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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ITAJUBÁ

INSTITUTO DE SISTEMAS ELÉTRICOS E ENERGIA

Análise de riscos para empreendimentos

de geração de energia elétrica

Cassia Akemi Castro Kuki

Itajubá, outubro de 2017

UNIFEI – ISEE Trabalho Final de Graduação

ii

UNIVERSIDADE FEDERAL DE ITAJUBÁ

INSTITUTO DE SISTEMAS ELÉTRICOS E ENERGIA

Cassia Akemi Castro Kuki

Análise de riscos para empreendimentos

de geração de energia elétrica

Monografia apresentada ao Instituto de

Sistemas Elétricos e Energia, da

Universidade Federal de Itajubá, como parte

dos requisitos para obtenção do título de

Engenheiro Eletricista.

Orientador: Edson da Costa Bortoni

Itajubá, outubro de 2017


iii

Dedicatória

Dedico este trabalho aos meus pais, Haroldo

e Márcia, por todo o apoio e ensinamentos que me

proporcionaram ao longo de minha vida; e ao meu

avô, Oswaldo, em memória, por todos os incentivos

e brilho nos olhos a cada conquista adquirida.


iv

Agradecimentos

Aos meus pais, Haroldo e Márcia, que sempre estiveram ao meu lado, dando apoio e

incentivo ao longo de minha vida, com paciência e tolerância em cada uma das noites mal

dormidas e horas de dedicação para com os estudos.

Ao professor Edson da Costa Bortoni pela grande oportunidade de crescer

academicamente, compartilhando conhecimentos e sempre se mostrando disposto para

conversar sobre o tema, incentivando e encorajando a iniciativa autônoma para a realização

deste trabalho. Muito obrigada, Professor, por me orientar.

A todos os professores com quem tive o privilégio de ter aulas, pois boa parte da minha

formação, eu devo e agradeço a cada um deles de maneira especial.

Aos meus prezados colegas da CPFL, que sempre foram muito acessíveis para

conversarem comigo sobre o tema deste trabalho, com suas críticas e ideias construtivas.

Aos meus amigos, que entenderam minhas prioridades e, principalmente, minhas

ausências em muitos dos eventos, mas, mesmo assim, estiveram sempre presentes, apoiando-

me e comemorando ao meu lado cada uma das minhas conquistas, inclusive esta.

Por fim, mas não menos importante, agradeço a Deus por toda força, coragem e foco.


v

Resumo

Os riscos são eventos que se opõem às metas técnicas, de cronograma e custos, ocasionando

em impactos sobre os resultados de um projeto. Por isso, em um cenário competitivo, um estudo

acerca da gestão de riscos pode ser uma ferramenta útil para auxiliar as organizações e

investidores a alcançarem os objetivos dos projetos geridos. Esse processo de gestão conta com

ferramentas e técnicas que, através da análise das probabilidades de ocorrência dos riscos e da

gravidade do efeito, permitem obter resultados referentes às chances de sucesso do projeto ou

da sua não viabilidade. Desta forma, o presente trabalho apresenta uma discussão teórica e

análise probabilística das incertezas incluídas em empreendimentos energéticos de geração

eólica, fotovoltaica e hídrica, bem como no nível de contratação em ambientes livres e regulado,

uma vez que para a instalação de uma usina, são necessários investimentos e o objetivo destes

projetos não está apenas no fornecimento de energia, mas também na garantia de que haverá

retorno de capital, ou seja, uma margem de lucros. Através da simulação de cenários, observa-

se que os riscos afetam diretamente nos objetivos finais do projeto. Isso é demonstrado através

da análise de cenários otimistas e pessimistas de cada um dos empreendimentos de geração, nos

quais se consideram as condições de suprimento de insumo, posse de documentação necessária

para o projeto executar suas atividades e fornecimento de materiais e equipamentos necessários

ao projeto em tempo hábil. Assim, tanto o Preço de Contratação de Energia como o Prazo de

Conclusão do Projeto dependem diretamente dessas características e a tomada de decisão é

influenciada pelo perfil do investidor quanto à aversão ao risco, isto é, sua aceitabilidade ao

impacto e sua probabilidade de ocorrência. De posse desses resultados, é proposta uma

estratégia de gestão dos resultados, na qual se propõe a adoção de critérios que permitam

minimizar os riscos de uma central de geração e da contratação de energia.

Palavras chave: Análise de riscos. Empreendimentos de geração elétrica. Competitividade. Mercado

elétrico.


vi

Abstract

Risks are events that oppose technical, schedule and cost goals, resulting in impacts on the

results of a project. Therefore, in a competitive scenario, a study of risk management can be a

useful tool to help organizations and investors achieve the objectives of managed projects. This

management process has tools and techniques that, through the analysis of probability of

occurrence of risks and the severity of the effect, allow results to be obtained regarding the

chances of success of the project or its non-feasibility. In this way, the present work presents a

theoretical discussion and probabilistic analysis of the uncertainties included in energy projects

of wind, photovoltaic and hydroelectric generation, as well as in the level of contracting in free

and regulated environments, since for the installation of a power plant, and the purpose of these

projects is not only to provide energy, but also to guarantee that there will be a return of capital,

ie a profit margin. Through the simulation of scenarios, it is observed that the risks affect

directly in the final objectives of the project. This is demonstrated through the analysis of

optimistic and pessimistic scenarios of each of the generation projects, in which the conditions

of supply of input, possession of necessary documentation for the project are considered to

execute its activities and supply of materials and equipment necessary for the project in time.

Thus, both the Contracting Energy Price and the Project Deadline depend directly on these

characteristics and decision making is influenced by the investor's profile regarding risk

aversion, ie its acceptability to the impact and its probability of occurrence. With these results,

a management strategy is proposed, in which it is proposed to adopt criteria that allow to

minimize the risks of a power plant and of energy contracting.

Key words: Risk analysis. Eletricity generation ventures. Competitiveness. Electric market.


vii

Lista de Figuras

Figura 1– Mercado mundial de usinas de energia elétrica, 1970 - 2014 ................................ 24

Figura 2 – Novos investimentos mundiais em eletricidade e combustíveis renováveis, por

país/região, 2004-2015 ......................................................................................................... 27

Figura 3 – Riscos em projetos .............................................................................................. 29

Figura 4 – Processos de gestão de riscos .............................................................................. 30

Figura 5 – Fluxograma de dados do processo de planejamento de gerenciamento dos riscos 31

Figura 6 – Fluxograma de dados do processo de identificação de riscos .............................. 32

Figura 7 – Fluxograma de dados do processo de análise qualitativa dos riscos..................... 33

Figura 8 – Fluxograma de dados do processo de análise quantitativa dos riscos ................... 33

Figura 9 – Fluxograma de dados do processo de planejamento das respostas aos riscos ....... 34

Figura 10 – Fluxograma de dados do processo de controle dos riscos .................................. 34

Figura 11 - Movimentação das massas de ar. ........................................................................ 36

Figura 12 – Relação entre alturas e velocidade dos ventos .................................................... 37

Figura 13 – Esquema de funcionamento de uma usina eólica ............................................... 38

Figura 14 – Dilema do Operador Nacional do Sistema Elétrico ............................................ 44

Figura 15 – Esquema de funcionamento de uma usina hidrelétrica ....................................... 45

Figura 16 – Fluxograma de aplicações práticas da Energia Solar. ........................................ 48

Figura 17 – Órbita da Terra em torno do sol, com eixo N-S inclinado com ângulo de 23,5° 49

Figura 18 – Central de geração de energia fotovoltaica em Campinas................................... 50

Figura 19 – Central de geração de energia heliotérmica na Espanha ..................................... 51

Figura 20 – Ciclo de Rankine ............................................................................................... 52

Figura 21 – Sistema solar de geração de vapor diretamente nos ............................................ 53

Figura 22 – Torre de concentração de receptor aberto, cujo fluido aquecido é o ar ............... 53


viii

Figura 23 – Processos de conversão energética .................................................................... 55

Figura 24 - Circulação atmosférica ....................................................................................... 56

Figura 25 - Regimes diurnos e sazonais de cidades do Estado de Minas Gerais ................... 57

Figura 26 - Curva de potência do aerogerador ...................................................................... 57

Figura 27 - Distribuição de Weibull ..................................................................................... 58

Figura 28 - Fator de forma de Weibull no Brazil sazonalizado ............................................. 59

Figura 29 - Histórico do nível dos reservatórios do SIN (em % da capacidade máxima) ...... 60

Figura 30 – Comparativo do nível dos reservatórios por subsistema (em % da capacidade

máxima) ............................................................................................................................... 61

Figura 31 - Representação do processo de alocação de energia ............................................ 62

Figura 32 - Diagrama simbólico dos processos de interação ................................................. 64

Figura 33 - Geração de energia ao longo do ano ................................................................... 65

Figura 34 - Movimento do Sol ao longo das estações do ano ................................................ 66

Figura 35 - Pavilhão Endesa ................................................................................................. 67

Figura 36 - Estrutura de implantação de parques eólicos ...................................................... 72

Figura 37 - Ordem de grandeza das consequências materiais ................................................ 75

Figura 38 - Locais típicos de incêndio nos aerogeradores ..................................................... 75

Figura 39 - Fluxograma para obtenção da segurança de barragens ........................................ 81

Figura 40 - Sistema de ventilação em sala de baterias ........................................................... 85

Figura 41 - Fluxograma para identificação do tipo de Licença Ambiental a ser requerida .... 87

Figura 42 – Etapas para elaboração de estudos de Análise de Riscos .................................... 88

Figura 43 - Fluxograma de análise de risco .......................................................................... 89

Figura 44 - Passos necessários para requerimento de Licença Ambiental ............................. 91

Figura 45 – Gráfico de Gantt com o cronograma de um projeto de parque eólico ............... 103

Figura 46 – Subdivisão dos riscos políticos ........................................................................ 108


ix

Figura 47 – Representação em cascata das Usinas Hidrelétricas ......................................... 121

Figura 48 - Representação Esquemática da Interligação entre Subsistemas ......................... 122

Figura 49 - Balanço de Energia Detalhado no dia 24/07/2017 ............................................ 123

Figura 50 - Limite de intercâmbio entre subsistemas .......................................................... 124

Figura 51 - Diferenças de PLD entre os subsistemas (R$/MWh) ........................................ 125

Figura 52 - Sazonalização de energia ................................................................................. 126

Figura 53 - Perfil de sazonalização do MRE e de consumo de carga ................................... 127

Figura 54 – Ideia genérica do Método de Monte Carlo ....................................................... 136

Figura 55 – Função de distribuição triangular ..................................................................... 138

Figura 56 – Distribuição triangular acumulada, lado esquerdo ............................................ 139

Figura 57 – Distribuição triangular acumulada, lado direito ............................................... 139

Figura 58 – Geração do histograma da FDP aleatória ......................................................... 141

Figura 59 – Geração da curva da FDP acumulada e simulação ........................................... 141

Figura 60 – Planilha de Simulação de Monte Carlo ............................................................ 142

Figura 61 - Fases do processo de gestão de risco ................................................................ 143

Figura 62 - Correlação entre os riscos ................................................................................ 148

Figura 63 - Fluxograma dos riscos existentes em projetos de geração ................................. 152

Figura 64 – Modelo com a definição das variáveis de entrada, auxiliares e de saída ........... 155

Figura 65 – Modelo com a análise dos dados para preenchimento do histograma e

curva de densidade de probabilidade .................................................................................. 155

Figura 66 – Modelo de análise dos resultados e matriz de risco .......................................... 156

Figura 67 – Histograma e curva de densidade de probabilidade do Risco de Preço de

Contratação de Energia pela Usina Eólica .......................................................................... 159

Figura 68 – Histograma e curva de densidade de probabilidade do Risco de Projeto

de Usina Eólica .................................................................................................................. 159


x

Figura 69 – Histograma do Preço de Energia em Cenário Otimista para Centrais de

Geração Eólica ................................................................................................................... 161

Figura 70 – Matriz de risco do Preço de Contratação de Energia em Cenário Otimista

para Centrais de Geração Eólica ......................................................................................... 162

Figura 71 – Histograma do Prazo do Projeto em Cenário Otimista para Centrais de

Geração Eólica ................................................................................................................... 163

Figura 72 – Matriz de risco do Prazo de Projeto em Cenário Otimista para Centrais de

Geração Eólica ................................................................................................................... 164

Figura 73 – Histograma do Preço de Energia em Cenário Pessimista para Centrais de

Geração Eólica ................................................................................................................... 165

Figura 74 – Matriz de risco do Preço de Contratação de Energia em Cenário Pessimista para

Centrais de Geração Eólica ................................................................................................ 166

Figura 75 – Histograma do Prazo do Projeto em Cenário Pessimista para Centrais de

Geração Eólica .................................................................................................................. 167

Figura 76 – Matriz de risco do Prazo de Projeto em Cenário Pessimista para Centrais de

Geração Eólica ................................................................................................................... 168


Contratação de Energia por Hidrelétrica ............................................................................. 169

Figura 78 – Histograma e curva de densidade de probabilidade do Risco de Projeto de

Usina Hidrelétrica .............................................................................................................. 170


Geração Hidrelétrica .......................................................................................................... 172

Figura 80 – Matriz de risco do Preço de Contratação de Energia em Cenário Otimista

para Centrais de Geração Hidrelétrica ................................................................................ 172


xi







Figura 84 – Matriz de risco do Preço de Contratação de Energia em Cenário Pessimista

para Centrais de Geração Hidrelétrica ................................................................................ 176



Figura 86 – Matriz de risco do Prazo de Projeto em Cenário Pessimista para Centrais de



Contratação de Energia pela Usina Solar ............................................................................ 179

Figura 88 – Histograma e curva de densidade de probabilidade do Risco de Projeto de

Usina Solar ........................................................................................................................ 180


Geração Solar .................................................................................................................... 182

Figura 90 – Matriz de risco do Preço de Contratação de Energia em Cenário Pessimista para

Centrais de Geração Solar .................................................................................................. 183


Geração Solar .................................................................................................................... 184


Geração Solar .................................................................................................................... 184


xii


Geração Solar .................................................................................................................... 186

Figura 94 – Matriz de risco do Preço de Contratação de Energia em Cenário Pessimista

para Centrais de Geração Solar .......................................................................................... 187


Geração Solar .................................................................................................................... 188

Figura 76 – Matriz de risco do Prazo de Projeto ................................................................. 188


xiii

Lista de Tabelas

Tabela 1 – Posicionamento dos blocos em relação à matriz energética 25

Tabela 2 – Processos no gerenciamento de riscos 30

Tabela 3 - Riscos associados às barragens 79

Tabela 4 – Vantagens e desvantagens das diferentes formas de instalação 83

Tabela 5 - Quadro comparativo entre os tipos de Licenciamento Ambiental 88

Tabela 6 - Identificação dos riscos de Licenciamento Ambiental 89

Tabela 7 – Categorias de riscos financeiro e econômico 93

Tabela 8 - Categorias de riscos associados ao risco de crédito 99

Tabela 9 – Categorias de riscos associados ao risco país 106

Tabela 10 - Categorias de riscos associados ao risco de mercado 112

Tabela 11 - Quadro comparativo entre ACL e ACR 116

Tabela 12 - Categorias de contratos no ACL 117

Tabela 13 - Categorias de contratos no ACR 119

Tabela 14 - Categorias de riscos de comercialização de energia 120

Tabela 15 – Custo Marginal da Operação por subsistema 121

Tabela 16 – Etapas de avaliação de investimentos de um projeto 130

Tabela 17 – Passos para aproximar a solução da realidade 137

Tabela 19 - Fator de escala para probabilidades de ocorrência de riscos 144

Tabela 19 - Características do Coeficiente de Correlação de Pearson 146

Tabela 20 - Sumário de Coeficente de Correlação de Spearman 147

Tabela 21 - Definição para correlação entre riscos 149

Tabela 22 – Análise da correlação entre os riscos 149

Tabela 23 – Identificação das variáveis de entrada 154


xiv

Tabela 24 – Intervalos utilizados para caracterização da probabilidade 157

Tabela 25 – Intervalos utilizados para caracterização da probabilidade 157

Tabela 26 – Riscos no Preço de Contratação de Energia de Hidrelétricas e no Prazo do

Projeto de Usinas Eólicas 158

Tabela 27 – Preço de Contratação de Energia (R$/MWh) em Cenário Otimista para

Centrais de Geração Eólica 161

Tabela 28 – Prazo do Projeto (meses) em Cenário Otimista para


Tabela 29 – Preço de Contratação de Energia (R$/MWh) em Cenário Pessimista para


Tabela 30 – Prazo do Projeto (meses) em Cenário Pessimista para


Tabela 31 – Riscos no Preço de Contratação de Energia de Hidrelétricas e no Prazo do

Projeto de Hidrelétricas 169


Centrais de Geração Hidrelétrica 171

Tabela 33 – Prazo do Projeto (anos) em Cenário Otimista para




Tabela 35 – Prazo do Projeto (anos) em Cenário Pessimista para


Tabela 36 – Riscos no Preço de Contratação de Energia e no Prazo do

Projeto de Usinas Solares 179


xv


Centrais de Geração Solar 181

Tabela 38 – Prazo do Projeto (meses) em Cenário Otimista para




Tabela 40 – Prazo do Projeto (meses) em Cenário Pessimista para



xvi

Lista de Abreviaturas e Siglas

AC Alternating Current (Corrente Alternada)

ACL Ambiente de Contratação Livre

ACR Ambiente de Contratação Regulado

ANEEL Agência Nacional de Engenharia Elétrica

BID Banco Interamericano de Desenvolvimento

CAPM Capital Asset Pricing Model

CCEAL Contrato de Compra de Energia Elétrica no Ambiente Livre

CCEAR Contrato de Compra de Energia Elétrica no Ambiente Regulado

CCEE Câmara de Comercialização de Energia Elétrica

CCEI Contrato de Compra de Energia Incentivada

CDF Função de Distribuição Acumulada

CER Contrato de Energia de Reserva

CMO Custo Marginal de Operação

CO2 Gás carbônico

CONUER Contrato de Uso de Energia de Reserva

CPFL Companhia Paulista de Força e Luz – Empresa no ramo de energia elétrica,

com negócios em distribuição, geração, comercialização e serviços

DC Direct Current (Corrente Contínua)

EARM Energia Armazenada

ELEKTRO Distribuidora de energia elétrica

EMBI+ Emerging Markets Bond Index Plus

ENA Energia Natural Afluente

EXCEN Centro de Excelência em Eficiência Energética

FDP Função Densidade de Probabilidade

FUPAI Fundação de Pesquisa e Assessoramento a Indústria

GF Garantia Física

GLM Gerenciamento do Lado do Meio Ambiente

IPDO Informativo Preliminar Diário da Operação


xvii

MRE Mecanismo de Realocação de Energia

ONS Operador Nacional do Sistema Elétrico

PCH Pequena Central Hidrelétrica

PEE Programa de Eficiência Energética

PIR Planejamento Integrado de Recursos

PLD Preço de Liquidação das Diferenças

PMBOK Project Management Body of Knowledge

PMI Project Management Institute

Proinfa Programa de Incentivo às Fontes Alternativas de Energia

REN21 Relatório de Status Global de Energia Renovável

ROI Retorno Adicional Sobre o Investimento

SEB Setor Elétrico Brasileiro

SIN Sistema Interligado Nacional

TIR Taxa Interna de Retorno

TMA Taxa Mínima de Atratividade

UNIFEI Universidade Federal de Itajubá


xviii

Sumário

1 INTRODUÇÃO .......................................................................................................... 20

1.1 Objetivo ............................................................................................................... 20

1.2 Justificativa ......................................................................................................... 21

1.3 Escopo do trabalho ............................................................................................. 21

1.4 Metodologia ........................................................................................................ 22

2 REVISÃO DA LITERATURA .................................................................................. 24

3 GERENCIAMENTO DE RISCOS ............................................................................ 29

3.1 Planejar o gerenciamento dos riscos .................................................................. 31

3.2 Identificar os riscos ............................................................................................. 31

3.3 Realizar a análise qualitativa dos riscos ............................................................ 33

3.4 Realizar a análise quantitativa dos riscos .......................................................... 33

3.5 Planejar as respostas aos riscos .......................................................................... 34

3.6 Controlar os riscos .............................................................................................. 34

4 PRINCÍPIOS DE FUNCIONAMENTO DAS CENTRAIS DE GERAÇÃO ........... 35

4.1 Central de geração eólica ................................................................................... 35

4.2 Central de geração hidrelétrica.......................................................................... 40

4.3 Central de geração solar ..................................................................................... 47

5 OS PROJETOS DE GERAÇÃO E RISCOS ASSOCIADOS .................................. 54

5.1 Risco de insumos ................................................................................................. 54

5.1.1 Risco de insumo eólico ......................................................................................... 55

5.1.2 Risco hidrológico ................................................................................................. 59

5.1.3 Risco de insumo solar ........................................................................................... 63

5.2 Risco ambiental .................................................................................................. 67

5.3 Risco estrutural .................................................................................................. 71

5.3.1 Risco estrutural em Usinas Eólicas ....................................................................... 72

5.3.2 Risco estrutural em Usinas Hidrelétricas ............................................................... 76

5.3.3 Risco estrutural em Usinas Solares ....................................................................... 81

5.4 Risco de licenciamento ambiental ...................................................................... 86

5.5 Riscos financeiro e econômico ............................................................................ 92

5.6 Risco de crédito ................................................................................................... 98


xix

5.7 Risco de conclusão ............................................................................................ 102

5.8 Risco país .......................................................................................................... 105

5.9 Risco político-regulatório ................................................................................. 108

5.10 Risco de mercado .............................................................................................. 111

5.11 Risco de contratação no Ambiente Livre e Ambiente Regulado ..................... 115

5.11.1 Ambiente de Contratação Livre (ACL) ............................................................... 117

5.11.2 Ambiente de Contratação Regulado (ACR) ........................................................ 118

5.11.3 Análise de Risco na Comercialização de energia................................................. 120

5.12 Risco de submercado ........................................................................................ 121

6 TRATAMENTO DOS RISCOS .............................................................................. 128

6.1 Planejamento Integrado de Recursos .............................................................. 128

6.2 Avaliação de investimentos através de índices financeiros e econômicos ....... 129

6.3 Hedge cambial .................................................................................................. 131

6.4 Revisão estrutural regulatória e outras ações básicas ..................................... 133

6.5 Hedges de mercado ........................................................................................... 134

7 TEOREMA DE MONTE CARLO .......................................................................... 136

8 VALORAÇÃO DO RISCO ..................................................................................... 143

9 MODELO DO RISCO ............................................................................................. 148

10 ANÁLISE EXPERIMENTAL E RESULTADOS .................................................. 158

10.1 Análise experimental em Empreendimentos de Geração Eólica .................... 158

10.1.1 Análise otimista .................................................................................................. 160

10.1.2 Análise pessimista .............................................................................................. 164

10.2 Análise experimental em Empreendimentos de Geração Hidrelétrica .......... 169



10.3 Análise experimental em Empreendimentos de Geração Solar ...................... 179



11 CONCLUSÃO .......................................................................................................... 189

REFERÊNCIAS ............................................................................................................... 192

APÊNDICES .................................................................................................................... 202


20

1 Introdução

Antes de se fazer o investimento em alguma ação, é necessário que se realize a tomada

de decisão, uma vez que afeta diretamente o destino de uma organização. A tomada de decisões

pode estar relacionada a aquisição de produtos, melhorias de processos, construções de

empreendimentos, entre outras. E, como se sabe, a partir do momento em que se planeja investir

em ações, há a presença de riscos, que variam de acordo com o tipo de ação envolvida, de forma

que, quanto maior o investimento, maior a necessidade de garantir níveis de riscos adequados.

Isto é, manter os riscos associados dentro de limites aceitáveis de exposição perante ao

mercado.

O risco pode ser definido como a probabilidade de que um fator de risco assuma um

valor que possa levar ao fracasso um projeto em relação aos seus objetivos, que estão associados

às especificações técnicas, tempo e custos. Por isso, em cenários onde há a presença de riscos,

torna-se interessante estimar as probabilidades para um determinado evento futuro, uma vez

que, dispondo de informações e sabendo analisar os resultados obtidos, pode-se construir uma

distribuição de probabilidades que melhor represente os eventos através da capacidade

preditiva.

Dentro desse contexto, a análise de riscos tem como objetivo identificar os fatores de

risco e as incertezas a eles associadas, estimar e avaliar suas magnitudes e variabilidade de

ocorrência, além de avaliar seus efeitos nos projetos através de medidas quantitativas. Assim,

dispondo dessas informações, pode-se melhor planejar o gerenciamento de riscos a fim de

eliminá-los ou, pelo menos, mitigá-los a níveis aceitáveis através de metodologias específicas

para cada risco.

1.1 Objetivo

Como este trabalho tem como objeto de estudo a influência das incertezas presentes em

centrais de geração eólica, hidrelétrica e solar, pretende-se realizar um estudo dos riscos

envolvidos, utilizando conceitos e técnicas discutidos ao longo do curso de Engenharia Elétrica

e também a aplicação do Teorema de Monte Carlo, obtendo diversos cenários para a análise de

cada tipo de empreendimento de geração abordado neste trabalho..

Este estudo possibilita ao responsável pelo projeto realizar não apenas a identificação e

quantificação dos riscos e incertezas associadas, mas também analisar a viabilidade financeira


21

e efeito dos riscos sobre o projeto, a fim de obter informações para a tomada de decisão e

aplicação de hedges para proteção de perdas financeiras e mitigação dos riscos.

1.2 Justificativa

Como se sabe, a partir do momento em que se decide realizar um projeto,

independentemente da sua área de atuação, há a presença de riscos. E esses riscos podem afetar

seus objetivos, alterando o escopo, o prazo de conclusão e o custo, levando, às vezes, o projeto

ao fracasso.

E, no advento da globalização, fala-se muito sobre a sustentabilidade, buscando por

novas fontes de energia que sejam renováveis. Por isso, foi feita a escolha de um tema que

buscasse relacionar a sustentabilidade, através das fontes de energia eólica, hidrelétrica e solar,

à análise de riscos, mas utilizando uma abordagem probabilística e que não focasse apenas na

viabilidade econômica do projeto, como normalmente se faz.

Além disso, com o aumento da competitividade no mercado, as organizações precisam

estar expostas aos riscos. Por isso, o que instigou a curiosidade da autora para esse tema foi o

desafio de uma empresa ou organização em analisar os riscos, de modo a avaliar sua exposição

em relação aos resultados esperados, e gerenciar os eventos de riscos ao longo de todo o

planejamento e operação.

1.3 Escopo do trabalho

Este trabalho é, inicialmente, um estudo teórico relacionado ao tratamento dos riscos,

baseado na metodologia proposta pelo Project Management Institute (PMI) na obra Um Guia

do Conjunto de Conhecimento do Gerenciamento de Projetos - Project Management Body of

Knowledge (PMBOK), de 2013, cuja obra trata de técnicas que permitem a avaliação dos riscos

em projetos. Além disso, há a abordagem acerca das incertezas e riscos associados aos

empreendimentos de geração eólica, hidrelétrica e solar.

Mas este trabalho trata da análise dos riscos, isto é, necessita de uma abordagem prática,

que consiste na utilização do Teorema de Monte Carlo, tendo como intenção o fornecimento de

cenários que, aliados às técnicas abordadas no PMBOK (2013) permite a avaliação dos riscos

e da viabilidade de instalação do projeto.


22

1.4 Metodologia

A metodologia para o desenvolvimento deste trabalho está voltada para a análise de

riscos envolvidos nas centrais de geração abordadas neste trabalho, além de discutir a aplicação

do Teorema de Monte Carlo no programa EXCEL, que será a ferramenta utilizada para estudar

os cenários distintos obtidos a partir da análise de cada um desses riscos e como eles

influenciam na construção ou fornecimento de energia. O desenvolvimento é divido em seis

partes.

Na primeira parte, faz-se uma análise bibliográfica com foco no cenário energético

mundial, mostrando o crescimento do uso de energia renovável ao longo dos anos, e a

metodologia utilizada no gerenciamento de riscos, proposta no PMBOK.

Na segunda parte, apresenta-se a definição de gerenciamento de riscos e seu

funcionamento, com uma breve explicação sobre cada uma das etapas do processo de gestão,

propostas pelo PMBOK.

Na terceira parte, discute-se inicialmente os tipos de geração abordados neste trabalho,

isto é, eólica, hidrelétrica e solar, sendo esta dividida em heliotérmica e fotovoltaica. Dentro de

cada uma dessas centrais de geração, são tratados não apenas o funcionamento, mas também os

fatores que influenciam na produção de energia, mostrando-se, por fim, a potência útil que cada

um desses empreendimentos pode fornecer ao sistema.

Na quarta parte, abordam-se os riscos presentes nos empreendimentos de geração, isto

é, desde o seu planejamento até o projeto concluído, avaliando possibilidades de retorno aos

investidores e de perdas por causa da flutuação de mercado, por exemplo. Para que o estudo

não fique incompleto, embora o foco seja nos riscos da geração, também haverá uma abordagem

acerca do risco de contratação de energia nos ambientes livres e regulado, retringindo-se apenas

a uma breve explicação sobre esses segmentos de mercado. E na quinta parte, abordam-se

possíveis ações que mitiguem os riscos discutidos na parte anterior.

Na sexta parte, aborda-se o Teorema de Monte Carlo, explicando seu princípio de

funcionamento e como é aplicado no Excel. Isso acontece porque, na segunda etapa deste

trabalho, simular-se-ão os cenários para a análise de riscos e viabilidade dos projetos de

geração.

Na sétima parte, discute-se sobre a técnica de valoração do risco, que permite calcular

sua probabilidade de ocorrência e seus impactos sobre o projeto. Além disso, comenta-se


23

conceitos estatísticos que são utilizados na análise do risco, uma vez que variáveis podem estar

correlacionadas, de modo que a valoração errada resulta em gerenciamento de risco inadequado.

Na oitava parte, elabora-se o modelo de risco a partir do Teorema de Monte Carlo,

mostrando como os riscos se correlacionam e seu grau de correlação a partir da geração de

cenários aleatórios. Além disso, discute-se sobre como os riscos influenciam nas variáveis de

saída que serão analisadas, mostrando a metodologia utilizada para a obtenção dos resultados

em cada cenário gerado aleatoriamente.

Na nona parte, faz-se simulações em cada um dos empreendimentos de geração

envolvidos neste trabalho a fim de obter o Preço de Contratação de Energia e o Prazo de Projeto,

que são as variáveis de saída a serem analisadas no Método de Monte Carlo. Posterior às

simulações, discute-se sobre os resultados obtidos após a aplicação do modelo.


24

2 Revisão da Literatura

A vida humana depende de energia para a produção de alimentos, bens e fornecimento

de serviços. Desta forma, o estilo de vida conhecido atualmente não mais existiria sem a

eletricidade.

Com os progressos tecnológicos de geração e transmissão de energia, algumas regiões

anteriormente pobres e desocupadas se transformaram em grandes centros urbanos e polos

industriais. Contudo, apesar desses avanços e investimentos nos setores de geração e

transmissão de energia, grande parte da população ou ainda não tem acesso a esse recurso ou é

atendida de forma insuficiente.

E, acompanhando esse desenvolvimento humano, as subsequentes fontes de geração de

energia, representada pelos combustíveis fósseis, resultaram na poluição da atmosfera do

planeta com a emissão de gases de efeito estufa. O REN21 (2010) mostra que com a poluição

causada pelos combustíveis fósseis e o esgotamento dessas fontes, além da preocupação com o

meio ambiente, houve o incentivo ao debate sobre a viabilização e aplicação de outras fontes

de energia, resultando no aumento da demanda de energia renovável, conforme a Figura 1.

Figura 1– Mercado mundial de usinas de energia elétrica, 1970 - 2014

Fonte: REN21 (2017)


25

Como se observa na Figura 1, há a exposição dos mercados mundiais de energia tanto

convencional quanto renovável de 1970 a 2014. Apesar da grande utilização das energias

convencionais, as renováveis vêm aumentando sua participação ao longo do tempo.

O BANCO MUNDIAL (2014) fez uma análise sobre as características energéticas dos

países, discutindo não apenas a substituição de combustíveis fósseis por outros produtos, mas

também seu papel na expansão do acesso à energia, especialmente em áreas rurais e

comunidades com baixa aquisição de tecnologias. Ao longo de sua análise, comenta-se também

o posicionamento dos blocos quanto a matriz energética e acesso à rede nacional de energia,

conforme apresentado na Tabela 1.

Tabela 1 – Posicionamento dos blocos em relação à matriz energética

Posicionamento

dos blocos Matriz energética Acesso à energia

Programas de expansão

de energia e incentivo às

renováveis

África

Há grande dependência de

combustíveis fósseis, mas

em alguns países há a

utilização de energias

renováveis. Isso acontece

pela disponibilidade de tais

recursos ou incentivo dos

governos locais em reduzir a

dependência do país em

relação aos hidrocarbonetos.

Há diversificação quanto ao

acesso à energia. Há países

em que grande parte da

população tem acesso à

rede, enquanto em outros,

há desigualdade em sua

distribuição

Adoção do Programa de

Energia Renovável e

Eficiência Energética, com

o objetivo de que parte da

eletricidade consumida

domesticamente seja obtida

de fontes de energia

renováveis.

Ásia

Os países dependem de

combustíveis fósseis. Mas há

países com grande

disponibilidade de recursos

para a produção de energia a

partir de fontes renováveis.

O acesso à energia possui

desigualdade em sua

distribuição. Há países em

que grande parte da

população tem acesso à

rede, enquanto em outros, a

maior parte está

desconectada da rede

elétrica.

O Banco Mundial e os

países financiam projetos

de expansão de energia até

locais remotos. Há também

a adoção de projetos que

incentivam o maior uso de

renováveis.


26

Continuação da Tabela 1 – Posicionamento dos blocos em relação à matriz energética

América do Sul

É um território

autossuficiente em energia.

Há maior dependência das

fontes renováveis para a

geração de energia, apesar da

existência e uso dos

combustíveis fósseis.

Os países apresentam

médias a altas taxas de

acesso à rede de energia,

mas alguns convivem com

apagões elétricos, por causa

do baixo nível dos

reservatórios, crescente

consumo de energia e

problemas de infraestrutura.

O Banco Interamericano de

Desenvolvimento (BID)

financia a criação e

manutenção de projetos de

energia limpa, tanto na zona

urbana quanto rural.

América do Norte

É um território que pode ser

definido como “continente

privilegiado”, pois possui

reservas de combustíveis

fósseis e grande

disponibilidade de recursos

renováveis.

Há desigualdade em relação

a distribuição de energia.

Os países apresentam taxas

medianas a altas de acesso a

rede.

Há a implementação de

ações que aumentam a

eficiência energética e

incentivos a geração de

energia através de

renováveis.

Europa

Os países dependem de

energia nuclear,

combustíveis fósseis e usinas

hidrelétricas. Mas, com as

crises do petróleo e

dependência de importação

de energia, muitos países

têm procurado novas fontes

de energia.

Há alguns países com

vulnerabilidade no

abastecimento de energia,

por causa do alto grau de

dependência de importação.

Há financiamento de

atividades de pesquisa e

desenvolvimento (P&D) a

fim de encontrar e adotar

novas fontes de energia.

Oceania

Os países dependem

especialmente de

combustíveis fósseis, sendo

o setor energético o

responsável por

aproximadamente 15% do

PIB do país.

Há desigualdade em relação

a distribuição de energia.

Os países apresentam taxas

medianas a altas de acesso a

rede.

Adoção políticas para

diminuir a dependência de

combustíveis fósseis, tendo

como meta obter 20% de

sua energia de fontes

renováveis até 2020.

Fonte: Adaptado do BANCO MUNDIAL (2014) e CPFL (2014)

Relacionando a tabela adaptada do BANCO MUNDIAL (2014) ao relatório do REN21

(2016), demonstra-se na Figura 2 que a taxa de investimento nos países em relação às

renováveis no intervalo de tempo entre 2004-2015.


27

Figura 2 – Novos investimentos mundiais em eletricidade e

combustíveis renováveis, por país/região, 2004-2015

Fonte: REN21 (2016)


28

Essa canalização de investimentos em energias renováveis é justificada pelo atual

contexto em que a sociedade vive, baseada no desenvolvimento sustentável. E, como essa

indústria de eletricidade passa por um momento favorável dentro da economia, considerando

as circunstâncias já citadas, as equipes de desenvolvimento de negócios estão cada vez mais

atarefadas.

Para GATES (2000), as empresas devem possuir um mecanismo de resposta rápida às

mudanças e, dentro do contexto de competitividade no mercado, torna-se necessário estar

exposto a riscos.

O PMBOK (2013) define risco de projeto como um evento ou condição incerta que, se

ocorrer, apresenta um efeito positivo ou negativo sobre pelo menos um objetivo do projeto,

embora os riscos com efeitos positivos não sejam necessariamente considerados riscos. Desta

forma, os riscos devem ser antecipadamente identificados e controlados a fim de evitar

consequências negativas tanto ao projeto quanto às empresas.

Por isso, as técnicas de gerenciamento de riscos se tornam importantes, uma vez que

permite identificá-los e avaliar seus efeitos nos projetos a fim de mitigar seus impactos. De

acordo com a proposta feita pelo PMBOK (2013), o gerenciamento de riscos é divido nas

seguintes etapas:

(i) Planejamento do gerenciamento dos riscos;

(ii) Identificação dos riscos;

(iii) Análise qualitativa dos riscos;

(iv) Análise quantitativa dos riscos;

(v) Planejamento das respostas aos riscos;

(vi) Controle dos riscos.

Para um projeto de geração de energia, o processo de gerenciamento de riscos é feito da

mesma forma. Mas, antes de analisar diretamente os riscos, é necessário discutir o

funcionamento de cada central de geração. Essa opção permite mostrar não apenas o cenário

final, que consiste na geração propriamente dita, como também o inicial, que também apresenta

riscos e que influenciam no retorno e na quantidade de energia produzida.


29

3 Gerenciamento de riscos

Neste capítulo é apresentada a metodologia proposta pelo PMI na obra PMBOK (2013),

que trata de técnicas que permitem a avaliação dos riscos em projetos, permitindo entender seus

processos.

Como foi comentado anteriormente, “os riscos são eventos ou condições incertas que,

caso ocorram, provocam um efeito positivo ou negativo nos objetivos do projeto” PMBOK

(2013), embora os riscos com efeitos positivos não sejam necessariamente considerados riscos,

como pode ser observado na Figura 3.

Figura 3 – Riscos em projetos

Fonte: NÓBREGA (2007)

Uma outra observação a ser feita quanto ao riscos consiste no reconhecimento por parte

da organização do risco apenas quando ele representa uma ameaça para o sucesso do projeto.

Dessa forma, dentro do contexto de avaliação dos projetos surge uma ferramenta

importante, a análise dos riscos, que oferece ao tomador de decisões os elementos necessários

para estabelecimento de estratégias no gerenciamento de riscos.

A gerência de riscos pode ser definida como uma metodologia que tem como objetivo

aumentar a confiança na capacidade de uma empresa ou organização em prever e superar

obstáculos a fim de alcançar suas metas, como resultado final. Além disso, tem como objetivo

a proteção dos recursos humanos, materiais e financeiros de uma empresa ou de um projeto.

Outra preocupação consiste na avaliação dos eventos aleatórios que podem reduzir a

rentabilidade.

Ela conta com a avaliação das probabilidades de perdas e com a necessidade de

determinação dos tipos de riscos, divididos em inevitáveis e que podem ser diminuídos. Com

isso, foi possível calcular a relação custo e benefício das medidas de proteção que são propostas


30

e adotadas. Mas, deve-se ainda lembrar de um outro fator que inflluencia no grau de proteção a

ser escolhido, a situação financeira da empresa.

No cenário atual, com o aumento da competitividade, o sucesso de um projeto é

fundamental para o bom desempenho dos negócios. Mas, a partir do momento em que se decide

construir um projeto, o mesmo está sujeito a riscos das mais variadas categorias. Por isso, as

ferramentas de gerenciamento de riscos são de extrema importância na gestão de um projeto,

uma vez que permitem o aumento das perspectivas de sucesso.

Para melhor entendimento do funcionamento desse gerenciamento, observe a Figura 4.

Figura 4 – Processos de gestão de riscos

Fonte: ABNT NBR ISO 31000 (2009)

Uma outra forma de visualizar a Figura 4 se encontra na Tabela 2.

Tabela 2 – Processos no gerenciamento de riscos

Etapas

1 Planejar o gerenciamento dos riscos

2 Identificar os riscos

3 Realizar a análise qualitativa dos riscos

4 Realizar a análise quantitativa dos riscos

5 Planejar as respostas aos riscos

6 Monitorar e controlar os riscos


31

Fonte: PMBOK (2013)

Esses processos de gerenciamento de riscos foram propostos pelo PMBOK (2013), uma

vez que entende que essa gestão de projetos é voltada para a integração entre processos, que

são divididos em duas categorias: processos de gerenciamento de projetos e processos voltados

ao produto.

A seguir estão as explicações sobre cada uma das etapas do processo de gerenciamento

dos riscos.

3.1 Planejar o gerenciamento dos riscos

O planejamento de gerenciamento dos riscos consiste em um processo de definição de

como conduzir as atividades de gerenciamento dos riscos do projeto, garantindo que seu grau e

visibilidade sejam proporcionais aos riscos e à importância do projeto para a organização. É

um processo que apresenta um fluxo de dados, conforme apresentado a Figura 5.

Figura 5 – Fluxograma de dados do processo de

planejamento de gerenciamento dos riscos

Fonte: PMBOK (2013)

3.2 Identificar os riscos

A identificação dos riscos permite determinar quais riscos podem afetar os objetivos do

projeto. A etapa apresenta um fluxo de dados que é apresentado na Figura 6.


