menor do que aqueles provocados por fontes

de combustíveis fósseis e nuclear (ZAHEDI, 1994).

Os resultados de alguns dos trabalhos publicados abordando a utilização dos

conceitos discorridos neste trabalho são apresentados nos tópicos que se seguem.

3.1 UNIÃO EUROPÉIA

Em seu trabalho “Aplicação da Teoria do Portfolio para Planejamento da

Eletricidade e Elaboração de Políticas para a União Européia”, Awerbuch e Berger

(2003) falam da importância de se planejar os investimentos em energia elétrica

criando um portfolio diversificado que promova segurança no suprimento de energia

de forma eficiente, sem se expor a riscos desnecessários.

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É mostrada preocupação com a dependência atual da União Européia dos

combustíveis fósseis para geração de energia elétrica visto que o portfolio do ano

2000 era composto por 20,3% de da energia elétrica gerada através de gás e 32% a

partir de carvão.

Realiza-se então uma comparação do portfolio de 2000 com o projetado para o

ano de 2010, e com a fronteira eficiente obtida para gás natural, petróleo, carvão,

nuclear e renováveis (expressa como eólica doravante, visto que compõe a maior

parte), levando em consideração as plantas existentes e novas, já que os custos e

riscos envolvidos diferem.

É adicionada a capacidade de geração existente (soma das capacidades das

unidades de geração em operação) como restrição de ordem técnica para projeção

da fronteira eficiente de maneira que a quantidade projetada para uma fonte de

geração ‘existente’ não exceda sua capacidade real de 2000. Para a energia nuclear

considerou-se que o percentual projetado não deve ser menor do que o existente,

visto que não se considerou no modelo os custos e riscos do descomisionamento

das plantas existentes. A partir destas restrições é traçada a Fronteira Eficiente

tecnicamente viável.

As Figura 3.1 abaixo mostra os resultados encontrados. Nota-se que tanto o

portfolio de 2000 como o projetado para 2010 são ‘ineficientes’, pois se encontram

fora da curva da fronteira eficiente, embora bem próximos.

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Fonte: S. Awerbuch, M. Berger, “Applying portfolio theory to EU electricity planning and policy-making”

Fevereiro, 2003

Figura 3.1 – Análise de portfólio risco-retorno eficiente para União Européia

Nota-se que há um portfolio N, por exemplo, que possui o mesmo custo do

atual porém oferece um nível de risco menor consequencia da diminuição da

dependência de gás e petróleo e aumento da participação de renováveis.

De maneira geral os resultados encontrados mostram que as carteiras atuais e

futuras projetadas são sub-ótimas do ponto de vista do seu risco-retorno uma vez

que é possível se obter portfolios com menor risco e menores custos ajustando a

participação das fontes. Conclui-se que um aumento na participação de energias

renováveis de 12% não aumenta os custos do portfolio em comparação com o

existente no ano de 2000. Este resultado é contrário a maioria dos pressupostos de

que as energias renováveis apresentam altos custos inviabilizando sua utilização.

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Awerbuch et al. (2003) aponta ainda que há benefícios do ponto de vista do

meio-ambiente decorrentes da utilização de renováveis devido principalmente a

minimização da emissão de gás carbônico na atmosfera. Logo, defende que é

possível melhorar o mix projetado para 2010 aumentando a participação das

energias renováveis, e que as nações que vem focando na expansão da geração

através de gás estão indo na contramão do que se considera ‘eficiente’ em termos

de portfolio.

3.2 MÉXICO

No caso do México (AWERBUCH, 2004b), conforme mostrado na Figura 3.1

abaixo, o portfolio planejado para o ano de 2010 possui um custo de 4,8

U$centavos/kWh ao passo que o portfolio N, de mesmo risco, oferece um custo de

3,6 U$centavos/kWh, ou seja apresenta uma redução de 25%.

Fonte: ‘Building Capacity for Portfolio-Based Energy Planning in Developing Countries’ Awerbuch, S., J.C.

Jansen and L. Beurskens (2004b).

Figura 3.2 - Comportamento da fronteira eficiente para o México, 2004

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Essa redução vem acompanhada da adição de gás novo, energia eólica e

geotérmica ao portfolio substituindo a energia elétrica proveniente principalmente de

derivados do petróleo (tanto existente como novo).