32


identificação de riscos

Fonte: PMBOK (2013)

Há diversas técnicas de coleta de informações que permitem a identificação de riscos,

dentre elas cita-se:

(i) Brainstorming: é uma técnica que permite obter uma lista com os riscos potenciais

do projeto;

(ii) Método Delphi: é uma técnica que permite chegar a um consenso sobre os riscos do

projeto;

(iii) Entrevistas: é uma técnica que consiste em perguntas aos participantes com

experiências em projetos semelhantes a fim de levantar os riscos;

(iv) Estudos de perigo e operabilidade: é uma abordagem que analisa cada parte do

processo para identificar como situações perigosas ou problemas de operabilidade

podem ocorrer;

(v) Análise de árvore de falhas: é um método para representar as combinações lógicas

dos estados do sistema e possíveis causas que podem contribuir para o risco;

(vi) Checklist: é uma técnica simples de identificação de riscos, sendo desenvolvida a

partir de informações históricas.

A partir da coleta de informações, elabora-se um registro de riscos, em que constam os

riscos identificados e suas categorias.


33

3.3 Realizar a análise qualitativa dos riscos

A análise qualitativa dos riscos prioriza os riscos para a análise através de uma avaliação

da probabilidade de ocorrência e impactos, permitindo a redução do nível de incerteza e foco

nos riscos de maior prioridade. A etapa conta com um fluxo de dados, que é apresentado na

Figura 7.


análise qualitativa dos riscos

Fonte: PMBOK (2013)

3.4 Realizar a análise quantitativa dos riscos

É uma etapa que permite analisar numericamente o efeito dos riscos identificados no

projeto, produzindo informações para respaldar a tomada de decisões e reduzir o grau de

incerteza do empreendimento. Assim como as demais etapas, apresenta um fluxograma de

informações, conforme apresentado Figura 8.


análise quantitativa dos riscos

Fonte: PMBOK (2013)


34

Essa etapa é executada nos riscos priorizados na etapa anterior e analisa o efeito

agregado de todos os riscos que afetam o projeto.

3.5 Planejar as respostas aos riscos

É uma etapa que consiste no desenvolvimento de opções e ações para aumentar as

oportunidades e reduzir as ameaças aos objetivos PMBOK (2013), abordando os riscos de

acordo com as prioridades e injetando recursos no orçamento ou atividades no cronograma. A

Figura 9 mostra seu fluxo de dados.


planejamento das respostas aos riscos

Fonte: PMBOK (2013)

3.6 Controlar os riscos

O controle de riscos permite a implementação de planos de respostas aos riscos, seus

acompanhamentos e identificação de novos riscos, garantindo a melhoria da eficiência da

abordagem dos riscos e otimizando as respostas aos riscos. Assim como as demais etapas,

apresenta um fluxo de dados, como mostra a Figura 10.


controle dos riscos

Fonte: PMBOK (2013)


35

4 Princípios de Funcionamento das Centrais de Geração

Entender o princípio de funcionamento de uma central de geração permite discutir sobre

a produção de energia desde o processo inicial. Isto é, o planejamento da operação física como

um todo, considerando a análise preliminar do local de instalação e a construção do

empreendimento, até a geração propriamente dita de energia.

Esse entendimento permite associar não apenas o insumo ao funcionamento da usina de

geração, mas também às suas respectivas incertezas, que sofrem influências locais, e, de

maneira direta ou indireta, aos demais riscos que serão discutidos nos próximos capítulos.

A seguir, encontra-se uma discussão sobre cada uma das centrais de geração, mostrando

incialmente as variáveis responsáveis e como essas incertezas influenciam na formação do

insumo e, consequentemente, na produção final de energia.

4.1 Central de geração eólica

Antes de se discutir sobre o princípio de funcionamento propriamente dito de uma

Central de Geração Eólica, é interessante discutir os fatores que influenciam na produção de

energia. Isto é, as incertezas associadas ao vento, insumo da geração eólica.

De acordo com o CENTRO DE ENERGIA EÓLICA (2007), a energia eólica tem

origem na energia solar. Isso acontece porque a energia cinética é produzida pelo aquecimento

diferenciado das camadas de ar. Isto é, com o aquecimento irregular da superfície terrestre, são

criados gradientes de pressão, de modo que o movimento de rotação da Terra espalha o ciclo

de aquecimento e resfriamento sobre a superfície. E, dessas taxas de aquecimento e

resfriamento são criadas massas de ar, que podem ser oceânicas ou terrestres, ou quentes ou

frias, com características próprias, como temperatura e massa específica. E, da colisão dessas

massas de ar, quente e fria, geram-se os ventos da Terra.

Outra influência presente, além da rotação da Terra sobre seu eixo, encontram-se as

naturais, tais como continentalidade, maritimidade, latitude e altitude, e a presença de

obstáculos naturais ou construídos pelo homem.

Define-se continentalidade como sendo um fator climático relacionado à distancia do

oceano. Assim, quanto mais distante dos oceanos e mares, isto é, maior a continentalidade,

menor é a umidade do ar e índice pluviométrico. Outra característica é que essas áreas

localizadas no interior do continente esquentam mais durante o dia e esfriam durante a noite.


36

Isto é, apresentam maior variação de temperatura no decorrer do dia. Isso acontece porque,

durante a noite, todo o calor absorvido ao longo do dia é perdido rapidamente para a atmosfera.

Maritimidade é definida como um fator climático relacionado à proximidade de mares

e oceanos. Assim, quanto mais próxima estiver uma região do oceano, maior sua umidade do

ar e índice pluviométrico, bem como menor a variação de temperatura diária. Isso acontece

porque a água demora mais tempo para perder calor que a terra, de modo que retém calor

durante a noite, fazendo com que as temperaturas não baixem tanto quanto no interior do

continente.

Uma outra observação é que regiões com latitudes próximas ou iguais, situadas no litoral

e no interior dos continentes, apresentam amplitudes térmicas diferenciadas. Discute-se a seguir

a influência das latitudes nos ventos.

Latitude é uma coordenada geográfica de um determinado lugar na Terra e é definida

como o ângulo entre o plano do Equador à superfície de referência, podendo variar entre 0° no

Equador e 90° para norte ou para sul. As regiões de maiores latitudes, isto é, próximas aos

pólos, apresentam ar frio, originando, assim, zonas de altas pressões. Já nas regiões de menores

latitudes, isto é, próximas ao Equador, origina-se a zona de baixa pressão. A Figura 11 explica

melhor como as latitudes influenciam na formação de ventos.

Figura 11 - Movimentação das massas de ar.

Fonte: PUCRS (2007)


37

Considere que os raios solares atingem a Terra de forma diferenciada ao longo de sua

extensão. É possível observar a dinâmica de movimentação das massas de ar e a formação de

células atmosféricas.

A Célula Tropical, conhecida também como célula de Hadley, ocorre em zonas de

baixas latitudes, isto é, entre os Trópicos de Câncer e Capricónio. É originada graças ao

aquecimento da região próxima à equatorial, fazendo com que o ar quente suba e se desloque

em direção dos Trópicos, onde se resfriam e, posteriormente, retornam à linha equatoriana,

reiniciando o ciclo.

Já a Célula de Ferrel ocorre em zonas de médias latitudes, de modo que o movimento

dos ventos ocorre em direção aos pólos. Novamente, as massas de ar, a medida que se resfriam,

retornam ao local de origem e completam o ciclo.

Por fim, a Célula Polar ocorre nas altas latitudes, próximas aos pólos. Essas massas de

ar, ao chegarem aos pólos, ficam carregadas de umidade e sofrem queda de temperatura,

dispersando-se para as regiões tropicais, provocando fenômenos climáticos.

Outro fator mencionado é a altitude. Isso acontece porque quanto maior a altitude de um

determinado relevo, menor a pressão atmosférica, uma vez que a força gravitacional mantém a

maior parte do ar próxima à superfície. Em compensação, ao nível do mar, a pressão atmosférica

é maior. E, conhecendo o fenômeno de circulação atmosférica, cujo princípio básico consiste

na movimentação das massas de ar, de modo que a mais fria, que é mais pesada, consiste em

descer, enquanto a de ar quente é mais leve e costuma subir. Assim, propicia-se a movimentação

e formação dos ventos.

Conforme citado, a altura também influencia na velocidade do vento. Para qualquer

fluido em movimento, a sua velocidade aumenta a medida em que este se afasta de obstáculos

ou superfícies que o delimitam. A Figura 12 exemplifica através de diferentes áreas essa relação

entre as alturas e as velocidades dos ventos.

Figura 12 – Relação entre alturas e velocidade dos ventos

Fonte: UNIVERSIDADE DE SANTA CECÍLIA (2006)


38

Conforme se observa na Figura 12, as regiões urbanas, que contam com construções

elevadas, os ventos atingem velocidades razoáveis após elevada altura. Em compensação, nas

regiões que contam apenas com pequenas construções, essa taxa é reduzida. Já no nível do mar,

que apresenta altitudes inferiores em comparação com os exemplos anteriores, os ventos

apresentam velocidade superior.

Em suma, os ventos são influenciados pela superfície terrestre, uma vez que sua

intensidade é reduzida pela rugosidade da superfície da terra e pelos obstáculos.

Isto quer dizer que a conversão de energia eólica em regiões com obstáculos é

prejudicada, embora seja possível o aproveitamento, ainda que em escalas menores.

Dessa forma, analisadas as influências sobre o insumo de eólicas, pode-se dizer que é

necessário saber escolher o local de instalação da central de geração eólica, pois, como afirma

GALDINO (2016), através do conhecimento acerca das características locais, pode-se montar

o projeto, definindo os parâmetros e características físicas dos equipamentos, como, por

exemplo, o diâmetro da hélice, a dimensão do gerador e o rendimento do sistema, para obter o

maior desempenho possível da usina, uma vez que são esses fatores os determinantes na

quantidade de eletricidade gerada.

Através da Figura 13, é possível entender o funcionamento de uma usina eólica.

Figura 13 – Esquema de funcionamento de uma usina eólica

Fonte: PLANETA VENTO BLOGSPOT (2011)

Através desse esquema, observa-se que a circulação de vento faz com que as hélices

girem. As turbinas estão diretamente ligadas a um gerador através de um eixo, de modo que

este movimenta o gerador para conduzir eletricidade. Posteriormente, um transforador converte


39

a energia em alta tensão, de modo que a eletricidade é transmitida pela rede elétrica. Desta

forma, a energia eólica diz respeito à conversão da energia do vento em energia útil.

Conhecendo as características do terreno e escolhidos os equipamentos, avaliando única

e exclusivamente o insumo na geração de energia, pode-se calcular a potência gerada pelos

cataventos e aerogeradores, embora apenas parte da potência teórica, descrita pelas equações a

seguir, pode ser convertida em potência útil, como afirma CRESESB (2008).

� =�

∆� (1)

� = �� =� ∙ ��

2 (2)

Onde:

P = potência gerada pelos cataventos e turbinas [W];

W = trabalho realizado pelo vento [J];

Δt = variação de tempo [s];

Ec = energia cinética do vento [J];

m = massa de vento que circula pelas turbinas [kg];

v = velocidade do vento [m/s].

Manuseando as equações (1) e (2), obtém-se:

� =

� ∙ ��

2∆�

= � ∙��

2 ∙ ∆�

(3)

De acordo com a definição de vazão mássica, tem-se a seguinte equação:

�̇ =�

∆� (4)

Como a vazão mássica também é a vazão que passa pelas turbinas, tem-se:

� = � ∙ � ∙ � (5)

Onde: Q = vazão de ar [kg/s];

ρ = densidade do ar [kg/m³];


40

A = área varrida pelas hélices do rotor [m²].

Assim, através da equação (5), pode-se conhecer o aproveitamento da energia eólica,

dada pela seguinte equação:

� =� ∙ �� ∙ �

2 (6)

Mas, para chegar ao cálculo final do potencial eólico, deve-se considerar as eficiências

mecânicas e elétricas do sistema (η), coeficiente de desempenho aerodinâmico (Cp), que é

variável com o vento, rotação e parâmetros de controle da turbina. Assim:

� =� ∙ �� ∙ � ∙ � ∙ ��

2 (7)

Através da equação (7), observa-se que a potência é diretamente proporcional a

densidade do ar, do cubo da velocidade do vento na região e do coeficiente aerodinâmico, que

é função da velocidade do vento. Dessa forma, conforme já dito, o local de instalação do parque

eólico deve ser bem escolhido.

4.2 Central de geração hidrelétrica

A água é um recurso natural necessário para a sobrevivência dos seres vivos e é

fundamental para a manutenção dos ecossistemas do planeta. Outra importância da água são

nas bacias hidrográficas, uma vez que estas são importantes em atividades econômicas das

cidades e também nas usinas hidrelétricas.

Sua carência pode ser um fator limitante no que diz respeito ao desenvolvimento de um

país, uma vez que o modelo tecnológico ainda depende da exploração indiscriminada de

recursos naturais, de modo que a água, em alguns países, é o principal insumo na geração de

energia, que alimenta indústrias e comércio, por exemplo.

De acordo com PERAZZOLI; PINHEIRO e KAUFMANN (2013), a água é um insumo

que varia no tempo e espaço, de modo que está sujeito a variabilidade climática e ao efeito do

uso do solo, que podem ser cumulativos ou isolados. Isto é, com o aumento da precipitação,

pode ocorrer o aumento da vazão, assim como o desmatamento de florestas também pode


41

acarretar no aumento do escoamento médio. LUIS EMÍLIO (2016) complementa afirmando

que outros fatores que influenciam na vazão de um rio são as suas condições geológicas, isto é,

largura, inclinação, tipo de solo, obstáculos e quedas.

Além dos fatores que influenciam a vazão, têm-se aqueles diretamente relacionados ao

estoque de energia armazenada nos reservatórios, isto é, o regime de chuvas, conforme citado

anteriormente, e o tamanho dos reservatórios e seu uso.

Dessa forma, observa-se a seguir uma análise sobre a influência desses fatores na vazão

de um rio.

A variabilidade climática pode ser definida como variações de clima em função dos

condicionantes naturais do planeta e suas interações. Seus impactos não são uniformes, uma

vez que simultaneamente ocorre o aquecimento de partes do planeta, enquanto há resfriamento

de outras. Isto é, o resultado das mudanças climáticas em determinadas regiões pode ser de

temperaturas mais baixas em determinadas épocas do ano, mas ainda assim, ocasionar em

médias de temperatura anual mais alta. Da mesma forma, em alguns locais pode chover mais

do que em outros.

Dessa forma, o clima de uma região varia ao longo do ano devido ao movimento de

translação do planeta, o que pode ser definido como variabilidade sazonal. Enquanto os

elementos climáticos, como temperatura e umidade do ar, apresentam variação diurna, devido

ao movimento de rotação. Assim, observa-se que a variabilidade climática está associada a

fenômenos de interação entre movimentos astronômicos, atmosfera e demais componentes do

sistema climático.

Como foi citado, essa variabilidade climática influencia no regime de chuvas, sendo este

o responsável pelo enchimento de reservatórios de água para a posterior geração de energia,

especialmente em períodos secos, a fim de manter a operação normal do sistema elétrico.

Já o uso do solo pode ser entendido como a forma pela qual o homem ocupa um

determinado espaço geográfico. Esse uso do solo, por exemplo, pela atividade agrícola, quando

ocorre sem planejamento, aliado ainda às características do clima e do solo, pode-se resultar

em perdas do solo por erosão e degradação dos recursos hídricos por sedimentos e poluentes.

Ao que interessa neste trabalho, está relacionado em como o uso do solo afeta na vazão,

desta forma, o uso inadequado do solo tem como impacto o transporte de sedimentos que reduz

a disponibilidade hídrica. Isto é, ocorre um decréscimo de velocidade da água e afeta o

escoamento superficial, a vazão máxima de cheia e fluxos de base. E, consequentemente, há a


42

redução do faturamento da concessionária de energia por causa da perda de volume útil do

reservatório, além de custos adicionais devido ao desgaste dos equipamentos mecânicos.

Outra situação relacionada ao uso do solo consiste no fato de que quando o solo é

coberto por matas, evita-se que o escoamento superficial atinja o curso de água, isto é, evitam-

se enchentes, durante o período de maiores precipitações. Já nas áreas deflorestadas, o solo

compactado ou impermeabilizado impede que a água se infiltre no solo, o que provoca

enchentes. Desta forma, observa-se que matas e florestas têm como objetivo regularizar as

vazões dos cursos dos rios.

Outro fator a ser analisado está relacionado às condições geológicas do rio ou bacia.

Define-se geologia como a ciência que estuda a composição, estrutura, propriedades físicas e

processos que dão forma ao planeta Terra. A formação da estrutura da Terra é dinâmica, o que

demonstra que o planeta está em constante transformação.

Dessa forma, cada região do planeta apresenta características geológicas particulares.

Como o ponto de interesse está na geração de energia, foca-se na análise das características das

bacias hidrográficas, pois, de acordo com PORTO, FILHO e SILVA (1999), seu relevo e forma

apresentam influências sobre os fatores meteorológicos e hidrológicos.

Analisando-se a área de drenagem das bacias, observa-se que há influências sobre as

vazões máximas e a grandeza de enchentes. Melhor explicando, considere duas bacias com

áreas diferentes, mas com igualdades no nível de precipitação e intervalo de tempo. O volume

de escoamento pela área é o mesmo, mas este está mais espalhado na bacia de maior área. Dessa

forma, o tempo para que o escoamento de enchente atinja um determinado local aumenta a

medida que a área da bacia aumenta.

Já a forma da bacia apresenta influência sobre o escoamento superficial, assim como a

declividade do terreno SILVA (2007). Esta pode ser definida como a inclinação da superfície

de um terreno em relação à horizontal, ou seja, a diferença de altura entre dois pontos e a

distância horizontal desses pontos. A declividade dos canais fuviais é responsável pela

determinação da velocidade de escoamento de água. Isto é, quanto maior a declividade, maior

a velocidade de escoamento.

Outro fator que influencia nas características de escoamento superficial é o tipo de solo,

uma vez que cada tipo apresenta uma capacidade de infiltração particular. Isso é resultado do

tamanho dos grãos do solo, agregação, forma e arranjo das partículas. Como exemplo de alguma

dessas características do solo, pode-se citar a porosidade, que afeta a infiltração e a capacidade

de armazenamento.


43

Por fim, o último fator de influência sobre as vazões a ser discutido está relacionado aos

reservatórios. Estes propiciam mudanças no regime de vazão de um rio, alterando o transporte

de sedimentos ao longo do curso de água. Dessa forma, percebe-se que todo reservatório está

sujeito a assoreamento, pois, como afirma MIRANDA (2011), os sedimentos carregados por

esse curso d’água podem se acumular no compartimento de volume útil do reservatório,

reduzindo o volume morto. Outras consequências dos sedimentos nos reservatórios estão

relacionadas à abrasão dos canais de fuga e das pás das turbinas e obstrução da tomada d’água.

Assim, observa-se, no ponto de vista da geração, a redução da capacidade de produção de

energia elétrica e, consequentemente, na redução do faturamento de uma concessionária por

causa da diminuição do volume útil.

Ainda relacionado aos reservatórios, tem-se outra característica a eles relacionados, o

tamanho do reservatório. Considere nessa análise apenas a largura, pois a altura já foi discutida.

Tem-se que o tamanho do reservatório vai determinar a quantidade de energia que pode ser

armazenada, uma vez que apresenta um volume máximo. Dessa forma, quando há um excedente

de água no reservatório, de modo que não há espaço para o armazenamento, é necessário verter

água, ocasionando na vazão vertida. Essa classificação se refere à água que passa pelos

vertedouros da usina, mas não gera energia.

Assim, comparando-se dois reservatórios, localizados em regiões com as mesmas

características de nível de precipitação e intervalos de tempo, cujas larguras são diferentes,

observa-se que aqueles que dispõem de reservatórios maiores podem apresentar uma vazão

turbinada maior, o que gera maior quantidade de energia.

Mas, deve-se ainda atentar que associadas às vazões, há ainda dois fatores que devem

ser analisados, que estão relacionados à previsão do preço da energia no mercado: energia

natural afluente (ENA) e energia armazenada (EARM). De acordo com LIRA e CÂNDIDO

(2013), esses fatores apresentam características estocásticas e há um dilema quanto ao uso da

água dos reservatórios para a geração de energia, conforme mostrado a Figura 14.


44

Figura 14 – Dilema do Operador Nacional do Sistema Elétrico

Fonte: Adaptado de LIRA e CÂNDIDO (2003)

A Figura 14 mostra que essas duas variáveis são fontes de incerteza e possuem

comportamento sazonal. Melhor explicando, essas duas variáveis apresentam uma variabilidade

menor que a respectiva ao custo marginal de operação (CMO), embora a ENA apresente valores

superiores às cargas durante a estação úmida do país e inferiores nas estações secas. Enquanto,

a EARM depende diretamente da quantidade de água que chega aos reservatórios e da operação

do sistema em análise.

Então, relacionando a ENA e a sazonalidade à EARM, pode-se dizer que, com o objetivo

de reduzir o impacto das incertezas e da sazonalidade das afluências, constroem-se grandes

reservatórios, pois, assim, há estoque de água durante o período úmido, quando a afluência é

elevada, de modo que essa água armazenada possa ser turbinada no período seco. Assim,

mantém-se a geração de energia estável ao longo do ano.

Dessa forma, entendidos os conceitos relacionados ao insumo da geração hidrelétrica e

as influências dos fatores sobre a vazão, pode-se dizer que é necessário saber escolher o local

de instalação da central de geração hidrelétrica, uma vez que o conhecimento acerca das

características climáticas e da bacia, pode-se discutir sobre o projeto técnico com o objetivo de

obter o melhor aproveitamento dos recursos disponíveis.

Atrvés da Figura 15 é possível entender o funcionamento das usinas hidrelétricas.


45

Figura 15 – Esquema de funcionamento de uma usina hidrelétrica

Fonte: MEIO AMBIENTE RIO (2016)

De acordo com o esquema acima, percebe-se que o funcionamento de uma usina

hidrelétrica consiste na conversão da energia potencial, existente graças a diferença de nível

entre o reservatório e o rio, em energia cinética, através do movimento da água que faz girar a

turbina. Esta está ligada ao eixo de um gerador, de modo que a energia cinética é transformada

em energia elétrica. Posteriormente a essas conversões, o produto final é conduzido até às

subestações, de onde a energia é transmitida para os centros de consumo, sejam eles industrial,

comercial ou residencial.

Entendido o princípio de funcionamento desse tipo de geração, pode-se calcular a

potência gerada por uma usina hidrelétrica. Conforme mostrado na equação (1), a potência é

dada por:

� =�

∆�

Para uma hidrelétrica, o trabalho realizado nas máquinas pode ser considerada a energia

potencial da água, como afirmam SOUZA, SANTOS e BORTONI (2009), isto é:

� = �� = � ∙ � ∙ �� (8)

Onde: P = potência gerada pelos cataventos e turbinas [W];

W = trabalho realizado pela água nas máquinas [J];


46

Δt = variação de tempo [s];

Epg = energia potencial gravitacional da água [J];

m = massa de água que circula pelas turbinas [kg];

HB = queda bruta da água [m].

Manuseando-se as equações (1), já citada anteriormente, e a (8), obtém-se:

� =�

∆�=

� ∙ � ∙ ��

∆� (9)

Sabe-se que a densidade de qualquer material ou fluido é dada por:

� =�

� (10)

Onde: ρ = densidade da água [kg/m³];

V = volume de água [m³].

Modelando a equação (9) e substituindo na equação (10), tem-se:

� =� ∙ � ∙ � ∙ ��

∆� (11)

Mas, sabe-se que a vazão é um dos parâmetros necessários para o cálculo da potência e,

utilizando a definição de vazão, tem-se:

� =�

∆�= � ∙ � (12)

Onde:

Q = vazão de água [m³/s];

A = área da seção transversal do duto em que circula água ou do reseervatório

de água [m²];

v = velocidade de água [m/s].

Substituindo a equação (12) em (11), obtém-se:


47

� = � ∙ � ∙ � ∙ �� (13)

Mas, para chegar ao cálculo final do potencial de geração, deve-se considerar a

eficiência do sistema, isto é, da turbina, gerador e sistema de adução, dado por:

�� = �� ∙ �� ∙ �� (14)

Onde:

ηT = rendimento total do sistema;

ηt = rendimento da turbina;

ηg = rendimento do gerador;

ηsa = rendimento do sistema de adução.

Assim, considerando a equação (13) na equação (14), tem-se a potência útil que é obtida

na prática:

� = � ∙ � ∙ � ∙ �� ∙ �� (15)

Através da equação (15), observa-se que a potência é diretamente proporcional a

densidade da água, queda bruta e vazão, mas também deve-se considerar as eficiências

mecânicas e elétricas do sistema (η). Por isso, a escolha de locais onde a vazão seja elevada e

com queda bruta que apresente um valor significativo é interessante, bem como a boa escolha

de equipamentos que garantam um bom desempenho do sistema a ser analisado.

4.3 Central de geração solar

A energia solar é aquela proveniente da luz e calor do sol. De acordo com

TOLMASQUIM (2003), essa energia pode ser utilizada sob duas formas: passiva, cujo uso

mais comum está relacionado a arquitetura bioclimática, que consiste na harmonização de

construções ao clima, vegetação e hábitos de consumo, a fim de promover melhor utilização

dos recursos energéticos; e ativa, em que se utilizam dispositivos para converter a energia solar

diretamente em energia elétrica, como no caso dos painéis fotovoltaicos, ou em energia térmica

e depois em elétrica, como no caso de coletores planos e concentradores.


48

Uma maneira melhor de se explicar o que foi exposto acima está representado na Figura

16.

Figura 16 – Fluxograma de aplicações práticas da Energia Solar.

Fonte: Tolmasquim (2003)

Como o assunto deste trabalho visa discutir os riscos em empreendimentos de geração,

sendo um deles a central de geração solar, é interessante discutir sobre os fatores que

influenciam a produção de energia. De acordo com o CRESESB (2008), o sol fornece

anualmente para a atmosfera terrestre 1,5x1018 kWh de energia, contudo parte desse potencial

não é aproveitado. Isso acontece porque parte da radiação solar que atinge a atmosfera da Terra

é refletida para o espaço ou é absorvida pela atmosfera em forma de calor. Assim, apenas uma

parte realmente atinge a superfície terrestre, sendo uma parcela parcialmente absorvida e a outra

parcialmente refletida novamente para a atmosfera.

Dessa forma, CASTRO (2016) afirma que a reflexão, absorção e transmissão da

radiação solar depende do estado da atmosfera, cujos fatores serão discutidos posteriormente, e

da distância que os raios solares percorrem quando atravessam a atmosfera.

Mas, ainda, deve-se considerar que a radiação solar não é captada de forma constante e

homogênea devido ao movimento de rotação da Terra, ocasionando na alternância entre dias e

noites, e do movimento de translação, descrito por trajetória elíptica e com uma inclinação em

relação ao plano equatorial. De acordo com o CRESESB (2006), essa inclinação é responsável

pela variação da elevação do sol no horizonte em relação à mesma hora ao longo do tempo e dá


49

origem às estações do ano, o que dificulta os cálculos da posição do sol, conforme pode ser

observado na Figura 17.

Figura 17 – Órbita da Terra em torno do sol, com eixo N-S

inclinado com ângulo de 23,5°

Fonte: CRESESB (2006)

Considere a Figura 17 e a explicação dada anteriormente, a posição angular em relação

ao Equador, no meio dia solar, é chamada Declinação Solar (ẟ). Esse ângulo, como afirma o

CRESESB (2006), varia de acordo com os dias do ano dentro de um intervalo, delimitado por:

−23,45° ≤ � ≤ 23,45°

Assim, quando se soma a declinação com a latitude do local analisado, pode-se obter a

trajetória do movimento aparente do sol para um determinado dia e uma determinada

localidade, o que mostra essa variação de radiação entre diversos locais, ainda que considerada

a mesma latitude.

Outro fator que se deve atentar ainda relacionado ao fato da não distribuição homogênea

da radiação solar se deve à superfície terrestre. Isso acontece porque o nível de radiação varia

espacialmente, em função da altitude e entorno, e com as condições atmosféricas, como chuvas,

nebulosidade e particulados liberados por queimadas.

Sabe-se que aumentando a altura, o ar fica menos carregado com partículas sólidas, que

são as responsáveis pela absorção das radiações solares e difusão, aumentando a temperatura

do ar. Assim, em regiões de maiores altitudes, há a absorção de radiação em menor proporção,

uma vez que a atmosfera se torna mais delgada.

Outro fator de influência está no entorno e nas condições atmosféricas. Pode-se explicar

essas duas características de modo simultâneo devido a condição de sombreamento, cujo efeito


50

afeta diretamente o desempenho dos módulos fotovoltaicos, uma vez que, quando a célula está

sombreada, ela atua como carga, dissipando corrente de entrada, ou seja, perde-se energia

produzida.

Dessa forma, como o principal insumo desse tipo de geração depende do sol, deve-se

atentar para a disponibilidade de irradiação solar no local de instalação. E, uma informação

relevante para a avaliação da quantidade de insumo disponível se encontra na possibilidade de

estimar a radiação para determinados locais através de programas computacionais, de modo

que o resultado obtido demonstra que a energia solar apresenta menor volatilidade em escala

maior de tempo quando comparada às outras renováveis. Contudo, há maior variabilidade da

produção em curto prazo, pelos motivos citados anteriormente.

Assim, já realizadas as previsões de radiação nos locais, pode-se analisar os

componentes a serem instalados nas centrais de geração, seja heliotérmica ou fotovoltaica, cujos

princípios de funcionamento serão discutidos a seguir. E, posteriormente, em ambos os casos,

pode-se calcular a potência a ser gerada pela usina.

A Energia Solar Fotovoltaica é obtida através da conversão da luz em eletricidade, sendo

denominado esse fenômeno de Efeito Fotovoltaico. Esse efeito surge a partir de uma diferença

de potencial, resultante da absorção de luz, nos extremos de uma estrutura feita com material

semicondutor. Dessa forma, a célula fotovoltaica é a unidade fundamental na conversão das

formas de energia. A Figura 18 mostra as placas fotovoltaicas em central de geração em

Campinas.

Figura 18 – Central de geração de energia fotovoltaica em Campinas

Fonte: CPFL (2011)

Para a usina solar fotovoltaica, apesar da conversão de energia ser direta, a partir do

Efeito Fotovoltaico, é necessário fazer o dimensionamento dos equipamentos que compõem o

sistema. Isto é, a quantidade de módulos solares, controlador de carga, conversores AC/DC e

inversor DC/AC.


51

Realizado o dimensionamento do sistema como um todo, pode-se calcular a potência

elétrica a partir da conversão de energia realizada por uma célula fotovoltaica, cujo valor é dado

por:

�� = � ∙ � ∙ � (16)

Onde:

Pel = potência entregue à carga [W];

A = área da célula fotovoltaica [m²];

G = irradiância solar do local [Wh/m²];

η = eficiência do sistema.

Já a Usina Solar Concentrada é um tipo de energia térmica, pois, inicialmente, os

sistemas termossolares produzem calor e através de concentradores ou espelhos concentram a

radiação solar em um determinado ponto, para, posteriormente, transformar o calor em energia

elétrica. Assim, observa-se que esse tipo específico de energia térmica tem como objetivo final

gerar energia elétrica, diferente das outras aplicações cujo propósito consiste em ser fonte de

calor, conforme mostrado na Figura 16. A Figura 19 representa esse sistema de captação de

energia em uma central de geração na Espanha.

Figura 19 – Central de geração de energia heliotérmica na Espanha


Dessa forma, para a usina heliotérmica, é necessário utilizar um sistema de conversão

de energia térmica em elétrica. Esse sistema consiste em um bloco de potência, que através do

ciclo Rankine, transmite a energia térmica da radiação solar concentrada a um fluido que gera

vapor a alta pressão, fazendo com que ele opere uma turbina acoplada a um gerador.


52

Para entender a conversão de energia, é necessário entender brevemente o

funcionamento do Ciclo de Rankine, que é um ciclo termodinâmico modela turbinas a vapor.

Na Figura 20, apresentam-se as etapas do ciclo.

Figura 20 – Ciclo de Rankine

Fonte: UNICAMP (2002)

Como se pode observar na figura acima, há quatro processos:

(i) Bombeamento adiabático;

(ii) Transformação da água em vapor a pressão constante na caldeira;

(iii) Expansão adiabática na turbina;

(iv) Condensação do vapor a pressão constante no condensador.

Nas plantas de geração solar heliotérmica, o processo de conversão se inicia quando o

fluido de transferência de calor entra na caldeira e recebe energia térmica da radiação solar, o

que ocasiona no sobreaquecimento do fluido e sua evaporação. Posteriormente, o vapor passa

pelo coletor e segue para a turbina, onde se expande. A energia mecânica resultante desse

processo é responsável por mover o gerador, que produz energia elétrica. Ao longo dessa etapa,

a temperatura do vapor diminui até que o valor alcance o condensador, que o transforma em

líquido novamente. Por fim, esse líquido tem a pressão elevada pela bomba e retorna à caldeira,

reiniciando o ciclo.

Em geral, para as centrais de geração solar concentrada, o processo de conversão de

energia térmica em elétrica é semelhante. Contudo, o arranjo do sistema com os equipamentos

necessários varia de acordo a planta, como podem ser observados nas Figuras 21 e 22:


53

Figura 21 – Sistema solar de geração de vapor diretamente nos

coletores para produção de eletricidade


Figura 22 – Torre de concentração de receptor aberto, cujo fluido aquecido é o ar


Através das Figuras 21 e 22, percebe-se que pode-se gerar vapor com ou sem a presença

de um fluido de transferência de calor, assim como de um trocador de calor. Dessa forma, pode-

se economizar equipamentos e fluidos, mas deve-se atentar às desvantagens técnicas

dependendo do arranjo a ser utilizado. Mas, em todos, há a presença da turbina, gerador e

condensador, de modo que cada equipamento apresenta um rendimento particular, que resultam

no rendimento global, que influencia na potência de saída do sistema.

��í�� = �� − �� (17)


54

5 Os projetos de geração e riscos associados

Nos capítulos anteriores, foram tratados os processos de gerenciamento de riscos e

também foram discutidos os princípios de funcionamento de cada um dos tipos de projetos de

geração abordados neste trabalho, isto é, eólico, hidrelétrico e solar. Além disso, tratou-se dos

insumos necessários em cada um desses empreendimentos e também das incertezas a eles

associadas, uma vez que tais características influenciam diretamente na produção de energia. A

relação desses capítulos permite a identificação dos riscos do projeto dentro do contexto da

geração de energia.

Assim, neste capítulo, apresentam-se os riscos presentes nesses empreendimentos de

geração, desde o planejamento do projeto até a comercialização de energia, permitindo a

avaliação não apenas das incertezas que compõem cada um dos riscos, mas também algumas

alternativas que permitem mitigá-los a fim de garantir o sucesso do projeto.

5.1 Risco de insumos

Cada tipo de central de geração apresenta determinado insumo energético, que é

responsável pela produção de energia elétrica, direta ou indiretamente.

Conforme discutido anteriormente, uma central de geração eólica, por exemplo,

necessita dos ventos para girar a turbina eólica, também conhecida como aerogerador, de modo

que a energia mecânica cinética será, posteriormente, transformada em energia elétrica, através

de um gerador, que por sua vez está ligado a uma central de transmissão de energia. Na central

de geração hidrelétrica, é necessária uma vazão de água para movimentar as turbinas presentes

na casa de máquinas, transformando a energia mecânica, inicialmente potencial e

posteriormente cinética, em elétrica nos geradores acoplados mecanicamente às turbinas. E nas

usinas solares, há a transformação da radiação liberada pelo sol em energia elétrica. Contudo,

existem dois tipos de usinas solares, a fotovoltaica e a heliotérmica, de modo que os processos

de obtenção de energia são diferentes.

Assim, os ventos, as vazões de água e as radiações solares são definidas como insumos,

sendo estes os responsáveis pela produção de energia, que se apresenta de diferentes formas e

podem ser convertidas entre si. Isto é, através de conversões energéticas. A Figura 23 mostra

as principais formas de conversão entre as formas básicas de energia, de modo que exemplifica

o que foi descrito anteriormente.


55

Figura 23 – Processos de conversão energética

Fonte: Revista PEE (2012)

Como foi discutido no Capítulo 4, cada um dos tipos de geração necessita de um insumo

específico para a produção de energia, contudo, cada um desses insumos depende de diversos

fatores e sua variação afeta diretamente a quantidade de energia fornecida ao longo do tempo.

Outra consequência dessa variação consiste no preço da energia no mercado, uma vez que a

quantidade de geração e seu preço estão diretamente relacionados, seguindo a Lei da Oferta e

Procura.

5.1.1 Risco de insumo eólico

Devido ao crescimento significativo dos investimentos em projetos de geração eólica a

nível mundial, observa-se que essa forma de energia se tornará ainda mais competitiva quando

os recursos financeiros de “mercado de carbono” forem mais expressivos.

Contudo, alguns problemas ainda existem, sendo obstáculos aos investimentos em projetos de

energia eólica. Um deles consiste na incerteza quanto à geração de energia, devido a

imprevisibilidade do insumo. Essa dificuldade afeta não apenas as operações de planejamento,

como de despacho de energia.

AMARANTE, SILVA e FILHO (2002) afirmam que o vento apresenta

imprevisibilidade aparente, pois é resultado da circulação contínua das camadas de ar da


56

atmosfera, sendo decorrente de aquecimentos desiguais da superfície terrestre tanto em escala

global como local. Dessa característica resultam as velocidades e direções do vento com

tendências sazonais e diurnas definidas, como mostra a Figura 24.

Figura 24 - Circulação atmosférica

Fonte: AMARANTE, SILVA e FILHO (2002)

Dentro do intervalo de horas ou dias, os ventos podem apresentar variabilidade, embora

o regime diurno seja predominante, sendo regido por influências locais e regionais. Já no

intervalo de meses ou anos, há regularidade no regime dos ventos, cujo regime sazonal é

definido ao longo do ano.

Porém, quando comenta-se que os ventos apresentam imprevisibilidade aparente

comenta-se apenas com relação a atmosfera em movimento, não considerando o regime dos

ventos, isto é, a sua distribuição geral, cujo perfil apresenta variações significativas devido à

diversidade dos terrenos, como geometria e altitude, presença de obstáculos, cobertura vegetal

e existência de extensões de massas de água. Esses fatores são responsáveis por resultar em

regimes de vento distintos em cada local, conforme mostrado na Figura 25.


57

Figura 25 - Regimes diurnos e sazonais de cidades

do Estado de Minas Gerais

Fonte: CEMIG (2010)

Por isso, VARGAS (2015) afirma que a natureza aleatória dos ventos torna sua previsão

uma tarefa complexa, uma vez que a quantidade de energia varia de acordo com as estações do

ano e ao longo do dia, além da topografia e rugosidade do solo, como citado no Capítulo 4. Este

também mostra que um dos fatores que influencia na potência gerada pela turbina eólica é a

velocidade do vento, que depende da altura em relação ao solo, de modo que obstáculos são

responsáveis por sua redução.

Considerando, assim, a velocidade do vento e as características de construção e tamanho

do aerogerador, pode-se escolher uma turbina eólica adequada, que apresenta uma curva

característica de desempenho de energia, como mostra a Figura 26.

Figura 26 - Curva de potência do aerogerador

Fonte: SALLES (2004)


58

A partir dessa curva, pode-se prever a produção de energia considerando diversos

valores de velocidade sem considerar particularidades técnicas dos elementos construtivos do

aerogerador e do terreno.

Porém, para analisar o comportamento do vento e traçar uma curva de potência, é

necessário realizar um tratamento estatístico dos dados observados, como afirma SALLES

(2004). Desse modo, para descobrir o potencial médio produzido por uma turbina, é preciso

traçar a distribuição de frequência da velocidade do vento, porém esta varia de acordo com o

local em que está construído o parque eólico, como mostra Figura 25.

Para SILVA (2013), a Distribuição de Weibull, representada na Figura 27, apresenta

uma aderência com relação ao ajuste de velocidade do vento adequada para a maioria dos

regimes estatísticos, uma vez que considera não apenas a velocidade, como também a

frequência de ocorrência, tendo como característica favorável a necessidade de poucos valores

medidos e a possibilidade de estimativa da produção anual de um aerogerador com boa

exatidão.

Figura 27 - Distribuição de Weibull

Fonte: SILVA (2013)

Uma maneira de visualizar essa distribuição é representada na Figura 28, que mostra o

mapa do Brasil e o fator de forma de Weibull, que indica a constância dos ventos, ao longo

das estações do ano.


59

Figura 28 - Fator de forma de Weibull no Brazil sazonalizado


5.1.2 Risco hidrológico

De acordo com ROMEIRO (2015), um sistema que depende especialmente de

hidrelétricas para o suprimento de eletricidade está sujeito ao risco hidrológico, isto é, o risco

relacionado a insuficiência de água para garantir a geração de energia.

Como discutido no Capítulo 4, as hidrelétricas necessitam de insumo para operarem,

isto é, de água. Mas, para encher um reservatório e a usina apresentar vazão, são necessárias

chuvas na bacia, de modo que essas impactem na UHE. Essa condição mostra que as usinas

hidrelétricas estão sujeitas ao risco hidrológico porque as condições climáticas variam e,

geralmente, de modo imprevisível.

Essa característica pode ser demonstrada considerando um cenário de condições

climáticas atípicas associadas à sazonalidade do período de chuva que, com estiagens e secas


60

imprevistas, fazem com que o ONS despache usinas em quantidades de energia inferiores a

contratada. Isso acontece porque se houver geração de energia em cenários de escassez de água,

os reservatórios podem atingir níveis críticos, comprometendo a geração futura de energia.

Considerando a particularidade do sistema elétrico em apresentar grandes reservatórios

para armazenamento e a interconexão entre esses, o risco hidrológico apresenta uma

possibilidade remota, como afirmam CARNEIRO, COLI e DIAS (2017). Contudo, com o

crescimento do consumo e as dificuldades de ampliação da reserva hídrica, a capacidade de

regularização dos reservatórios tem reduzido gradativamente, como pode ser observado na

Figura 29.