Outro trabalho mais atual avalia o mix planejado para 2017 no México. Beltran

(2008) mostra que para atender a demanda futura o governo prevê que 60% do

portfolio seja de fontes de geração de ciclo combinado utilizando gás natural como

combustível. Esta dependência gera um alto risco visto que o custo do portfolio é

altamente influenciado pela flutuação no preço do gás.

O trabalho mostra que é possível construir uma carteira eficiente J que incorre

no mesmo custo para o portfolio projetado de 2017 porém com um menor risco

(redução de 0,22 para 0,142). Isto é obtido através de um maior uso da energia

nuclear e uma penetração maior das renováveis (hídrica e geotérmica) dispensando

uma parte da necessidade de gás. Similarmente há na fronteira eficiente um portfolio

R que incorre no mesmo risco porém com custos menores, como pode ser

observado na Figura 3.3 e Figura 3.4 abaixo.

FONTE: “MODERN PORTFOLIO THEORY APPLIED TO ELECTRICITY GENERATION PLANNING”,

Hector Beltran, 2008

Figura 3.3 - Comportamento da fronteira eficiente para o México, 2008

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FONTE: “MODERN PORTFOLIO THEORY APPLIED TO ELECTRICITY GENERATION PLANNING”,

Hector Beltran, 2008

Figura 3.4 - Composição de vários portfolios para o México

3.3 TUNÍSIA

Awerbuch (2005a) em colaboração com Jansen e Beurskens, utilizando teoria

do portfolio para planejamento na geração de energia, preparou um relatório para a

Tunísia com resultados que defendem a diversificação do portfolio através da

introdução de energia eólica e biogás para reduzir. Estas mudanças reduziriam o

custo total do portfolio e ao mesmo tempo em que aumentaria a segurança no

suprimento de energia elétrica.

O portfolio projetado pela Société Tunisienne de l'Electricité et du Gaz (STEG)

para o ano de 2010 se apresentou ineficiente do ponto de vista da TP, apresentando

um custo de geração de US$ 0,0,71/kWh com uma participação de 8% de energia

eólica e 1% de biogás do açúcar, enquanto o portfolio N possui o mesmo custo

porém um risco 16% menor (de 11,3 para 9,4), conforme Figura 3.5.

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FONTE: "Portfolio-Based Electricity Generation Planning The Role of Renewables in Enhancing Energy

Diversity and Security in Tunisia", Shimon Awerbuch, Jaap C. Jansen E Luuk Beurskens, 2005

Figura 3.5 – Participação das fontes de geração de energia da Tunísia para 2010

A diferença principal entre o STEG 2010 e o N é que o último considera uma

maior participação da energia eólica (28% contra 8% no STEG) e uma diminuição da

participação de novas plantas a gás ( 11% contra 28% no STEG).

3.4 REGIÃO OESTE DOS ESTADOS UNIDOS

Em seu trabalho “O custo da Energia Geotérmica na Região Oeste dos Estados

Unidos: Uma Abordagem baseada em Portfolio”, Awerbuch, Jansen et al. (2005b)

mostram que o mix projetado para 2013 pela Energy Information Administration (EIA)

poderia conter uma maior participação da energia geotérmica com riscos e custos

iguais ou menores ao projetado.

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O portfolio projetado para 2013 possui um custo de US$ 0,046/kWh e 4% de

participação de fonte geotérmica. Através da utilização da TP encontra-se a fronteira

eficiente e mostra-se que existem portfolios mais eficientes com o mesmo custo,

menor risco e uma participação de 20% de energia geotérmica.

Este trabalho mostra que mesmo com o custo da geração geotérmica se

apresentando como o mais alto (US$ 0,062/kWh em 2002 comparado com US$

0,036/kWh para carvão e US$0,042/kWh para eólica), devido ao efeito da

diversificação, a adição de uma maior participação desta fonte não incorre no

aumento do custo geral do portfolio.

3.5 ESTADO DA VIRGINIA (ESTADOS UNIDOS)

Os principais benefícios propiciados pelo aumento da participação de energias

renováveis já explicitados são: menores impactos ambientais, portfolios com

menores riscos e melhoria no suprimento seguro de energia.

Este trabalho elaborado por DeLaquil et al. (2005) para o estado da Virginia

levanta outro benefício importante resultado da diversificação da matriz de energia

elétrica. Com uma dependência cada vez menor sobre o gás natural há uma pressão

para diminuição do preço deste. Estudos de outros estados americanos que

possuem legislações específicas com metas sobre utilização de energias renováveis

(conhecido em inglês como RPS – Renewable Portfolio Standard) revelou que cada

MWh investido em energias renováveis economiza entre US$7,50/MWh a

US$20/MWh do bolso dos americanos em uma escala nacional.

Em comparação com o portfolio projetado para 2015 pelo governo, o artigo

mostra que é possível uma economia anual de US$ 30.255,000 com um portfolio

composto por 15% de energias renováveis e de US$ 18.160,000 para 20% de

renováveis no mix.

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3.6 SUÍÇA E ESTADOS UNIDOS

Diferentemente dos demais, Krey e Zweifel (2006) refinam os cálculos de custo

das fontes de geração utilizando SURE (seemingly unrelated regression estimation)

na estimação da matriz de covariância utilizada no cálculo da correlação. Não

obstante, de maneira contrária aos demais trabalhos, são levados em consideração

os custos das externalidades.

Todas as formas de produção de eletricidade geram custos externos negativos

- custos impostos a terceiros que não são pagos diretamente pelo produtor, custos

de reparação ao meio ambiente entre outros. Um melhor conhecimento dos custos

sociais envolvidos nas fontes de geração serve para balizar decisões.

Os custos de produção considerados nos demais trabalhos não refletem tais

custos adicionais. De maneira diferenciada o artigo aqui tratado leva em

consideração dois tipos de custos a mais: do descomissionamento e do

gerenciamento dos resíduos das usinas nucleares.

Os resultados encontrados mostram que caso não sejam levadas em

consideração nenhuma restrição (disponibilidade de recursos naturais, capacidade

instalada e custos de externalidades) a teoria aponta como portfolio de retorno

máximo (maximum expected return portfolio – MER) para os Estados Unidos com

100% de energia eólica e para Suíça com 100% de energia solar. Apesar de irreal e

inviável tecnicamente este resultado sugere que mesmo adicionando todas as

restrições estes países se beneficiariam de uma maior participação destas fontes de

geração no portfolio.

O artigo conclui que a Suíça teria um ganho na redução de risco caso tivesse

adotado uma maior participação da energia solar em seu portfolio e os Estados

Unidos, por outro lado, diminuiria o custo total do seu portfolio caso aumentasse os

investimentos em energia eólica .

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4 ANÁLISE DO CENÁRIO B

4.1 MATRIZ ENERGÉTICA (E

A matriz energética brasileira, no que diz respeito a energia elétrica mostra que

a geração é predominantemente a partir de fontes hídricas, conforme pode ser

observado na Figura 4.1

Fonte: Balanço Energético Nacional, 2010 (ano base 2009), pag. 12.

Figura

Este panorama é resultado de

enorme reserva mundial de água doce e relevo bastante acidentado

extremamente favoráveis a geração hidrelétrica o que faz com que o Brasil possua

76,9% da sua capacidade instalada em hídrica enquanto o resto do mundo possui

uma média de apenas 16% neste tipo de energia.

Curso de Especialização em Engenharia Econômica, Estratégia e Prevenção de Perdas na Industria

ANÁLISE DO CENÁRIO BRASILEIRO

MATRIZ ENERGÉTICA (ELETRICIDADE)

A matriz energética brasileira, no que diz respeito a energia elétrica mostra que

a geração é predominantemente a partir de fontes hídricas, conforme pode ser

1 abaixo.

Fonte: Balanço Energético Nacional, 2010 (ano base 2009), pag. 12.

Figura 4.1 – Oferta de energia elétrica por fonte - 2009

Este panorama é resultado de um país com grandes extensões territoriais, uma

enorme reserva mundial de água doce e relevo bastante acidentado

extremamente favoráveis a geração hidrelétrica o que faz com que o Brasil possua

acidade instalada em hídrica enquanto o resto do mundo possui

uma média de apenas 16% neste tipo de energia.

27

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A matriz energética brasileira, no que diz respeito a energia elétrica mostra que

a geração é predominantemente a partir de fontes hídricas, conforme pode ser

Fonte: Balanço Energético Nacional, 2010 (ano base 2009), pag. 12.