Figura 29 - Histórico do nível dos reservatórios do SIN

(em % da capacidade máxima)

Fonte: COMERC (2014)

Uma outra forma de observar o nível dos reservatórios é através do gráfico de barras

por subsistema. Para tal, utilizaram-se dados mais atualizados, referentes aos anos de 2016 e

2017, como mostra a Figura 30.


61

Figura 30 – Comparativo do nível dos reservatórios por subsistema

(em % da capacidade máxima)

Fonte: Adaptado do ONS (2017)

Como se pode observar pelas Figura 29 e Figura 30, a garantia de suprimento de energia

pelos reservatórios está cada vez mais condicionada à realização de hidrologias favoráveis e o

acentuado e recorrente deplecionamento dos reservatórios está tornando o risco hidrológico

mais palpável, como afirmam CARNEIRO, COLI e DIAS (2017).

Como forma de mitigar o risco hidrológico, surgiu o Mecanismo de Realocação de

Energia, MRE, que é um mecanismo financeiro no qual se compartilham os riscos hidrológicos

que afetam os agentes geradores, garantindo a otimização dos recursos hidrelétricos do SIN.

Isso acontece devido a transferência do excedente de energia produzida dos agentes que

geraram além da energia assegurada para aqueles que geraram abaixo, conforme apresentado

na Figura 31.


62

Figura 31 - Representação do processo de alocação de energia

para cobertura de garantia física

Fonte: CCEE (2017)

Porém, apesar da presença do MRE, em condições hidrológicas desfavoráveis, as

incertezas em relação à garantia de fornecimento passam a ter destaque, fazendo com que usinas

térmicas sejam acionadas para atender uma maior parcela de carga quando comparado às

condições favoráveis, como afirma ROMEIRO (2015).


63

Nessas condições climatológicas desfavoráveis, a geração de energia pelos agentes

ficam inferiores às suas garantias físicas, fazendo com que as posições contratuais deficitárias

sejam liquidadas no mercado de curto prazo ao PLD vigente, configurando a exposição

financeira das geradoras hídricas ao risco hidrológico.

5.1.3 Risco de insumo solar

Conforme discutido no Capítulo 4, a conversão de energia solar em potencial elétrico

necessita de dispositivos específicos, que se diferenciam a partir do tipo de central de geração,

isto é, fotovoltaica ou heliotérmica. Contudo, o insumo para a geração de energia é o mesmo, a

radiação solar.

Como afirma a EPE (2012), a radiação pode ser decomposta de diferentes formas, nas

quais as parcelas têm importância distinta de acordo com o tipo de empreendimento de geração.

A parcela de radiação que interessa à geração solar fotovoltaica é a Irradiação Global Horizontal

(GHI), que quantifica a radiação recebida pela superfície plana horizontal. Essa parcela é

composta pela Irradiação Difusa Horizontal (DIF), que é dispersa e atenuada por reflexão em

nuvens e partículas em suspensão na atmosfera, e pela Irradiação Normal Direta (DNI), que

atinge diretamente o solo, sem reflexões, sendo esta a parcela mais importante para a geração

heliotérmica.

Observando-se as características de cada uma dessas parcelas de radiação, percebe-se a

variação de acordo com as condições meteorológicas do dia, isto é, em dias nublados, prevalece

a DIF, enquanto em dias claros, a DNI, embora esta seja muito variável ao longo do dia,

especialmente nos locais com altos níveis de nebulosidade.

Além da influência dos tipos de radiação no empreendimento de geração, citou-se no

Capítulo 4 que o estado da atmosfera e o movimento de rotação e translação influenciam na

absorção da radiação, fazendo com que esta não seja captada de forma constante e homogênea,

tanto ao longo do dia, como do ano. A Figura 32 mostra um diagrama com os principais

processos de interação da radiação solar e da radiação térmica na atmosfera, cujos valores

variam de acordo com as região e período do ano.


64

Figura 32 - Diagrama simbólico dos processos de interação

da radiação solar com a atmosfera terrestre

Fonte: MARTINS, PEREIRA e ECHER (2004)

Além desses fatores, CRUZ (2012) também afirma que a produção diária de energia

solar é afetada pela temperatura. Uma maneira de observar essa relação pode ser feita através

da seguinte condição: quanto mais baixa a temperatura e mais elevado o nível de radiação,

maior a produção de energia. Complementando a afirmação da EPE (2012), em dias de Sol e

sem nuvens, a curva de produção de energia é semelhante a uma gaussiana, com máxima

geração entre 11 e 13 horas, de modo que nas demais situações, a curva se torna imprevisível

devido as possibilidades de variação das condições atmosféricas ao longo do dia.

A Figura 33 mostra gráficos diários de energia gerada em diversas estações do ano,

representando ainda as situações de melhor geração, na coluna esquerda, e pior geração, na

coluna direita, confirmando o que foi estudado pela EPE (2012) e CRUZ (2012).


65

Figura 33 - Geração de energia ao longo do ano

Fonte: CRUZ (2012)


66

Os gráficos apresentados permitem constatar que a produção de energia não é constante

nem apresenta o mesmo perfil ao longo do dia, uma vez que a presença de nuvens e demais

condições atmosféricas interferem na radiação que incide sobre os paineis fotovoltaicos.

Por esse motivo, a EPE (2012) afirma que o uso generalizado da energia solar ainda é

um desafio devido à restrição de geração de energia em condições de pôr do sol ou bloqueio de

nuvens.

A partir dessas considerações, CRUZ (2012) afirma que, pelo menos com relação à

posição da Terra, é possível determinar a correta orientação geográfica dos paineis solares, isto

é, sua inclinação, a fim de aumentar a eficiência da conversão de energia, uma vez que há maior

captação solar ao longo do ano. Como forma de atingir a esse objetivo, tem-se cuidado de

orientar as placas voltadas para o azimute sul (hemisfério norte) e azimute norte (hemisfério

sul), como mostra a Figura 34.

Figura 34 - Movimento do Sol ao longo das estações do ano

Fonte: CRUZ (2012)

Um exemplo prático que demonstra a importância do grau de inclinação dos paineis

fotovoltaicos é o Pavilhão Endesa, mostrado na Figura 35. Embora não seja uma central de

geração, é um projeto arquitetônico autossufiente que conta com paineis fotovoltaicos

instalados em divesos ângulos, conforme a incidência dos raios solares, seguindo seu

movimento durante o dia e ano, permitindo maior eficiência.


67

Figura 35 - Pavilhão Endesa

Fonte: ARCHDAILY (2012)

5.2 Risco ambiental

Os riscos ambientais podem ser definidos como os riscos relacionados aos possíveis

impactos negativos de um projeto sobre o meio ambiente, podendo ocasionar em atrasos na

construção e desenvolvimento do empreendimento e, dependendo das condições, na

necessidade de redesenho do projeto-base para a solução dos problemas.

Esse tipo de risco é resultado da associação entre riscos naturais e riscos decorrentes dos

processos naturais agravados pela atividade humana e ocupação do território. Dessa forma, está

associado a mudanças ou transformações que ocorrem no ambiente.

Assim, o risco ambiental remete à possibilidade de ocorrência de eventos danosos ao

ambiente, de modo que os impactos causados nesse local podem comprometer a licença para a

instalação de um empreendimento.

Por isso, a percepção desse tipo de risco permite a obtenção de dados que são úteis na

análise de um empreendimento, isto é, captura de desvios nas médias de insumo, entendimento

e análise de áreas vulneráveis a deslizamentos e demais riscos geológicos, e questionamentos

acerca dos danos que podem causar no ambiente.

Mas, deve-se atentar que a identificação dos riscos ambientais depende da percepção

das pessoas em relação ao ambiente, isto é, às suas características próprias. Dessa forma, o

levantamento dos riscos acontece de forma adaptada a realidade do local analisado, por

exemplo, sua dimensão territorial, adensamento populacional e classificação como ambiente

rural ou urbano.


68

Como o ponto de vista deste trabalho está voltado para a geração de energia, é

interessante analisar esse risco sob o ponto de vista energético, pode-se dizer que a produção

de energia está sujeita ao Risco Ambiental, uma vez que necessita e utiliza recursos naturais e

também pode produzir resíduos ou gerar emissão de poluentes. Dessa forma, é interessante

discutir acerca dos impactos ambientais gerados por cada uma.

(i) Impactos ambientais causados pela usina eólica:

A energia eólica pode ser considerada como fonte energética sustentável, uma vez

que não polui durante a operação. É uma alternativa que contribui na redução da

emissão de gases de efeito estufa e concentração de gás carbônico, CO2.

De acordo com GALDINO (2016), seus impactos ambientais estão relacionados aos

ruídos, aos impactos visuais e sobre a fauna.

Os ruídos provenientes das turbinas podem ter origem mecânica e aerodinâmica, e

estão relacionados a fatores de aleatoriedade do funcionamento e variação da

frequência, diretamente proporcional à velocidade do vento incidente. Contudo,

houve diminuição dos níveis de ruído graças ao desenvolvimento tecnológico, uma

vez que este permitiu a eliminação de turbinas eólicas com engrenagens utilizadas

para multiplicar a rotação do gerador em caso de uso de um gerador elétrico que

funcione sob um sistema multipolo de geração de energia, isto é, que funciona em

baixas rotações.

De acordo com INATOMI e UDAETA (2005), o impacto visual é resultante das

turbinas e hélices. Outro aspecto consiste na movimentação das sombras provocadas

pelas hélices, fato que deve ser considerado quando da implantação próxima a áreas

habitadas.

Por fim, o impacto sobre a fauna tem origem na colisão de pássaros com as

estruturas, embora a mortalidade de pássaros em função das turbinas eólicas seja

pequena e isolada.

Outro problema causado pelas turbinas eólicas, como afirmam INATOMI;

UDAETA (2005), consiste na modificação da circulação padrão de ar, que pode

afetar o clima local e gerar microclimas. Além de interferências eletromagnéticas,

que interferem nos sistemas de comunicação, como transmissão televisiva.

Como forma de quantificar esses impactos, pode-se citar os seguintes fatores ou

indicadores:


69

a) Quantidade de CO2 não emitida na atmosfera;

b) Quantidade de decibéis emitidos pelos ruídos, considerando a distância das

fazendas eólicas às áreas habitadas e velocidade do vento;

c) Área ocupada, refletindo os impactos sobre o uso da terra, embora essa área

possa ser utilizada para outros propósitos;

d) Comportamento da fauna da região através das rotas migratórias das aves.

(ii) Impactos ambientais causados pela usina hidrelétrica:

A energia hídrica já foi considerada uma fonte limpa, contudo, ela acarreta em

consequências socioambientais devido ao alagamento de áreas. Isso se deve ao fato

da construção de barragens e alagamentos, de modo que a implantação de uma

hidrelétrica ocasiona impactos ambientais na hidrologia, clima, erosão e

assoreamento, sismologia, flora e fauna, e ocupação humana.

De acordo com TUCCI (2002), no que diz respeito à hidrologia, há a alteração das

vazões, alagamento de leitos, aumento da profundidade, elevação do nível de lençol

freático. De acordo com LEITE (2005) quanto ao clima, altera-se temperatura,

umidade relativa, evaporação, precipitação e ventos. Através da erosão marginal, há

perda de solo e árvores, enquanto o assoreamento provoca a redução da vida útil do

reservatório, comprometimento de locais de desova de peixes e perda da função de

geração de energia. Na sismologia, pode haver pequenos tremores de terra. Já na

fauna e flora, perde-se biodiversidade. Na flora, perde-se volume útil e eleva a

concentração de matéria orgânica, ocasionando eutrofização das águas. Na fauna,

ocorre a realocação de animais e provoca a migração de peixes.

Como forma de quantificar os impactos, pode-se analisá-los em seis categorias:

ecossistemas aquáticos, ecossistemas terrestres, modos de vida, organização

territorial, base econômica e população indígena. De modo que essa quantificação e

caracterização dos impactos podem ser avaliadas através de indicadores, como:

a) Hierarquia fluvial: relacionada a área de drenagem do reservatório;

b) Perda de lagoas marginais: relacionada a área das lagoas marginais impactadas

pelo aproveitamento;

c) Comprometimento das rotas migratórias: consiste no número de rotas

migratórias impactadas pela construção do barramento;

d) Alteração da vegetação: consiste na extensão da vegetação marginal perdida;


70

e) Qualidade da água: é o valor resultante da aplicação de um modelo simplificado

de prospecção de qualidade da água dos futuros reservatórios;

f) Taxa de cobertura vegetal: refere à superfície florestal afetada;

g) Relevância da fauna: relacionada ao número de espécies ameaçadas de extinção;

h) E alguns cálculos quantitativos e qualitativos, como:

h.1) hectares inundados/kWh gerado;

h.2) toneladas emitidas de metano/volume de água;

h.3) dólares de dano ao meio ambiente/alagamento de terras.

(iii) Impactos ambientais causados pela usina solar:

A tecnologia solar permite obter energia e pode ser dividida em duas categorias:

tecnologia fotovoltaica e tecnologia térmica solar. Cada uma dessas categorias

ocasiona em impactos ao meio ambiente. De acordo com INATOMI e UDAETA

(2005), elas não emitem poluentes durante sua operação nem incentivam o

desmatamento, o que torna a tecnologia solar promissora como alternativa de fonte

sustentável de energia. Mas, apesar disso, gera impactos para o meio ambiente

durante a fabricação dos componentes utilizados na usina e a mortandade de

espécies de aves.

No caso da mortandade de espécies de aves, isso acontece porque os animais são

atraídos pela luminosidade do local, fazendo com que se aproximem e morram

rapidamente por causa do calor gerado no ambiente.

Já durante a fabricação dos componentes do sistema fotovoltaico, ocorre a emissão

de produtos tóxicos durante o processo da matéria prima para a produção dos

módulos e componentes cancerígenos.

Outros impactos ambientais que podem ocorrer advêm da operação de instalação,

manutenção e remoção dos sistemas fotovoltaicos, que podem gerar riscos de

incêndio.

Assim, como forma de quantificar esses impactos, pode-se citar:

a) Emissão de gases não emitidos na atmosfera, comparando a energia solar à

queima de derivados de petróleo;

b) Produção de energia em função da área ocupada;

c) Riscos de incêndio em função da produção de energia;

d) Ciclo de vida dos componentes utilizados no sistema de geração solar;


71

e) Emissão de poluentes no processo de fabricação dos componentes.

Entendida a relação entre produção de energia e impactos ambientais, pode-se comentar

sobre a relação entre o setor energético e a sustentabilidade, valendo dizer que os impactos

ambientais gerados pela obtenção de energia interferem no desenvolvimento sustentável, cujos

aspectos identificados em uma política energética consistem em:

(i) Garantia de suprimento através da diversificação das fontes, tecnologias e

descentralização da produção de energia;

(ii) Uso, adaptação e desenvolvimento racional de recursos;

(iii) Custo mínimo da energia;

(iv) Valor agregado a partir dos usos, gerados pela otimização dos recursos;

(v) Custo real na energia, contemplando os impactos ambientais e sociais.

E, por causa desse contexto, em que há o empasse entre impactos ambientais e

sustentabilidade, surge o Planejamento Integrado de Recursos (PIR), cuja metodologia é

discutida no próximo capítulo, referente ao tratamento dos riscos.

5.3 Risco estrutural

De acordo com VENZENHASSI (2008), o projeto estrutural tem como objetivo

assegurar que uma estrutura é capaz de cumprir suas funções de maneira satisfatória ao longo

de sua vida útil. Mas além da funcionalidade, as estruturas de um projeto devem considerar o

custo total da construção, que está relacionado aos riscos que a construção e a operação da

estrutura oferecem, além da capacidade de geração de lucro visto que o modelo atual se baseia

em um ambiente competitivo.

Desse modo, a segurança e o desempenho de uma estrutura dependem de coeficientes

de segurança adotados em seu projeto, de modo que, ao se encontrar um coeficiente ótimo, é

possível minimizar o custo esperado através da confiabilidade do sistema estrutural, mas para

isso é necessário quantificar e analisar as incertezas associadas ao projeto.

Como o foco deste trabalho é em empreendimentos de geração, discute-se abaixo sobre

as estruturas presentes nos projetos de geração de energia eólica, fotovoltaica e hidrelétrica, e

incertezas a elas associadas.


72

5.3.1 Risco estrutural em Usinas Eólicas

O Capítulo 4 discute sobre o funcionamento dos empreendimentos de geração, de modo

que, como afirma PINHEIRO (2014), um parque eólico consiste em um conjunto de

aerogeradores, que são interligados através de cabos de média tensão e cabos de comunicação

conectados a uma subestação e a um edifício de comando, que apresenta uma linha de ligação

ao sistema elétrico.

De acordo com PINHO (2008), a implementação dos projetos de parques eólicos

apresenta duas fases, como mostra a Figura 36.

Figura 36 - Estrutura de implantação de parques eólicos

Fonte: PINHO (2008)

Na primeira fase, há as atividades de construção civil e instalações elétricas, nas quais

constrói-se o edifício de comando e subestação, fundações dos aerogeradores, valas de cabos e

acesso às plataformas, sendo semelhante às obras tradicionais, embora apresente diferenças nas

fundações das torres e nas estruturas de média tensão.

Na segunda fase, há as atividades de montagem dos aerogeradores, exigindo

coordenação entre a equipe de monstagem, transporte, fábricas de montagem das torres e a

chegada dos equipamentos, estando ainda, sujeita às condições climáticas. Há ainda o


73

comissionamento, no qual se coloca os aerogeradores em funcionamento e verifica sua

fiabilidade.

Para SEKI (2015), os empreendimentos eólicos apresentam três etapas principais: o

desenvolvimento, a construção e a operação do projeto, que apresentam sequências

características. De modo que sua taxa de sucesso é maior quando planejado desde o início, isto

é, todos os processos, riscos e especificações, além da supervisão dos investimentos e parceria

corretos.

De acordo com SEKI (2015), o projeto eólico pode ser dividido nas seguintes fases:

1ª fase – Concepção: fase na qual são definidos a região de implantação e os conceitos

do projeto, desenvolvendo projetos conceituais com estimativas e premissas de suporte

aos estudos básicos, isto é, apresenta informações técnicas.

2ª fase – Detalhamento: fase na qual se definem o local, as especificações técnicas dos

equipamentos e materiais, aquisição e elaboração da documentação necessária.

Desenvolvem-se também os projetos técnicos básicos e estudos de viabilidade técnico

e econômico.

3ª fase – Negociação: essa fase consiste no término do detalhamento do projeto técnico,

contato e negociação com as estidades financeiras, fechamento de parcerias com

fornecedores, detalhamento técnico e comercial da interface da planta de geração com

o ponto de conexão à rede básica de energia.

4ª fase – Implantação: fase na qual ocorre a construção e montagem do empreendimento,

comissionamento e testes de aceitaão de performance e partida da operação da planta.

5ª fase – Operação: essa fase consiste no início da operação efetiva da central de geração,

sendo necessária a realização dos testes isolados dos equipamentos e dos testes

integrados de comissionamento. Nessa etapa, a preocupação consiste na garantia de bom

funcionamento do projeto.

Como se observa, cada uma dessas fases, dispostas nas três etapas do projeto eólico,

apresentam diversos objetivos e riscos associados. Isso acontece porque a concepção do projeto

depende de informações e premissas para o seu desenvolvimento, de modo que o esquecimento

de qualquer item pode acarretar no aumento do risco de fracasso do empreendimento.

Por exemplo, PINHEIRO (2014) afirma que, para a estruturação do parque eólico, a

construção das bases é necessária para sustentar a estrutura dos aerogeradores. Isto é, as


74

escavações das estacas das bases devem ser feitas até a cota do projeto, de modo a garantir a

estabilidade da estrutura, devendo-se atentar para o local da construção das instalações de

energia eólica, isto é, em terra ou no mar, uma vez que exige um conhecimento aprofundado

das condições locais.

Mas é importante salientar que não só as estruturas podem comprometer o projeto, mas

também a conformidade os equipamentos. Isto é, se os componentes estiverem fora da

especificação de projeto, há consequências, tais como retrabalho e atrasos. Outro cenário que

pode gerar riscos consiste na baixa qualificação da mão de obra, uma vez que a construção dos

projetos eólicos conta com tecnologias que, dependendo do país, ainda estão em processo de

absorção. Dessa forma, a inabilidade dos trabalhadores pode resultar desde a má qualidade do

serviço até acidentes com gravidade variada.

Além desses riscos, ainda há aqueles associados à exploração e à manutenção das

turbinas eólicas, de modo que as falhas operacionais mais comuns são colapso da torre, incêndio

e descargas atmosféricas.

Independente do tipo de instalação, terrestre ou marítima, é necessária a instalação de

redes de cabos de alta tensão para receber a eletricidade produzida e transportá-la para as

subestações, de modo que se algum equipamento quebrar ou se soltar, a energia armazenada é

liberada, colocando em perigo as pessoas que estão próximas ao local. Mas, em instalações

marítimas, essa condição é ainda mais perigosa, uma vez que é mais difícil de se controlar a

tensão exercida quando os guinchos das estruturas flutuantes puxam o cabo para dentro das

estruturas fixas.

Outra questão consiste no risco de incêndio, que pode ou não ser causado por defeitos e

avarias. Isto é, como afirma SILVA (2015), a origem do incêndio pode decorrer de diversas

circunstâncias, tais como: falhas elétricas ou mecânicas, falhas humanas ou negligências, queda

de raios, reações químicas ou incêndios florestais que podem atingir as estruturas. Cada uma

dessas circunstâncias apresentam condições particulares de ocorrência.

Por exemplo, as falhas humanas e negligências estão presentes em atividades de

manutenção e operação. Como PINHEIRO (2014) retrata, a desqualificação é uma causa de

problemas para a estrutura eólica, uma vez que a manutenção deficiente pode acarretar no

aparecimento de avarias, de modo que o superaquecimento pode incidir na formação de chamas

próximas a materiais combustíveis.

Outra causa são as reações químicas, que pode ser resultado da corrosão dos materiais,

bem como a deterioração dos polímeros através da radiação ultravioleta, hidrogênio e ozônio.


75

Essas reações apresentam como consequência a destruição dos materiais, podendo significar a

ruptura das pás e dos eixos.

Uma outra causa consiste nos curtos circuitos, que ocorrem devido ao desgaste dos

cabos condutores, sobrecargas elétricas da rede, equipamentos com manutenção deficiente,

pontos quentes em emendas elétricas ou curto circuito em equipamentos eletrônicos ou quadros

de distruição ou controle.

Por fim, os fenômenos atmosféricos também podem ser condicionantes externas ao risco

de incêndio. De acordo com SILVA (2015), uma descarga elétrica pode alcançar valores da

ordem de 30.000°C. Esse calor faz com que o ar se dilate, de modo que a intensidade da corrente

alcança 100.000 A. E considerando que esse fenômeno dura milionésimos de segundos, um raio

pode produzir elevada quantidade de energia, ocasionando em incêndios, cujos equipamentos

mais afetados são a rede elétrica e as pás, podendo implicar em perdas parciais ou totais, como

mostram as Figura 37 e Figura 38.

Figura 37 - Ordem de grandeza das consequências materiais

Fonte: SILVA (2015)

Figura 38 - Locais típicos de incêndio nos aerogeradores

Fonte: SILVA (2015)

Desse modo, são necessárias medidas preventivas de proteção estrutural, já na fase de

planejamento, através da escolha do modelo, do projeto e aquisição de aerogeradores, isto é,

seguindo normas e especificações. Além disso, é interessante se projetar a proteção dos

aerogeradores contra incêndios, que devem ser adequados às zonas de instalação dos parques


76

eólicos, isto é, condições ambientais, como, por exemplo, temperaturas adversas, umidade

elevada e vibração excessiva.

5.3.2 Risco estrutural em Usinas Hidrelétricas

As barragens podem ser definidas como estruturas construídas transversalmente aos

vales e utilizadas para a acumulação de água, cuja finalidade a ser dada a essa água acumulada

faz com que as barragens apresentem classificações:

Barragens para abastecimento de água;

Barragens para geração de energia elétrica;

Barragens para irrigação;

Barragens para controle de cheias;

Barragens para contenção de rejeitos industriais;

Outras.

Outro tipo de classificação das barragens se refere ao tipo de material de construção:

Barragens de concreto: contrução utilizando materiais granulares produzidos

artificialmente aos quais se adicionam cimento e aditivos químicos;

Barragens convencionais de terra e/ou enrocamento: construção utilizando

materiais naturais, como argila, siltes e areais, ou materiais produzidos

artificialmente, como britas e enrocamentos.

De acordo com ANA (2016), o projeto completo de barragens conta com as fases de

planejamento e projeto, construção, primeiro enchimento, operação e descomissionamento ou

desativação.

Durante o planejamento do projeto, é possível obter informações sobre as características

do local. Isto é, topografia, geologia, hidrologia, condicionantes ambientais e logística. É

possível também conhecer as características referentes aos tratamentos das fundações e do

concreto e as condições sociais e ambientais de sua inserção. Desta maneira, é possível obter a

localização aproximada da barragem e altura máxima dos barramentos, a fim de se definir as


77

quedas d’água de modo a maximizar os resultados em termos de aproveitamento hídrico, no

qual consideram-se critérios técnicos, econômicos e ambientais.

Através do conhecimento desses parâmetros, pode-se fazer um estudo de viabilidade,

definindo-se as condicionantes técnicas e econômicas do projeto a partir dos estudos de

implantação e exploração. Isto é, antes da escolha do posicionamento dos eixos, tipo de

barramento, estrutura de toma d’água, desvio do rio na fase construtiva e acessos, faz-se

comparações entre as alternativas de cada um desses condicionantes.

Ainda na fase de planejamento e projeto, de acordo com o Art. 74 do Decreto Federal

n. 7.581, de 11 de outubro de 2011, o anteprojeto deve conter:

I. concepção da obra ou serviço de engenharia;

II. projetos anteriores ou estudos preliminares que embasaram a concepção

adotada;

III. levantamento topográfico e cadastral;

IV. pareceres de sondagem;

V. memorial descritivo dos elementos da edificação, dos componentes

construtivos e dos materiais de construção, de forma a estabelecer padrões

miínimos para a contratação.

Além disso, o nível de definição deve ser suficiente para proporcionar a comparação

entre as propostas de licitação, permitindo ao empreendedor avaliar a melhor proposta.

Na etapa de projeto, é necessário um conjunto de elementos que caracterizem a obra,

assegurando a viabilidade técnica e o adequado tratamento do seu impacto ambiental,

permitindo a avaliação do custo da obra e a definição dos métodos e prazos de execução. Desta

forma, esta etapa define as dimensões definitivas, a geometria das estruturas e soluções

geotécnicas, mecânicas, elétricas e estruturais, a fim de permitir a contratação do executor e o

acompanhamento da execução, especialmente no quesito eficiência e custo.

Já na construção há a materialização da obra, na qual os detalhes do projeto são

desenvolvidos em paralelo com o andamento da obra, ou seja, os desenhos de detalhamento das

obras civis e dos equipamentos necessários. Nesta etapa há ainda a tomada de medidas

referentes à implantação do reservatório e dos projetos socioambientais.

Por fim, o projeto final consiste no conjunto de elementos após a conclusão da

construção, de modo que através de regulamentações, o projeto fará parte de um Plano de


78

Segurança da Barragem, devendo estar disponível para análise da entidade fiscalizadora. De

acordo com a ANA (2015), o manual deve conter:

I. elementos com interesse para a segurança da obra executada, incluindo

relatórios, desenhos e cálculos justificativos;

II. representação dos aspectos geológicos e geotécnicos da fundação da

barragem e dos resultados;

III. fotografias das escavações para as fundações e demais aspectos da

construção;

IV. resultados dos ensaios de materiais utilizados, tais como concreto, solos,

enrocamentos, entre outros;

V. cronograma de execução dos serviços;

VI. plano de monitoramento e instrumentação utilizada na obra, bem como os

registros das leituras da instrumentação e das inspeções realizadas na

construção.

Com a barragem pronta, é possível fazer a análise de todos os parâmetros em conjunto.

De acordo com LUZ (1993 apud MATOS 2002), deve-se monitorar as seguintes grandezas

associadas às barragens:

Deslocamento;

Deformações e tensões;

Temperatura;

Níveis piezométricos em fundações;

Pressões de água;

Vazões.

De tal forma que os principais fatores responsáveis por influenciar essas grandezas,

ainda de acordo com o mesmo autor, são:

Carga direta;

Subpressões na fundação;

Pressão intersticial;


79

Calor de hidratação;

Sismos naturais e induzidos;

Observando-se esses fatores, percebe-se que as fases de planejamento, projeto e

construção da barragem permitem avaliar as hipóteses de projeto, garantindo que essas

características estejam dentro dos limites estabelecidos. Além disso, é possível ainda avaliar

eventos não previstos, prever novas zonas de risco e detectar anomalias na barragem ou outras

estruturas ou condições que as favoreçam.

Na fase de primeiro enchimento do reservatório, a barragem opera sob carga total pela

primeira vez, como afirma ANDRIOLO (1993 apud MATOS, 2002). Esta fase representa um

período crítico, sendo necessário um diagnóstico da obra, comparando os limites de projeto.

Através desse monitoramento, é possível prevenir rupturas ou fissuramento durante essa estapa.

A fase de operação se refere a toda vida útil da barragem, isto é, o período no qual a

estrutura passa por situações de cheias e secas, sismos, além de sofrer deformações,

deslocamento, aquecimento e esfriamento. Por esses motivos, o monitoramento da barragem

permite analisar seu desempenho e comportamento de suas estruturas, além de verificar perdas

de água do reservatório, escorregamento de encostas nas margens e assoreamento junto às

estruturas.

Como se pode observar, é necessário um monitoramento das características do local e

da barragem ao longo de todas as suas fases, isto é, desde o projeto até a fase de operação, como

mostra a Tabela 3.

Tabela 3 - Riscos associados às barragens

Fases da barragem Riscos associados

Projeto e Construção

Parâmetros hidrológicos;

Parâmetros geológicos e geotécnicos;

Variabilidade das propriedades dos materiais de construção;

Falta de aplicação da tecnologia disponível por baixo

conhecimento ou desatualização técnica;

Falhas organizacionais: redução de prazos, foco excessivo na

redução de custos, ingerência sobre a fiscalização e supervisão

da construção.


80

Continuação da Tabela 3 - Riscos associados às barragens

Operação

Falha técnico organizacionais: sucessidos adiamentos de

medidas corretivas e falta de treinamento de operadores;

Inspeção visual sem conhecimento dos aspectos do projeto;

Insuficiência de instrumentação ou instrumentação não

condizente;

Deficiência na avaliação e gestão dos riscos; Incertezas na

elaboração de planos de ação emergenciais, tais como os

parâmetros de ruptura, dados topográficos, avaliação dos danos a

jusante, propagação das ondas de cheia, entre outros.

Fonte: Adaptado de FUSARO (2015)

De acordo com FUSARO (2015), as atividades de monitoramento e análise desses riscos

associados às barragens são atividades complementares, de modo que para compreender as

conexões entre as anomalias identificadas em barragens, é necessário entender as categorias de

modos de falha passíveis de ocorrência:

Falhas hidráulicas: acontecem devido aos níveis de água elevados, que incluem

galgamento e subsequente erosão das barragens do aterro, tombamento das barragens

de gravidade e deslizamento para jusante pela fundação, podendo incluir dados às

comportas ou erros de operação associados aos vertedouros.

Movimentos de massa: acontecem devido ao carregamento excepcional, propriedades

inadequadas dos materiais ou feições geológicas não detectadas, que incluem a

instabilidade no equilíbrio limite das barragens, liquefação de solos de fundação, ruptura

do talude de montante por rebaixamento e escorregamento no reservatório, ocasionando

no galgamento.

Deterioração e erosão interna: incluem piping1 no núcleo da barragem e erosão de solos

ou juntas na fundação.

Por isso, ao se compreender a conexão entre as características do local, as

condicionantes técnicas e os riscos associados às barragens, pode-se sugerir atitudes que

aumentem a segurança das barragens, como propõe FUSARO (2016) na Figura 39.

1 Evento que ocorre quando há uma erosão interna de jusante para montante, formando um tubo, com carreamento de partículas do solo pelo maciço da barragem, desestabilizando o equilíbrio de forças na matriz do solo.


81

Figura 39 - Fluxograma para obtenção da segurança de barragens

Fonte: FUSARO (2016)

Dessa forma, o processo de segurança das barragens envolve a implantação da avaliação

de risco para verificar as formas potenciais de ruptura e consequência. Além disso, o plano de

gerenciamento do risco busca reduzir os riscos no projeto ou operação, sendo útil na

manutenção preventiva e corretiva e manutenção preditiva.

Mas, em casos de emergência, a existência de um plano de contingência permite

desenvolver uma resposta ótima em cenários de rupturas, pois identifica os riscos que não

podem ser eliminados, identificando e mitigando danos e melhorando a resposta a emergências,

o monitoramento e resposta técnica.

5.3.3 Risco estrutural em Usinas Solares

Como discutido no Capítulo 4, a geração solar pode ser dividida em dois tipos:

heliotérmica e fotovoltaica. Esta ainda apresenta maior destaque pois apresenta grande

potencial de penetração no cenário energético atual e para que ocorra a conversão direta da luz

em eletricidade, é necessária a presença da célula voltaica, definida como uma unidade

fundamental nesse processo. E, para sua produção, são necessárias tecnologias, que podem ser

classificadas em três gerações, conforme afirma o CRESESB (2014) em seu Manual de

Engenharia para Sistemas Fotovoltaicos.

A primeira geração pode ser dividida em duas cadeias produtivas, compostas por silício

monocristalino (m-Si) e silício policristalino (p-Si), sendo uma tecnologia consolidada,


82

confiável e com a melhor eficiência comercialmente disponível. A segunda geração,

denominada de filmes finos, apresenta três cadeias produtivas, compostas por solício amorfo

(a-Si), disseleneto de cobre e índio (CIS) ou disseleneto de cobre, índio e gálio (CIGS) e telureto

de cádmio (CdTe), apresentando menor eficiência e maiores dificuldades relacionadas à

disponibilidade de materiais, vida úti, rendimento e toxicidade, por causa do cádmio. Por fim,

a terceira geração, ainda em fase de testes, é composta por três cadeias produtivas: célula

fotovoltaica multijunção e célula fotovoltaica para concentração, células sensibilizadas por

corante e células orgânicas ou poliméricas.

Para a instalação do projeto de um empreendimento de geração fotovoltaico, é

necessário fazer um projeto básico, dimensionamento do sistema e uma lista completa de

materiais e equipamentos a serem utilizados, de modo que nos contratos de serviço para a

instalação do sistema, haja uma fase de garantia de funcionamento.

Essa fase é importante para o empreendedor e seu projeto, pois nela o fornecedor

apresenta uma garantia de desempenho, que quando não atingida, há o pagamento de multas e

procedimentos de correção.

O CRESESB (2014) recomenda as seguintes garantias como forma de mitigar o Risco

Estrutural:

Garantia de tempo para a conclusão da instalação: conforme visto no Risco de

Conclusão, um projeto apresenta prazos para ser concluído, de modo que possa fornecer

energia aos consumidores. Por isso, o Risco de Conclusão está associado ao Risco

Estrutural.

Garantia de fábrica: conforme comentado no Risco de Conclusão, alguns dos fatores

que podem afetar na entrega do projeto dentro do prazo ou em falhas de funcionamento

consistem no atraso de fornecimento de equipamentos, dependência de importação de

materiais ou que os equipamentos apresentem defeito ainda na fase de testes.

Garantia do sistema: consiste na garantia de funcionamento não apenas dos

equipamentos, como do sistema em seu conjunto, contra erros de projeto, de instalação,

de escolha dos materiais e equipamentos, incompatibilidade de funcionamento entre

equipamentos, erro na coordenação da proteção e inconsistência da especificação e

requisitos de projeto.


83

A recomendação dessas garantias acontece porque de acordo com estudos sobre as

principais falhas na estrutura do projeto e suas causas consistem em problemas de instalação e

erros de projeto. Como consequência dessas falhas, têm-se danos graves para a propriedade e

para as pessoas, tais como choque elétrico, queimaduras e risco de morte.

Para um melhor entendimento, considere a instalação de um sistema fotovoltaico, onde

cada componente apresenta procedimentos que exigem atenção. Por isso, para sua instalação,

aconselha-se seguir normas e recomendações técnicas nacionais, ou internacionais em caso de

falta daquelas, relacionadas ao processo. Além disso, deve-se seguir os procedimentos de

instalação e operação contidas no manual dos equipamentos.

Para a instalação e manuseio dos módulos fotovoltaicos, recomenda-se seguir as normas

técnicas pertinentes, pois a falta de sua leitura pode resultar em riscos potenciais a pessoas e

equipamentos. Além disso, deve-se atentar à estrutura da edificação no que tange ao suporte da

carga, isto é, o peso dos painéis e ação dos ventos. E também garantir a ventilação adequada,

permitindo a dissipação do calor produzido devido a incidência dos raios solares e processo de

perdas na conversão de energia.

A Tabela 4 mostra as formas de instalação dos painéis fotovoltaicos, bem como suas

vantagens e desvantagens.

Tabela 4 – Vantagens e desvantagens das diferentes formas de instalação

Forma de instalação Vantagens Desvantagens

(1) Estrutura de

sustentação no solo

Fácil instalação;

Fácil manutenção;

Estrutura robusta;

Indicação para sistemas de

qualquer porte.

Mais propícia a situações de

sombreamento;

Mais sujeita a acúmulo da

poeira e contato de pessoas,

objetos e animais.

(2) Poste

Fácil instalação;

Menos propícia a situações

de sombreamento;

Mais segura contra contato

de pessoas, objetos e

animais.

Estrutura menos robusta;

Maior dificuldade de

manutenção;

Indicada apenas para sistemas

de pequeno porte.


84

Continuação da Tabela 4 – Vantagens e desvantagens das diferentes formas de instalação

(3) Fachada


de sombreamento;



animais;

Ajuda a reduzir a carga

térmica interna da

edificação.

Instalação mais trabalhosa;


manutenção;

Riscos associados ao trabalho

em altura;

O porte do sistema deve ser

adequado à área e à

suportabilidade mecânica da

edificação.

(4) Sobre a edificação


de sombreamento;



animais;

Estrutura de suporte mais

simples.

Instalação mais trabalhosa;


manutenção;

Riscos associados ao trabalho

em altura;

O porte do sistema deve ser

adequado à área e à

suportabilidade mecânica da

edificação.


Além dos módulos fotovoltaicos, o CRESESB (2014) comenta que as baterias são

potencialmente perigosas se instaladas e operadas inadequadamente. Como riscos potenciais,

destacam-se as correntes e tensões elevadas e produtos químicos. Por isso, é necessário instalá-

las em locais que permitam fácil acesso e segurança ao pessoal responsável pela troca e

manutenção. Além disso, deve-se assegurar uma ventilação adequada e exposição reduzida a

variações extremas de temperatura, sendo essa ação responsável pela limitação do teor de gases

produzidos pelas baterias, evitando, assim, o risco de explosão. A Figura 40 ilustra um possível

sistema de circulação de ar em uma sala de baterias.


85

Figura 40 - Sistema de ventilação em sala de baterias


Outro equipamento que merece destaque é o componente de condicionamento de

potência, tais como controlador de carga, inversor e conversor. Estes devem ser instalados em

locais secos, ventilados e sombreados, preferencialmente próximo do gerador fotovoltaico, e

que também tenham fácil acesso para manutenção. Além disso, deve-se atentar para as

especificações quanto a resistência à temperaturas elevadas e a baixa dissipação de calor, uma

vez tais condições podem acarretar em prejuízos e corrosão. Uma outra observação que deve

ser feita consiste em não instalar tais equipamentos no mesmo compartimento que as baterias,

devido a possibilidade de formação de um ambiente corrosivo, produzindo centelhas que podem

causar explosões.

Mas, também, é necessário atentar para os componentes de proteção, que devem ser

selecionados de acordo com os valores máximos permitidos de tensão e corrente em cada trecho

do circuito, utilizando um fator de segurança de 1,25.

Para o sistema de aterramento, necessita-se que haja medição da resistividade do solo

para seu dimensionamento correto e que haja a proteção das partes metálicas através de

materiais isolantes, a fim de se evitar o contato do usuário com partes energizadas durante falha.

Dessa forma, todo o processo de instalação deve ser baseado em medidas de segurança,

a fim de se evitar acidentes. Mas, deve-se ainda ressaltar que é necessária a realização de

inspeção e manutenção regularmente, sendo estas realizadas a fim de garantir operação eficiente

e evitar a ocorrência de problemas futuros.


86

5.4 Risco de licenciamento ambiental

O Licenciamento Ambiental é um dos instrumentos de gestão de riscos aplicado no

Brasil, que consiste em um processo de tomada de decisão que permite a participação da

sociedade civil, cujas informações contidas nesses processos pressupõem um monitoramento

por parte do Poder Público. Isto é, o Licenciamento Ambiental é um procedimento que engloba

análises técnicas e discussões públicas sobre as informações produzidas, tendo como objetivo

guiar órgão responsável pela licença na tomada de decisão quanto à implementação de

atividades ou obras potencialmente poluidoras ou que causem algum impacto ambiental.

Mas, anterior à identificação dos riscos associados é interessante apresentar sua

definição. De acordo com a Resolução Conama nº 237, de 19 de dezembro de 1997, o

Licenciamento Ambiental pode ser definido através do seguinte conceito:

Procedimento administrativo pelo qual o órgão ambiental competente licencia a

localização, instalação, ampliação e a operação de empreendimentos e atividades

utilizadoras de recursos ambientais, consideradas efetiva ou potencialmente

poluidoras; ou aquelas que, sob qualquer forma, possam causar degradação ambiental,

considerando as disposições legais e regulamentares e as normas técnicas aplicáveis

ao caso.

Dessa forma, a licença ambiental estabelece as condições e medidas de controle

ambiental que deverão ser obedecidas pelo empreendedor para operar as atividades

consideradas poluidoras e que utilizam os recursos ambientais. Além disso, esse licenciamento

tem amparo na legislação, de modo que é exigido um estudo sobre os impactos ambientais para

a instalação de uma obra, tendo como objetivo dessa determinação a garantia de acesso da

sociedade ao meio ambiente ecologicamente equilibrado. Assim, as atividades efetivas ou

potencialmente poluidoras não podem funcionar sem a Licença Ambiental.

As Licenças Ambientais podem ser expedidas isoladas ou sucessivamente, pois isso

depende da natureza, características e fase do empreendimento. A Figura 41 demonstra um

fluxograma para a identificação do tipo de Licença a ser requerida.


87

Figura 41 - Fluxograma para identificação do tipo de

Licença Ambiental a ser requerida

Fonte: SEBRAE (2004)

De acordo com a Figura 41 e conforme destaca o MINISTÉRIO DO MEIO AMBIENTE

(2009), observa-se que há três tipos de licenças no Processo de Licenciamento Ambiental, em

que cada uma é exigida em uma etapa específica do licenciamento:

Licença Prévia (LP): é a primeira etapa do licenciamento, na qual se examinam os

impactos ambientais gerados pelo empreendimento, os programas de redução dos

impactos negativos e otimização dos impactos positivos. Dessa forma, ao atestar a

viabilidade ambiental, a licença é concedida, permitindo a aprovação do local e

concepção do empreendimento ou atividade, além de estabelecer os requisitos básicos

para as próximas fases.

Licença de Instalação (LI): já detalhado o projeto inicial e definidas as medidas de

proteção ambiental, pode-se requerer a Licença de Instalação, que autoriza a instalação

do empreendimento de acordo com as especificações dos projetos aprovados, de modo

que qualquer alteração na planta ou nos sistemas instalados deve ser enviada ao órgão

licenciador para avaliação.

Licença de Operação (LO): esse documento autoriza o funcionamento do

empreendimento, devendo ser requerido após a verificação do cumprimento dos termos

que constituem as licenças anteriores, incluindo a eficácia das medidas de controle

ambiental estabelecidas.

A Tabela 5 apresenta um quadro compativo, mostrando a relação entre as fases do

empreendimento e o tipo de licenciamento ambiental.


88

Tabela 5 - Quadro comparativo entre os tipos de Licenciamento Ambiental

Objeto da licença LP LI LO

Autoriza: Autoriza: Autoriza:

Empreendimentos

diversos

início do

planejamento

início das obras de construção

para o estabelecimento das

instalações e da

insfraestrutura

funcionamento do objeto da

obra, isto é, prédios, portos,

estradas, barragens, entre

outros

Atividades ou serviços início do

planejamento

início das obras de construção

necessárias para o

estabelecimento da atividade

início da operação da atividade

Fonte: TRIBUNAL DE CONTAS DA UNIÃO (2004)

Mas, anterior ao requerimento da Licença Ambiental para a operação do

empreendimento, é necessário fazer uma análise dos riscos associados, como mostra o

fluxograma representado na Figura 42. Isso acontece porque muitos perigos podem se

consolidar em cenários acidentais, atingindo pessoas ou áreas fora da instalação.

Figura 42 – Etapas para elaboração de estudos de Análise de Riscos

Fonte: MINISTÉRIO DO MEIO AMBIENTE (2009)


89

A Figura 42 mostra que a análise de riscos subsidia o gerenciamento de riscos, processo

no qual há avaliação, manutenção de medidas preventivas, a fim de reduzir a probabilidade de

ocorrências de consequências negativas, e, posterior, tomada de decisão, como afirma PMBOK

(2013). Mas para que um gestor de riscos possa tomar sua decisão, são necessárias informações,

que são obtidas a partir de estudos de impacto ambiental.

Uma outra forma de representar a análise de riscos de um projeto no que se refere a

Licenciamento Ambiental é mostrada na Figura 43.

Figura 43 - Fluxograma de análise de risco

Fonte: RUIZ (2011)

Para RUIZ (2011), a primeira etapa para o gerenciamento do Licenciamento Ambiental

consiste na identificação dos riscos envolvidos nesse processo, cujos aspectos com maior

destaque podem ser divididos em grupos, como mostra a Tabela 6.

Tabela 6 - Identificação dos riscos de Licenciamento Ambiental

Aspectos de destaque Riscos associados

Grupo 1: Variáveis dos agentes

do processo de licenciamento

• Ações civis públicas propostas pelo Ministério Público;

• Ações populares;

• Atuação discricionária do Instituto de Estadual do Ambiental (INEA);

• Exigência de outros órgãos intervenientes.

Grupo 2: Variáveis de

execução do processo de

licenciamento

• Conflito de competência para licenciamento;

• Cumprimento das condicionantes das licenças;

• Intervenção em Áreas de Preservação Permanente (APP);

• Averbação de Reserva Legal;

• Cumprimento de Termo de Ajustamento de Conduta (TAC).


90

Continuação da Tabela 6 - Identificação dos riscos de Licenciamento Ambiental

Grupo 3: Variáveis da

execução qualificada de Estudo

de Impacto Ambiental (EIA) e

Relatório de Impacto

Ambiental (RIMA)

• Definição da área de influência;

• Estudos de alternativa locacional e tecnológica;

• Definição de impactos cumulativos e sinérgicos;

• Realização de Audiências Públicas para execução e enfrentamento dos

questionamentos levantados pela comunidade;

• Representatividade dos diagnósticos ambientais.

Fonte: adaptado de RUIZ (2011)

Cada uma dessas variáveis é capaz de gerar grau de insegurança jurídica, devido à

dificuldade de cumprimento das normas regulamentadoras. Por isso, na segunda etapa, faz-se

uma análise jurídica das variáveis de risco, sendo as citadas a seguir as que têm maior destaque:

Riscos advindos de conflitos de competência para licenciar;

Riscos advindos da discricionariedade do órgão ambiental;

Riscos da demarcação de Reserva Legal;

Riscos de eventual Ação Civil Pública.

Como se pode observar, as fontes de riscos não são apenas de ordem jurídica, mas

também políticas, técnicas e de acesso limitado às informações. Dessa forma, uma má

regulamentação jurídica e a ausência de Licenciamento Ambiental, de acordo com o

TRIBUNAL DE CONTAS DA UNIÃO (2004), podem apresentar as seguintes consequências:

Detenção ou multa, ou ambas as penas cumulativas, quando empreendedores

constroem, reformam, ampliam, instalam ou fazem funcionar obras ou serviços

potencialmente poluidores sem licença ou autorização de órgãos ambientais;

Agravamento de pena quando há abuso do direito obtido mediante o Licenciamento

Ambiental;

Suspensão de venda e fabricação do produto, embargo ou demolição da obra e

suspensão parcial ou total das atividades;

Cancelamento ou suspensão do Licenciamento Ambiental;

Paralisação de obra pública custeada com recursos federais;


91

Denúncia do empreendimento pelo Ministério Público, atuando na defesa da ordem

jurídica, do regime democrático e dos interesses sociais e individuais indisponíveis

quando encontrada ilegalidade no processo de licenciamento.

Além das consequências administrativas e jurídicas, há ainda a possibilidade de

prejuízos para o empreendedor nos âmbitos econômicos, ambientais e de construção do projeto.

Isto é:

Quando o licenciamento é realizado por um órgão ambiental sem competência

originária para emissão da licença, há a interrupção do processo até a avocação dessa

competência por um órgão adequado;

Ocorrência de prejuízo quando o projeto básico ou executivo é realizado antes da

expedição da licença prévia e esta impõe mudanças na localização ou concepção do

empreendimento;

Ocorrência de despesas com mobilização em caso de paralisação da obra iniciada sem

a licença de instalação;

Ocorrência de desastre ambiental, sendo este responsável pela indisponibilidade de

recursos naturais utilizados no processo produtivo do empreendedor. Além disso, há o

prejuízo econômico, uma vez que, em condição de escassez ou baixa renovabilidade

desses recursos, será necessário o pagamento desses recursos no futuro.

Realizado o gerenciamento do risco, pode-se fazer o requerimento de Licença

Ambiental, cujos passos são representados na Figura 44.

Figura 44 - Passos necessários para requerimento de Licença Ambiental

Fonte: SEBRAE (2004)


92

Isso acontece porque os empreendimentos, além apresentarem características e

naturezas distintas, podem apresentar impactos que ultrapassem os limites do Estado. Essa

delimitação do território a ser impactado define qual órgão responsável pelo licenciamento, que

deve enviar os formulários adequados de requerimento.

Posterior a solicitação do requerimento e definição das características do

empreendimento, tipologia e grau de risco, especificam-se as relações de documentos e

procedimentos exigidos, para posterior preenchimento do cadastro da atividade da empresa.

Estando todas essas etapas concluídas, com os documentos corretos, pode-se dar

abertura ao processo através do requerimento da Licença Ambiental, que deve ser publicada em

jornal de circulação, de modo que após realizada a publicação, deve-se fazer um ofício e

protocolá-lo junto ao órgão responsável pelo licenciamento.

5.5 Riscos financeiro e econômico

SUÁREZ (1977) define o risco financeiro como sendo o risco associado a maneira que

a companhia financia suas operações, podendo afetar uma empresa de duas formas, sobre as

condições de laboração ou sobre o equilíbrio e estabilidade. Esse risco ocorre essencialmente

por causa da instabilidade de resultados após funções financeiras e surge especialmente quando

uma empresa contrai dívidas, principalmente aquelas de médio e longo prazos.

Por exemplo, quando uma companhia financia com dívida, ela é obrigada legalmente a

pagar as dívidas. Já quando a companhia financia seu negócio com capital próprio, ou é gerado

das operações (lucros retidos) ou da emissão de novas ações, ela não incorre em obrigações

fixas (dívidas). Dessa forma, quanto maior o endividamente, maior o risco financeiro.

Já o risco econômico, de acordo com SUÁREZ (1977) é aquele relacionado aos

fenômenos de distribuição e consumo de bens, tendo origem em eventualidades que afetam a

estabilidade dos resultados de uma empresa, como, por exemplo, greves, mudanças políticas e

econômicas, concorrência. Portanto, como é um risco que deriva da instabilidade do resultado

anterior ao financeiro, ele está associado a adequação dos recursos às atividades da empresa.

Para ambos os riscos, as circunstâncias podem apresentar configurações variadas, mas

que se integram, de modo que os mais importantes e frequentes se encontram na Tabela 7.


93

Tabela 7 – Categorias de riscos financeiro e econômico

Categoria Definição

Risco de crédito Relacionado à possibilidade de uma das partes de um contrato não cumprir as obrigações

contratuais referentes aos pagamentos nas datas de vencimento.

Risco país

Relacionado às dívidas de um país, subdividindo-se em:

a) risco de soberania: relacionado aos credores do Estado ou de entidades por ele

garantidas, cujas ações contra os devedores são inneficazes por razões de soberania;

b) risco de transferência: relacionado aos credores estrangeiros em relação a um país que

sofre de incapacidade geral de fazer face às suas dívidas, por estar carente de divisas ou

porque as divisas estão tituladas.

Risco de

defasamento

Relacionado ao defasamento entre as datas de vencimento e montante nas operações em

que se prevê troca de posição.

Risco de base Consiste na variação desfavorável entre os preços à vista e a prazo nas bolsas de valores.

Risco de entrega Relacionado ao crédito tradicional e está relacionado à não entrega dos fundos negociados

em um determinado período.

Risco de

volatilidade

Consiste na soma de todos os fatores de variação econômico-financeira, como flutuações

de taxas de juros e de câmbio.

Risco de

mercado

Relacionado ao risco de câmbio e de taxa de juros, cujas explicações seguem abaixo:

a) Risco de câmbio: relacionado à variação do preço entre divisas, surgindo de atividades

financeiras ou de comércio;

b) Risco de taxas de juros: relacionado à volatilidade com que das taxas de juros sofrem

variações.

Fonte: Pinto (2002)

Assim, entendidos os conceitos de riscos financeiro e econômico, discute-se a seguir a

relação desses com o setor elétrico.

No ambiente do Setor Elétrico, as decisões sobre o investimento de projetos devem

contar com a análise de viabilidade econômico financeira, de forma que funcione como um

suporte ao planejamento do sistema, gestão das prioridades e determinação das rentabilidades

dos participantes no financiamento do projeto.

Assim, a análise de um investimento avalia alternativas para a tomada de decisão, de

modo que é necessário identificar os parâmetros que influenciam na viabilidade de contrução

de um projeto, permitindo que se possa mensurar os impactos no retorno financeiro. Isso

acontece porque, para conseguir financiamento suficiente dos credores na elaboração e


94

construção de um projeto, é preciso provar não só sua viabilidade como sua capacidade de

garantir créditos para o pagamento da dívida do financiamento.

Vale ressaltar que a análise financeira dos projetos variam de acordo com o insumo de

cada geração, pois cada uma apresenta suas particularidades que devem ser levadas em

consideração na análise, uma vez que a potência se relaciona diretamente com a velocidade do

vento, nas eólicas, a radiação, na solar, e a vazão de água, nas hidrelétricas. Assim, a

variabilidade de potência apresenta impactos significativos nos indicadores financeiros, sendo

importante discutir metodologias de análise financeira que considerem as incertezas associadas

aos insumos.

Nesse sentido, antes de discutir acerca das metodologias que podem ser utilizadas para

a tomada de decisões, é válido descrever os índices financeiros e econômicos utilizados para

demonstrar as características econômica e financeira de um empreendimento.

De acordo com CADORE e GIASSON (2012), um dos índices que deve ser analisado

é o referente à liquidez, que se refere à análise da capacidade de pagamento da empresa e a

necessidade de capital de giro, de modo que revela a capacidade de uma empresa em saldar

suas dívidas em determinado período de tempo. Pode ser definido também como a facilidade

que a empresa tem de transformar ativos em dinheiro, evidenciando bom fluxo de caixa.

(i) Liquidez Seca:

É calculado através da diminuição dos estoques do ativo circulante e divisão pelo

passivo circulante. Essa diminuição de estoques acontece porque são os ativos de

menor liquidez. E, quanto maior esse índice, melhores as condições do

empreendimento ou empresa.

(ii) Liquidez Corrente:

Representa valores, bens, dinheiro, estoque e demais ativos que uma empresa

disponibiliza, sendo comparado às suas dívidas. Para o cálculo desse índice, basta

dividir o ativo circulante total pelo passivo circulante total. Quanto maior o resultado

desse cálculo, maior a disponibilidade da empresa em pagar suas dívidas.

(iii) Liquidez Geral:

É a soma do ativo circulante ao realizável a longo prazo, divindo esse resultado pela

soma do passivo circulante com o exigível a longo prazo. Esse índice representa o


95

valor que a empresa disponibiliza para saldar com suas obrigações a longo prazo,

sendo uma medida de segurança.

Outros índices que devem ser analisados são os referentes à estrutura e endividamento,

que relacionam recursos próprios e de terceitos, mostrando a dependência da empresa em

relação a capitais de terceiros e prazo de pagamento dos mesmos.

(i) Participação de Capitais de Terceiros:

É referente a dependência da empresa em relação a capitais externos. Esse índice é

calculado somando o passivo circulante com o exigível a longo do prazo, divindo

esse resultado pelo patrimônio líquido da empresa.

Quanto maior é esse índice, maior a dependência da empresa em relação a capitais

estrangeiros.

(ii) Composição do Endividamento:

É representada pelas dívidas e obrigações da empresa a curto e longo prazos. É

calculada através da divisão do passivo circulante pela soma desde com o exigível

a longo prazo. Quanto maior esse índice, maiores as dificuldades de pagamento da

empresa.

(iii) Imobilização do Patrimônio Líquido:

Representa quanto do patrimônio líquido está investido no ativo permanente. É

calculada através da divisão do ativo permanente pelo patrimônio líquido. Quanto

maior o índice, maior o volume de patrimônio líquido investido na empresa.

(iv) Imobilização dos Recursos Não Correntes:

Indica os valores que a empresa usa de recursos a curto prazo para financiar ativos

permamentes. É calculado através da divisão do ativo permanente pela soma do

patrimônio líquido ao exigível a longo prazo. Quanto maior esse índice, maiores os

problemas aos quais a empresa está sujeita.


96

Outro índice importante, de acordo com CADORE e GIASSON (2012), é o referente à

rentabilidade, que calcula o desempenho da empresa em relação aos investimentos e às vendas,

cujo principal parâmetro para avaliação é o lucro líquido.

(i) Margem Líquida ou Retorno Sobre as vendas:

Indica quanto de lucro a empresa obteve em relação à venda líquida do período,

sendo calculada através da divisão dos lucros líquidos pela venda líquida.

Quanto maior esse índice, melhor para o empreendimento, uma vez que há lucros.

(ii) Giro de Ativo:

Avalia a relação entre as vendas e os investimentos efetuados. É calculado a partir

da divisão das vendas líquidas pelo ativo total, de modo que quanto maior o

resultado, melhor é a utilização dos recursos.

(iii) Retorno Sobre o Ativo:

Indica o tamanho do lucro de uma empresa em relação aos investimentos, através

das comparações entre os resultados esperados e os encontrados, de modo que ao se

obter valores maiores aos esperados, houve agregação de valor econômico. É

calculado através da divisão do lucro líquido pelo total do ativo.

(iv) Retorno Sobre o Patrimônio Líquido:

Representa o lucro que os investidores têm com o negócio, definindo os valores de

rentabilidade do investimento feito pelos acionistas. É calculado dividindo o lucro

líquido pelo patrimômio líquido, e multiplica esse resultado por 100 a fim de se

obter o valor percentual.

Outro fator a ser analisado é o investimento, que é a aplicação do dinheiro com o

objetivo de fazer com que os valores investidos gerem retorno positivo. Para isso, têm-se os

seguintes índices:

(i) Decisões de Investimento:

Na tomada de decisão, o investimento deve apresentar retorno positivo para o

investidor, de modo que o retorno é atraente quando o retorno é superior às taxas de

remuneração requeridas pelos proprietários de capital.


97

(ii) Análise de Investimento:

Mede a viabilidade dos projetos. É a partir desse indicador que os gestores e

investidores tomam suas decisões.

Os métodos para se avaliar os investimentos são dividos em dois grupos. De um

lado, há o grupo relacionado à rentabilidade, como o Valor Presente Líquido (VPL),

Índice de Custo-Benefício e o Retorno Adicional Sobre o Investimento (ROI). Do

outro, há o grupo composto pela Taxa Interna de Retorno (TIR) e o Payback.

(iii) Análise de Condições de Risco e Incerteza:

A partir da análise de indicadores e tomada de decisões, os empreendimentos

passam a apresentar riscos e incertezas, de modo que as informações usadas nessas

análises são baseadas em estimativas, cujos resultados precisam ser avaliados e

acompanhados conforme o desenrolar dos processos, pois podem ocorrer mudanças

com efeitos negativos para as empresas.

(iv) Valor Presente Líquido (VPL):

O VPL é um método em que se calcula descontando as taxas de juros do valor futuro,

obtendo o valor presente no tempo zero, utilizando todas as movimentações de

entradas e saídas de caixa.

Esse indicador permite examinar a viabilidade de um projeto e o retorno mínimo

esperado e, quando o VPL é maior que zero, significa que os investimentos do

projeto serão recuperados.

(v) Taxa Mínima de Atratividade (TMA):

Representa a taxa mínima que um investidor se propõe a ganhar quando faz um

investimento. É formada por três componentes básicos:

a) Custo de oportunidade: está relacionado às remunerações, por exemplo:

caderneta de popupança e títulos de tesouro, que serão descartadas para a

realização de um investimento;

b) Risco de negócio: está relacionado à remuneração do risco pertinente a ação

através de um retorno financeiro. De modo que essas duas variáveis estão

diretamente relacionados, isto é, quanto maior o risco, maior o retorno

financeiro.


98

c) Liquidez: é definida como a velocidade de conversão do investimento em caixa.

(vi) Taxa Interna de Retorno (TIR):

É a taxa utilizada para tornar o VPL nulo, podendo medir o retorno. Representa o

limite superior da rentabilidade do projeto quando se desconhece o valor da TMA,

que e flutuante ao longo do tempo.

Comparando-se os valores de TIR e TMA, têm-se os seguintes cenários e o que

representa cada um em relação ao investimento:

a) TIR > TMA: o investimento é economicamente atrativo;

b) TIR = TMA: investimento está economicamente em situação de indiferença;

c) TIR < TMA: o investimento não é economicamente atrativo, uma vez que o

retorno é superado pelo retorno de um investimento com o mínimo de retorno.

Dessa forma, observa-se que para o empreendimento ser viável e atrativo, a TIR

deve ser maior que a TMA.

(vii) Tempo de Retorno de Capital (Payback):

Representa o período de tempo que a empresa demora a recuperar o capital inicial

investido e obter lucros. Assim, esse indicador avalia a taxa de atratividade de um

investimento, de modo que o prazo de pagamento tem relação direta com a vida útil

do projeto. Mas, deve-se ressaltar que não se pode comparar projetos mutuamente

excludentes com prazos de vida útil diferentes.

Como forma de analisar os riscos financeiro e econômico, sugere-se a aplicação de

processos de avaliação de investimento, cuja ideia é discutida no capítulo seguinte e que

permitem monitorar e controlar os riscos, garantindo a eficiência e eficácia na gestão do

empreendimento e a continuidade da empresa no mercado competitivo.

5.6 Risco de crédito

A análise financeira, como dito anteriormente, permite fazer previsões quanto à sua

capacidade de pagamento de dívidas e, tem como finalidade minimizar o risco de crédito através

dos pontos fortes e fracos de uma empresa. Isto é, se seus pontos fortes excedem os fracos, de

modo que cubra as incertezas, o empréstimo tem risco aceitável.


99

Mas, antes de entender sua relação com os projetos de geração, é necessário entender o

conceito de “risco de crédito”.

De acordo com o BANCO DO BRASIL (2010), risco de crédito é definido como a

possibilidade de perda resultante da incerteza quanto ao recebimento de valores pactuados com

tomadores de empréstimos, contrapartes de contratos ou emissão de títulos. Outra definição

possível é o risco de incorrer perdas em empréstimos e recebíveis resultantes de uma mudança

na qualidade do crédito dos devedores, o que pode resultar em inadimplência.

Ainda na definição de risco de crédito, é válido expor suas categorias, cujos principais

riscos se encontram na Tabela 8:

Tabela 8 - Categorias de riscos associados ao risco de crédito


Risco de inadimplência

Refere-se ao não pagamento de uma operação de crédito

por parte do tomador ou a possibilidade de uma contraparte

do contrato ou emissor de títulos não honrar seus créditos.

Risco de degradação de garantia

Refere-se às perdas em função das garantias oferecidas por

um tomador, de modo que essas deixam de cobrir o valor

de suas obrigações junto à instituição.

Risco de contratação de crédito

Refere-se a possibilidade de perdas em função da

concentração dos empréstimos e financiamentos em

determinados setores da economia ou empréstimos

elevados para um único cliente ou grupo econômico.

Risco de degradação de crédito

Relaciona-se à perda pela queda na qualidade do crédito do

tomador de crédito ou emissor de um título, ocasionando na

diminuição do valor de suas obrigações.

Risco soberano

Está associado às transações internacionais, isto é,

aquisição de títulos e operações de câmbio. Acontece

quando o tomador de empréstimo ou emissor de títulos não

pode honrar seu compromisso por restrições do país sede.

Fonte: NOGUEIRA (2005)

Expostas a definição e as categorias do Risco de Crédito, pode-se dizer que seu

gerenciamento envolve a definição de limites de exposição do portfólio e acompanhamento dos

índices de inadimplência com o objetivo de definir planos de ações em caso de desvio em

relação à política de créditos, realizada conforme avaliações dos cenários do planejamento

estratégico da organização, e nos limites preestabelecidos.


100

Assim, as instituições financeiras desempenham a função de proverem crédito para

agentes econômicos que necessitam de recursos financeiros. Nesse sentido, bancos comerciais

se destacam ao conceder empréstimos e financiamentos destinados ao consumo e à produção.

Mas, para atender a essas necessidades de capital, os bancos desenvolvem métodos de análise

de risco de crédito apropriados às características de cada projeto, através da identificação das

variáveis de risco relevantes no empreendimento.

Entendido o conceito de “risco de crédito” e a importância dos bancos na concessão de

recursos para o financiamento e construção de um projeto, observa-se a seguir a relação entre

o crédito e os empreendimentos de geração.

O mapeamento dos riscos associados aos projetos de geração, conforme dito

anteriormente, é fundamental para avaliar o custo real de cada tecnologia e equipamentos, pois

cada projeto apresenta características específicas. Assim, para avaliar os investimentos,

costuma-se utilizar uma abordagem probabilística, representando as incertezas de cada

tecnologia nas variáveis-chave de um projeto. Nesse sentido, utilizam-se modelos de simulação

baseados em cenários, de modo a caracterizar as incertezas e mostrar a dependência entre as

variáveis analisadas.

Uma vez obtidos os cenários, que comumente relacionam a produção da usina e preços,

além de suas respectivas probabilidades de ocorrência, pode-se construir um fluxo de caixa para

cada um desses cenários. Esses fluxos de caixa são avaliados pelo cálculo da Taxa Interna de

Retorno (TIR), já citada anteriormente, de cada projeto nos diferentes cenários, possibilitando

caracterizar uma distribuição de probabilidade. Posterior a essa etapa, pode-se avaliar o projeto

com base em estatísticas paramétricas (média, desvio padrão, entre outros) e não paramétricas

(mediana, percentil, entre outros).

Um critério utilizado como estatística não paramétrica é o Value At Risk (VaR), que

permite caracterizar a máxima perda, definida por ϛ, ou menor retorno de um projeto. Ele utiliza

percentis de distribuição de retorno para informar essa característica de perda ou retorno para

diferentes níveis de confiança, de acordo com o perfil do investidor em relação a aversão ao

risco.

Dando uma breve explicação sobre o critério do Value at Risk (VaR), tem-se a

especificação de um nível de confiança α, de modo que o α-VaR de um projeto é menor que as

perdas ϛ. Por definição, essas perdas são as reduções, em % ao ano, em relação ao custo de

capital K. E, o nível de confiança está relacionado ao perfil de aversão ao risco, de forma que

quanto maior o α, maior a aversão ao risco.


101

Para ROCKAFELLAR e URYASEV (2001), esse critério pode ser definido como uma

função, de modo que f(x,y) seja a perda associada ao vetor de decisão x, a ser escolhido do

conjunto de possíveis decisões x ϵ X, e ao vetor aleatório y, com densidade de probabilidade

P(y). O vetor x pode ser interpretado como a carteira de projetos e o vetor y como os riscos que

podem afetar os retornos da carteira. Valores negativos de f(x,y) representam ganhos em relação

ao custo de capital K.

Assim, escolhido o portfólio x, a probabilidade de f(x,y) não pode ser maior que o limite

ϛ. Dessa forma, tem-se a seguinte equação:

Ψ(�, �) = � �(�) ∙ ��(�,�)��

(18)

A função acima, dada por Ψ(x,ϛ), é a distribuição acumulada das perdas associadas a x,

e o α-VaR das perdas associadas a x e ao nível de confiança α ϵ (0,1) é dada por:

Ϛ�(�) = min {Ϛ � ℜ ∶ Ψ(x, ζ) ≥ �} (19)

Para definir a TIR-VaRα como o menor retorno, com α% de confiança, basta calcular da

seguinte maneira, considerando o cálculo para o portfólio x:

��(�) = � − Ϛ�(�) (20)

Assim, avaliados os cenários de projetos possíveis, pode-se prever o preço final da

energia a ser produzida no novo empreendimento de geração, de modo que seja suficiente não

só para remunerar o investimento, mas também seus custos operativos e riscos de projeto. Sendo

estes últimos, intrínsecos a cada tecnologia a ser utilizada, exigindo o acréscimo de um prêmio

de acordo com a aversão ao risco.

E, uma maneira de compensar a presença das incertezas no retorno do projeto é calcular

o sobrepreço do contrato exigido pelo investidor com aversão ao risco, comparando esse valor

ao preço mínimo necessário para viabilizar o projeto sob o ponto de vista de um investidor

diversificado.


102

5.7 Risco de conclusão

Entende-se como tempo de projeto, o tempo necessário para que um projeto termine

dentro do prazo previsto. Dessa forma, o risco de conclusão diz respeito ao risco do projeto não

ser concluído dentro do prazo previsto SILVA e ZOTES (2012). Isso acontece por causa dos

riscos envolvidos na construção de um projeto, que consiste não apenas no risco de atraso na

obra e na liberação do projeto para a operação através de licenças e alvarás, como também

aumento dos materiais e equipamentos. Além de fatores relacionados a danos ao meio ambiente

e alterações no desenho do projeto.

Essas possibilidades de problemas na conclusão de uma obra acarretam em impactos,

como os citados a seguir:

(i) Impactos no cliente, por causa da não disponibilidade de energia para

comercialização;

(ii) Impacto no crescimento da organização no futuro, uma vez que a sua credibilidade

diante do mercado está abalada, podendo inibir a geração de mais negócios para a

empresa.

(iii) Impacto sobre a organização do projeto, através do pagamento de multas e aumento

dos custos acordados e financiados, conhecidos como costs overruns, que devem ser

previstos e endereçados na documentação do projeto, como nas garantias de

conclusão, financiamento pelos sponsors via dívida subordinada aos bancos, sob

pena de suspensão ou cancelamento do projeto.

Por esses motivos, é interessante fazer a identificação dos fatores que contribuem para

o atraso no tempo de entrega dos projetos, que serão citados a seguir.

Comumentemente, os projetos possuem início e fim definidos, mas seus cronogramas,

que apresentam as etapas específicas e as datas de entrega, costumam variar de acordo com o

tamanho, duração e complexidade. Por isso, a gestão de cada projeto é adaptada de acordo com

essas diferenças de objetivos, tarefas, ambientes, dadas as incertezas de cada projeto.

Uma maneira interessante de representar o cronograma é através do Gráfico de Gantt,

que associa o tempo envolvido no projeto e a sequência de atividades a serem realizadas, um

exemplo desse cronograma é mostrado na Figura 45, para a construção de um parque eólico.


103

Figura 45 – Gráfico de Gantt com o cronograma de um projeto de parque eólico

Fonte: SANTOS e ALENCAR (2012)

Esses modelos de produção Make-to-Order costumam apresentar produtos com

características únicas e tempo de entrega variável entre médio e longo prazos. Isso acontece

não só porque os produtos são projetados para atender uma região e suas condições ambientais,

como também há outros fatores que influenciam na entrega, desde as regulamentações até as

construções propriamente ditas e tecnologias utilizadas.

Melhor explicando, os principais motivos para atraso na entrega de projetos se

encontram especialmente no cumprimento das seguintes tarefas:

(i) “Compra de equipamentos ou de seus componentes”, pois o produto encomendado

apresenta singularidades e, por isso, há uma dependência do departamento de

compras quanto às especificações do equipamento e lista técnica dos componentes

necessários. E, essa etapa referente às compras dos equipamentos ou componentes

apenas pode iniciar o processo de negociação de preços a partir da finalização do

processo de negociação e adequação do projeto.

(ii) “Processo de negociação e adequação do projeto”, pois há uma variância no tempo

da atividade, o que faz com que as organizações destinem tempo significativo para

a melhor adequação e também porque é essa etapa que define os insumos da próxima

etapa e das conseguintes.


104

Outros fatores que impactam na entrega de um projeto são fatores externos a ele, isto é,

aqueles relacionados principalmente ao atraso de entrega dos equipamentos pelos fornecedores

e baixa qualidade de itens que demandam retrabalho. Explicando melhor:

(i) Existe pouca mobilidade quanto à seleção de fornecedores dependendo do

equipamento ou tecnologia a ser utilizada. Se houvesse maior mobilidade, os

fornecedores poderiam apresentar competitividade referente à preços e,

especialmente, prazo de entrega e menor variabilidade.

(ii) Outro problema se encontra no fato da empresa fabricante de equipamentos

necessitar do desenho técnico e da tecnologia envolvida, que normalmente é

adquirida de outra empresa que fornece a licença para a montagem.

Essas restrições limitam a área de compras e poder de negociação quanto aos prazos de

entregas definidos previamente pelos fornecedores de insumos e, normalmente, vários

componentes específicos da lista técnica apresentam apenas um fornecedor autorizado.

Além desses fatores, ainda há o tempo de transporte dos componentes importados. Esse

tempo de transporte ainda é somado ao tempo de espera pelo desembaraço fiscal e alfandegário

nos portos de exportação e importação.

Assim, pode-se perceber que as incertezas associadas aos riscos de conclusão são

derivadas de custos dos equipamentos e atrasos ou indisponibilidade na entrega dos

equipamentos e serviços.

E, em casos de atraso na data de entrada em operação comercial, de acordo com a

resolução ANEEL 165, de 19 de dezembro de 2005, o agente vendedor deve celebrar os

contratos de compra de energia para garantir os lastros de contratos de venda originais, de modo

que o custo incorrido na celebração dos contratos de compra só pode ser repassado até o menor

valor entre:

(i) Preço da energia do contrato de compra;

(ii) Custo variável da geração da usina;


105

(iii) PLD (Preço de Liquidação das Diferenças) + spread 2de 10%;

(iv) Preço do contrato de venda original (PC), limitado às seguintes condições e

percentuais:

- atraso de até 3 meses:

- atraso de 3 a 6 meses:



- atraso superior a 12 meses:

90% PC

85% PC

80% PC

70% PC

50% PC

Dessa forma, na ocorrência de atrasos, além de não receber a receita pela venda de

energia, o empreendimento terá prejuízo na aquisição de lastro no mercado, a medida que o

preço recebido é menor ou igual ao preço de compra desse mesmo lastro.

5.8 Risco país

O risco país é um índice que mede o grau de “perigo” que um país representa para o

investidor estrangeiro, estando diretamente relacionado à remuneração de ativos de geração de

energia.

Para medi-lo, efetua-se o acompanhamento de indicadores econômicos e sociais dos

países, como déficit fiscal, crescimento da economia, solidez das instituições, turbulências

políticas, ambiente externo (crises da economia mundial, por exemplo), entre outros.

E, para padronizar as informações, criou-se uma pontuação básica, considerando os

títulos do Tesouro dos Estados Unidos como referência para o “risco zero”. Isto é, cada 100

pontos no risco representam 1% que os títulos de um país deveriam render a mais que o dos

Estados Unidos.

Dessa forma, pode-se dizer que risco país mede a desconfiança a dos investidores quanto

ao cumprimento ou descumprimento do reembolso prometido pelo devedor na data de

vencimento dos títulos por ele emitidos.

Seu conceito inclui diversas categorias que podem ser associadas a um país, conforme

pode ser observado através da Tabela 9.

2 Spread é definido como a diferença entre o custo do dinheiro para o banco, isto é, o quanto ele paga ao tomar empréstimo, e o quanto ele cobra para o consumidor na operação de crédito.


106

Tabela 9 – Categorias de riscos associados ao risco país

Categoria Definição Fatores

Risco político

Relacionado à possibilidade do governo

tomar medidas adversas aos

investimentos realizados.

Regulamentação, tributação,

nacionalização de ativos, desordem

pública, guerra civil ou terrorismo,

golpe de Estado.

Risco de mercado

Relacionado à possibilidade dos fatores

de mercado impactarem valores ou

preços de forma a influenciar os

investimentos.

Alteração dos preços de ativos

financeiros, das taxas de juros, do

câmbio ou dos insumos básicos para a

produção.

Risco geográfico Relacionado à possibilidade de fatores

geológicos, climáticos e geopolíticos.

Desastres naturais, tensões

diplomáticas e conflitos internacionais.

Fonte: CONTABILIZE (2016)

Esse risco, quando elevado, traz efeitos na economia de um país, tais como:

(i) Retração do fluxo de investimento externo;

(ii) Menor crescimento econômico;

(iii) Aumento do desemprego;

(iv) Salários menores para a população.

Já quando esse risco é baixo, permite investimentos mais sólidos e comprometidos para

a indústria e mercado financeiro, tornando os empréstimos mais baratos para o governo e

proporcioando o desenvolvimento da economia nacional.

Entendidos o conceito de Risco País e sua influência na economia de um país, analisa-

se a seguir a classificação de risco dos países. Essa classificação é feita através do rating, que

é uma nota atribuída aos países emissores de dívida de acordo com a avaliação sobre a

capacidade e disposição para que o país honre a dívida.

Já explicadas as teorias referentes a essa categoria de risco, pode-se discutir sobre sua

participação no cálculo do custo do capital próprio e de terceiros, que adotam o modelo de

risco/retorno CAPM (Capital Asset Pricing Model), que mostra o retorno que um investidor

aceitaria por investir em uma empresa ou projeto.

Por exemplo, no Brasil, o modelo CAPM é construído para o cálculo da remuneração

de ativos de geração de energia elétrica, tendo como resultado as seguintes equações, que, de


107

acordo com a ANEEL (2015), variam de acordo com o tipo de capital, isto é, capital próprio,

através da equação (21), ou capital de terceiros, equação (22):

�� = �� + � ∙ �� − �� + �� (21)

�� = �� + �� + �� (22)

Onde:

rCAPM: custo de capital próprio [R$];

rd: custo de capital de terceiros [R$];

rf: taxa de retorno do ativo livre de risco [%];

β: beta do setor regulado;

rm – rf: prêmio de risco do mercado de referência [R$];

rc: prêmio de risco de crédito [R$];

rB: prêmio de risco país [R$].

Como o risco aqui analisado é o risco país, apenas será falado sobre ele nessa subseção.

De acordo com a ANEEL (2015), o prêmio de risco país pode ser entendido como o risco

adicional que um projeto incorre ao ser desenvolvido em um determinado país de economia

emergente (mercado doméstico) ao invés de em um país com economia estável (geralmente, o

mercado dos Estados Unidos).

E, para determiná-lo, adota-se como indicador o índice EMBI+ (Emerging Markets

Bond Index Plus) ou índice de Títulos dos Mercados Emergentes. Esse índice mede com maior

precisão o risco país diário e sua metodologia de cálculo considera o spread soberano – que é

o diferencial do yield (rendimento) do título doméstico do país de interesse em relação ao título

norte-americano no prazo equivalente.

Relacionando o índice a atratividade ou repulsão de um investimento, considere um país

com EMBI+ com altos pontos, isso pode significar a repulsão de investimentos estrangeiros em

determinado país, o que provoca prejuízos na economia.

Assim, como o risco país influencia no cálculo de remuneração de ativos de geração de

energia, é interessante discutir sobre técnicas que permitam mitigar esse risco. A que melhor se

adequa faz uso de hedges cambiais, cuja definição se encontra no próximo capítulo.


108

5.9 Risco político-regulatório

De acordo com SILVA e ZOTES (2012), o risco político pode ser definido como o risco

ao qual o projeto está sujeito a ações de autoridades políticas da localidade em que está

instalado, que interferem no seu desenvolvimento e/ou viabilização. Ele se dá através de

sanções legais ou tributárias, tornando o projeto insustentável do ponto de vista econômico-

financeiro.

Os riscos políticos podem ser divididos em categorias, como se pode observar na Figura

46.

Figura 46 – Subdivisão dos riscos políticos

Fonte: COLTRO (2000)

De acordo com COLTRO (2000), pode-se descrever cada uma das categorias e

subcategorias do risco político.

(i) Macrorriscos políticos:

a) Risco de expropriação: definido como confisco oficial de propriedades privadas

pelo governo. Isso acontece por causa do direito dos Estados soberanos, desde

que haja uma compensação a valores justos de mercado e em moedas

conversíveis aos proprietários expropriados. O impasse está na consideração do


109

valor justo de mercado, uma vez que para os proprietários, este é o valor presente

dos fluxos de caixa futuros que foram perdidos, enquanto para os governantes,

o valor justo de mercado é o valor histórico depreciado. Outro problema está na

compensação imediata em moedas conversíveis, pois os governos expropriados

não costumam possuir moedas estrangeiras em suas reservas para a troca.

b) Riscos advindos de disputas étnicas, raciais, civis, religiosas ou tribais: as

disputas acontecem quando as autoridades governamentais estão inseguras da

sua situação, de forma que essas disputas de forças domésticas podem se

transformar no maior risco político, que afetam negócios e investimentos

internacionais no país em questão.

(ii) Microrriscos políticos:

a) Conflitos de metas: consiste no conflito entre os objetivos de firmas

multinacionais e os de governos locais. Esses conflitos são comumente

resultados de impactos da empresa no desenvolvimento econômico local,

infrações da soberania nacional, controle estrangeiro de setores industriais

importantes para o país, controle sobre o mercado de exportação, entre outros.

Somado a esses fatores, encontra-se a influência das atitudes relacionadas a

visões políticas e sociais, como o grau de nacionalização ou desnacionalização

da economia local.

Os conflitos de metas pode ser divido da seguinte forma:

a.1) Conflitos de metas e políticas econômicas governamentais: os conflitos

podem surgir a partir da política monetária, política fiscal, balança de

pagamentos e política da taxa da de câmbio, protecionismo econômico, políticas

de desenvolvimento econômico.

a.2) Conflitos de metas e políticas não econômicas: as maneiras mais comuns de

resultar em conflitos são através do imperialismo econômico e política de

segurança nacional.

Entendidas as categorias de riscos políticos, é interessante conhecer como acontece sua

interdependência com os demais riscos. Uma mudança de governo pode ocasionar em

alterações ideológicas que priorizem uma influência maior do Estado na economia. Dessa

forma, cria-se um alto nível de incertezas sobre a estabilidade para os investimentos.


110

Assim, observa-se que o risco político pode afetar diretamente valores de títulos de

dívidas, ações, moedas e commodities. Isto é, apresenta impactos diretos e indiretos no mercado,

através da desvalorização da moeda, calotes nas dívidas, mudanças de regulação, mudanças na

composição do governo, guerras ou boicotes.

Explicada a teoria sobre o Risco Político, analisa-se a seguir o Risco Regulatório, o que

permitirá, posteriormente, relacioná-los.

O Risco Regulatório pode ser definido como o risco decorrente de perdas devido a

multas, sanções e outras punições aplicadas por reguladores por causa do não cumprimento de

requerimentos regulatórios. Outra definição consiste na criação de mecanismos de controle por

parte da autoridade monetária.