2009

um país com grandes extensões territoriais, uma

enorme reserva mundial de água doce e relevo bastante acidentado. Características

extremamente favoráveis a geração hidrelétrica o que faz com que o Brasil possua

acidade instalada em hídrica enquanto o resto do mundo possui

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Dados da Empresa de Pesquisa Energética (EPE), de 2007 mostram que a

potência instalada em usinas hidrelétricas no Brasil foi acrescida de 57.134 MW,

entre 1974 e 2005, saindo de 13.724 MW para aproximadamente 70.900 MW.

Observa-se que embora haja uma diversificação na quantidade de fontes de

geração na matriz brasileira, a maior parcela está concentrada em apenas uma

fonte, o que introduz riscos ao suprimento de energia elétrica uma vez que períodos

secos podem gerar “apagões” e restrições à oferta de energia.

Para mitigar este risco é importante que: 1) as hidrelétricas possuam

reservatórios de regularização de vazão que garantam, com base em dados

históricos, a retenção do excesso d'água em períodos de grandes vazões para ser

utilizado nas épocas de seca; 2) o Sistema Interligado Nacional (SIN) operante

integrando todas as regiões do Brasil de maneira que possa proporcionar que

mesmo em um período de seca na região nordeste seja possível suprir a demanda

com energia produzida em outro locais.

Em 2004 o governo brasileiro lançou, através da Lei nº 10.438, de 26 de abril

de 2002, o Programa de Incentivo às Fontes Alternativas de Energia Elétrica

(PROINFA), buscando diversificar a matriz através do aproveitando das

potencialidades locais de cada região destas fontes. O programa previa a instalação

de 3.299,4 MW de potencia em sua primeira fase com base em fontes eólica,

biomassa e pequenas centrais hidrelétrica (PCHs) para interligação ao SIN até 2010.

Dados de 2008 mostram que o total de potencia instalada prevista já era de

3.185MW (PDEE, 2008) e que havia atraso no cronograma de alguns

empreendimentos. As principais dificuldades encontradas foram relacionadas com o

licenciamento ambiental e a restrição de financiamentos.

A segunda fase do programa previa o aumento da energia produzida a partir

destas fontes até atingir 10% do consumo anual de energia no país, que deveria ser

alcançado em até 20 anos. Porém esta segunda fase do programa parece

improvável devido ao aumento da tarifa decorrente dos custos repassados aos

consumidores.

Em uma análise superficial o PROINFA cumpriu com seu objetivo uma vez que

abriu caminhos para a criação de um mercado onde hoje há leilões específicos para

energias renováveis.

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4.2 DEMANDA FUTURA

O aumento do consumo de energia

desenvolvimento alavancado pelos países.

(PIB) e da geração de energia elétrica guardam

Nos últimos tempos, no entanto, tem

necessariamente é real uma vez que o estado de bem

está estritamente ligado ao aumento do consumo de energia elétrica mas a uma

melhor forma de produzir e acessá

O que se nota no Brasil é que, historicamente, o consumo de energia elétrica

tem crescido à taxas superiores às de expansão da economia

realizadas pela Empresa

energia elétrica no Brasil, evoluindo de

1.250 TWh, em 2030, variando d

conforme Figura 4.2.

FONTE:

Figura 4.2

4 Para realizar as projeções a EPE criou quatro cenários possíveis que se diferenciam em termos de

infra-estrutura, desigualdades de renda, competitividade dos fatores de produção e produtividade total

da economia. Para mais detalhes ver pag. 39 do Plano Nacional de Energia 2030.

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UTURA

aumento do consumo de energia sempre esteve atrelado

desenvolvimento alavancado pelos países. O aumento do produto interno bruto

e da geração de energia elétrica guardam uma forte correlação.

Nos últimos tempos, no entanto, tem-se notado que esta máxima não

necessariamente é real uma vez que o estado de bem-estar das populações não

está estritamente ligado ao aumento do consumo de energia elétrica mas a uma

produzir e acessá-la.

O que se nota no Brasil é que, historicamente, o consumo de energia elétrica

tem crescido à taxas superiores às de expansão da economia

realizadas pela Empresa EPE projetam um aumento de 4% ao

elétrica no Brasil, evoluindo de 375 TWh, em 2005, para valores entre 850 e

variando de acordo com os cenários4

: PLANO NACIONAL DE ENERGIA 2030 – PNE, MME, pag.