De acordo com BRAGANÇA (2015), esse risco apresenta abordagens distintas. A

primeira, que se pode chamar de risco da regulação, refere-se ao risco advindo da existência da

própria regulação. A segunda, chamada de risco do regime regulatório, avalia a diferença do

risco existente em diferentes modelos regulatórios. Já a terceira abordagem, chamada de risco

institucional, mensura o risco regulatório a partir de um enfoque instituicional, avaliando o

papel das variáveis institucionais no risco ou no retorno das empresas. E, por fim, o quarto

enfoque enxerga o risco regulatório como um risco de intervenções políticas ou regulatórias,

buscando medir o efeito das intervenções governamentais, como volatilidade e risco

sistemático.

Para entender o efeito dessas intervenções governamentais, é necessário entender o

porquê elas podem ser consideradas como medidas de risco, o que será feito a seguir:

(i) Volatilidade:

É descrita como sendo a situação em que o retorno de determinada aplicação oscila

significativamente em determinado período de tempo. Assim, é uma variável

aleatória e, em finanças, pode mensurar o risco inerente a determinado ativo.

Dessa forma, conhecer as informações que chegam ao mercado e o influenciam

permite as instituições financeiras mensurar as variações de retornos de ativos.

(ii) Risco sistemático:

É qualquer risco que afeta grande número de ativos, com maior ou menor

intensidade, sendo determinado por fatores conjunturais e de mercado, como crises

cambial e política, guerra e inflações, que atingem empresas e projetos.


111

Em resumo, o Risco Regulatório diz respeito à estrutura regulatória do setor de atuação

do empreendimento, de modo que as mudanças na legislação podem ocasionar transtornos ao

desenvolvimento do projeto. Assim, é um fator externo à operação, afetando diretamente a

probabilidade de relação entre oferta e procura de bens, serviços ou capitais se desequilibrar.

Isto é, o risco regulatório impacta no resultado final de um projeto, uma vez que está associado

à exposição da situação financeira de um banco, que causa movimentos adversos nas taxas de

juros, podendo ocasionar na mudança da estrutura dos custos e significar prejuízos ou lucros a

uma instituição ou projeto.

Por isso, esse risco é normalmente gerenciado por um processo que visa identificar as

alterações no ambiente regulatório, analisando os impactos nas instituições e implementando

ações voltadas para a aderência às exigências.

Entendidas as teorias referentes a cada um desses riscos, o político e o regulatório, pode-

se relacioná-los, uma vez que as decisões regulatórias são influenciadas diretamente por

relações implícitas e explícitas com o poder político. Isto é, uma mudança nas leis ou na

regulação causa substantivo impacto ao mercado. Além disso, toda atividade econômica é

exercida sob um grau de regulação do Estado, de modo que o exercício dessa regulação afeta a

percepção do risco das atividades desenvolvidas no país, alternado os preços de ativos e as taxas

de juros ímplicitas nesses preços.

Dessa forma, conhecendo-se os riscos políticos e regulatórios de um país no qual vai se

investir, pode-se propor soluções que permitam a mitigação desses riscos, garantindo o sucesso

no desenvolvimento do projeto. No próximo capítulo, encontram-se sugestões de ações que

permitem minimizá-los.

5.10 Risco de mercado

De acordo com SILVA e ZOTES (2012), o risco de mercado consiste na possibilidade

de ocorrência de perdas resultantes da flutuação nos valores de mercado, isto é, dos contratos

de compra e venda de longo prazo, são normalmente detidas por uma instituição financeira, o

que inclui riscos de operações sujeitas à variação cambial, taxas de juros, preços de ações,

commodities, entre outros. Assim, esse risco se potencializa pela sofisticação e complexidade

dos produtos financeiros oferecidos e pela diversidade e instabilidade do mercado de atuação.

Para entender o funcionamento do risco de mercado, é interessante discutir sobre suas

categorias, que se encontram na Tabela 10.


112

Tabela 10 - Categorias de riscos associados ao risco de mercado


Risco de taxa de juros

Refere-se a possibilidade de perda financeira em função da variação

das taxas de juros sobre as aplicações e captações em função das

políticas macroeconômicas e turbulências do mercado.

Risco de taxa de câmbio Refere-se a possibilidade de perda financeira em decorrência das

variações da taxa de câmbio.

Risco de ações/commodities Refere-se a possibilidade de perdas em função das mudanças no

valor de mercado das ações ou commodities de um negócio.

Fonte: NOGUEIRA (2005)

Dessa forma, o risco de mercado se manifesta quando o valor de um produto oscila em

função das variações ocorridas nos preços dos instrumentos financeiros NOGUEIRA (2005).

E, essas variações podem ser resultado de mudanças nas taxas de juros ou de câmbio vigentes

ou alterações na oferta e demanda dos intrumentos financeiros.

Para quantificar esse risco, costuma-se utilizar o Value at Risk (VaR), que é uma medida

estatística e pode ser definido como a perda máxima esperada que um ativo pode sofrer em um

período de tempo sob condições anormais do mercado e a um dado intervalo de confiança,

conforme já explicado anteriormente.

Entendidos os conceitos e metodologia de cálculos, é interessante relacionar esse risco

à energia elétrica. Isto é, no ambiente de contratação de energia no setor elétrico, necessita-se

avaliar os riscos relacionados à produção de energia que, de acordo com (NUNES, 2009),

podem ser divididos em:

(i) Fatores de risco no mercado de energia (curva forward3, PLD, entre outros);

(ii) Risco de mercado para o segmento da geração;

(iii) Risco de mercado para o segmento da distribuição;

(iv) Risco de mercado para o segmento da comercialização.

Como o foco deste trabalho está voltado para a geração, é importante discutir sobre as

incertezas associadas ao Risco de Mercado deste segmento, conforme visto a seguir.

3 Curva forward é uma curva de preços de eletricidade, de modo que define os preços ao qual uma posição de energia pode ser liquidada no mercado, sendo a informação mais importante para a comercialização de energia.


113

Independentemente do empreendimento de geração a ser analisado, as incertezas a

associadas ao mercado são as mesmas, mudando apenas parte do ponto de vista a ser analisado.

As incertezas do segmento de geração são:

(i) Balanço energético ;

(ii) Exposição ao mercado;

(iii) Contratos.

Essas incertezas estão relacionadas entre si e dependem também de outros riscos, já

discutidos anteriormente, como o Risco de Insumos, o Risco de Conclusão, o Risco País e o

Risco Político-Regulatório.

Melhor explicando, para um empreendimento de geração, é necessário avaliar o insumo,

responsável pelo funcionamento da central geradora, de modo que a quantidade disponível

desse insumo é responsável pela produção de energia. Assim, surge a ideia de garantia física

(GF), definida como a máxima energia que um sistema pode suprir a um dado critério de

garantia de suprimento. Isto é, a GF independe da geração real e está associada às condições de

longo prazo que cada usina pode fornecer ao sistema, assumindo um critério de não atendimento

do mercado, considerando a variabilidade do insumo à qual a usina está submetida. Dessa

forma, a GF é a energia que a usina se compromete a gerar quando despachada.

Supondo um empreendimento de geração pronto, ele deve gerar energia. Mas, de acordo

com a contratação, ele deve suprir uma determinada quantidade de energia, que é variável com

o tipo de insumo. Nessa situação, encontram-se dois cenários: o primeiro, a usina gerou uma

quantidade igual ou superior à contratada; a segunda, gerou-se a menos. Para o segmento de

geração, o mercado de compra e venda é livre, isto é, pode-se comprar energia a qualquer

momento, não tendo que esperar leilões. Dessa forma, em ambos os os casos, pode-se liquidar

essa energia. Mas, em cada um dos casos, essa liquidação é feita de maneira distinta, conforme

se pode observar a seguir:

(i) Cenário 1: Usina gerou quantidade igual ou superior à contratada:

A produção de energia em quantidade superior a que foi contratada por uma ou

várias comercializadoras resulta em grandes riscos. Isso acontece porque deve-se

consumir a energia dentro do intervalo de 100% a 105% do que foi contratado.

Abaixo ou acima desse valor, pagam-se penalidades. Quando acima dos 105%,


114

pode-se liquidar essa diferença no mercado através da venda, o que será discutido

posteriormente.

(ii) Cenário 2: Usina gerou quantidade inferior à contratada:

Quando a produção de energia é inferior a que foi contratada, a usina deve liquidar

a diferença comprando energia de uma outra geradora, além de sofrer penalidades.

Citados esses cenários referentes à contratação de energia, deve haver a liquidação de

energia a um determinado valor, mas esse é variável com o cenário, que nem sempre é o

esperado pela geradora. Essa liquidação é feita através do PLD, onde no cenário 1, a usina pode

receber pelo excedente através da venda de energia, enquanto no cenário 2, a usina deve pagar

pela energia que falta para suprir seus consumidores.

Entendidos esses cenários, tem-se que essa compra e venda de GF no mercado ocasiona

em uma curva móvel, que varia mensalmente e é cumulativa. Sua dinâmica funciona da seguinte

forma: uma central geradora produziu e vendeu energia mensalmente. Quando sua venda é

maior que a produção, o valor da curva móvel pode se tornar negativo no mês, e quando é o

inverso, a curva pode apresentar valor positivo. O ideal é que a curva sempre esteja com valores

positivos, pois há penalidades para valores negativos na curva. E, como os valores são

cumulativos, a compra de energia no mês anterior ocasiona na mudança do valor da curva no

mês seguinte. Por exemplo, os meses de janeiro e feveiro estão com valores positivos na curva

móvel, enquanto os meses de março e abril estão negativos. Para resolver esse problema, o ideal

é comprar a energia nos meses de janeiro e/ou fevereiro. Mas, aqui se encontra um agente que

pode dificultar ou tornar inviável a compra, o valor da energia.

Esse valor da energia influencia por causa do efeito de lastro, onde a energia produzida

custa um determinado valor e a sua venda, apresenta outro valor. E, os valores variam também

de acordo com o balanço energético, que depende da transferência energética, onde pode

ocorrer perdas na rede básica, e a quantidade de insumo disponível.

Outro fator que deve ser discutido, ainda relacionado a contratos, são os leilões de

energia nova. Normalmente, esses leilões financiam a construção da usina, em troca da mesma

fornecer a energia contratada dentro do prazo. Considere um leilão de energia a A-3, sendo A

o ano atual e três os anos a frente. Por exemplo, seja A o ano de 2016, em 2019, a usina deve

despachar ao seu consumidor a energia por ele contratada.

Nesse caso dos leilões para as energias novas contratadas, há riscos associados, como o

de conclusão. Se a usina não estiver pronta dentro do prazo previsto, ela deve comprar energia


115

de outras geradoras para cumprir sua parte no contrato. Mas, se a usina estiver pronta e não

houver transmissão, a usina deve receber pelo fornecimento de energia, embora esta não chegue

ao seu consumidor, pois o problema de expansão não depende da geradora e, sim, do governo.

Assim, entendida a teoria sobre essa categoria de risco, pode-se discutir sua influência

no mercado financeiro. Para o cálculo do custo do capital próprio, adota-se o modelo de

risco/retorno CAPM, conforme já discutido anteriormente. Assim, para calcular a remuneração

de ativos de distribuição de energia, utiliza-se a equaçao (21), também já citada anteriormente.

Como o foco da explicação está no Risco de Mercado, tem-se que, de acordo com a

ANEEL (2010), o prêmio risco de mercado mede a diferença entre o retorno esperado no

mercado acionário e o retorno de títulos livres de riscos. E, para estimar seu valor, basta subtrair

a taxa de livre risco do retorno médio anual da série histórica dos retornos do portfólio do

mercado de referência.

Mas é necessário considerar dois aspectos importantes: o período que será tomado como

referência e a técnica estatística utilizada para o cálculo das médias. Por isso, deve-se ressaltar

que é necessário considerar longos períodos de tempo para a análise, a fim de eliminar

anomalias relacionadas à volatilidade do mercado acionário, em que um único evento na

economia, como um choque inflacionário ou condições adversas no mercado monetário,

ocasiona mudanças bruscas na percepção do risco.

Assim, entendidos os conceitos de Risco de Mercado, sua relação com o setor elétrico

e o cálculo do prêmio, pode-se sugerir soluções capazes de mitigá-los. Estas se encontram no

próximo capítulo.

5.11 Risco de contratação no Ambiente Livre e Ambiente Regulado

O Sistema Elétrico apresenta grande número de usinas, milhares de quilômetros de

linhas de transmissão e infinitas subestações e centros de controle, de modo que há

complexidade e altos custos envolvidos no gerenciamento desses equipamentos, fazendo com

que haja esforços por parte de empresas e centros de pesquisas para encontrar técnicas eficientes

de operação e expansão do Sistema Elétrico.

Mas, além desses aspectos técnicos, há a necessidade de ambientes comerciais, a fim de

atrair investimentos que garantam a expansão necessária, atentando-se para o suprimento,

acesso e modicidade tarifária. Mas, para atender a esses objetivos, adotou-se dois princípios


116

básicos, cuja coexistência é um dos principais desafios na implementação de reformas no Setor

Elétrico:

(i) Estabelecimento da competição nos segmentos de geração e comercialização para

consumidores livres;

(ii) Estabelecimento de monopólios regulados nas atividades de transmissão,

distribuição e comercialização para consumidores cativos.

Para a coexistência desses dois setores, é necessário regular através de incentivos os

segmentos de monopólio natural, com ações que estimulem a eficiência e modicidade dos

preços de segmentos regulados. Essas atitudes visam o livre acesso às redes de transmissão e

distribuição. Permitindo a competição na geração e comercialização.

Dessa forma, observa-se que os principais objetivos desse modelo setorial ou de

ambientes de contratação são promover a modicidade tarifária e a segurança de suprimento,

conforme citado anteriormente. Mas como são conflitantes esses objetivos, há a segmentação

do mercado de demanda e oferta.

Assim, para garantir a expansão da oferta e atendimento ao consumo de energia, há a

contratação obrigatória, antecipada e integral da carga de energia, e segmentação do mercado

de demanda em dois ambientes: Ambiente de Contratação Livre (ACL) e Ambiente de

Contratação Regulado (ACR).

Para a comercialização de energia no Brasil, os contratos do ACR ou do ACL devem

ser registrados na Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE) e servem de base

para a contabilização e liquidação das diferenças no mercado de curto prazo. Na Tabela 11,

encontra-se um quadro comparativo entre o ACL e o ACR, de maneira resumida, mas nas

próximas seções há uma abordagem mais aprofundada de cada um desses ambientes de

contratação.

Tabela 11 - Quadro comparativo entre ACL e ACR

Ambiente Livre Ambiente Regulado

Participantes Geradoras, comercializadoras,

consumidores livres e especiais.

Geradoras, distribuidoras e comercializadoras,

sendo estas com permissão apenas nos leilões

de energia existente.

Contratação Livre negociação entre compradores

e vendedores.

Leilões de energia promovidos pela CCEE, sob

delegação da ANEEL.


117

Continuação da Tabela 11 - Quadro comparativo entre ACL e ACR

Tipo de contrato Acordo livremente estabelecido

entre as partes. Regulado pela ANEEL, denominado CCEAR.

Preço Acordado entre comprador e

vendedor. Estabelecido no leilão.

Fonte: CCEE (2017)

5.11.1 Ambiente de Contratação Livre (ACL)

Segmento do mercado que atende a classe de consumidores livres, cujas características

são de livre mercado. Nesse ambiente, podem participar geradores não cotistas,

comercializadores e consumidores livres, com total liberdade para negociar e realizar operações

de compra e venda de energia elétrica, estabelecendo volumes, preços e prazos de suprimento.

Essas operações são pactuadas através de Contratos de Compra de Energia Elétrica no

Ambiente Livre (CCEAL) que, conforme citado anteriormente, devem ser registrados na

CCEE.

Os contratos no ACL podem ser divididos em categorias, conforme mostra a Tabela 12.

Tabela 12 - Categorias de contratos no ACL

Categoria de

contrato Definição

Contrato de Compra

de Energia Incentivada

(CCEI)

Contratos de compra e venda de energia elétrica entre agentes de geração de energia a

partir de fontes incentivadas e comercializadores ou consumidores especiais.

Consideram-se fontes incentivadas os empreendimentos de geração de energia

renovável com potência instalada não superior a 30MW, tais como: centrais geradoras

eólicas, termelétricas a biomassa, usinas de fonte solar e pequenas centrais

hidrelétricas (PCHs).

Contrato de Compra

de Venda de Energia

Elétrica no Ambiente

de Contratação Livre

(CCEAL)

Contratos de compra e venda de energia entre agentes de geração e comercializadores

ou consumidores livres.


118

Continuação da Tabela 12 - Categorias de contratos no ACL

Contrato bilateral

Contrato que formaliza a compra e venda de energia elétrica entre agentes da CCEE,

estabelecendo preços, prazos e montantes de suprimento em intervalos temporais

determinados. Os termos dos contratos são negociados livremente entre os agentes de

mercado, sem interferência da CCEE. Esses contratos podem ser de longo ou curto

prazo e seus registros na CCEE contêm informações de montantes contratados em

MWh entre as empresas, que são contabilizados em base horária e modulados por

patamares de carga (leve, média e pesada) sem validações.

Contrato de Energia

de Reserva (CER)

Mecanismo de contratação firmado entre agentes vendedores nos leilões e a CCEE,

criado para aumentar a segurança no fornecimento de energia elétrica do Sistema

Interligado Nacional (SIN), com energia proveniente de usinas especialmente

contratadas para esta finalidade. A energia de reserva é contabilizada e liquidada

exclusivamente no mercado de curto prazo da CCEE e sua contratação é viabilizada

por meio dos Leilões de Energia de Reserva.

Contrato de Uso de

Energia de Reserva

(CONUER)

Celebração entre a CCEE e os agentes de consumo do ACR e ACL - distribuidores,

autoprodutores na parcela consumida do SIN e consumidores livres e consumidores

especiais -, em decorrência dos Contrato de Energia de Reserva (CER).

Fonte: CCEE (2017)

5.11.2 Ambiente de Contratação Regulado (ACR)

Segmento do mercado que atende a classe de consumidores cativos. Nesse ambiente,

podem participar geradoras e distribuidoras, onde aquelas podem vender energia a estas, que

são responsáveis pela projeção de demanda e atendimento da totalidade de seus consumidores

alocadas sobre a área de concessão.

As aquisições de energia devem ser feitas por meio de licitações, com a realização de

leilões por menor preço de energia, de modo que a contratação se realiza através de contratos

bilaterais entre as partes, denominado Contrato de Comercialização de Energia Elétrica no

Ambiente Regulado (CCEAR).

Os contratos no ACR podem ser divididos em categorias, conforme mostra a Tabela 13.


119

Tabela 13 - Categorias de contratos no ACR

Categoria de contrato Definição

Contrato de Geração

Distribuída

Contrato de compra e venda de energia precedidos de chamada pública

promovida pelo agente distribuidor. A energia elétrica proveniente desse tipo de

contratação provém de empreendimentos de agentes concessionários,

permissionários ou autorizados conectados diretamente no sistema elétrico de

distribuição do comprador.

Contrato de Ajuste

(Contrato de Leilão de

Ajuste)

Complemento da carga de energia necessária ao atendimento da totalidade do

mercado consumidor das concessionárias de distribuição, até o limite de 1%

dessa carga, com prazo de suprimento até dois anos. Esses leilões são realizados

para corrigir alguns desvios naturais em relação às previsões efetuadas para os

outros leilões, permitindo a adequação da contratação de energia pelas

distribuidoras.

Contrato do Proinfa

Toda a energia produzida pelos participantes do Programa de Incentivo às Fontes

Alternativas de Energia (Proinfa) – PCHs, usinas eólicas e usinas de biomassa –

tem garantia de contratação pela Eletrobrás por 20 anos. Esses contratos do

Proinfa representam os montantes comercializados pela Eletrobrás na CCEE,

tendo como vendedoras as usinas participantes do Proinfa e como compradoras

as concessionárias de distribuição de energia, consumidores livres e especiais e

autoprodutores adquirentes da quota-parte deste programa.

Contrato de Energia de

Reserva (CER)

Mecanismo de contratação firmado entre agentes vendedores nos leilões e a

CCEE, criado para aumentar a segurança no fornecimento de energia elétrica do

Sistema Interligado Nacional (SIN), com energia proveniente de usinas

especialmente contratadas para esta finalidade. A energia de reserva é

contabilizada e liquidada exclusivamente no mercado de curto prazo da CCEE e

sua contratação é viabilizada por meio dos Leilões de Energia de Reserva.

Contrato de Uso de

Energia de Reserva

(CONUER)

Celebração entre a CCEE e os agentes de consumo do ACR e ACL -

distribuidores, autoprodutores na parcela consumida do SIN e consumidores

livres e consumidores especiais -, em decorrência dos Contrato de Energia de

Reserva (CER).

Contrato de Itaipu

Contrato onde a energia produzida pela usina de Itaipu é comercializada no

âmbito da CCEE pela Eletrobrás por meio de contratos para representar os

efeitos da energia comercializada pela usina Itaipu Binacional e destinada aos

agentes detentores de quotas-parte da usina (distribuidoras).

Fonte: CCEE (2017)


120

5.11.3 Análise de Risco na Comercialização de energia

Na contratação de energia no setor Elétrico, é necessário avaliar os riscos específicos

que estão relacionados com a produção de energia, uma vez que a intensidade dos riscos

influencia nos resultados do objetivo final do projeto.

Para um investidor, a análise do risco é uma variável decisória, uma vez que, durante a

avaliação de projeto, deve-se considerar a capacidade de honrar com os compromissos de curto

prazo e exigência de liquidez de caixa. Por isso, devido as particularidades do modelo de

comercialização de energia, um dos principais pontos de análise dos agentes do setor de energia

elétrica consiste na gestão dos riscos aos quais estão expostos.

Assim, os riscos que afetam os agentes do setor elétrico podem ser divididos em

categorias, como mostra a Tabela 14.

Tabela 14 - Categorias de riscos de comercialização de energia

Categoria de contrato Definição

Risco de crédito Relacionado aos retornos esperados em decorrência da inadimplência da

contraparte em suprir suas obrigações contratuais.

Risco de liquidez

Relacionado às reservas e disponibilidades de uma instituição em honrar

suas obrigações no momento em que ocorrem. Isto é, quando um

descompasso no fluxo de caixa gera incapacidade momentânea de quitar

seus compromissos.

Risco regulatório Relacionado às regulações do setor, que podem afetar os agentes.

Risco operacional Relacionado ao gerenciamento de uma empresa.

Risco de mercado

Relacionado aos movimentos de preços, taxas de juros, de câmbio,

índices, ações e títulos, commodities ou outros ativos que podem afetar as

atividades da empresa ou seu preço de mercado, cujos níveis de exposição

ao mercado devem estar dentro de limites prudentes.

Fonte: GUIDO e DUARTE (2003)

Dessa forma, conhecendo-se os riscos, é possível fazer o gerenciamento destes através

da identificação e transferência para terceiros ou utilizando de seguros. Esses instrumentos

derivativos têm essa capacidade, uma vez que permitem os participantes do mercado a

transferência de riscos para quem está disposto a aceitá-los em troca de remuneração maior.


121

5.12 Risco de submercado

No Brasil, o setor elétrico apresenta particularidades, como o fato das grandes usinas

hidrelétricas possuírem grandes reservatórios e estes se encontrarem em cascata, como mostra

a Figura 47, embora pertençam a diferentes agentes, dificultando a operação individualizada e

integrada do sistema.

Figura 47 – Representação em cascata das Usinas Hidrelétricas

Fonte: CCEE (2017)

O Sistema Elétrico Brazileiro é operado pelo ONS e o sistema de despacho é

centralizado e baseado na minimização de custos. Além disso, o PLD é calculado por

subsistemas ou submercados definidos por critérios técnicos, explicados posteriormente, de

modo que suas restrições internas são gerenciadas por meio do despacho térmico fora da ordem

de mérito de custo. A Tabela 15 mostra o valor do PLD por patamar de carga e a média semanal

por subsistema, de modo que o PLD é igual ao CMO quando o valor se encontra entre os limites

mínimo e máximo.

Tabela 15 – Custo Marginal da Operação por subsistema

Fonte: IPMO ONS (2017)


122

Na análise das usinas hidrelétricas, tem-se que os aproveitamentos estão distribuídos em

todo o território, formando diversas cascatas em rios e bacias com regimes hidrológicos

distintos, além de serem propriedades de diferentes agentes de mercado. Além disso, apesar

desses aproveitamentos possuírem capacidade de regularização, a obtenção da energia depende

do período chuvoso de cada bacia hidrográfica, criando a necessidade de complementação de

outras fontes de energia, como usinas eólicas, usinas termelétricas, usinas solares e outros tipos.

Outra particularidade consiste na extensão do Brasil, de modo que o SEB não apresenta

linhas de transmissão suficientes para a transmissão de energia de uma região para a outra

livremente. Por isso, foram definidos quatro submercados ou subsistemas para o planejamento

da operação e comercialização da energia. A Figura 48 mostra os quatro subsistemas do SEB,

que são: Sudeste/Centro Oeste (SE/CO), Sul, Nordeste e Norte.

Figura 48 - Representação Esquemática da Interligação entre Subsistemas

Fonte: EPE (2010)

Uma outra forma de se obsevar os subsistemas pode ser realizada através da

interpretação do IPDO, um informativo diário da operação que pode ser acessado através da

página do ONS. A Figura 49 mostra o balanço energético detalhado dos subsistemas, além do

fluxo de energia.


123

Figura 49 - Balanço de Energia Detalhado no dia 24/07/2017

Fonte: IPDO ONS (2017)

Entre esses subsistemas, há a definição de um limite físico de transmissão de energia

por critérios de estabilidade e critérios físicos das linhas de transmissão. Por isso, os preços de

curto prazo podem ser diferentes em cada submercado ou subsistema.

Porém, internamente aos subsistemas, considera-se que a transmissão é realizada

livremente, sem limite de transmissão. E em caso de restrição de transmissão interna, a carga é

atendida através da geração fora da ordem de mérito de custo, geralmente representada pela


124

usina termelétrica, cujo custo adicional por causa do despacho é rateado entre os agentes de

consumo do subsistema.

Entendida a teoria de subsistema e como funciona a transmissão, pode-se discutir sobre

o risco associado. Um contrato entre submercados ou subsistemas distintos pode expor um

gerador ao risco de submercado.

De acordo com RIBEIRO (2015), o Risco de Submercado ocorre quando o PLD do

subsistema gerador ou consumidor de energia é diferente do PLD do subsistema de entrega da

energia contratada. Isto é, a origem está no processo de contabilização no curto prazo quando

existir a diferença de preços entre os subsistemas e também em condições de congestionamento

da transmissão, ou seja, o sistema de transmissão é obrigado a operar além do limite térmico ou

de estabilidade, aumentando o fluxo de potência no sistema e podendo levar a diferenças de

preços muito elevadas, pois conforme já explicado, há um limite de capacidade de intercâmbio

energético entre as regiões, como mostra a Figura 50.

Figura 50 - Limite de intercâmbio entre subsistemas

Fonte: RIBEIRO (2015)

Por isso, os preços refletem o equilíbrio entre a oferta e a demanda de energia elétrica

nos subsistemas, de modo que em um contrato bilateral pode ser firmado em qualquer

submercado, o risco da diferença de preços entre os submercados devem ser negociados na

contratação.


125

Observe a Figura 51, ela representa a diferença de PLD entre os subsistemas ao longo

de um intervalo de tempo. A partir dessa figura, pode-se dizer que a modelagem do Risco de

Submercado é realizada através da comparação entre os PLDs do subsistema consumidor e os

PLDs do subsistema gerador, de modo que essa diferença de preços é aplicada ao volume em

MWh.

Figura 51 - Diferenças de PLD entre os subsistemas (R$/MWh)

Fonte: RIBEIRO (2015)

Como se pode obervar na Figura 51, as regras de comercialização de energia as quais

os agentes do setor elétrico estão submetidos oferecem riscos, de modo que a interpretação nas

categorias de importação de energia e geração são diferentes. Observe os seguintes cenários:

1) PLD no subsistema gerador > PLD no subsistema importador: ganhos para o agente que

vende energia e despesas para o agente importador de energia;

2) PLD no subsistema gerador < PLD no subsistema importador: perdas ou despesas para o

agente vendedor de energia e ganhos para o agente importador de energia.

Além das diferenças de preços entre os subsistemas, outra fonte de risco associada ao

Risco de Submercado é o Mecanismo de Realocação de Energia, MRE, estabelecido devido a

volatilidade dos preços de energia elétrica e necessidade de cooperação entre os

empreendimentos de geração hidrelétrica, pertencentes a diferentes agentes, que operam em

cascata.


126

O mecanismo tem como objetivo mitigar o risco das usinas hidrelétricas em períodos

secos prolongados e administrar o problema das usinas serem em cascata, reduzindo a

exposição dos geradores ao risco hidrológico

Em sua metodologia, o agente gerador pode ter energia alocada fora de seu subsistema,

uma vez que é um mecanismo de proteção aplicado à geração total do sistema, de modo que a

localização física do gerador não é importante.

Considere que um agente gerador tenha contratos apenas em seu subsistema. Ainda que

tenha sido prudente e contratado apenas em sua região, o MRE pode alocar créditos de energia

nos subsistemas com preços diferentes.

Essa situação ocorre especialmente em ocasiões de racionamento, pois a energia

assegurada pelos empreendimentos participantes do MRE é diminuída devido à redução

compulsória da demanda, gerando um ajuste na energia assegurada conforme as regras de

mercado. Dessa maneira, o agente gerador se expõe aos preços no mercado de curto prazo, que

em períodos de racionamento são elevados, a fim de recompor seu lastro, resultando em

prejuízos financeiros. Enquanto os agentes que possuem sobras de energia em seus contratos

de compra podem liquidar suas sobras a valores consideráveis, obtendo lucros.

Outra fonte de Risco de Submercado é a sazonalização de energia. É um processo anual

que consiste em distribuir os montantes de energia contratados em montantes mensais dentro

de limites estabelecidos. Isto é, a soma dos volumes mensais sazonalizados é equivalente ao

volume anual de energia contratada, conforme apresentado na Figura 52.

Figura 52 - Sazonalização de energia

Fonte: Confecção própria (2017)


127

A energia sazonalizada é utilizada para a realização da liquidação do PLD no mercado

de curto prazo, de modo que o perfil de sazonalização realizado pelas usinas participantes do

MRE pode ser comparado com o perfil de consumo esperado para toda a carga do sistema

elétrico para o mesmo período, como apresentado na Figura 53.

Figura 53 - Perfil de sazonalização do MRE e de consumo de carga


Esse processo é importante para que o agente gerador controle sua exposição ao risco.

Para melhor entender a relevância da sazonalização, considere um agente avesso ao risco.

Suponha que este agente procura alocar parte de sua garantia física já comprometida com

contratos. Como seu perfil é de aversão ao risco, seu perfil de consumo será semelhante ao

perfil do cliente consumidor, de modo que ao alocar sua energia seguindo o perfil de consumo

de seus clientes, o agente gerador não ficará exposto aos preços de curto prazo.

Contudo, a sazonalização pode ser realizada a fim de obter uma receita adicional, mas

provoca o aumento do risco. Esse fato se deve a alocação da maior parte de energia nos meses

em que se espera o PLD mais elevado, de modo que o agente busca a exposição positiva no

curto prazo em meses de PLD mais elevado e exposição negativa nos meses de PLD mais

baixos.

Por esses motivos, a sazonalização é importante, pois através dela é possível definir os

ganhos e perdas em cada um dos meses dos anos nos contratos de compra ou venda de energia.


128

6 Tratamento dos riscos

Conforme visto nos capítulos anteriores, a partir do momento em que se planeja um

projeto, há a existência de riscos. Estes apresentam graus de prioridade e de efeito sobre o

objetivo do projeto e, por isso, é necessário mitigá-los, uma vez que podem causar prejuízos ao

meio ambiente, à sociedade, às empresas e aos investidores.

Por isso, trata-se neste capítulo sobre algumas possíveis ações que permitem reduzir os

riscos ou seus efeitos sobre o projeto.

6.1 Planejamento Integrado de Recursos

O Planejamento Integrado de Recursos (PIR), surge dentro de um contexto em que há

o impasse entre impactos ambientais e ideia de desenvolvimento sustentável, sendo uma

ferramenta que permite a mitigação não apenas dos riscos ambientais como também dos

impactos, já citados no capítulo anterior.

É um método que vem sendo utilizado ao longo das reformas no setor energético e que

busca a sustentabilidade através da utilização integrada dos recursos energéticos, possibilitando

a diminuição de custos e impactos socioambientais.

De acordo com UDAETA (1997), a dinâmica de funcionamento do PIR consiste no

planejamento em curto e médio prazos, considerando dimensões políticas, sociais, econômicas,

tecnológicas e ambientais, isto é, baseado em elementos analíticos.

O PIR inclui análises das características da região, isto é, identificação dos recursos

energéticos disponíveis, levantamento de dados de oferta e demanda, análise do custo completo

que inclui os custos relacionados aos impactos ambientais, sociais e econômicos. Essa

identificação prévia permite a análise de estratégias que buscam uma utilização otimizada de

energia, trabalhando com o tratamento das incertezas através de cenários e iterações no tempo,

que permitem a criação de um plano preferencial.

Dessa forma, o PIR pode ser utilizado como ferramenta para tomada de decisão quanto

aos investimentos, além de indicar as crises no setor de energia, como por exemplo:

(i) Acesso precário à energia;

(ii) Recursos financeiros insuficientes para investimentos em setores não lucrativos;

(iii) Ineficiência de sistemas de transmissão e distribuição;


129

(iv) Proteção ambiental inadequada.

E como benefícios do PIR, pode-se citar:

(i) Deliberar sobre serviços energéticos de maneira eficiente, através da identificação

de melhorias nos cálculos do investimento através de planos que permitam diminuir

custos de energia;

(ii) Analisar solicitações de capacidade de energia;

(iii) Dar a assistência ao desenvolvimento nas dimensões sociais, econômicas e

ambientais, implantando custos adicionais para questões de impactos ambientais;

(iv) Escolher adequadamente entre as alternativas, que analisam custos efetivos e opções

de diversidade de recursos;

(v) Priorizar programas e políticas através de regulamentações que influenciem

políticas que gerem retorno fiscal e financeiro.

Dessa forma, pode-se observar que o PIR incorpora custos financeiros e custos

ambientais de implantação de um projeto, que inclui o Gerenciamento do Lado do Meio

Ambiente (GLM). Esse GLM identifica os impactos ambientais referentes a cada plano e

identifica as condições de implementação e resultados em cada uma das dimensões analisadas.

Assim, ao longo da discussão sobre o Risco Ambiental, pode-se perceber que cada

forma de obtenção de energia possui pontos negativos e positivos, cujos pesos devem ser

atribuídos de maneira correta a fim de propor um planejamento e gestão de riscos que possam

mitigar os impactos ambientais.

E, por isso, inseriu-se o PIR, pois, conforme visto, esse método permite analisar os

impactos ambientais e a viabilidade do empreendimento energético, além de mitigar os

impactos ambientais resultantes da obtenção de energia e promover o desenvolvimento

sustentável.

6.2 Avaliação de investimentos através de índices financeiros e econômicos

Conforme discutido no capítulo anterior, a análise financeira de um investimento facilita

a tomada de decisões e, para que isso aconteça, é necessário avaliar os índices financeiros e

econômicos, que são variáveis no tempo e caracterizam a capacidade de saldo de dívidas da


130

empresa, a geração de retorno positivo através da aplicação de dinheiro e o desempenho da

empresa em relação aos investimentos e às vendas.

Mas, além da escolha das melhores opções, a análise do investimento permite ainda

conseguir financiamento de credores, garantindo o custo de elaboração do projeto. Contudo,

para que isso aconteça, é necessário que os investidores conheçam e entendam as características

do projeto, tanto econômicas quanto técnicas, além dos riscos associados, para que o retorno

seja, pelo menos, suficiente para compensar os riscos assumidos.

Outros aspectos importantes que merecem a preocupação dos investidores são:

(i) Decisão de orçamento de capital: indica como devem ser feitos o planejamento e a

gestão do investimento de longo prazo;

(ii) Decisão de financiamento: indica os recursos a serem utilizados para financiar o

investimento;

(iii) Decisão de pagamento das contas de curto prazo: indica como e quais is recursos a

serem utilizados para tal atividade.

Conhecidos os índices financeiros e econômicos, citados no capítulo anterior, e sua

importância na tomada de decisões, além dos fatores que determinam a participação de

investidores no projeto, pode-se discutir o processo de avaliação de investimento de um projeto.

A Tabela 16 mostra suas etapas.

Tabela 16 – Etapas de avaliação de investimentos de um projeto

Etapas

1 Estimar os fluxos de caixa futuros esperados para o projeto

2 Avaliar o risco e determinar a taxa de desconto para descontar os fluxos de caixas futuros

3 Calcular os indicadores financeiros, principalmente o VPL dos fluxos de caixa esperados

4 Definir o custo de projeto e compará-lo com o VPL do mesmo

5

Tomar a decisão sobre o investimento no projeto. Para isso, é necessário que os

administradores tenham total acesso às informações relacionadas aos índices, uma vez

que são variáveis no tempo, e permitem a proposição de alternativas e soluções para que

se tenha o menor risco financeiro possível

6 Monitorar e controlar os riscos

Fonte: FINNERTY (1999) e SAMANEZ (2002)


131

Ao longo desse processo de avaliação de investimento de um projeto, pode-se fazer uso

de modelos computacionais que permitem a análise da viabilidade econômica e risco financeiro,

considerando incertezas associadas ao projeto e diversos cenários, nos quais se variam mais de

um parâmetro. E, assim, pode-se obter três tipos de cenário para a análise de risco do projeto:

mais provável, otimista e pessimista.

Relacionando os insumos às viabilidades financeira e operacional, tem-se que construir

um modelo estocástico, que analisa as variações desses insumos ao longo do tempo, gerando

séries sintéticas e possíveis que permitam a análise do projeto. Assim, pode-se verificar o

impacto da aleatoridade desses insumos no fluxo de caixa.

Já relacionando as movimentações e atividades do projeto, considerando capitais

próprio e de terceiros, bens, valores e outros, pode-se construir tabelas e fazer os cálculos dos

índices citados anteriormente para analisar sua situação financeira e viabilidade.

Dessa forma, conhecendo as incertezas às quais o projeto está exposto, é possível

identificar quais os riscos associados, de forma a minimizar seus impactos no retorno

financeiro. Por isso, a eficiência e eficácia na gestão de um empreendimento determinam a

continuidade da empresa diante da competitividade de mercado.

6.3 Hedge cambial

Conforme discutido no capítulo anterior, o risco país está relacionado à remuneração de

ativos de geração de energia, representando um grau de “perigo” ao investidor estrangeiro, isto

é, a desconfiança quanto ao reembolso. É um risco que apresenta categorias e conta com o

indicador EMBI+ para medir o valor do risco diariamente, o que permite concluir sobre a

atratividade do projeto.

Como se pode observar, o risco país influencia no cálculo da remuneração de ativos de

energia e, como se sabe, as empresas buscam mitigar ao máximos os riscos. Para se protegerem

de perdas financeiras devido a valorização da moeda estrangeira comparada à nacional, que

ocasionam em oscilações nos preços, as empresas costumam fazer operações financeiras com

Bancos de “Hedge”, isto é, uma proteção cambial, que funciona da seguinte maneira:

compradores e vendedores negociam os preços antes da entrega. É a combinação de derivativos

financeiros, como as opções de compra (calls), as opções de venda (puts) e contratos

financeiros.


132

A seguir, encontram-se os principais instrumentos usados para hedge cambial e uma

breve explicação sobre cada um de acordo com EXAME (2011).

(i) Dólar:

A forma básica de proteger conta a alta de uma moeda é a compra de dólares no

mercado à vista de moeda. Contudo, é necessário imobilizar a mesma quantia que

se quer proteger da desvalorização da moeda nacional.

(ii) Títulos cambiais:

Outra opção de hedge é a compra de títulos públicos indexados à variação de

câmbio, sendo mais vantajoso comparado ao dólar, pois pagam juros. Contudo, é

necessário destinar uma quantia semelhante à que se quer defender.

(iii) Opções de compra de dólar:

A opção de compra garante o direito de compra de ativos a preços determinados

antecipadamente. Para isso, o portador dessa opção paga uma fração do prêmio e

pode exercer esse direito até um derterminado prazo. Sua vantagem está no fato do

comprador precisar mobilizar menos dinheiro.

(iv) Contratos futuros de dólar:

Funciona como um compromisso entre compradores e vendedores e são

normalmente fechados durante a transação de uma bolsa de valores ou é

intermediada por bancos. Esses contratos acompanham a oscilação do dólar no

mercado. Apresenta vantagens para contratos futuros, uma vez que permite o

investidor fazer seu hedge imobilizando menos dinheiro. Contudo, como

desvantagems, tem-se a necessidade de depósito de garantias em dinheiro ou títulos

para operar, o que aumenta a quantidade de dinheiro para fazer o hedge.

(v) Swap:

Representa uma operação na qual duas empresas “trocam” dívidas. A exemplo, tem-

se uma importadora endividada em dólares e um banco. A empresa paga um valor

em reais ao banco e o este paga o equivalente em dólares ao valor contratado do


133

swap. Se a cotação do dólar subir além do esperado, o aumento da dívida da empresa

é coberto pelo que o banco pagará à empresa.

(vi) Cap:

Funciona da seguinte maneira: uma empresa compra opções de compra de dólar a

determinado preço e, se o dólar subir acima desse preço, a empresa pode comprá-lo

mais barato e fazer o hedge.

A partir do que foi exposto, pode-se constatar que é necessário conhecer os fatores

internos e externos aos países e como estes influenciam no Risco País, pois a partir desses

dados, calcula-se o rating do país diante do mercado.

E, conhecendo-se os riscos e sua posição diante do mercado, pode-se buscar meios de

mitigar os riscos e optar pela melhor solução de hedge para a empresa ou projeto.