2 – Projeção do consumo de energia elétrica no Brasil

Para realizar as projeções a EPE criou quatro cenários possíveis que se diferenciam em termos de

des de renda, competitividade dos fatores de produção e produtividade total

da economia. Para mais detalhes ver pag. 39 do Plano Nacional de Energia 2030.

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esteve atrelado ao

produto interno bruto

uma forte correlação.

se notado que esta máxima não

estar das populações não

está estritamente ligado ao aumento do consumo de energia elétrica mas a uma

O que se nota no Brasil é que, historicamente, o consumo de energia elétrica

tem crescido à taxas superiores às de expansão da economia. As simulações

ano no consumo de

375 TWh, em 2005, para valores entre 850 e

traçados pela EPE,

, pag. 180

Projeção do consumo de energia elétrica no Brasil

Para realizar as projeções a EPE criou quatro cenários possíveis que se diferenciam em termos de

des de renda, competitividade dos fatores de produção e produtividade total

da economia. Para mais detalhes ver pag. 39 do Plano Nacional de Energia 2030.

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4.3 CAPACIDADE PROJETADA

Ainda segundo dados da EPE (2008) os investimentos previstos em geração

entre os anos de 2009 a 2017 são da ordem de R$ 142 bilhões onde destes, o

montante direcionado para novas usinas hidrelétricas é de aproximadamente R$70

bilhões, ou seja 49%, indicando que se pretende manter os altos investimentos

nesta fonte.

O grande desafio neste cenário de crescimento da exploração dos recursos

hídricos é a falta de informação a respeito dos custos envolvidos no aproveitamento

do potencial ainda inexplorado.

Apesar do aumento na potência instalada de base hídrica o panorama para

2017 apresenta uma redução de 8% na participação desta fonte, conforme pode ser

verificado na Figura 4.3.

FONTE: Plano Decenal de Expansão de Energia 2008 – 2017, pag.112

Figura 4.3 - Evolução da participação dos diversos tipos de fontes (% de capacidade instalada)

Afora a geração hídrica, o Plano Decenal de Expansão de Energia (PDEE,

2008) prevê que a participação do gás natural como combustível continuará sendo

predominante num cenário para 2017, porém haverá aumento na participação de

óleo combustível e biomassa, conforme Figura 4.4 abaixo que mostra a previsão em

% de capacidade instalada das fontes de origem não hídrica.

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FONTE: Plano Decenal de Expansão de Energia 2008 – 2017, pag.112

Figura 4.4 – Participação das diversas fontes não hidrelétricas (% de capacidade instalada)

Além da expansão da oferta de energia elétrica é previsto um aumento nos

programas de incentivo à conservação de energia elétrica como o Programa

Nacional de Conservação de Energia Elétrica (PROCEL), que no longo prazo

proporciona ganhos de eficiência energética e redução de consumo. O PROCEL

avalia que no período de 1996-2003 cerca de 14.859 GWh de energia elétrica foi

conservada.

Para o período até 2030 espera-se atingir 5% de conservação do consumo

projetado para este ano logrando evitar investimentos correspondentes de cerca de

US$ 15 bilhões (PNE 2030, p.191).

4.4 ANÁLISE DOS INVESTIMENTOS PROJETADOS EM GERAÇÃO

Segundo o Plano Nacional de Energia 2030 (PNE-2030) do MME o

componente básico para formulação da estratégia de expansão utilizada é o preço

do R$/kW - R$/kWh.

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O custo de investimento é o principal parâmetro de custo da geração de

energia a partir das fontes renováveis ou não convencionais. De fato, as

usinas hidrelétricas, inclusive PCH, e as centrais eólicas se caracterizam por

baixíssimos custos operacionais, na medida em que aproveitam potenciais

energéticos naturais: quedas d’água, descargas fluviais e ventos. As usinas

térmicas que utilizam a biomassa da cana e resíduos urbanos utilizam, por

sua vez, de resíduos de outras atividades e, portanto, o custo operacional

(combustível) é, por assim dizer, compartilhado com tais atividades.

Também na geração termelétrica tipicamente de base (nuclear e carvão) o

custo de investimento responde por parcela importante do custo de

geração. (PNE-2030, p.210)

Embora no Plano haja considerações a respeito de alguns riscos ambientais,

não há relato da utilização dos riscos como um fator de peso similar aos custos nas

projeções feitas pelo MME. Isto recai sobre o ponto, previamente colocado, de que

as análise de investimentos em geração tradicionalmente tem como base apenas a

análise do custo.

São considerados custos de combustível, operacionais, de integração da usina

à rede e o cronograma de desembolso do investimento para calcular parâmetros

econômico-financeiros (taxa de desconto, vida útil, condições de financiamento) que

balizam a decisão.

Em linhas gerais, a formulação de uma estratégia para a expansão

da geração de energia elétrica se orientará, do ponto de vista técnico

e econômico, pela minimização dos custos de expansão e de

operação do sistema. Em qualquer caso, o custo da geração de

energia é elemento chave. (PNE-2030, p. 216)

Segundo o PNE (2007) a participação incremental das fontes alternativas na

matriz elétrica foi projetada através de métodos diferentes da análise energético-

econômicas convencional.

Espera-se que com programas específicos como o PROINFA a participação

aumente e os custos diminuam ao longo do tempo, “o custo médio de geração

dessas fontes [...] indica uma competitividade tal que, independentemente da

regulamentação, pode-se esperar incremento importante na participação dessas

alternativas”. (PNE-2030, p.222)

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A partir do exposto neste capítulo e da exposição sobre a utilização da TP no

planejamento elétrico algumas conclusões são obtidas e apresentadas no capítulo

seguinte.

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5 CONCLUSÕES

Com base no exposto neste trabalho nota-se que as análises econômicas

tradicionais para investimentos no setor de geração de energia elétrica precisam ser

revistas pois não levam em consideração no custo a parcela do risco incorridos para

cada fonte de geração, levando a uma análise simplista dos custos.

É possível adaptar o modelo de média-variância, amplamente utilizado em

mercados financeiros para avaliar e projetar portfolios de geração elétrica eficientes,

dado que as incertezas que permeiam o preço dos combustíveis fósseis se

assemelham as incertezas que cercam o mercado financeiro.

Aplicando a teoria do portfolio é possível tirar proveito da diversificação dos

portfolios elétricos para formular uma carteira que ofereça custos menores para um

certo nível de risco que o investidor esteja disposto a correr.

Mais importante ainda é a conclusão retirada de diversos trabalhos já

realizados que a adição de energias renováveis, embora mais caras quando

avaliadas individualmente, não produz aumento significante no custo do portfolio

como um todo por vezes causando até diminuição.

O Brasil, embora tenha uma matriz predominantemente renovável, é altamente

dependente da geração hídrica, o que indica que o portfolio atual não se mostra com

um nível de diversificação adequado quando analisado à luz da TP aqui explorada.

Vale ressaltar que neste trabalho não foram analisadas questões específicas

acerca da segurança no suprimento de energia hidrelétrica (como a regularização da

vazão) que minimizam os riscos associados com a geração hidrelétrica.

Por outro lado, embora o país possua um grande potencial eólico e solar, não

parece haver esforços concretos no sentido de aumentar expressivamente o

percentual de geração a partir destas fontes.

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A visão da necessidade de diversificar a matriz deve ser adotada pelo governo,

responsável por gerir o portfolio elétrico, uma vez que do ponto de vista do

investidor, que busca o maior retorno, o investimento em fontes intensivas em capital

não é interessante. Logo, a adoção de políticas públicas de incentivo ao

desenvolvimento de energias alternativas, como o PROINFA, são de extrema

importância para garantir o sucesso nessa empreitada.

5.1 SUGESTÃO DE TRABALHO FUTURO

Dentre as possibilidades de trabalho futuro que abranjam partes ou lacunas do

tema discutido estão:

• Aplicação da teoria do portfolio ao cenário brasileiro: calcular qual a

fronteira eficiente e assim identificar o portfolio atual e projetado em

termos de eficiência risco-retorno, concluindo e sugerindo melhorias para

balizar o planejamento energético brasileiro.

• Cálculo dos coeficientes de correlação entre as parcelas que compõem

os custos de geração (custo de capital, O&M e combustíveis);

• Cálculo dos riscos envolvidos em O&M (fixos e variáveis) com base nos

custos históricos;

• Análise do impacto de uma matriz essencialmente hidrelétrica no

suprimento seguro de energia elétrica.

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