6.4 Revisão estrutural regulatória e outras ações básicas

O risco político regulatório está relacionado ao grau de regulação do Estado sobre as

atividades econômicas do país, afetando as atividades e os riscos a elas associados que são

desenvolvidos, alternando preços e taxas de juros, conforme discutido anteriormente.

Sabendo, então, da influência desse risco sobre o mercado e, consequentemente,

economia do país, é necessário realizar a revisão da estrutura regulatória setorial, de modo que

o empreendimento se adeque às normas do mercado de atuação. Além da obtenção das licenças

necessárias para atuação do projeto.

Além disso, é necessário discutir ações básicas que mitiguem os riscos políticos, uma

vez que estes envolvem expropriações, guerras ou conversibilidades, sendo o marco inicial para

uma mudança regulatória. Assim, para o risco político, sugere-se:

(i) Diversificação: funciona como uma estratégia de investimento, de modo que esta

deve diversificar seus riscos;

(ii) Análise e monitoramento: o entendimento de tradoções políticas, culturais,

econômicas e sociais são fundamentais para uma estratégia bem sucedida na

mitigação de riscos políticos;


134

(iii) Estratégias de entrada e saída: consiste na análise da realidade histórica e política do

país antes do investimento para mitigar os riscos futuros. Essa contenção de riscos

pode diminuir perdas;

(iv) Responsabilidade social e relações públicas: consiste no desenvolvimento de

políticas que satisfaçam os stakeholders da sociedade, o que facilita a condução dos

negócios do país;

(v) Seguro de risco político: é uma apólice de seguro contra o risco político, mas tem

eficácia limitada.

Nessa categoria de risco, pode-se associar diretamente o Risco País, que já foi explicado

anteriormente. Isso acontece porque o Risco Político é apenas uma das subcategorias daquele

risco, influenciando diretamente na atratividade em relação ao investimento do país analisado

frente ao mercado. Por outro lado, o Risco Regulatório é uma consequência do Risco Político,

uma vez que a mudança de governo pode acarretar em mudanças de ideologias e das regulações.

Por isso, é interessante gerir esses riscos e analisar cada uma de suas incertezas, a fim

de buscar soluções, como as citadas anteriormente, para mitigar os riscos e garantir a entrada

de investimentos no país, garantindo o funcionamento da economia.

6.5 Hedges de mercado

No capítulo anterior, foram tratadas a teoria sobre o risco de mercado e sua influência

sobre o mercado financeiro, com foco especial no Setor Elétrico.

Para mitigar essa categoria de risco, utilizam-se derivativos, que podem ser definidos

como instrumentos financeiros cujo valor deriva do preço de outro ativo, em operações de

hedge, também já discutido o conceito anteriorimente. Contudo, esses derivativos, apesar de

utilizados para hedge, podem apresentar caráter especulativo e gerar riscos de mercado.

Entendida a definição de derivativos, torna-se interessante discutir sobre a classificação

dada por NUNES (2009) e sobre como elas impactam no mercado financeiro.

(i) Contratos futuros:

Pode ser definido como um compromisso de compra e venda de ativos por preços

pré-estabelecidos em uma data futura. Assim, eles contêm padronização de preço e


135

qualidade do produto e, assim, possuem mecanismo de ajuste de margens, o que

reduz o risco de liquidação do contrato final.

(ii) Contratos a termo:

É um contrato futuro, onde não há padronização e os negócios são realizados por

intermédio de contrato comercial comum, que estabelece condições e características

de entrega futura dos produtos. Isto é, o comprador e vendedor negociam entre si

todos os parâmetros de contrato, sejam eles padronizados ou não.

(iii) Swaps:

Conforme já discutido anteriormente, consiste na troca de fluxos de caixa no futuro

entre dois agentes. Assim, esse contrato trava o custo dos recursos pela eliminação

dos riscos.

(iv) Opções:

É uma opção de mercado em que são realizadas liquidações futuras em relação a um

ativo base. Mas, nesse caso, uma das partes não precisa realizar o negócio.

Apresenta dois tipos de contrato: calls (opções de compra) e puts (opções de venda),

que funciona da seguinte maneira: o detentor de uma opção de compra tem o direito

de comprar o ativo até uma data por determinado preço, assim como o detentor da

opção de venda tem o direito de vender o ativo até certa data por um determinado

valor. Mas, para ter esse direito de compra ou venda, o interessado deve pagar um

prêmio para a outra parte envolvida no negócio.

Dessa forma, conhecida toda a teoria sobre o Risco de Mercado, pode-se dizer que é

interessante estudar cada uma das incertezas a ele associadas, uma vez que permite analisar a

longo prazo cenários com diferentes situações e resultados, referentes à gravidade do risco, que

permitam a liquidação do balanço energético e propor soluções para mitigar esse risco.


136

7 Teorema de Monte Carlo

O Método de Monte Carlo, também conhecido como Simulação de Monte Carlo, é uma

ferramenta de modelagem de problemas estocásticos e não convencionais, sendo utilizado em

diversos campos de conhecimentos, desde a simulação de complexos fenômenos físicos até os

econômicos.

O método apresenta como base a geração de valores aleatórios para realizar simulações,

que são ferramentas que permitem a reprodução de um sistema real através de um modelo

matemático, para determinado problema, de modo que esses valores aleatórios são

selecionados dentro de uma faixa de valores que seguem as Funções de Densidade de

Probabilidade (FDP).

Conhecidas as distribuições, pode-se realizar as simulações inúmeras vezes e o resultado

é obtido através de técnicas estatísticas em relação ao número de repetições desse processo. A

Figura 54 mostra a ideia simplificada do que foi exposto acima sobre o método.

Figura 54 – Ideia genérica do Método de Monte Carlo

Fonte: PUC RIO (2012)

Mas, na realidade, a Simulação ou Método de Monte Carlo conta com variáveis

aleatórias múltiplas, por causa da quantidade de riscos identificados no problema. Assim, de

acordo com FERNANDES (2005), para contabilizar o resultado dessas diversas variáveis,

deve-se somá-las a cada iteração. Mas, deve-se atentar a condição de que as variáveis aleatórias

devem ser independentes e, consequentemente, os eventos de risco também, a fim de que a

simulação seja correta.

Esse somatório só é possível graças ao Teorema Central do Limite, no qual diz que a

Função de Distribuição Acumulada (CDF) da soma de variáveis aleatórias independentes se

aproxima da CDF de uma variável aleatória gaussiana, apesar dessa função apresentar variáveis


137

individuais que podem estar longe de se parecerem com gaussianas. Isto é, não importa a

distribuição da probabilidade das variáveis, pois o somatório é sempre uma distribuição normal.

Dessa forma, diante de um problema envolvendo incertezas, para aproximar os

resultados obtidos a realidade, deve-se seguir as etapas representadas na Tabela 17.

Tabela 17 – Passos para aproximar a solução da realidade

Etapas

1 Modelar o problema, definindo uma FDP para representar o comportamento de

cada uma das incertezas

2 Gerar valores pseudoaleatórios aderentes à FDP de cada incerteza do problema

3 Calcular o resultado determinístico substituindo as incertezas pelos valores

gerados, obtendo uma observação do problema

4 Agregar e manipular os resultados da amostra de forma a obter uma estimativa

da solução do problema

Fonte: PUC RIO (2012)

Até o momento, foram expostos conceitos e observações sobre o método, não

interessando a ferramenta de software a ser utilizada. A partir deste momento, o foco é para a

simulação utilizando o Microsoft Excel.

Para o desenvolvimento de planilhas no Excel que utilizam o Monte Carlo, é interessante

entender o método e os tópicos pertinentes ao tema, como por exemplo, métodos

determinísticos e estocásticos, variáveis aleatórias, geração de cenários, modelagem de

variáveis de entrada e função de distribuição de probabilidade.

O primeiro tópico a ser entendido é a diferença entre as metodologias. Por método

determinístico, entende-se aquele que se baseia em discretizações numéricas das variáveis das

funções que descrevem o processo em análise, de modo que o resultado do sistema é pré

determinado em função dos dados de entrada. Já o método estocástico faz uso de variáveis

aleatórias na entrada do sistema e conta com algoritmos computacionais, de modo que os

resultados são estimativas estatísticas de características reais de um processo, pois utilizam-se

as leis da probabilidade e estatística.

Dessa forma, de acordo com MACHADO e FERREIRA (2012), o Método de Monte

Carlo é estocástico e utiliza de variáveis aleatórias para realizar as simulações.

Outra característica que deve ser tratada é a que se refere à geração de cenários e

modelagem das variáveis de entrada. Conforme observado na Figura 54 e Tabela 17, isso é feito


138

por meio do uso das FDPs, uma vez que a simulação é realizada através da amostragem

aleatórias dessas funções. Por fim, o resultado obtido se traduz sob a forma de um histograma,

que está associado a uma curva de densidade de probabilidade acumulada, que é o objeto de

estudo para a solução do problema analisado.

Como o Método de Monte Carlo é versátil, podendo ser utilizado em diversas áreas de

conhecimento, ele também é utilizado na análise quantitativa de riscos em gestão de projetos.

A técnica consiste, de acordo com MACHADO e FERREIRA (2012), na geração de cenários

de custos ou de prazos do projeto, onde o resultado final é dado através de uma curva de

distribuição acumulada da característica analisada, lembrando que a interpretação dessa curva

guia o gestor de projetos a assumir os riscos calculados.

Para a avaliação desse modelo específico, que analisa custos e prazos na gestão de

projetos, uma função que se encaixa muito bem é a função de distribuição de densidade

triangular, que é adotada como padrão neste trabalho.

Em seu artigo, MACHADO e FERREIRA (2012), afirma que em uma distribuição

triangular, há três pontos distintos na distribuição para cada variável de entrada: estimatimativa

do valor mínimo possível (mín), o valor mais provável (Mp) e o valor máximo possível estimado

(máx). A figura 55 ilustra essa função.

Figura 55 – Função de distribuição triangular

Fonte: REVISTA DE CIÊNCIAS GERENCIAIS (2012)

E a probabilidade de um valor “x” ocorrer na função de distribuição triangular

corresponde à área do triângulo, representado na Figura 56.


139

Figura 56 – Distribuição triangular acumulada, lado esquerdo


Para esse caso, a equação referente ao intervalo em que “x” está localizado pode ser

definida como:

�í� ≤ � ≤ �� ⟹(� − �í�)�

(�� − �í�) ∙ (�á� − �í�) (23)

Considere RN uma variável aleatória dentro do intervalo mostrado na equação (23) e

que corresponde ao lado esquerdo da distribuição triangular em relação ao pico Mp, tem-se:

�� =(� − �í�)�

(�� − �í�) ∙ (�á� − �í�) (24)

(� − �í�)� = �� ∙ (�� − �í�) ∙ (�á� − �í�) (25)

� − �í� = �� ∙ (�� − �í�) ∙ (�á� − �í�) (26)

Manipulando a equação (26), tem-se:

� = �í� + �� ∙ (�� − �í�) ∙ (�á� − �í�) (27)

Para a representação do lado direito da distribuição, tem-se a Figura 57.

Figura 57 – Distribuição triangular acumulada, lado direito



140

Para esse caso, a equação referente ao intervalo em que “x” está localizado pode ser

definida como:

�� ≤ � ≤ �á� ⟹(�á� − �)�

(�á� − ��) ∙ (�á� − �í�) (28)

Considere RN uma variável aleatória dentro do intervalo mostrado na equação (28) e

que corresponde ao lado esquerdo da distribuição triangular em relação ao pico Mp, tem-se:

�� = 1 −(�á� − �)�

(�á� − ��) ∙ (�á� − �í�) (29)

Manipulando a equação (28) de modo semelhante ao realizado para o lado esquerdo,

tem-se:

� = �á� − �(1 − ��) ∙ (�á� − ��) ∙ (�á� − �í�) (30)

Para encontrar o ponto de inflexão da curva triangular, utiliza-se a seguinte equação:

�� ã� =�� − �í�

�á� − �í� (31)

Obtidas as equações a serem utilizadas na análise da distribuição triangular, pode-se

alocá-las na planilha do Excel.

A planilha desenvolvida para o Método de Monte Carlo utiliza as equações

demonstradas anteriormente, além da função ALEATORIO(), gerando 2000 números aleatórios

quando a planilha for alimetada com os parâmetros mín, máx e Mp.

Obtendo-se a distribuição triangular de 2000 pontos, pode-se dividir as variáveis

aleatórias em intervalos, para melhor visualização, permitindo-se calcular as frequências

acumulada e relativa dos intervalos. De posse desses dados, traça-se o gráfico da distribuição

aleatória, conforme apresentado na Figura 58.


141

Figura 58 – Geração do histograma da FDP aleatória


Para encontrar a curva de distribuição aleatória, deve-se calcular a probabilidade de

ocorrência de cada um dos cenários, dada por P(x=X) e utilizar a função

ORDEM.PERCENTUAL2 do Excel, a fim de obter maior precisão das probabilidades P(x<X)

e P(x>X), conforme mostrado na Figura 59.

Figura 59 – Geração da curva da FDP acumulada e simulação



142

Entendido o funcionamento da planilha de geração de distribuição triangular, que serve

de apoio para a aplicação do método, pode-se discutir sobre a planilha de simulação de Monte

Carlo.

De acordo com MACHADO e FERREIRA (2012), a planilha é dimensionada para

permitir até doze variáveis de entrada aleatórias, quatro variáveis auxiliares e duas variáveis de

saída. Para facilitar o processo de simulação, utilizam-se macros que copiam os parâmetros mín,

máx e Mp de cada variável de entrada e transportam esses parâmetros para a planilha de

distribuição triangular aleatória, de modo que todos os cenários obtidos, de cada uma das

entradas, são copiados da planilha de apoio para a planilha de simulação de Monte Carlo.

As variáveis auxiliares servem de apoio para as fórmulas envolvendo as váriáveis de

entrada, manipulando-as e as agrupando em blocos.

Já as variáveis de saída estão vinculadas às variáveis auxiliares e são atreladas aos

histogramas e curvas de distribuição de probabilidade acumulada.

Para melhor compreensão dessa planilha de Monte Carlo, observe a Figura 60.

Figura 60 – Planilha de Simulação de Monte Carlo

Fonte: : REVISTA DE CIÊNCIAS GERENCIAIS (2012)

Como observado na Figura 60, há células reservadas para as entradas, onde cada

variável apresenta os parâmetros mín, máx e Mp. Há também as células reservadas para as

variáveis auxiliares, com fórmulas vinculadas às variáveis de entrada. E, por fim, há as células

agrupadas e reservadas para as variáveis de saída, que determinam os custos e prazos na gestão

de projetos.


143

8 Valoração do risco

Conforme discutido no Capítulo 3, a análise dos riscos funciona como base para a

tomada de decisão em relação a um investimento, devendo ser efetuada cuidadosamente e

adequada a realidade de cada projeto, garantindo que os riscos sejam identificados e analisados

qualitativamente e quantitativamente, isto é, mostrando qual a sua probabilidade de ocorrência

e qual a influência sobre o projeto e tomada de decisão. Além disso, sua identificação permite

que sejam indicadas medidas de prevenção ou mitigação, garantindo a eficácia do projeto.

A Figura 61 apresenta um fluxograma que remete àquele apresentado na Figura 4, pois

esquematiza as fases do processo de gestão. Contudo, neste, há um resumo das etapas,

mostrando o foco na estimativa dos riscos e sua valoração, que é o assunto a ser tratado neste

capítulo.

Figura 61 - Fases do processo de gestão de risco

Fonte: MENDONÇA (2013)

Seguindo o fluxograma do processo de gestão do risco, observa-se que já foram tratados

em capítulos anteriores os riscos presentes em empreendimentos de geração, medidas que

permitam a mitigação dos riscos e a metodologia a ser empregada para a análise do risco, isto

é, o Método de Monte Carlo.


144

Cabe a esse capítulo discutir sobre a valoração do risco, isto é, a fase final da avaliação

do risco. De acordo com MENDONÇA (2013), essa fase consiste na comparação do risco com

padrões de referência e estabelecimento do seu grau de aceitabilidade. SCHMITZ, ALENCAR

e VILLAR (2012) afirmam que, com a identificação dos riscos, é possível realizar a estimativa

da probabilidade de ocorrência do risco e seu impacto sobre os objetivos do projeto, de modo

que a avaliação pode ser baseada em dados históricos de projetos anteriores ou avaliações

subjetivas das partes interessadas.

E, como forma de de demonstrar tais características, utiliza-se uma matriz de impacto e

probabilidade, na qual seleciona-se uma das linhas da matriz, que representa o cenário a ser

analisado, e depois preenche com o impacto estimado da dimensão do risco analisado. Para esse

dimensionamento, utilizam-se fatores de escala para expressar a probabilidade do risco

acontecer, como mostra a Tabela 18.

Tabela 18 - Fator de escala para probabilidades de ocorrência de riscos

Fator de escala Significado do fator de escada Probabilidade do risco acontecer

Nula Não existe chance do risco acontecer 0% a 9%

MBx Muito baixa 10% a 29%

Bx Baixa 30% a 49%

Med Média 50% a 69%

Alt Alta 70% a 89%

Malt Muito alta Maior que 90%

Fonte: Adaptado de SCHMITZ, ALENCAR e VILLAR (2012)

De acordo com SCHMITZ, ALENCAR e VILLAR (2012), se um fator de risco se

concretizar, provalmente irá afetar os objetivos de projeto de forma diferenciada. Normalmente,

os objetivos mais considerados nos projetos são: custo, tempo, qualidade, aspecto comercial e

aspecto legal. Dessa forma, citando um exemplo para melhor entendimento, considere um

determinado fator de risco. Este pode ter impacto considerável no custo do projeto, embora não

afete no tempo ou qualidade.

Mas, além de contar com o cálculo da probabilidade e impacto dos riscos, a teoria de

valoração apresenta ainda um processo que exige familiarização com conceitos estatísticos. Isso

acontece porque alguns riscos apresentam dependência entre si, conforme mostrado no Capítulo

5, referente a identificação dos riscos presentes nos empreendimentos de geração.


145

Como uma forma de mostrar o interrelacionamento entre os riscos, pode-se utilizar os

diagramas de dispersão, que são ferramentas úteis e que permitem examinar os dados em

relação à ocorrência de tendências, isto é, lineares ou não, os agrupamentos de variáveis,

mudanças de espalhamento de uma variável em relação a outra e a ocorrência de valores

discrepantes. Contudo, esse método não mede de forma precisa a intensidade dessa relação, que

em estatística é chamada de correlação.

Antes de se discutir como calcular a correlação, é interessante comentar sobre o conceito

de covariância. Fazendo uma analogia à variância, que um método estatístico que permite

encontrar o desvio padrão, isto é, uma medida de dispersão, a covariância é um método que

permite encontrar o coefiente de correlação, que mede a intensidade de associação entre duas

variáveis aleatórias.

Suponha duas variáveis, X e Y, aleatórias. Para o cálculo da covariância entre essas

variáveis, faz-se uso da seguinte equação:

� (�, �) =∑((�� − ��) ∙ (�� − ��))

� (32)

Onde:

C (X, Y) = covariância entre as variáveis X e Y;

xi e yi = variáveis de um determinado par ordenado;

�� = média das variáveis X e Y, respectivamente;

n = número total de observações.

A covariância é uma estatística que mede a relação linear entre variáveis, pois se pode

observá-la através de um plano cartesiano dividido em quatro quadrantes. Os quadrantes I e III

apresentam covariância de valores negativos, isto é, as variáveis se relacionam inversamente,

pois quando uma cresce, a outra diminui. Mas quando os cenários de pares ordenados se

distribuem ao longo dos quatro quadrantes, com valores positivos e negativos, a soma tende a

zero, de modo que não haja relação linear entre as variáveis.

Contudo, a covariância não é adequada para comparar os graus de relação entre as

variáveis, pois é influenciada pelas unidades de medida de cada variável. Então, para evitar a

influência dessa característica, aplica-se o Coeficiente de Correlação de Pearson, que é dado

pela seguinte equação:


146

� =� (�, �)

�� ∙ �� (33)

Onde:

ρ = Coeficiente de Correlação de Pearson;

C (X, Y) = covariância entre as variáveis X e Y;

σx e σy = desvio padrão de X e Y.

O Coeficiente de Correlação de Pearson mede a intensidade de uma correlação a partir

da construção do modelo de riscos quantitativos. É um número adimensional, cujo intervalo

varia entre -1 e 1, como afirmam SCHMITZ, ALENCAR e VILLAR (2012) e LIRA (2004).

Essas características implicam nas indicações demonstradas na Tabela 19.

Tabela 19 - Características do Coeficiente de Correlação de Pearson

Coeficiente Indicação

-1

Os pares de valores apresentam perfeita correlação, embora

quando um valor aumenta, o outro diminui. Isto é, os valores

são inversamente correlacionados.

0 Não há correlação entre os componentes de pares de valores

analisados. Isto é, os valores são não correlacionados.

1

Os pares de valores apresentam perfeita correlação, de modo

que quando um valor aumenta, o outro também aumenta.

Isto é, os valores são diretamente correlacionados.


Como se pode observar na Tabela 19, a intensidade da correlação entre os valores

diminui à medida que se aproximam do coefiente nulo. Essa ideia é sumarizada pela Tabela 20,

mostrada por SCHMITZ, ALENCAR e VILLAR (2012), na qual se define o tipo de correlação

a partir do valor obtido no cálculo da equação (33).


147

Tabela 20 - Sumário de Coeficente de Correlação de Spearman

Coeficiente de Correlação Tipo de correlação

|ρ| = 0 Inexistente

0< |ρ| ≤ 0,30 Fraca

0,30 < |ρ| ≤ 0,70 Moderada

0,70 < |ρ| ≤ 0,99 Forte

|ρ| = 1 Perfeita


Conforme citado por SCHMITZ, ALENCAR e VILLAR (2012), essa análise de

correlação mostra a relação entre as variáveis, através de um número, indicando como essas

variam conjuntamente. E, complementando essa ideia, LIRA (2004) afirma que não há a

necessidade de definir as relações de causa e efeito, isto é, especificar quais variáveis são

dependentes e quais são independentes.

Já dispondo do conhecimento acerca das probabilidades e impactos calculados, pode-se

definir as ações de tratamento do risco a serem executadas, como mostrado no Capítulo 6. Mas,

deve-se ressaltar que neste processo, de identificação de riscos e definição da forma de

tratamento de cada um, é possível encontrar novos fatores de riscos e de atividades que não

faziam parte da análise inicial do plano original, de modo que essas atividades que têm como

objetivo mitigar ou eliminar o risco serão incluídas no plano de projeto de forma determinista.


148

9 Modelo do risco

Os capítulos anteriores envolvem a pesquisa bibliográfica acerca dos temas de gestão

de projetos, riscos associados aos empreendimentos de geração, metodologias para mitigação

do risco e teoria da metodologia escolhida para a análise do risco, isto é, o Teorema de Monte

Carlo. Dessa forma, obteve-se material que permitisse a composição das descrições realizadas

até o momento. Em continuidade, propõe-se um modelo que analise o risco através de

simulações considerando as propostas apresentadas na literatura.

De acordo com o que foi discutido nos Capítulo 5 e Capítulo 8, os riscos podem

apresentar correlações, de modo que a sua análise deve contemplar tais efeitos, a fim de obter

um resultado correto. Isto é, quando se estuda um risco independente e avalia qual sua influência

sobre o projeto, o cálculo da valoração pode ser feito diretamente sem afetar os resultados finais.

Contudo, quando um risco está associado a outro e a avaliação é considerada e realizada

individulamente, consideram-se duas vezes o mesmo risco, tornando a análise errada e,

consequentemente, obtendo um resultado final diferente do esperado.

Para melhor observar a relação dos riscos discutidos no Capítulo 5 entre si, montou-se

uma planilha na qual demonstra quais são correlacionados, de modo que essa definição foi

realizada a partir da descrição de cada um dos riscos e seus fatores de influência. Tal resultado

é mostrado na Figura 62.

Figura 62 - Correlação entre os riscos


Como foi mostrado no Capítulo 8, a correlação entre os riscos é feita analisando duas

variáveis distintas de modo a obter sua covariância, isto é, o grau de relacionamento entre as

variáveis.


149

De acordo com a Figura 62, alguns dos riscos podem estar relacionados a dois ou três

tipos de riscos diferentes. Por essa razão, tomou-se a decisão de escolher um determinado risco

como base para analisar sua influência sobre os demais a ele associados, como mostra a Tabela

21.

Tabela 21 - Definição para correlação entre riscos

Risco Base Risco Associado

Risco de Insumo Risco Estrutural

Risco de Insumo Risco de Contratação

Risco de Insumo Risco de Submercado

Risco Político Regulatório Risco País

Risco de Licenciamento Ambiental Risco de Conclusão

Risco País Risco de Conclusão

Risco Político Regulatório Risco de Conclusão

Risco Ambiental Risco de Licenciamento Ambiental

Risco Estrutural Risco de Licenciamento Ambiental

Risco Político Regulatório Risco de Licenciamento Ambiental

Risco de Contratação Risco de Mercado

Risco de Submercado Risco de Contratação

Risco de Mercado Risco Financeiro e Econômico

Risco de Crédito Risco Financeiro e Econômico

Risco País Risco de Crédito

Risco Estrutural Risco de Conclusão

Risco Estrutural Risco de Contratação


Como resultado da correlação entre os riscos, considerando uma distribuição aleatória

de 2000 cenários, tem-se a Tabela 22.

Tabela 22 – Análise da correlação entre os riscos

RISCOS ANALISADOS NA

CORRELAÇÃO VALOR INDICAÇÃO

TIPO DE

CORRELAÇÃO

Correlação entre Risco de Insumo e Risco

Estrutural -0,009531949 Correlação Inversa Fraca

Correlação entre Risco de Insumo e Risco de

Contratação 0,01994528 Correlação Direta Fraca


150

Continuação da Tabela 22 – Análise da correlação entre os riscos

Correlação entre Risco de Submercado e Risco

de Contratação 0,040726851 Correlação Direta Fraca

Correlação entre Risco Político Regulatório e

Risco País 0,002804036 Correlação Direta Fraca


Risco de Conclusão -0,006542899 Correlação Inversa Fraca


Risco de Licenciamento Ambiental 0,030583907 Correlação Direta Fraca

Correlação entre Risco de Licenciamento

Ambiental e Risco de Conclusão 0,023048863 Correlação Direta Fraca

Correlação entre Risco País e Risco de

Conclusão -0,002946986 Correlação Inversa Fraca

Correlação entre Risco País e Risco de Crédito 0,022953461 Correlação Direta Fraca

Correlação entre Risco Ambiental e Risco de

Licenciamento Ambiental 0,045615118 Correlação Direta Fraca

Correlação entre Risco Estrutural e Risco de

Licenciamento Ambiental 0,020705913 Correlação Direta Fraca


Conclusão -0,053638208 Correlação Inversa Fraca



Correlação entre Risco de Mercado e Risco

Financeiro e Econômico 0,007889336 Correlação Direta Fraca

Correlação entre Risco de Mercado e Risco de


Correlação entre Risco de Submercado e Risco

de Contratação 0,040726851 Correlação Inversa Fraca

Correlação entre Risco de Crédito e Risco

Financeiro e Econômico -0,031837266 Correlação Inversa Fraca


A Tabela 22 mostra que os riscos associados a empreendimentos de geração estão

correlacionados, de modo que a cada geração de novos cenários de análise, esse nível pode

variar, bem como a indicação.

Como resultado dos 2000 cenários gerados nesta análise, observou-se que as correlações

entre cada par de variáveis é fraca, isto é, não há muita influência de um risco sobre o outro.


151

Desse resultado, pode-se dizer que é um cenário onde riscos de perdas devido ao grau de

correlação são baixos.

Visto isso, pode-se simular os cenários para a análise de risco de cada um dos

empreendimentos de geração analisados neste trabalho.

Para a simulação de Monte Carlo em Excel, comenta-se no Capítulo 7 que é necessária

a escolha de variáveis aleatórias e variáveis de saída, de modo que estas estão vinculadas

àquelas através de fórmulas.

As células de entrada E1...E12 são referentes aos riscos discutidos no Capítulo 5 e foram

alimentadas aleatoriamente, através da função ALEATORIO(), com os parâmetros mín, máx e

Mp relacionados a possíveis influências sobre o projeto, considerando condições adversas.

Mas veja, as células de entrada E1...E12 são resultados da aplicação da fórmula

ALEATÓRIO() para a geração de cenários base, de modo que cada parâmetro apresenta um

valor base que é comparado ao valor do ponto de inflexão obtido na equação (31). Melhor

demonstrando, têm-se as seguintes fórmulas aplicadas:

�1�� = ��Ó��() (34)

�1 = �� 1��

≤ (�� ã�); �í�

+ ��1�� ∙ (�� − �í�) ∙ (�á� − �í�); �á�

− �(1 − �1��) ∙ (�á� − ��) ∙ (�á� − �í�)�

(35)

As equações (34) e (35) são as mesmas aplicadas às demais variáveis de entrada,

mudando apenas o número da variável, uma vez que este está associado a riscos distintos.

Já as células referentes às variáveis auxiliares A1...A4 foram escolhidas de modo a

analisar como os riscos específicos influenciam sobre a saída. Para tal, alimentou-se tais

variáveis com fórmulas que permitem ao Excel delinear o caminho crítico através da função

“MÁXIMO”. Os riscos escolhidos para a análise de influência foram:

Risco de insumo;

Risco de licenciamento ambiental;

Risco de conclusão;


152

Risco de contratação.

Por fim, as variáveis de saída S1 e S2 adotadas respectivamente foram:

Preço de Contratação da Energia;

Prazo de Entrega do Projeto

A Figura 63 permite observar os riscos precedentes ou sucessores associados às etapas

de um projeto, desde o planejamento até a operação. Na figura também pode ser observadas

quais variáveis foram escolhidas como auxiliares e como saída, facilitando a inserção das

fórmulas e posterior visualização e entendimento das mesmas.

Figura 63 - Fluxograma dos riscos existentes em projetos de geração


Da Figura 63, têm-se algumas explicações sobre como cada um dos riscos estão

associados às variáveis de saída analisadas:

O Preço de Contratação de Energia está associado diretamente aos riscos de insumo,

submercado e estrutural. Para a geração de energia, é necessária a existência de uma

quantidade mínima insumo, que dada a imprevisibilidade climática, pode prejudicar a

contratação de energia no mercado.


153

Deve-se ainda ressaltar que para que exista transações de importação ou exportação de

energia, considerando que há um cenário pessimista de geração ou a oferta de energia a

um preço mais baixo em um subsistema do que em outro, os limites de estabilidade do

sistema deve ser respeitada, assim como as condições da linha de transmissão, pois

quando há uma situação restrição, o limite de energia que pode ser transportado diminui.

Quanto às estruturas de projeto, supondo a quebra de um equipamento ou a sua

manutenção preventiva, esse cenário faz com que a usina deixe de gerar energia, de

maneira total ou parcial. Dentro desse contexto, o projeto pode não atender a demanda

do sistema, sendo necessária a importação de outras geradoras para cumprir os

contratos.

O Prazo de Entrega do Projeto está associado diretamente aos riscos de conclusão e

licenciamento ambiental, sendo cada um dos riscos dependentes de outros riscos.

Para a conclusão do projeto, são necessários recursos para o pagamento de mão de obra,

materiais e equipamentos, de modo que as transações financeiras dos investidores são

de extrema importância para que o processo não paralise.

Além disso, a dependência de equipamentos, materiais ou tecnologias, quando

importados, demandam tempo devido ao departamento de compras, com negociações

de preços, e devido à mobilidade.

Além disso, para que o projeto seja autorizado para a sua construção e posterior

operação de suas atividades, são necessárias diversas análises dos impactos ambientais

e da probabilidade de ocorrência de acidentes graves que coloquem em risco a segurança

da sociedade, de modo que qualquer irregularidade ou mudança no projeto faz com que

todo o procedimento para obter a documentação seja reiniciada. Além disso, as

condições políticas e regulatórias do país podem causar impactos nos projetos através

da documentação ou em condições de impasses judiciais, como aqueles referentes à

localização do projeto.

Visto como cada risco influencia em cada uma das variáveis adotadas como auxiliares

e, consequentemente, nas saídas, através do fluxograma, pode-se comentar sobre as fórmulas

que relacionam os riscos.

As entradas de E1 a E12 são nomeadas de acordo com os riscos analisados, como mostra

a Tabela 23.


154

Tabela 23 – Identificação das variáveis de entrada

Entrada Identificação

E1 Risco de Insumo

E2 Risco Ambiental

E3 Risco Estrutural

E4 Risco de Licenciamento Ambiental

E5 Risco Financeiro e Econômico

E6 Risco de Crédito

E7 Risco de Conclusão

E8 Risco País

E9 Risco Político Regulatório

E10 Risco de Mercado

E11 Risco de Contratação

E12 Risco de Submercado


Da Figura 63, tira-se as seguintes equações para cada um dos 2000 cenários:

�1� = �11� + �1� + �12� + �5� + �Á��(�6; �8; �10) (36)

�2� = �7� + �4� + �Á��(�2�; �3�; ��(�8�: �9�)) + �5�

+ �Á��(�6; �8; �10) (37)

As equações (36) e (37) são resultados dos valores obtidos em (34) e (35) para cada

variável em cada um dos cenários criados. Vale ressaltar que sendo as variáveis de entrada e os

parâmetros que alimentam cada uma das entradas valores que representam riscos, a saída

também é um risco. Isto é, a saída S1 é Risco de Preço de Contratação de Energia, enquanto

S2, Risco de Prazo do Projeto.

Por fim, essas saídas apresentam informações agrupadas em um histograma com uma

curva de densidade de probabilidade acumulada, na qual pode-se identificar a probabilidade de

um valor estar situado acima ou abaixo de um intervalo de confiança escolhido, como mostram

as Figura 64 e Figura 65.


155

Figura 64 – Modelo com a definição das variáveis de entrada, auxiliares e de saída


Figura 65 – Modelo com a análise dos dados para preenchimento do

histograma e curva de densidade de probabilidade


Para melhor visualizar o risco, adotou-se ainda uma outra maneira, que considera as

saídas em valores que representam riscos e os parâmetros nas unidades de cada uma das saídas,

embora as fórmulas aplicadas sejam semelhantes a (36) e (37). Isto é, para o Preço de

Contratação de Energia, consideram-se os valores de piso (mín) e teto (máx) para cada uma das

fontes de energia, além de um valor mais provável (Mp), em R$/MWh, enquanto para o Prazo


156

de Projeto, consideram-se os parâmetros em anos para cada tipo de empreendimento. Por fim,

os demais processos de construção do histograma e traçado da curva de densidade de

probabilidade acumulada são semelhantes aos aplicados a análise da saída na metodologia

anterior.

Considerando os resultados obtidos das equações (36) e (37) para as saídas Preço de

Contratação de Energia, em R$/MWh, e Prazo do Projeto, em anos ou meses, fez-se uma análise

comparativa entre um determinado intervalo de valores especificado pelo usuário do modelo

com os cenários otimista e pessimista, que foram determinados como valores mín e máx. De

posse desses valores, calcula-se a frequência de ocorrência do inteervalo determinado para obter

sua probabilidade de ocorrência. Por fim, já com posse de todos os dados, quantifica-se o risco

na matriz de risco, como mostra a Figura 66.

Figura 66 – Modelo de análise dos resultados e matriz de risco


Como forma de visualizar a probabilidade e a consequência do risco, utiliza-se de uma

matriz de riscos, na qual a cor verde indica que é necessário apenas o controle do risco, a fim

de garantir que não aumente. Já o amarelo representa a necessidade de monitoramento ativo e

redução do risco em atividades ou setores possíveis e, no caso do aumento, há a adoção de uma

resposta. Por fim, o vermelho indica que é necessária adoção de medidas que reduzam a

ocorrência do risco ou adoção de novas abordagens.


157

A inclinação das retas que separam as cores da matriz varia de acordo com o perfil do

investidor em relação ao risco, isto é, podendo ser mais conservador ou liberal ao risco. Quando

um investidor apresenta maior aversão ao risco, a inclinação é menor e mais cura, uma vez que

procura-se ter o menor impacto possível nos objetivos do projeto, embora sua probabilidade de

ocorrência seja alta. Enquanto para um investidor com menor aversão ao risco, a inclinação é

maior e mais longa, pois permite-se um impacto maior quando a sua probabilidade de

ocorrência é menor. Neste caso, o investidor apresenta também maiores chances de seu projeto

ter impactos pequenos e com probabilidade moderada a alta.

Para este trabalho, adotou-se um perfil de investidor com aversão moderada ao risco,

cujos limites de probabilidade e de impacto são apresentados nas Tabelas 24 e 25,

respectivamente.

Tabela 24 – Intervalos utilizados para caracterização da probabilidade

Fator de escala Probabilidade do risco

Muito baixa 0% a 29%

Baixa 30% a 49%

Moderada 50% a 69%

Alta 70% a 89%

Muito Alta Superior a 90%


Tabela 25 – Intervalos utilizados para caracterização da probabilidade


Fator de escala Impacto do risco

Sem impacto Inferior ao parâmetro de mín

Leve mín a 1,2*mín

Médio 1,2*mín a 0,8*máx

Grave 0,8*máx a máx

Gravíssimo Superior ao parâmetro máx


158

10 Análise experimental e Resultados

O modelo foi aplicado em conjuntos de dados aleatórios fictícios a fim de apresentar os

resultados. Para tal, utilizaram-se os parâmetros listados e explicados anteriormente. Contudo,

na análise das saídas Preço de Contratação de Energia, em R$/MWh, e Prazo do Projeto, em

anos ou meses, utilizaram-se de dados reais a fim de tornar melhor a precisão.

O modelo é aplicado nos três tipos de empreendimentos de geração analisados neste

trabalho e considerando cenários otimista e pessimista como forma de visualizar a influência

do risco.

10.1 Análise experimental em Empreendimentos de Geração Eólica

Os valores utilizados para ilustrar o modelo foram gerados aleatoriamente como

mostrou o Capítulo 9, referente ao modelo adotado, e formaram um banco de dados fictícios

(ver Apêndice A, Apêndice B e Apêndice C). Os valores do risco que derivaram do processo

de análise do projeto estão apresentados na Tabela 26 e Figura 67 e Figura 68, porém é possível

observar a origem desses valores nas simulações, que estão disponíveis nos Apêndices.

Tabela 26 – Riscos no Preço de Contratação de Energia de

Hidrelétricas e no Prazo do Projeto de Usinas Eólicas

Máx(S1) 3,864655358 Máx(S2) 4,741822176

Mín(S1) 1,547989322 Mín(S2) 1,707561772

Máx(S1) - Mín(S1) 2,316666036 Máx(S2) - Mín(S2) 3,034260404

Incremento 0,057916651 Incremento 0,07585651

INTERVALO FREQ. ACUMADA FREQ. RELATIVA P(x<X) P(x>X) INTERVALO FREQ. ACUMADA FREQ. RELATIVA P(x<X) P(x>X)

1,547989322 1 1 0,000574383 0,999425617 1,707561772 1 1 0,000865801 0,999134199

1,605905972 2 1 0,001148765 0,998851235 1,783418282 2 1 0,001731602 0,998268398

1,663822623 5 3 0,002871913 0,997128087 1,841334933 4 2 0,003463203 0,996536797

1,721739274 13 8 0,007466973 0,992533027 1,899251584 7 3 0,006060606 0,993939394

1,779655925 21 8 0,012062033 0,987937967 1,957168235 13 6 0,011255411 0,988744589

1,837572576 29 8 0,016657094 0,983342906 2,015084886 22 9 0,019047619 0,980952381

1,895489227 48 19 0,027570362 0,972429638 2,073001537 28 6 0,024242424 0,975757576

1,953405878 77 29 0,044227455 0,955772545 2,130918188 34 6 0,029437229 0,970562771

2,011322529 107 30 0,061458932 0,938541068 2,188834839 48 14 0,041558442 0,958441558

2,06923918 149 42 0,085582998 0,914417002 2,24675149 62 14 0,053679654 0,946320346

2,127155831 200 51 0,114876508 0,885123492 2,304668141 87 25 0,075324675 0,924675325

2,185072481 270 70 0,155083285 0,844916715 2,362584792 108 21 0,093506494 0,906493506

2,242989132 344 74 0,197587593 0,802412407 2,420501442 147 39 0,127272727 0,872727273

2,300905783 431 87 0,247558874 0,752441126 2,478418093 202 55 0,174891775 0,825108225

2,358822434 514 83 0,295232625 0,704767375 2,536334744 259 57 0,224242424 0,775757576

2,416739085 636 122 0,365307295 0,634692705 2,594251395 318 59 0,275324675 0,724675325

2,474655736 751 115 0,431361287 0,568638713 2,652168046 376 58 0,325541126 0,674458874

2,532572387 862 111 0,495117748 0,504882252 2,710084697 453 77 0,392207792 0,607792208

2,590489038 997 135 0,572659391 0,427340609 2,768001348 527 74 0,456277056 0,543722944

2,648405689 1125 128 0,646180356 0,353819644 2,825917999 608 81 0,526406926 0,473593074

2,70632234 1255 130 0,720850086 0,279149914 2,88383465 689 81 0,596536797 0,403463203

2,764238991 1377 122 0,790924756 0,209075244 2,941751301 792 103 0,685714286 0,314285714

2,822155641 1487 110 0,854106835 0,145893165 2,999667952 876 84 0,758441558 0,241558442

2,880072292 1574 87 0,904078116 0,095921884 3,057584602 963 87 0,833766234 0,166233766

2,937988943 1655 81 0,950603102 0,049396898 3,115501253 1062 99 0,919480519 0,080519481

2,995905594 1741 86 1 0 3,173417904 1155 93 1 0

S1: RISCO NO PREÇO DE CONTRATAÇÃO DE ENERGIA S2: RISCO NO PRAZO DE PROJETO


159

Figura 67 – Histograma e curva de densidade de probabilidade do

Risco de Preço de Contratação de Energia pela Usina Eólica


Risco de Projeto de Usina Eólica

Da Tabela 22, observa-se que o risco estrutural influencia diretamente e sobre o risco

de contratação de energia, bem como o risco de insumo, que afetam diretamente no preço da

energia. O mesmo raciocínio é desenvolvido para o risco de licenciamento, que influencia

diretamente sobre o risco de conclusão, que afeta no prazo do projeto.

Acrescentando mais informações ao que foi exposto, da teoria sobre as Centrais de

Geração Eólica, exposta no Capítulo 4, e no Capítulo 5, na seção 5.1.1, referente ao insumo

eólico, tem-se que o vento apresenta grande imprevisibilidade, de modo que, como pode ser

observado na Figura 67, o risco de contratação de energia aumenta a medida que os riscos de

insumo e de submercado aumentam.

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

1,5

479

89

322

1,6

059

05

972

1,6

638

22

623

1,7

217

39

274

1,7

796

55

925

1,8

375

72

576

1,8

954

89

227

1,9

534

05

878

2,0

113

22

529

2,0

692

39

18

2,1

271

55

831

2,1

850

72

481

2,2

429

89

132

2,3

009

05

783

2,3

588

22

434

2,4

167

39

085

2,4

746

55

736

2,5

325

72

387

2,5

904

89

038

2,6

484

05

689

2,7

063

22

34

2,7

642

38

991

2,8

221

55

641

2,8

800

72

292

2,9

379

88

943

2,9

959

05

594

Pro

ba

bil

ida

de

Freq

uên

cia

Risco no preço de contratação de energia

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

1,7

07

561

77

2

1,7

83

418

28

2

1,8

41

334

93

3

1,8

99

251

58

4

1,9

57

168

23

5

2,0

15

084

88

6

2,0

73

001

53

7

2,1

30

918

18

8

2,1

88

834

83

9

2,2

46

75

14

9

2,3

04

668

14

1

2,3

62

584

79

2

2,4

20

501

44

2

2,4

78

418

09

3

2,5

36

334

74

4

2,5

94

251

39

5

2,6

52

168

04

6

2,7

10

084

69

7

2,7

68

001

34

8

2,8

25

917

99

9

2,8

83

83

46

5

2,9

41

751

30

1

2,9

99

667

95

2

3,0

57

584

60

2

3,1

15

501

25

3

3,1

73

417

90

4

Pro

ba

bil

ida

de

Freq

uên

cia

Risco no prazo do projeto


160

No Capítulo 5, na seção 5.2, referente aos riscos ambientais na parte dos impactos

causados pelas Usinas Eólicas, comenta-se que essa forma de energia é uma fonte renovável,

contudo, apresenta ruídos, impactos visuais e diminuição da biodiversidade através da

mortalidade de pássaros. Desse modo, observa-se que esses fatores influenciam diretamente no

risco de licenciamento ambiental, podendo atrasar a conclusão do projeto. Isto é, como mostra

a Figura 68, o risco no prazo do projeto aumenta a medida que os riscos de licenciamento

ambiental e de conclusão aumentam.

Considerando os riscos obtidos em cada saída ao longo dos 2000 cenários, obteve-se

sua multiplicação pelos parâmetros reais a fim de melhor visualizar o risco. As análises foram

divididas de acordo com o tipo de análise, isto é, otimista e pessimista.

10.1.1 Análise otimista

Considerando o cenário do leilão de energia de reserva ocorrido em 2015, de acordo

com G1 ECONOMIA (2015), foi estabelecido que o preço teto era 213 R$/MWh e o preço

médio, 203,45 R$/MWh. Então, adotou-se como valor mínimo 190 R$/MWh apenas para fins

de cálculo.

Considerando ainda que o prazo de construção de uma usina eólica é normalmente 6-18

meses, dependendo do tamanho do parque, como afirma PACIFIC HYDRO (2006),

considerou-se um parque eólico de médio porte, definindo como prazo mínimo 12 meses. Dessa

forma, escolheu-se como valor mais provável Mp um valor baixo e próximo a 12 meses, dada

as condições favoráveis a construção, a eficiência das empresas contratadas no fornecimento

de máquinas e materiais e processos corretos ao longo da obtenção das documentações de

licença ambiental.

Com os cenários de Preço de Contratação de Energia, obtiveram-se os resultados

disponíveis no Apêndice D, que permitiram a montagem da Tabela 27 e da Figura 69.


161

Tabela 27 – Preço de Contratação de Energia (R$/MWh) em

Cenário Otimista para Centrais de Geração Eólica

Figura 69 – Histograma do Preço de Energia em Cenário Otimista

para Centrais de Geração Eólica

Máx(S1) 191,3447946

Mín(S1) 190,843046

Máx(S1) - Mín(S1) 0,501748539

Incremento 0,012543713

INTERVALO FREQ. ACUMADA FREQ. RELATIVA P(x<X) P(x>X)

190,843046 1 1 0,00050025 0,99949975

190,8555897 5 4 0,002501251 0,997498749

190,8681335 8 3 0,004002001 0,995997999

190,8806772 9 1 0,004502251 0,995497749

190,8932209 15 6 0,007503752 0,992496248

190,9057646 24 9 0,012006003 0,987993997

190,9183083 40 16 0,020010005 0,979989995

190,930852 57 17 0,028514257 0,971485743

190,9433957 79 22 0,03951976 0,96048024

190,9559395 108 29 0,054027014 0,945972986

190,9684832 141 33 0,070535268 0,929464732

190,9810269 186 45 0,093046523 0,906953477

190,9935706 240 54 0,12006003 0,87993997

191,0061143 312 72 0,156078039 0,843921961

191,018658 388 76 0,194097049 0,805902951

191,0312017 467 79 0,233616808 0,766383192

191,0437454 552 85 0,276138069 0,723861931

191,0562892 673 121 0,336668334 0,663331666

191,0688329 782 109 0,391195598 0,608804402

191,0813766 910 128 0,455227614 0,544772386

191,0939203 1023 113 0,511755878 0,488244122

191,106464 1136 113 0,568284142 0,431715858

191,1190077 1250 114 0,625312656 0,374687344

191,1315514 1361 111 0,68084042 0,31915958

191,1440952 1462 101 0,731365683 0,268634317

191,1566389 1573 111 0,786893447 0,213106553

191,1691826 1652 79 0,826413207 0,173586793

191,1817263 1723 71 0,861930965 0,138069035

191,19427 1789 66 0,894947474 0,105052526

191,2068137 1838 49 0,91945973 0,08054027

191,2193574 1886 48 0,943471736 0,056528264

191,2319012 1928 42 0,964482241 0,035517759

191,2444449 1946 18 0,973486743 0,026513257

191,2569886 1964 18 0,982491246 0,017508754

191,2695323 1978 14 0,989494747 0,010505253

191,282076 1988 10 0,994497249 0,005502751

191,2946197 1994 6 0,997498749 0,002501251

191,3071634 1997 3 0,9989995 0,0010005

191,3197071 1999 2 1 0

191,3322509 1999 0 1 0

191,3447946 1999 0 1 0

S1: PREÇO DE CONTRATAÇÃO DE ENERGIA


162

Dadas as condições de instalação do parque eólico em um local com grande

disponibilidade de ventos, sem a presença de obstáculos que possam reduzir sua velocidade,

observa-se que para um preço de energia equivalente a 191 R$/MWh, o risco assumido pelo

empreendimento é de 13,6%, o que demonstra ser um risco muito baixo e o impacto do preço

na contratação da energia é leve. Em condições de grande geração de energia a partir de eólicas,

pode-se afirmar que é possível o submercado apresentar oferta e exportar para outros

submercados o excedente, garantindo lucros, apesar de pequenos devido ao custo da energia ser

próximo ao valor piso, referente a custos de manutenção e de geração. Outra forma de observar

o impacto do risco de insumo e de submercado no Preço de Contratação de Energia está

representada na Figura 70, referente à matriz de impacto.

Figura 70 – Matriz de risco do Preço de Contratação de Energia em


Com os cenários de Prazo do Projeto, obtiveram-se os resultados disponíveis no

Apêndice D, que permitiram a montagem da Tabela 28 e da Figura 71.


163

Tabela 28 – Prazo do Projeto (meses) em


Figura 71 – Histograma do Prazo do Projeto em Cenário Otimista


Máx(S2) 13,68674044

Mín(S2) 13,01219418

Máx(S2) - Mín(S2) 0,674546255



13,01219418 1 1 0,00050025 0,99949975

13,02905784 2 1 0,0010005 0,9989995

13,0459215 4 2 0,002001001 0,997998999

13,06278515 5 1 0,002501251 0,997498749

13,07964881 11 6 0,005502751 0,994497249

13,09651246 19 8 0,009504752 0,990495248

13,11337612 27 8 0,013506753 0,986493247

13,13023978 34 7 0,017008504 0,982991496

13,14710343 48 14 0,024012006 0,975987994

13,16396709 67 19 0,033516758 0,966483242

13,18083075 93 26 0,046523262 0,953476738

13,1976944 134 41 0,067033517 0,932966483

13,21455806 179 45 0,089544772 0,910455228

13,23142172 253 74 0,126563282 0,873436718

13,24828537 321 68 0,16058029 0,83941971

13,26514903 400 79 0,20010005 0,79989995

13,28201268 480 80 0,24012006 0,75987994

13,29887634 592 112 0,296148074 0,703851926

13,31574 693 101 0,346673337 0,653326663

13,33260365 814 121 0,407203602 0,592796398

13,34946731 930 116 0,465232616 0,534767384

13,36633097 1058 128 0,529264632 0,470735368

13,38319462 1173 115 0,586793397 0,413206603

13,40005828 1290 117 0,645322661 0,354677339

13,41692194 1380 90 0,690345173 0,309654827

13,43378559 1477 97 0,738869435 0,261130565

13,45064925 1546 69 0,773386693 0,226613307

13,46751291 1622 76 0,811405703 0,188594297

13,48437656 1696 74 0,848424212 0,151575788

13,50124022 1760 64 0,88044022 0,11955978

13,51810387 1815 55 0,907953977 0,092046023

13,53496753 1852 37 0,926463232 0,073536768

13,55183119 1883 31 0,941970985 0,058029015

13,56869484 1909 26 0,954977489 0,045022511

13,5855585 1940 31 0,970485243 0,029514757

13,60242216 1967 27 0,983991996 0,016008004

13,61928581 1978 11 0,989494747 0,010505253

13,63614947 1989 11 0,994997499 0,005002501

13,65301313 1994 5 0,997498749 0,002501251

13,66987678 1999 5 1 0

13,68674044 1999 0 1 0

S2: PRAZO DO PROJETO


164

Para as condições de licenciamento ambiental, cujos requisitos foram atendidos

perfeitamente pelo projeto, e condições de suprimento de equipamentos e materiais atendidas

em tempo hábil e mão de obra eficiente, observa-se que para o projeto estar totalmente

finalizado em aproximadamente 13,2 meses. De modo que o risco assumido pelo

empreendimento de entregar em um prazo superior é de 93%, o que demonstra ser um risco

muito alto e o impacto do prazo de conclusão no fornecimento de energia é leve, pois o prazo

máximo de acordo com o gráfico é aproximadamente 13,7 meses, o que não representa grandes

prejuízos para os investidores através do pagamento de multas. Outra forma de observar o

impacto do risco de licenciamento ambiental e de conclusão no Prazo de Conclusão está


Figura 72 – Matriz de risco do Prazo de Projeto em


10.1.2 Análise pessimista

Visto os valores de piso e teto da energia elétrica obtida para centrais eólicas,

considerou-se como valor mais provável Mp um valor elevado na contratação da energia,

próximo ao teto, visto que as condições climáticas estão desfavoráveis à geração de energia e o

parque eólico está localizado em uma região com obstáculos e rugosidades, que atrapalham na

circulação de vento, diminuindo sua velocidade.

Considerando o prazo normal de construção de uma usina eólica já citado, considerou-

se como valor mais provável Mp um valor alto, prómixo ao máx, dada as condições

desfavoráveis a construção, tais como problemas na obtenção dos documentos de licença

ambiental, devido aos impactos que a usina causa ao ambiente no sentido de sombras das hélices

e diminuição da biodiversidade, além da dificuldade nas negociações de preços e logística para

recebimento de máquinas e materiais e a mão de obra não ser especializada.


disponíveis no Apêndice E, que permitiram a montagem da Tabela 29 e da Figura 73.


165


Cenário Pessimista para Centrais de Geração Eólica

Figura 73 – Histograma do Preço de Energia em Cenário Pessimista


Máx(S1) 194,3576325

Mín(S1) 192,7317814

Máx(S1) - Mín(S1) 1,625851088



192,7317814 1 1 0,0005 0,9995

192,7724276 5 4 0,0025 0,9975

192,8130739 8 3 0,004 0,996

192,8537202 9 1 0,0045 0,9955

192,8943665 15 6 0,0075 0,9925

192,9350128 24 9 0,012 0,988

192,975659 40 16 0,02 0,98

193,0163053 57 17 0,0285 0,9715

193,0569516 79 22 0,0395 0,9605

193,0975979 108 29 0,054 0,946

193,1382441 141 33 0,0705 0,9295

193,1788904 186 45 0,093 0,907

193,2195367 240 54 0,12 0,88

193,260183 312 72 0,156 0,844

193,3008292 388 76 0,194 0,806

193,3414755 467 79 0,2335 0,7665

193,3821218 552 85 0,276 0,724

193,4227681 673 121 0,3365 0,6635

193,4634144 782 109 0,391 0,609

193,5040606 910 128 0,455 0,545

193,5447069 1023 113 0,5115 0,4885

193,5853532 1136 113 0,568 0,432

193,6259995 1250 114 0,625 0,375

193,6666457 1361 111 0,6805 0,3195

193,707292 1462 101 0,731 0,269

193,7479383 1573 111 0,7865 0,2135

193,7885846 1652 79 0,826 0,174

193,8292309 1723 71 0,8615 0,1385

193,8698771 1789 66 0,8945 0,1055

193,9105234 1838 49 0,919 0,081

193,9511697 1886 48 0,943 0,057

193,991816 1928 42 0,964 0,036

194,0324622 1946 18 0,973 0,027

194,0731085 1964 18 0,982 0,018

194,1137548 1978 14 0,989 0,011

194,1544011 1988 10 0,994 0,006

194,1950473 1994 6 0,997 0,003

194,2356936 1997 3 0,9985 0,0015

194,2763399 1999 2 0,9995 0,0005

194,3169862 1999 0 0,9995 0,0005

194,3576325 2000 1 1 0



166

Para as condições hidrológicas e de suprimento em análise, observa-se que, o valor mais

provável Mp elevado faz com que o preço de liquidação da energia aumente. Desse modo,

assumindo um valor de 194 R$/MWh, o risco assumido pelo empreendimento é de 3,3%, que

é muito baixo. Isto é, essas são as chances do gerador oferecer energia a um preço superior ao

especificado. Considerando as condições de variabilidade climática, com período sem grande

circulação de massas de ar na região de instalação da central eólica e a presença de obstáculos

que diminuem a velocidade, esse cenário influencia no preço da energia, fazendo com que o

cliente esteja exposto a 5% de risco, sofrendo um impacto elevado, assim como o agente

gerador. Isso acontece porque nessas condições de suprimento, o stakeholder pode não

conseguir atender à carga, fazendo com o que o cliente fique sem energia. Dessa forma, torna-

se necessário completento da produção do agente gerador com a mesma ou outra fonte geração

importada de outro agente, pagando o valor a PLD.

Outra forma de observar o impacto do risco de insumo e de submercado no Preço de

Contratação de Energia está representada na Figura 74, referente à matriz de impacto.




Apêndice E, que permitiram a montagem da Tabela 30 e da Figura 75.


167



Figura 75 – Histograma do Prazo do Projeto em


Máx(S2) 16,1316534

Mín(S2) 14,47935927

Máx(S2) - Mín(S2) 1,652294134



14,47935927 1 1 0,0005 0,9995

14,52066662 2 1 0,001 0,999

14,56197397 4 2 0,002 0,998

14,60328133 5 1 0,0025 0,9975

14,64458868 11 6 0,0055 0,9945

14,68589603 19 8 0,0095 0,9905

14,72720339 27 8 0,0135 0,9865

14,76851074 34 7 0,017 0,983

14,80981809 48 14 0,024 0,976

14,85112545 67 19 0,0335 0,9665

14,8924328 93 26 0,0465 0,9535

14,93374015 134 41 0,067 0,933

14,97504751 179 45 0,0895 0,9105

15,01635486 253 74 0,1265 0,8735

15,05766221 321 68 0,1605 0,8395

15,09896957 400 79 0,2 0,8

15,14027692 480 80 0,24 0,76

15,18158428 592 112 0,296 0,704

15,22289163 693 101 0,3465 0,6535

15,26419898 814 121 0,407 0,593

15,30550634 930 116 0,465 0,535

15,34681369 1058 128 0,529 0,471

15,38812104 1173 115 0,5865 0,4135

15,4294284 1290 117 0,645 0,355

15,47073575 1380 90 0,69 0,31

15,5120431 1477 97 0,7385 0,2615

15,55335046 1546 69 0,773 0,227

15,59465781 1622 76 0,811 0,189

15,63596516 1696 74 0,848 0,152

15,67727252 1760 64 0,88 0,12

15,71857987 1815 55 0,9075 0,0925

15,75988722 1852 37 0,926 0,074

15,80119458 1883 31 0,9415 0,0585

15,84250193 1909 26 0,9545 0,0455

15,88380928 1940 31 0,97 0,03

15,92511664 1967 27 0,9835 0,0165

15,96642399 1978 11 0,989 0,011

16,00773134 1989 11 0,9945 0,0055

16,0490387 1994 5 0,997 0,003

16,09034605 1999 5 0,9995 0,0005

16,1316534 2000 1 1 0



168

Considerando que para a obtenção dos documentos de licença ambiental devido às

reestruturações e reprojetos e atrasos na entrega de materiais e equipamentos, além de mão de

obra não especializada, apesar do valor mais provável ser elevado, ainda é muito possível o

projeto estar totalmente finalizado em 15,8 meses. De modo que o risco assumido pelo

empreendimento em entregar após o prazo estipulado é de 6%, o que demonstra ser um risco

baixo, com impacto moderado no prazo de conclusão para o fornecimento de energia,

acarretando no pagamento de multas e atrasos no recebimento de energia por parte dos

consumires. Outra forma de observar o impacto do risco de licenciamento ambiental e de

conclusão no Prazo de Conclusão está representada na Figura 76, referente à matriz de impacto.




169

10.2 Análise experimental em Empreendimentos de Geração Hidrelétrica

Os valores utilizados para ilustrar o modelo foram gerados aleatoriamente e formaram

um banco de dados fictícios (ver Apêndice F, Apêndice G e Apêndice H). Os valores do risco

que derivaram do processo de análise do projeto estão apresentados na Tabela 31 e Figura 77 e

Figura 78, porém é possível observar a origem desses valores nas simulações, que estão

disponíveis nos Apêndices.

Tabela 31 – Riscos no Preço de Contratação de Energia de

Hidrelétricas e no Prazo do Projeto de Hidrelétricas


Risco de Preço de Contratação de Energia por Hidrelétrica

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

1,54

505

785

6

1,60

471

795

5

1,66

437

805

4

1,72

403

815

4

1,78

369

825

3

1,84

335

835

2

1,90

301

845

2

1,96

267

855

1

2,0

223

3865

2,08

199

874

9

2,14

165

884

9

2,20

131

894

8

2,26

097

904

7

2,32

063

914

7

2,38

029

924

6

2,43

995

934

5

2,49

961

944

4

2,55

927

954

4

2,61

893

964

3

2,67

859

974

2

2,73

825

984

2

2,79

791

994

1

2,8

575

8004

2,91

724

013

9

2,97

690

023

9

3,03

656

033

8

Pro

bab

ilida

de

Fre

quên

cia

Risco do preço de contratação de energia


170


Risco de Projeto de Usina Hidrelétrica

Da Tabela 22, observa-se que o risco de submercado influencia diretamente e sobre o

risco de contratação de energia, bem como o risco de insumo, que afetam diretamente no preço

da energia. O mesmo raciocínio é desenvolvido para o risco de licenciamento, que influencia


Da Figura 63, observa-se que, embora a correlação entre os riscos seja fraca, cada risco

tem uma parcela de influência no resultado final. Isso pode ser observado na Figura 77, na qual

observa-se que o risco de contratação de energia aumenta a medida que os riscos de insumo e

de submercado aumentam, assim como na Figura 78, onde o risco no prazo do projeto aumenta

a medida que os riscos de licenciamento ambiental e de conclusão aumentam.





Sabendo que o valor piso da energia elétrica obtida a partir de hidrelétricas é de

33,62 R$/MWh e o teto é 533,82 R$/MWh pela ANEEL (2016), considerou-se como valor mais

provável Mp um valor baixo na contratação da energia, visto que as condições hidrológicas

estão favoráveis à geração de energia.

Considerando ainda que o prazo de construção de uma usina hidrelétrica é normalmente

7-8 anos, como afirma SANTOS (2012), considerou-se como valor mais provável Mp um valor

baixo, dada as condições favoráveis a construção, a eficiência das empresas contratadas no

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

1,7

0756

177

2

1,7

8341

828

2

1,8

4307

838

2

1,9

0273

848

1

1,96

2398

58

2,02

2058

68

2,0

8171

877

9

2,1

4137

887

8

2,2

0103

897

8

2,2

6069

907

7

2,3

2035

917

6

2,3

8001

927

5

2,4

3967

937

5

2,4

9933

947

4

2,5

5899

957

3

2,6

1865

967

3

2,6

7831

977

2

2,7

3797

987

1

2,79

7639

97

2,85

7300

07

2,9

1696

016

9

2,9

7662

026

8

3,0

3628

036

8

3,0

9594

046

7

3,1

5560

056

6

3,2

1526

066

5

Pro

ba

bil

ida

de

Freq

uên

cia

Risco no prazo do projetp


171

fornecimento de máquinas e materiais e processos corretos ao longo da obtenção das

documentações de licença ambiental.


disponíveis no Apêndice I, que permitiram a montagem da Tabela 32 e da Figura 79.


Cenário Otimista para Centrais de Geração Hidrelétrica

Máx(S1) 49,1602899

Mín(S1) 42,99811055

Máx(S1) - Mín(S1) 6,16217935



42,99811055 1 1 0,0005 0,9995

43,15216503 5 4 0,0025 0,9975

43,30621952 9 4 0,0045 0,9955

43,460274 14 5 0,007 0,993

43,61432849 18 4 0,009 0,991

43,76838297 29 11 0,0145 0,9855

43,92243745 52 23 0,026 0,974

44,07649194 70 18 0,035 0,965

44,23054642 103 33 0,0515 0,9485

44,3846009 139 36 0,0695 0,9305

44,53865539 187 48 0,0935 0,9065

44,69270987 251 64 0,1255 0,8745

44,84676436 325 74 0,1625 0,8375

45,00081884 416 91 0,208 0,792

45,15487332 499 83 0,2495 0,7505

45,30892781 612 113 0,306 0,694

45,46298229 736 124 0,368 0,632

45,61703677 864 128 0,432 0,568

45,77109126 988 124 0,494 0,506

45,92514574 1100 112 0,55 0,45

46,07920023 1214 114 0,607 0,393

46,23325471 1336 122 0,668 0,332

46,38730919 1433 97 0,7165 0,2835

46,54136368 1544 111 0,772 0,228

46,69541816 1627 83 0,8135 0,1865

46,84947264 1701 74 0,8505 0,1495

47,00352713 1762 61 0,881 0,119

47,15758161 1815 53 0,9075 0,0925

47,3116361 1862 47 0,931 0,069

47,46569058 1905 43 0,9525 0,0475

47,61974506 1936 31 0,968 0,032

47,77379955 1949 13 0,9745 0,0255

47,92785403 1964 15 0,982 0,018

48,08190851 1978 14 0,989 0,011

48,235963 1985 7 0,9925 0,0075

48,39001748 1992 7 0,996 0,004

48,54407197 1995 3 0,9975 0,0025

48,69812645 1999 4 0,9995 0,0005

48,85218093 1999 0 0,9995 0,0005

49,00623542 1999 0 0,9995 0,0005

49,1602899 2000 1 1 0



172

Figura 79 – Histograma do Preço de Energia em


Para as condições hidrológicas e de suprimento em análise, observa-se que para um

preço de energia equivalente a 45 R$/MWh, o risco assumido pelo empreendimento é de 21%,

o que demonstra ser um risco muito baixo e o impacto do preço na contratação da energia é

leve, não trazendo grandes prejuízos para os clientes, embora a usina não tenha muitos lucros

com a venda. Outra forma de observar o impacto do risco de insumo e de submercado no Preço

de Contratação de Energia está representada na Figura 80, referente à matriz de impacto.




Apêndice I, que permitiram a montagem da Tabela 33 e da Figura 81.


173

Tabela 33 – Prazo do Projeto (anos) em




Máx(S2) 7,07199112

Mín(S2) 7,025723711

Máx(S2) - Mín(S2) 0,046267408



7,025723711 1 1 0,0005 0,9995

7,026880397 3 2 0,0015 0,9985

7,028037082 5 2 0,0025 0,9975

7,029193767 8 3 0,004 0,996

7,030350452 21 13 0,0105 0,9895

7,031507137 29 8 0,0145 0,9855

7,032663823 42 13 0,021 0,979

7,033820508 61 19 0,0305 0,9695

7,034977193 92 31 0,046 0,954

7,036133878 135 43 0,0675 0,9325

7,037290563 194 59 0,097 0,903

7,038447249 266 72 0,133 0,867

7,039603934 350 84 0,175 0,825

7,040760619 438 88 0,219 0,781

7,041917304 538 100 0,269 0,731

7,043073989 646 108 0,323 0,677

7,044230675 764 118 0,382 0,618

7,04538736 880 116 0,44 0,56

7,046544045 1001 121 0,5005 0,4995

7,04770073 1132 131 0,566 0,434

7,048857415 1240 108 0,62 0,38

7,050014101 1335 95 0,6675 0,3325

7,051170786 1421 86 0,7105 0,2895

7,052327471 1505 84 0,7525 0,2475

7,053484156 1564 59 0,782 0,218

7,054640842 1635 71 0,8175 0,1825

7,055797527 1705 70 0,8525 0,1475

7,056954212 1763 58 0,8815 0,1185

7,058110897 1813 50 0,9065 0,0935

7,059267582 1845 32 0,9225 0,0775

7,060424268 1872 27 0,936 0,064

7,061580953 1899 27 0,9495 0,0505

7,062737638 1922 23 0,961 0,039

7,063894323 1946 24 0,973 0,027

7,065051008 1971 25 0,9855 0,0145

7,066207694 1978 7 0,989 0,011

7,067364379 1987 9 0,9935 0,0065

7,068521064 1990 3 0,995 0,005

7,069677749 1996 6 0,998 0,002

7,070834434 1999 3 0,9995 0,0005

7,07199112 2000 1 1 0



174


perfeitamente pelo projeto, e condições de suprimento de equipamentos e materiais favoráveis

e mão de obra eficiente, observa-se que para o projeto estar totalmente finalizado em 7,04 anos,

o risco assumido pelo empreendimento é de 19%, o que demonstra ser um risco muito baixo e

o impacto do prazo de conclusão no fornecimento de energia é leve, além de não haver grandes

prejuízos para os investidores através do pagamento de multas. Outra forma de observar o

impacto do risco de lincenciamento ambiental e risco de conclusão no Prazo de Projeto está





Visto os valores de piso e teto da energia elétrica obtida a partir de hidrelétricas,


próximo ao teto, visto que as condições hidrológicas estão desfavoráveis à geração de energia.

Considerando o prazo normal de construção de uma usina hidrelétrica já citado,

considerou-se como valor mais provável Mp um valor alto, prómixo ao máx, dada as condições

desfavoráveis a construção, tais como problemas na obtenção dos documentos de licença

ambiental, dificuldade nas negociações de preços e logística para recebimento de máquinas e

materiais.


disponíveis no Apêndice J, que permitiram a montagem da Tabela 34 e da Figura 83.


175


Cenário Pessimista para Centrais de Geração Hidrelétrica



Máx(S1) 131,8008232

Mín(S1) 95,16914306

Máx(S1) - Mín(S1) 36,63168012



95,16914306 1 1 0,0005 0,9995

96,08493506 5 4 0,0025 0,9975

97,00072707 8 3 0,004 0,996

97,91651907 9 1 0,0045 0,9955

98,83231107 15 6 0,0075 0,9925

99,74810308 24 9 0,012 0,988

100,6638951 40 16 0,02 0,98

101,5796871 57 17 0,0285 0,9715

102,4954791 79 22 0,0395 0,9605

103,4112711 108 29 0,054 0,946

104,3270631 141 33 0,0705 0,9295

105,2428551 186 45 0,093 0,907

106,1586471 240 54 0,12 0,88

107,0744391 312 72 0,156 0,844

107,9902311 388 76 0,194 0,806

108,9060231 467 79 0,2335 0,7665

109,8218151 552 85 0,276 0,724

110,7376071 673 121 0,3365 0,6635

111,6533991 782 109 0,391 0,609

112,5691911 910 128 0,455 0,545

113,4849831 1023 113 0,5115 0,4885

114,4007751 1136 113 0,568 0,432

115,3165671 1250 114 0,625 0,375

116,2323591 1361 111 0,6805 0,3195

117,1481511 1462 101 0,731 0,269

118,0639431 1573 111 0,7865 0,2135

118,9797351 1652 79 0,826 0,174

119,8955271 1723 71 0,8615 0,1385

120,8113191 1789 66 0,8945 0,1055

121,7271111 1838 49 0,919 0,081

122,6429032 1886 48 0,943 0,057

123,5586952 1928 42 0,964 0,036

124,4744872 1946 18 0,973 0,027

125,3902792 1964 18 0,982 0,018

126,3060712 1978 14 0,989 0,011

127,2218632 1988 10 0,994 0,006

128,1376552 1994 6 0,997 0,003

129,0534472 1997 3 0,9985 0,0015

129,9692392 1999 2 0,9995 0,0005

130,8850312 1999 0 0,9995 0,0005

131,8008232 2000 1 1 0



176

Para as condições hidrológicas e de suprimento em análise, observa-se que, o valor mais


assumindo um valor de 123 R$/MWh, o risco assumido pelo empreendimento é de 5%. Isto é,

essas são as chances do gerador oferecer energia a um preço superior ao especificado.

Considerando as condições hidrológicas e a dificuldade de transmissão de energia devido ao

baixo nível nos reservatórios (EARM) e queda nas vazões (ENA), esse cenário pode

permanecer durante um período de tempo, o que demonstra que o risco pode aumentar, assim

como o preço da energia. Nessa situação, o cliente está exposto a 5% de risco, sofrendo um

impacto mediano, assim como o agente gerador.

Mas cabe ressaltar que para stakeholder, em caso de opção pela geração em condições

desfavoráveis, o impacto pode ser muito grave, uma vez que afeta diretamente o reservatório,

podendo não ter insumo suficiente para gerar energia nos próximos períodos, devendo importar

de outros agentes.






Apêndice J, que permitiram a montagem da Tabela 35 e da Figura 85.


177

Tabela 35 – Prazo do Projeto (anos) em




Máx(S2) 7,653271763

Mín(S2) 7,392021121

Máx(S2) - Mín(S2) 0,261250641



7,392021121 1 1 0,0005 0,9995

7,398552387 2 1 0,001 0,999

7,405083653 4 2 0,002 0,998

7,411614919 5 1 0,0025 0,9975

7,418146185 11 6 0,0055 0,9945

7,424677451 19 8 0,0095 0,9905

7,431208717 27 8 0,0135 0,9865

7,437739984 34 7 0,017 0,983

7,44427125 48 14 0,024 0,976

7,450802516 67 19 0,0335 0,9665

7,457333782 93 26 0,0465 0,9535

7,463865048 134 41 0,067 0,933

7,470396314 179 45 0,0895 0,9105

7,47692758 253 74 0,1265 0,8735

7,483458846 321 68 0,1605 0,8395

7,489990112 400 79 0,2 0,8

7,496521378 480 80 0,24 0,76

7,503052644 592 112 0,296 0,704

7,50958391 693 101 0,3465 0,6535

7,516115176 814 121 0,407 0,593

7,522646442 930 116 0,465 0,535

7,529177708 1058 128 0,529 0,471

7,535708974 1173 115 0,5865 0,4135

7,54224024 1290 117 0,645 0,355

7,548771506 1380 90 0,69 0,31

7,555302772 1477 97 0,7385 0,2615

7,561834038 1546 69 0,773 0,227

7,568365304 1622 76 0,811 0,189

7,57489657 1696 74 0,848 0,152

7,581427836 1760 64 0,88 0,12

7,587959102 1815 55 0,9075 0,0925

7,594490368 1852 37 0,926 0,074

7,601021634 1883 31 0,9415 0,0585

7,6075529 1909 26 0,9545 0,0455

7,614084166 1940 31 0,97 0,03

7,620615432 1967 27 0,9835 0,0165

7,627146698 1978 11 0,989 0,011

7,633677965 1989 11 0,9945 0,0055

7,640209231 1994 5 0,997 0,003

7,646740497 1999 5 0,9995 0,0005

7,653271763 2000 1 1 0



178


reestruturações e reprojetos e atrasos na entrega de materiais e equipamentos, apesar do valor

mais provável ser elevado, ainda é muito possível o projeto estar totalmente finalizado em 7,57

anos. De modo que o risco assumido pelo empreendimento em entregar após o prazo estipulado

é de 18%, o que demonstra ser um risco muito baixo, embora o impacto do prazo de conclusão

para o fornecimento de energia seja leve, acarretando no pagamento de multas. Outra forma de

observar o impacto do risco de licenciamento ambiental e de conclusão no Prazo de Conclusão

está representada na Figura 86, referente à matriz de impacto.




179

10.3 Análise experimental em Empreendimentos de Geração Solar

Os valores utilizados para ilustrar o modelo foram gerados aleatoriamente como

mostrou o Capítulo 9, referente ao modelo adotado, e formaram um banco de dados fictícios

(ver Apêndice K, Apêndice L e Apêndice M). Os valores do risco que derivaram do processo

de análise do projeto estão apresentados na Tabela 36 e Figura 87 e Figura 88, porém é possível

observar a origem desses valores nas simulações, que estão disponíveis nos Apêndices.

Tabela 36 – Riscos no Preço de Contratação de Energia e

no Prazo do Projeto de Usinas Solares


Risco de Preço de Contratação de Energia pela Usina Solar

Máx(S1) 3,884754294 Máx(S2) 4,741822176

Mín(S1) 1,428728783 Mín(S2) 1,707561772

Máx(S1) - Mín(S1) 2,45602551 Máx(S2) - Mín(S2) 3,034260404

Incremento 0,061400638 Incremento 0,07585651

INTERVALO FREQ. ACUMADA FREQ. RELATIVA P(x<X) P(x>X) INTERVALO FREQ. ACUMADA FREQ. RELATIVA P(x<X) P(x>X)

1,428728783 1 1 0,000574713 0,999425287 1,707561772 1 1 0,000786164 0,999213836

1,490129421 1 0 0,000574713 0,999425287 1,783418282 2 1 0,001572327 0,998427673

1,551530059 5 4 0,002873563 0,997126437 1,84481892 4 2 0,003144654 0,996855346

1,612930697 7 2 0,004022989 0,995977011 1,906219558 7 3 0,005503145 0,994496855

1,674331335 15 8 0,00862069 0,99137931 1,967620196 14 7 0,011006289 0,988993711

1,735731972 23 8 0,013218391 0,986781609 2,029020834 23 9 0,018081761 0,981918239

1,79713261 36 13 0,020689655 0,979310345 2,090421471 30 7 0,023584906 0,976415094

1,858533248 64 28 0,036781609 0,963218391 2,151822109 37 7 0,02908805 0,97091195

1,919933886 86 22 0,049425287 0,950574713 2,213222747 53 16 0,041666667 0,958333333

1,981334523 125 39 0,07183908 0,92816092 2,274623385 76 23 0,059748428 0,940251572

2,042735161 171 46 0,098275862 0,901724138 2,336024022 99 23 0,077830189 0,922169811

2,104135799 227 56 0,13045977 0,86954023 2,39742466 136 37 0,106918239 0,893081761

2,165536437 318 91 0,182758621 0,817241379 2,458825298 179 43 0,14072327 0,85927673

2,226937074 396 78 0,227586207 0,772413793 2,520225936 242 63 0,190251572 0,809748428

2,288337712 500 104 0,287356322 0,712643678 2,581626573 302 60 0,237421384 0,762578616

2,34973835 610 110 0,350574713 0,649425287 2,643027211 368 66 0,289308176 0,710691824

2,411138988 740 130 0,425287356 0,574712644 2,704427849 443 75 0,34827044 0,65172956

2,472539625 868 128 0,498850575 0,501149425 2,765828487 524 81 0,411949686 0,588050314

2,533940263 998 130 0,573563218 0,426436782 2,827229124 610 86 0,479559748 0,520440252

2,595340901 1116 118 0,64137931 0,35862069 2,888629762 700 90 0,550314465 0,449685535

2,656741539 1246 130 0,716091954 0,283908046 2,9500304 799 99 0,628144654 0,371855346

2,718142176 1370 124 0,787356322 0,212643678 3,011431038 887 88 0,697327044 0,302672956

2,779542814 1478 108 0,849425287 0,150574713 3,072831675 990 103 0,778301887 0,221698113

2,840943452 1574 96 0,904597701 0,095402299 3,134232313 1097 107 0,862421384 0,137578616

2,90234409 1661 87 0,954597701 0,045402299 3,195632951 1182 85 0,929245283 0,070754717

2,963744727 1740 79 1 0 3,257033589 1272 90 1 0

S1: RISCO NO PREÇO DE CONTRATAÇÃO DE ENERGIA S2: RISCO NO PRAZO DE PROJETO

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0

20

40

60

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100

120

140

160

180

200

1,4

28

728

783

1,4

90

129

421

1,5

51

530

059

1,6

12

930

697

1,6

74

331

335

1,7

35

731

972

1,7

97

132

61

1,8

58

533

248

1,9

19

933

886

1,9

81

334

523

2,0

42

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161

2,1

04

135

799

2,1

65

536

437

2,2

26

937

074

2,2

88

337

712

2,3

49

738

35

2,4

11

138

988

2,4

72

539

625

2,5

33

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263

2,5

95

340

901

2,6

56

741

539

2,7

18

142

176

2,7

79

542

814

2,8

40

943

452

2,9

02

344

09

2,9

63

744

727

Prob

abili

dad

e

Fre

quên

cia

Risco no preço de contratação de energia


180


Risco de Projeto de Usina Solar

Da Tabela 22, observa-se que o risco estrutural influencia diretamente e sobre o risco

de contratação de energia, bem como o risco de insumo, que afetam diretamente no preço da

energia. O mesmo raciocínio é desenvolvido para o risco de licenciamento, que influencia


Acrescentando mais informações ao que foi exposto, da teoria sobre as Centrais de

Geração Solar, exposta no Capítulo 4, e no Capítulo 5, na seção 5.1.3, referente ao insumo solar,

tem-se que o radiação apresenta grande variabilidade ao longo do dia e das estações do ano, de

modo que, como pode ser observado na Figura 87, o risco de contratação de energia aumenta a

medida que os riscos de insumo e de submercado aumentam.

No Capítulo 5, na seção 5.3, referente aos riscos ambientais na parte dos impactos

causados pelas Usinas Solares, comenta-se que essa forma de energia é uma fonte renovável,

que não emite poluentes durante a operação nem incentiva o desmatamento. Contudo, apresenta

impactos sobre a biodiversidade, através da mortandade dos pássaros, dado que os animais são

atraídos peça luminosidade local. Desse modo, observa-se que esse fator influencia diretamente

no risco de licenciamento ambiental, podendo atrasar a conclusão do projeto. Isto é, como

mostra a Figura 88, o risco no prazo do projeto aumenta a medida que os riscos de licenciamento

ambiental e de conclusão aumentam.




0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

1,7

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56

17

72

1,7

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41

82

82

1,8

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89

2

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95

58

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67

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01

96

2,0

29

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2,1

51

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2,2

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22

27

47

2,2

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2,3

36

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2,3

97

42

46

6

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82

52

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2,5

20

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2,5

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11

2,7

04

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49

2,7

65

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84

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2,8

27

22

91

24

2,8

88

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97

62

2,9

500

30

4

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11

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10

38

3,0

72

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16

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3,1

34

23

23

13

3,1

95

63

29

51

3,2

57

03

35

89

Pro

bab

ilida

de

Freq

uên

cia

Risco no prazo do projeto


181


Considerando o cenário do leilão de energia de reserva ocorrido em 2015, de acordo

bom G1 ECONOMIA (2015), foi estabelecido que o preço teto era 381 R$/MWh e o preço

médio, 297,75 R$/MWh. Então, adotou-se como valor mínimo 245 R$/MWh apenas para fins

de cálculo.

Considerando ainda que o prazo de construção de uma usina solar fotovoltaica é

normalmente 6-12 meses dependendo do tamanho do parque, como afirma PIZARRO (2016),

considerou-se um parque eólico de médio porte, definindo como prazo mínimo 6 meses. Dessa

forma, escolheu-se como valor mais provável Mp um valor baixo e próximo ao mínimo, dada

as condições favoráveis a construção, a eficiência das empresas contratadas no fornecimento

de máquinas e materiais e processos corretos ao longo da obtenção das documentações de

licença ambiental.


disponíveis no Apêndice N, que permitiram a montagem da Tabela 37 e da Figura 89.


Cenário Otimista para Centrais de Geração Solar

Máx(S1) 251,332528

Mín(S1) 248,969835

Máx(S1) - Mín(S1) 2,362692956



248,969835 1 1 0,00050025 0,99949975

249,0289023 5 4 0,002501251 0,997498749

249,0879697 8 3 0,004002001 0,995997999

249,147037 9 1 0,004502251 0,995497749

249,2061043 15 6 0,007503752 0,992496248

249,2651716 24 9 0,012006003 0,987993997

249,324239 40 16 0,020010005 0,979989995

249,3833063 57 17 0,028514257 0,971485743

249,4423736 79 22 0,03951976 0,96048024

249,5014409 108 29 0,054027014 0,945972986

249,5605083 141 33 0,070535268 0,929464732

249,6195756 186 45 0,093046523 0,906953477

249,6786429 240 54 0,12006003 0,87993997

249,7377102 312 72 0,156078039 0,843921961

249,7967776 388 76 0,194097049 0,805902951

249,8558449 467 79 0,233616808 0,766383192

249,9149122 552 85 0,276138069 0,723861931

249,9739795 673 121 0,336668334 0,663331666

250,0330469 782 109 0,391195598 0,608804402

250,0921142 910 128 0,455227614 0,544772386

250,1511815 1023 113 0,511755878 0,488244122

250,2102488 1136 113 0,568284142 0,431715858

250,2693162 1250 114 0,625312656 0,374687344

250,3283835 1361 111 0,68084042 0,31915958

250,3874508 1462 101 0,731365683 0,268634317

250,4465181 1573 111 0,786893447 0,213106553

250,5055854 1652 79 0,826413207 0,173586793

250,5646528 1723 71 0,861930965 0,138069035

250,6237201 1789 66 0,894947474 0,105052526

250,6827874 1838 49 0,91945973 0,08054027

250,7418547 1886 48 0,943471736 0,056528264

250,8009221 1928 42 0,964482241 0,035517759

250,8599894 1946 18 0,973486743 0,026513257

250,9190567 1964 18 0,982491246 0,017508754

250,978124 1978 14 0,989494747 0,010505253

251,0371914 1988 10 0,994497249 0,005502751

251,0962587 1994 6 0,997498749 0,002501251

251,155326 1997 3 0,9989995 0,0010005

251,2143933 1999 2 1 0

251,2734607 1999 0 1 0

251,332528 1999 0 1 0



182



Dadas as condições de suprimento em análise, observa-se que, o valor mais provável

Mp próximo ao mínimo faz com que o preço de liquidação da energia seja próximo ao valor

estipulado como piso. Desse modo, assumindo um valor de 250 R$/MWh, o risco assumido

pelo empreendimento é de 36%. Isto é, essas são as chances do gerador oferecer energia a um

preço inferior ao especificado, sendo um risco mediano com impacto leve sobre o gerador e o

cliente.

Isso acontece porque, em condições de grande geração de energia a partir de solares,

pode-se afirmar que é possível o submercado apresentar oferta e exportar para outros

submercados o excedente, garantindo lucros, apesar de pequenos devido ao custo da energia ser

próximo ao valor piso, referente a custos de manutenção e de geração.




183


Cenário Pessimista para Centrais de Geração Solar


Apêndice D, que permitiram a montagem da Tabela 38 e da Figura 91.



Máx(S2) 6,533394161

Mín(S2) 6,320083905

Máx(S2) - Mín(S2) 0,213310255



6,320083905 1 1 0,00050025 0,99949975

6,325416662 2 1 0,0010005 0,9989995

6,330749418 4 2 0,002001001 0,997998999

6,336082174 5 1 0,002501251 0,997498749

6,341414931 11 6 0,005502751 0,994497249

6,346747687 19 8 0,009504752 0,990495248

6,352080443 27 8 0,013506753 0,986493247

6,3574132 34 7 0,017008504 0,982991496

6,362745956 48 14 0,024012006 0,975987994

6,368078713 67 19 0,033516758 0,966483242

6,373411469 93 26 0,046523262 0,953476738

6,378744225 134 41 0,067033517 0,932966483

6,384076982 179 45 0,089544772 0,910455228

6,389409738 253 74 0,126563282 0,873436718

6,394742495 321 68 0,16058029 0,83941971

6,400075251 400 79 0,20010005 0,79989995

6,405408007 480 80 0,24012006 0,75987994

6,410740764 592 112 0,296148074 0,703851926

6,41607352 693 101 0,346673337 0,653326663

6,421406276 814 121 0,407203602 0,592796398

6,426739033 930 116 0,465232616 0,534767384

6,432071789 1058 128 0,529264632 0,470735368

6,437404546 1173 115 0,586793397 0,413206603

6,442737302 1290 117 0,645322661 0,354677339

6,448070058 1380 90 0,690345173 0,309654827

6,453402815 1477 97 0,738869435 0,261130565

6,458735571 1546 69 0,773386693 0,226613307

6,464068328 1622 76 0,811405703 0,188594297

6,469401084 1696 74 0,848424212 0,151575788

6,47473384 1760 64 0,88044022 0,11955978

6,480066597 1815 55 0,907953977 0,092046023

6,485399353 1852 37 0,926463232 0,073536768

6,49073211 1883 31 0,941970985 0,058029015

6,496064866 1909 26 0,954977489 0,045022511

6,501397622 1940 31 0,970485243 0,029514757

6,506730379 1967 27 0,983991996 0,016008004

6,512063135 1978 11 0,989494747 0,010505253

6,517395891 1989 11 0,994997499 0,005002501

6,522728648 1994 5 0,997498749 0,002501251

6,528061404 1999 5 1 0

6,533394161 1999 0 1 0



184




perfeitamente pelo projeto, e condições de suprimento de equipamentos e materiais favoráveis

e mão de obra eficiente e preparada, observa-se que para o projeto estar totalmente finalizado

em 6,4 meses, o risco assumido pelo empreendimento é de 20%, o que demonstra ser um risco

muito baixo e o impacto do prazo de conclusão no fornecimento de energia é leve, não

representando grandes prejuízos para os investidores através do pagamento de multas, pois o

prazo de conclusão está próximo ao definido como mínimo. Outra forma de observar o impacto

do risco de insumo e de submercado no Preço de Contratação de Energia está representada na

Figura 92, referente à matriz de impacto.




185


Visto os valores de piso e teto da energia elétrica obtida para centrais de geração solar,


próximo ao teto, visto que as condições climáticas estão desfavoráveis à geração de energia,

como, por exemplo, muita presença de nuvens e partículas em suspensão na atmosfera, além do

projeto estae localizado em uma região com presença de estruturas que geram sombras, que

atrapalham na captação de radiação.

Considerando o prazo normal de construção de uma usina solar já citado, considerou-se

como valor mais provável Mp um valor alto, prómixo ao máx, dada as condições desfavoráveis

a construção, tais como problemas na obtenção dos documentos de licença ambiental, devido

aos impactos que a usina causa ao ambiente, além da dificuldade nas negociações de preços e

logística para recebimento de máquinas e materiais e a mão de obra não ser especializada.


disponíveis no Apêndice E, que permitiram a montagem da Tabela 39 e das Figura 93.



Máx(S1) 271,262819

Mín(S1) 261,4640502

Máx(S1) - Mín(S1) 9,798768785



261,4640502 1 1 0,00050025 0,99949975

261,7090195 5 4 0,002501251 0,997498749

261,9539887 8 3 0,004002001 0,995997999

262,1989579 9 1 0,004502251 0,995497749

262,4439271 15 6 0,007503752 0,992496248

262,6888963 24 9 0,012006003 0,987993997

262,9338656 40 16 0,020010005 0,979989995

263,1788348 57 17 0,028514257 0,971485743

263,423804 79 22 0,03951976 0,96048024

263,6687732 108 29 0,054027014 0,945972986

263,9137424 141 33 0,070535268 0,929464732

264,1587117 186 45 0,093046523 0,906953477

264,4036809 240 54 0,12006003 0,87993997

264,6486501 312 72 0,156078039 0,843921961

264,8936193 388 76 0,194097049 0,805902951

265,1385885 467 79 0,233616808 0,766383192

265,3835578 552 85 0,276138069 0,723861931

265,628527 673 121 0,336668334 0,663331666

265,8734962 782 109 0,391195598 0,608804402

266,1184654 910 128 0,455227614 0,544772386

266,3634346 1023 113 0,511755878 0,488244122

266,6084038 1136 113 0,568284142 0,431715858

266,8533731 1250 114 0,625312656 0,374687344

267,0983423 1361 111 0,68084042 0,31915958

267,3433115 1462 101 0,731365683 0,268634317

267,5882807 1573 111 0,786893447 0,213106553

267,8332499 1652 79 0,826413207 0,173586793

268,0782192 1723 71 0,861930965 0,138069035

268,3231884 1789 66 0,894947474 0,105052526

268,5681576 1838 49 0,91945973 0,08054027

268,8131268 1886 48 0,943471736 0,056528264

269,058096 1928 42 0,964482241 0,035517759

269,3030653 1946 18 0,973486743 0,026513257

269,5480345 1964 18 0,982491246 0,017508754

269,7930037 1978 14 0,989494747 0,010505253

270,0379729 1988 10 0,994497249 0,005502751

270,2829421 1994 6 0,997498749 0,002501251

270,5279114 1997 3 0,9989995 0,0010005

270,7728806 1999 2 1 0

271,0178498 1999 0 1 0

271,262819 1999 0 1 0



186



Para as condições de variabilidade climática em análise, observa-se que, o valor mais


assumindo um valor de 269,50 R$/MWh, o risco assumido pelo empreendimento é de 2%. Isto

é, essas são as chances do gerador oferecer energia a um preço superior ao especificado.

Considerando esse mesmo cenário desfavorável à geração solar durante grande período de

tempo, esse cenário influencia ainda mais no preço da energia, fazendo com que o cliente esteja

exposto a 2% de risco, sofrendo um impacto elevado, assim como o agente gerador. Isso

acontece porque nessas condições de suprimento, o stakeholder pode não conseguir atender à

carga, fazendo com o que o cliente fique sem energia. Dessa forma, torna-se necessário

completento da produção do agente gerador com a mesma ou outra fonte geração importada

de outro agente, pagando o valor a PLD.




187




Apêndice E, que permitiram a montagem da Tabela 40 e da Figura 95.



Máx(S2) 7,250920189

Mín(S2) 6,750663297

Máx(S2) - Mín(S2) 0,500256892



6,750663297 1 1 0,00050025 0,99949975

6,763169719 2 1 0,0010005 0,9989995

6,775676141 4 2 0,002001001 0,997998999

6,788182564 5 1 0,002501251 0,997498749

6,800688986 11 6 0,005502751 0,994497249

6,813195408 19 8 0,009504752 0,990495248

6,82570183 27 8 0,013506753 0,986493247

6,838208253 34 7 0,017008504 0,982991496

6,850714675 48 14 0,024012006 0,975987994

6,863221097 67 19 0,033516758 0,966483242

6,87572752 93 26 0,046523262 0,953476738

6,888233942 134 41 0,067033517 0,932966483

6,900740364 179 45 0,089544772 0,910455228

6,913246786 253 74 0,126563282 0,873436718

6,925753209 321 68 0,16058029 0,83941971

6,938259631 400 79 0,20010005 0,79989995

6,950766053 480 80 0,24012006 0,75987994

6,963272476 592 112 0,296148074 0,703851926

6,975778898 693 101 0,346673337 0,653326663

6,98828532 814 121 0,407203602 0,592796398

7,000791743 930 116 0,465232616 0,534767384

7,013298165 1058 128 0,529264632 0,470735368

7,025804587 1173 115 0,586793397 0,413206603

7,038311009 1290 117 0,645322661 0,354677339

7,050817432 1380 90 0,690345173 0,309654827

7,063323854 1477 97 0,738869435 0,261130565

7,075830276 1546 69 0,773386693 0,226613307

7,088336699 1622 76 0,811405703 0,188594297

7,100843121 1696 74 0,848424212 0,151575788

7,113349543 1760 64 0,88044022 0,11955978

7,125855966 1815 55 0,907953977 0,092046023

7,138362388 1852 37 0,926463232 0,073536768

7,15086881 1883 31 0,941970985 0,058029015

7,163375232 1909 26 0,954977489 0,045022511

7,175881655 1940 31 0,970485243 0,029514757

7,188388077 1967 27 0,983991996 0,016008004

7,200894499 1978 11 0,989494747 0,010505253

7,213400922 1989 11 0,994997499 0,005002501

7,225907344 1994 5 0,997498749 0,002501251

7,238413766 1999 5 1 0

7,250920189 1999 0 1 0



188




reestruturações e reprojetos e atrasos na entrega de materiais e equipamentos, apesar do valor

mais provável ser elevado, ainda é muito possível o projeto estar totalmente finalizado em 7

meses. De modo que o risco assumido pelo empreendimento em entregar após o prazo

estipulado é de 54%, o que demonstra ser um risco moderado, embora o impacto do prazo de

conclusão para o fornecimento de energia seja leve, pois o prazo máximo simulado é

aproximadmente 7,25 meses. Porém, ainda assim, há o pagamento de multas. Outra forma de

observar o impacto do risco de insumo e de submercado no Preço de Contratação de Energia

está representada na Figura 76, referente à matriz de impacto.

Figura 96 – Matriz de risco do Prazo de Projeto


189

11 Conclusão

Para a implantação de um projeto de usina de geração, é necessária a adoção de alguns

procedimentos. Entre eles, estão o entendimento sobre os princípios de funcionamento da usina,

a análise dos riscos associados e qual a metodologia a ser utilizada para o tratamento desses

riscos, permitindo a avaliação da viabilidade econômica e do retorno no mercado através da

venda de energia.

A partir do momento em que se define o tipo de projeto de acordo com o insumo, é

necessário avaliar não apenas o local de instalação, por causa das incertezas associadas aos

insumos, mas também as leis que regem o país e seus aspectos políticos, uma vez que estes

influenciam no prazo de conclusão e nas condições financeiras e de crédito da empresas

envolvidas no contrato de implantação, isto é, a construtora, as empresas investidoras, as

empresas distribuidoras, entre outras. Outra questão a ser analisada é o ambiente de contratação,

uma vez que este também apresenta riscos associados, sendo necessárias as definições de

estratégias de contratação, determinando que a empresa fornecedora de energia deve atender

100% do mercado, independentemente da quantidade que a geradora produziu, uma vez que no

ambiente livre é possível comprar energia de outras empresas.

Com isso, observa-se na aplicação do modelo desenvolvido utilizando o Teorema de

Monte Carlo no Excel para a geração de cenários, em conjunto com a metodologia abordada no

PMBOK (2013), que os riscos estão interligados e influenciam diretamente na produção de

energia e no prazo do projeto.

Cabe ressaltar que o modelo desenvolvido é uma representação da realidade, não

contemplando as influências de diversos fatores reais, como, por exemplo, a sazonalidade. Há

apenas a simulação de cenários aleatórios, mas no mundo real, o ano é divido em período úmido

e seco, de modo que tal característica influencia diretamente no processo de formação do preço.

Mas apesar dessa característica, a lógica consiste na utilização de variáveis mais relevantes na

obtenção das saídas. E, utilizando de conceitos estatísticos nas operações do Teorema de Monte

Carlo, o modelo exige grande quantidade de dados a fim de obter melhor acuracidade e

confiabilidade em seus resultados, de modo que um banco de dados pequeno pode comprometer

seu uso.

Dessa forma, a partir das simulações realizadas para compor um grande banco de dados,

observou-se que o modelo se baseou em previsões que visam responder coerentemente aos

cenários com valores de maior incidência. Permitindo, então, que o modelo funcione como


190

ferramenta de auxílio na tomada de decisão, ressaltando que a decisão final deve considerar

fatores como viabilidade econômica.

Como forma de melhor visualizar a influência do modelo na tomada de decisão,

considere as simulações para os empreendimentos de geração. Em cada um dos projetos,

analisou-se dois cenários distintos, um otimista e outro pessimista. Em ambos os casos,

observou-se que os riscos definidos como variáveis auxiliares afetam diretamente no Preço de

Contratação da Energia e no Prazo do Projeto.

Para o Prazo do Projeto, consideram-se os riscos associados ao planejamento de todas

as atividades a serem desenvolvidas, cada um dos seus procedimentos, aos recursos disponíveis

pelos investidores, às condições políticas e regulatórias do país, de modo que nessa avaliação,

o gerenciamento do risco é mais focado no processo da construção do projeto.

Já para o Preço da Contratação, consideram-se os riscos associados a manutenção do

sistema, isto é, o fluxo de potência que circula entre os subsistemas, que não deve ultrapassar

os limites de estabilidade; as paradas de máquinas para manutenção, que podem afetar na

potência injetada no sistema, pois a usina entra em condição de restrição; e a próprio

acompanhamento das condições climáticas, uma vez que têm grande influência no preço da

energia. Ou seja, o gerenciamento do risco é mais focado no processo de operação do sistema.

De modo que nos cenários analisados, observa-se, especialmente no pessimista, que a

responsabilidade pelo risco é de extrema importância na análise da melhor estratégia a fim de

mitigá-lo.

Por exemplo, para o Preço de Contratação da Energia, não é possível mitigar o risco de

insumo, pois há imprevisibilidade quanto às condições climáticas, embora elas apresentem um

perfil semelhante de acordo com os períodos do ano. Mas, de posse dos cenários de ocorrência

desfavoráveis à geração de energia, o stakeholder pode tomar uma decisão correta sobre o

Dilema do ONS ou optar pela compra de energia para suprir a carga de seus clientes.

No caso do Prazo do Projeto, ao conhecer todas as variáveis que podem afetar na

conclusão do projeto no prazo especificado em contrato, é possível adicioná-los a um

cronograma de prevenção, a fim de serem monitorados. Isto é, é possível conhecer a relação de

tempo entre as ocorrências de cada um dos riscos e em que etapa acontecem, de modo que

permite ao investidor escolher a melhor estratégia para ter menores perdas financeiras e

problemas burocráticos.

Dessa maneira, analisando essas duas variáveis de saída, pode-se afirmar que o

gerenciamento de riscos é um desafio e um fator determinante para o sucesso de um projeto, e


191

que deve ser feito de acordo com técnicas eficientes, de modo que através do uso de

metodologias adequadas, é possível reduzir riscos de falhas no projeto, os custos e atrasos, além

de garantir a operação correta do sistema.

Como recomendações para trabalhos futuros que possam complementar este estudo,

sugere-se:

Realização do estudo da influência da Geração Distribuída no Preço de Contratação de

Energia a fim de acompanhar as mudanças nas cobranças das bandeiras tarifárias e

contratos de energia;

Desenvolvimento de pesquisas semelhantes a esta, com foco em outros tipos de centrais

de geração utilizando o mesmo método ou nos mesmos tipos de empreendimentos

utilizando outros softwares para comparação dos resultados obtidos nesta pesquisa;

Estudo mais detalhado dos indicadores financeiros no mercado de energia, buscando-se

relacionar o capital diretamente à energia e todas as suas particularidades.


192

Referências

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APÊNDICES

APÊNDICE A – TABELA DE DADOS ALEATÓRIOS DO

RISCO DE USINAS EÓLICAS

E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10 E11 E12

Insumo Ambiental Estrutural Licenciamento Financeiro e Econômico Crédito Conclusão País Político Regulatório Mercado Contratação Submercado

min 0,153333333 0,18 0,093333333 0,3 0,206666667 0,013333333 0,18 0,246666667 0,286666667 0,04 0,273333333 0,153333333

mp 0,553333333 0,366666667 0,186666667 0,326666667 0,56 0,4 0,613333333 0,193333333 0,413333333 0,586666667 0,56 0,32

max 0,77 0,57 0,79 0,96 0,58 0,7 0,83 0,52 0,61 0,57 0,84 0,95

(mp-min)/(max-min) 0,648648649 0,478632479 0,133971292 0,04040404 0,946428571 0,563106796 0,666666667 -0,195121951 0,391752577 1,031446541 0,505882353 0,209205021

1 0,64473077 0,507087923 0,266738591 0,756405048 0,427644455 0,513815796 0,615723687 0,368390271 0,426610502 0,099381443 0,580476971 0,331787247

2 0,361782947 0,275717354 0,265012792 0,732327053 0,477981104 0,298080359 0,598653669 0,387876426 0,39157085 0,394265545 0,359236749 0,462892884

3 0,505252774 0,494031792 0,150550865 0,451731272 0,556970772 0,322642794 0,398218399 0,347361776 0,456711217 0,442385014 0,459603287 0,220682647

4 0,332597304 0,46156955 0,406401696 0,354125038 0,538343953 0,495449805 0,533100686 0,362062359 0,387180946 0,534541323 0,597571872 0,433899058

5 0,626018724 0,296183815 0,545106852 0,324337935 0,343569403 0,407174956 0,64223197 0,345597756 0,460879111 0,175702489 0,574740818 0,622751097

5 0,568685499 0,363535076 0,356180594 0,390866183 0,370677918 0,506071345 0,521889576 0,244672471 0,419521332 0,364060214 0,506964781 0,234754809

7 0,625280009 0,339610526 0,71535767 0,671408985 0,382277546 0,160511845 0,529235411 0,281705193 0,399330969 0,192149461 0,398026269 0,256934437

8 0,455174861 0,314608188 0,232816861 0,530276704 0,374940877 0,166835417 0,622678128 0,226371376 0,394936992 0,49065642 0,771428668 0,481605531

9 0,509258439 0,396498848 0,115205173 0,412817997 0,435408357 0,394114024 0,563123457 0,232862115 0,424767943 0,489889714 0,539930008 0,4557546

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11 0,647517361 0,409870367 0,150030367 0,559725348 0,428118264 0,315121519 0,627344523 0,356719211 0,430049988 0,194537366 0,502825564 0,508645229

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13 0,51688309 0,369254257 0,215930711 0,535587761 0,409121759 0,265665959 0,286405274 0,246189932 0,42499263 0,404646627 0,535666693 0,347356159

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15 0,498244684 0,355011062 0,534443483 0,780337142 0,427768399 0,316243578 0,757851704 0,246411065 0,418536542 0,151904435 0,466939469 0,26775078

16 0,533149904 0,313018875 0,262990815 0,438502632 0,250103897 0,551971031 0,430745196 0,260051983 0,44918601 0,416670293 0,653423794 0,27332853

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26 0,602477809 0,473320578 0,433779657 0,580897105 0,401547091 0,583347893 0,674748589 0,30407482 0,441226319 0,39979582 0,728119051 0,391852987

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60 0,276613896 0,543502765 0,244876374 0,32472587 0,319762382 0,582791787 0,445523564 0,45711811 0,441519808 0,500133305 0,551845036 0,585758569

61 0,342131671 0,425938925 0,25450134 0,767076005 0,418919046 0,53086212 0,323619687 0,383485859 0,433082354 0,215210212 0,311614085 0,751034269

62 0,208613027 0,351624472 0,173101423 0,543371731 0,423896722 0,403872654 0,368559959 0,256197312 0,480666441 0,103661288 0,598478237 0,631389199

63 0,698110158 0,422025014 0,650976321 0,672783608 0,562139788 0,468241091 0,710218604 0,409400852 0,57809804 0,224535367 0,663059223 0,593048844

64 0,656197859 0,543347913 0,199048169 0,545378508 0,551558258 0,46374937 0,559217397 0,421390116 0,364982274 0,360776239 0,700589616 0,62952791

65 0,463080841 0,500640406 0,267814323 0,592110518 0,515236588 0,438170868 0,664520768 0,278252292 0,448987434 0,246962712 0,524272105 0,687649675

66 0,496519123 0,375082904 0,304619868 0,371142928 0,486564528 0,182493011 0,623484707 0,255482368 0,560418855 0,325185113 0,681095512 0,448045819

67 0,66224654 0,518888677 0,550489788 0,689372416 0,29787732 0,423209147 0,327444594 0,251439058 0,47116407 0,53063139 0,61703368 0,270303044

68 0,348550237 0,439074401 0,323497523 0,831095485 0,541438491 0,278066325 0,675431162 0,380108837 0,400241286 0,324666325 0,498365008 0,360979058

69 0,374760947 0,361665217 0,460638149 0,579406311 0,386567145 0,373318383 0,59658838 0,267782338 0,332664592 0,341593697 0,383300886 0,665040935

70 0,446965507 0,444759602 0,362085824 0,399702076 0,497609797 0,301433798 0,387380963 0,285404036 0,465021703 0,517407039 0,383575925 0,735387302

71 0,554440796 0,32520818 0,290505733 0,375597846 0,372330637 0,1577807 0,63190706 0,227606959 0,411955318 0,515504065 0,699188157 0,524359041

72 0,419690842 0,358990836 0,60243217 0,438097833 0,483256126 0,457138138 0,514829142 0,333013894 0,525782619 0,061167625 0,764238654 0,30952237

73 0,288985753 0,299594235 0,168607362 0,349582546 0,529458683 0,366391382 0,440900093 0,263904588 0,394843146 0,575957989 0,366091577 0,189174922

74 0,387435654 0,41862822 0,266169652 0,387252094 0,569935193 0,282474777 0,455161118 0,260469551 0,460242949 0,271960228 0,650814679 0,744575777

75 0,409260944 0,468889726 0,305740219 0,443216558 0,517241558 0,246871445 0,539622397 0,258164885 0,400621485 0,369211635 0,570464914 0,35136355

76 0,450563068 0,271941147 0,486432856 0,572743005 0,488228185 0,216377827 0,381419106 0,419841894 0,346033101 0,370398113 0,363437945 0,379470077

77 0,643286304 0,314158224 0,567600671 0,707826661 0,383878406 0,430353621 0,795691209 0,374626229 0,449356485 0,347325907 0,644322363 0,388381779

78 0,404501831 0,308877662 0,503602258 0,889846853 0,445748252 0,467604837 0,691581098 0,363754852 0,411399631 0,478381236 0,408265088 0,305186896

79 0,389273871 0,325151629 0,229966903 0,328097973 0,373041847 0,230191538 0,60499006 0,411450455 0,562287256 0,377687956 0,624576475 0,544841574

80 0,468588325 0,422553546 0,134940998 0,331945734 0,481852969 0,504620535 0,790920517 0,331942353 0,444661407 0,477764362 0,706343771 0,312020687

81 0,590902857 0,259875656 0,235887963 0,588729779 0,526720525 0,524112691 0,616496824 0,441181397 0,528413732 0,469380605 0,668369526 0,573964362

82 0,422218755 0,508108211 0,313813843 0,451921496 0,466990253 0,392541443 0,341663894 0,237887617 0,427269721 0,470084179 0,693288474 0,363222769

83 0,471925456 0,416502182 0,464108759 0,558422658 0,516336055 0,615401633 0,726360299 0,459175729 0,430940359 0,299332204 0,553111672 0,421016043

84 0,676286065 0,243499842 0,60082468 0,719434742 0,393801907 0,184159945 0,310157945 0,302882157 0,300856929 0,479642795 0,507588564 0,510375674

85 0,703284236 0,303934048 0,186312509 0,539312889 0,362934591 0,502873132 0,538441555 0,245743581 0,451313688 0,488648795 0,809032405 0,316126564

86 0,592782272 0,197138973 0,20707813 0,726296096 0,483855889 0,292737398 0,587654089 0,357295701 0,516937732 0,548652661 0,530973969 0,781296007

87 0,61745353 0,475031715 0,624106905 0,380358139 0,493619385 0,299408267 0,556014756 0,22780161 0,423975925 0,550060104 0,670012215 0,672356463

88 0,53691997 0,473978852 0,444967364 0,39780379 0,549218061 0,296017993 0,650278843 0,320807996 0,418701443 0,531119732 0,722901735 0,629791765

89 0,308614808 0,35564197 0,279905664 0,682058526 0,511570077 0,461113202 0,549666424 0,283619436 0,541813516 0,468734175 0,70680796 0,401923642

90 0,551870455 0,271726976 0,169981294 0,66639916 0,430984648 0,427160601 0,642667013 0,224847419 0,403770122 0,534129169 0,323252137 0,762667587

91 0,666292235 0,422725146 0,110766401 0,414037216 0,458649737 0,506900531 0,623409927 0,502838841 0,540646867 0,502272549 0,570259511 0,238325601

92 0,460158157 0,408983247 0,492644646 0,651076572 0,412312901 0,595945586 0,701711314 0,436668265 0,403404613 0,431080939 0,738776219 0,580153458

93 0,472056611 0,280754619 0,172081017 0,484263984 0,464853948 0,192550219 0,570981172 0,34520579 0,43767372 0,520054632 0,53084444 0,426864647

94 0,692119095 0,338470446 0,151616889 0,685083101 0,551156954 0,38452506 0,770602456 0,311405602 0,413249746 0,54490583 0,594211985 0,420043188

95 0,544896516 0,299862698 0,25864302 0,561784799 0,552080836 0,377802471 0,677213288 0,231437987 0,474082449 0,110934849 0,624373467 0,301720007

96 0,43612924 0,276677143 0,373129506 0,533832663 0,414685428 0,467010533 0,358463336 0,364674871 0,493462408 0,329727639 0,416353151 0,646279991

97 0,618092027 0,458564159 0,19668269 0,547629344 0,527577282 0,313436073 0,72187007 0,296325903 0,449521539 0,428422004 0,767843343 0,297743425

98 0,515978747 0,414931573 0,156448645 0,535604142 0,288602733 0,334006565 0,58199345 0,325224692 0,447016481 0,415688111 0,424966609 0,507353857

99 0,58804394 0,327775238 0,486480628 0,567068266 0,333305338 0,476547273 0,547092326 0,284792224 0,29419689 0,545629396 0,52745088 0,390144322

100 0,405672677 0,496274666 0,536779964 0,473757172 0,383327047 0,454600116 0,402475691 0,2661664 0,331311787 0,300753177 0,484723608 0,409774379


203

APÊNDICE B – TABELA COM OS DADOS DE ENTRADA DO RISCO DE USINAS EÓLICAS

Insumo Ambiental Estrutural Licenciamento Ambiental Financeiro e Econômico Crédito Conclusão País Político Regulatório Mercado Contratação Submercado

min 0,32666667 0,226666667 0,026666667 0,2 0,233333333 0,04 0,033333333 0,32666667 0,206666667 0,113333333 0,173333333 0,113333333

mp 0,34 0,326666667 0,066666667 0,3 0,3 0,48 0,42 0,26666667 0,486666667 0,546666667 0,393333333 0,366666667

max 0,72 0,77 0,76 0,67 0,84 0,65 0,85 0,62 0,6 0,68 0,55 0,8

(mp-min)/(max-min) 0,03389831 0,18404908 0,054545455 0,212765957 0,10989011 0,72131148 0,473469388 -0,2045455 0,711864407 0,764705882 0,584070796 0,368932039

1 0,43133043 0,516659988 0,445067229 0,548111682 0,676904003 0,68022305 0,55904226 0,58553218 0,505278889 0,382858723 0,35900864 0,857543311

2 0,35445602 0,550398648 0,88169949 0,554540257 0,567694856 0,39097341 0,338124498 0,56664212 0,291004722 0,333871553 0,360691991 0,5609094

3 0,37655403 0,525135573 0,194708077 0,1898987 0,541031009 0,54684803 0,672796606 0,83691607 0,044512602 0,32693758 0,394824843 0,677644065

4 0,36702891 0,748563955 0,4262643 0,258428914 0,612562684 0,53151192 0,523281119 0,19996738 0,691667574 0,266851557 0,476207852 0,401086119

5 0,53046774 0,436222431 0,168624472 0,459561199 0,381148553 0,60536805 0,48656055 0,31567967 0,376225643 0,214149945 0,314454776 0,816477364

5 0,52412582 0,004238276 0,618831195 0,515555037 0,347513452 0,76754283 0,299221654 0,62297082 0,795394547 0,329097436 0,352592708 0,630195402

7 0,5477038 0,976158089 0,411919412 0,47289264 0,556921839 0,33062813 0,540783961 0,2425687 0,272922759 0,274147109 0,269051366 0,484161679

8 0,33717156 0,340679025 0,767888445 0,430889788 0,539412026 0,38201924 0,328519331 0,37565174 0,895859516 0,202861852 0,521471083 0,73268204

9 0,52167352 0,750702929 0,151582839 0,35838828 0,550941031 0,42944031 0,404194625 0,40458568 0,898733171 0,2361289 0,696778808 0,51412549

10 0,52347157 0,951226449 0,53461599 0,402298267 0,414671293 0,79472272 0,413917644 0,06287308 0,388094275 0,28235162 0,148505031 0,226744694

11 0,39681704 0,449071938 0,974340831 0,118324584 0,522603058 0,61008657 0,421338936 0,04059616 0,500033491 0,256889495 0,548282898 0,470574952

12 0,41376823 0,460292982 0,479711968 0,472327253 0,564051582 0,60897673 0,436666424 0,77348146 0,772656703 0,42499815 0,409623208 0,294725345

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14 0,56200202 0,460915273 0,908598447 0,113406695 0,583192626 0,32104019 0,671843713 0,97624787 0,897669567 0,244063297 0,573037881 0,773773435

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16 0,41153562 0,85202339 0,571629078 0,213701317 0,370479293 0,48924854 0,643678414 0,85431404 0,294124578 0,395697498 0,510548074 0,426214354

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18 0,46283131 0,526914165 0,757682407 0,41526123 0,623408087 0,39616252 0,41404664 0,97578498 0,741106264 0,192883432 0,580591958 0,501203737

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64 0,660274 0,970360449 0,719849647 0,38073311 0,380464107 0,33241905 0,334990701 0,34656078 0,502816557 0,393108754 0,693539263 0,48194444

65 0,32951889 0,861663453 0,527128435 0,586723057 0,328224537 0,84233794 0,475237145 0,76683082 0,324234271 0,214505967 0,401965161 0,582715322

66 0,52779708 0,24843071 0,263572634 0,588889045 0,34970191 0,74663235 0,366174531 0,32036807 0,924113678 0,180623149 0,763273095 0,541003271

67 0,41029295 0,18002832 0,921466494 0,357461274 0,343537526 0,58911033 0,670676558 0,83496807 0,761378458 0,201626515 0,772091499 0,400146007

68 0,57722321 0,587453515 0,03460794 0,401281966 0,63785312 0,36207874 0,516371961 0,70416063 0,846051891 0,299956964 0,483780672 0,545795781

69 0,34513693 0,184393338 0,753807054 0,52695153 0,387882057 0,6406771 0,343716009 0,8928899 0,349178101 0,397048954 0,535480676 0,761724515

70 0,32818411 0,814846765 0,717026115 0,368283441 0,409554493 0,32978407 0,827147215 0,09985239 0,71584232 0,191098449 0,757592468 0,583823839

71 0,41586677 0,122877749 0,575672238 0,208739039 0,367084255 0,77893457 0,321327031 0,60038702 0,656182657 0,475515421 0,683901236 0,378091043

72 0,42888205 0,613378875 0,385600289 0,178226972 0,534944756 0,5758987 0,408577102 0,22097857 0,06168913 0,315501097 0,437089551 0,486587803

73 0,48926958 0,851403548 0,778932357 0,335151795 0,669233971 0,34298995 0,365905934 0,66410296 0,581378254 0,322419222 0,293001771 0,554650169

74 0,36369432 0,530845131 0,783332408 0,537463318 0,324921977 0,29213907 0,413616929 0,2170286 0,641457123 0,369531525 0,540720428 0,413124841

75 0,44063075 0,247017732 0,354007844 0,388143805 0,353064124 0,64177989 0,468407384 0,45562023 0,361833495 0,217184066 0,15915876 0,401237262

76 0,47167742 0,032801905 0,479513066 0,429103366 0,714572233 0,37386012 0,463092835 0,927918 0,013490902 0,377753715 0,832254558 0,443629644

77 0,37489279 0,960448276 0,046439392 0,485230621 0,740745018 0,88799455 0,76648989 0,22530038 0,382467234 0,312374669 0,310140895 0,371999737

78 0,45294392 0,465294199 0,995654919 0,427468331 0,615206111 0,32101012 0,642656644 0,04788555 0,99545953 0,446859862 0,509750594 0,698743827

79 0,34047015 0,139533842 0,367514978 0,345761039 0,425803653 0,32615765 0,371389327 0,06269274 0,160849912 0,432058925 0,336038807 0,527754248

80 0,34011548 0,141522969 0,948370455 0,511760357 0,622812476 0,72301437 0,706773195 0,35089398 0,659802616 0,188774417 0,253722073 0,786356913

81 0,34026779 0,532867613 0,829536269 0,420275557 0,71777799 0,63702446 0,414731934 0,63995063 0,579468185 0,43584772 0,394070564 0,252443527

82 0,42309162 0,306039166 0,5792995 0,515419098 0,70625978 0,44432475 0,33556503 0,83295257 0,556743668 0,432571228 0,337818284 0,498279523

83 0,35329774 0,938995844 0,821207043 0,258592928 0,42331864 0,60915228 0,675995094 0,87383612 0,361708038 0,306365878 0,777259369 0,20482594

84 0,37346822 0,733829943 0,454132085 0,326933917 0,426197969 0,54483137 0,372682738 0,84430669 0,499377051 0,40363785 0,31106562 0,689813793

85 0,46472811 0,091660136 0,955884303 0,3901014 0,582037579 0,28589227 0,711027705 0,24204214 0,64535562 0,178655346 0,348227343 0,807973237

86 0,5011617 0,332547882 0,258079454 0,451022691 0,421040201 0,70778203 0,468045923 0,08852493 0,833848912 0,527181192 0,315445682 0,221492369

87 0,47785341 0,245826925 0,318705506 0,298487048 0,616719416 0,86693846 0,397236531 0,21990102 0,009226895 0,398831686 0,297842244 0,692457853

88 0,54954784 0,991652911 0,600008435 0,386911064 0,415348306 0,5583196 0,507875528 0,29521739 0,940306029 0,234608447 0,402672375 0,764820917

89 0,37220987 0,795300198 0,89005208 0,377147107 0,381388239 0,57462643 0,530781342 0,53242553 0,696207601 0,511003381 0,571990308 0,250920122

90 0,61337894 0,946126126 0,270583283 0,354567394 0,336609693 0,39299189 0,345969681 0,98333265 0,550570698 0,383272137 0,284695297 0,488124643

91 0,48806819 0,124621645 0,634607087 0,194612133 0,408627379 0,36940498 0,570766766 0,0117113 0,128856788 0,289122886 0,135410806 0,545183548

92 0,37987449 0,683625182 0,285995555 0,524269802 0,392722809 0,5598388 0,43268073 0,76344434 0,439321589 0,215218935 0,507023724 0,655888965

93 0,33952425 0,29987562 0,863940086 0,24348144 0,675783464 0,30501508 0,57510059 0,26874288 0,990692726 0,368706841 0,527942336 0,434751066

94 0,46884038 0,323679337 0,89084384 0,493711356 0,581623885 0,62935595 0,491481444 0,54216189 0,664204179 0,204245571 0,436423752 0,472058188

95 0,469739 0,63630669 0,664705285 0,43617188 0,548590467 0,64274505 0,50167369 0,8819076 0,009867759 0,246562115 0,594851292 0,358905185

96 0,47118786 0,505533398 0,263908796 0,580047133 0,497265928 0,32549278 0,627631542 0,78643152 0,725773416 0,165115775 0,460587616 0,57754163

97 0,45378941 0,484177154 0,001146446 0,472178618 0,383990043 0,43377033 0,601516488 0,82619157 0,338910493 0,450791108 0,404853403 0,668382424

98 0,56986294 0,933514955 0,762732764 0,377322658 0,39498404 0,47651737 0,497848528 0,79257737 0,155443871 0,205060925 0,166391434 0,737006669

99 0,64121174 0,140957271 0,302134358 0,314893329 0,436555169 0,83673032 0,644736509 0,04966649 0,795837767 0,170324808 0,075458775 0,320082859

100 0,46406005 0,010333082 0,334215998 0,400460382 0,314298486 0,60248034 0,374974462 0,16455833 0,664526034 0,348810165 0,35314302 0,320420424

E12E11

ENTRADAS

E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10


204

APÊNDICE C – TABELA COM OS DADOS VARIÁVEIS AUXILIARES E DADOS DE SAÍDA DO RISCO DE USINAS

EÓLICAS

Risco de Insumo Risco de Licenciamento Ambiental Conclusão Contratação Risco no Preço de Contratação de Energia Risco no Prazo de Projeto

0,431330428 1,638922755 3,555092064 3,005009428 3,005009428 3,555092064

0,354456021 1,436239747 2,908701225 2,410394392 2,410394392 2,908701225

0,37655403 1,071327369 3,122071051 2,826970014 2,826970014 3,122071051

0,367028908 1,150063864 2,817419585 2,388397481 2,388397481 2,817419585

0,530467745 1,151466507 2,624543662 2,647916489 2,647916489 2,624543662

0,524125818 1,933920408 3,34819834 2,621970205 2,621970205 3,34819834

0,547703804 1,449050729 2,877384662 2,188466822 2,188466822 2,877384662

0,337171563 1,702401039 2,952351634 2,512755949 2,512755949 2,952351634

0,521673518 1,661707131 3,046283092 2,712959152 2,712959152 3,046283092

0,523471573 1,353524716 2,976836378 2,108115316 2,108115316 2,976836378

0,396817039 1,092665415 2,646693983 2,548364522 2,548364522 2,646693983

0,41376823 2,018465419 3,792664888 2,455649828 2,455649828 3,792664888

0,564132802 1,139620354 2,687071071 3,347959442 3,347959442 2,687071071

0,56200202 1,987324133 4,218608343 3,468253833 3,468253833 4,218608343

0,576274161 1,240548213 2,619706659 2,376384839 2,376384839 2,619706659

0,411535625 1,362139931 3,230611674 2,573091382 2,573091382 3,230611674

0,573113094 1,063823317 2,469184173 1,913480441 1,913480441 2,469184173

0,462831307 2,132152477 4,145392185 3,143820071 3,143820071 4,145392185

0,620749774 1,316160665 3,274970064 2,964418635 2,964418635 3,274970064

0,341533283 1,71796836 3,386963479 2,175436424 2,175436424 3,386963479

0,451992113 1,908248734 3,677165445 3,508824076 3,508824076 3,677165445

0,421192613 1,434216319 3,264765185 2,880929335 2,880929335 3,264765185

0,47399658 1,182937348 2,921995456 2,932252762 2,932252762 2,921995456

0,628511733 1,900080617 3,713807871 3,864655358 3,864655358 3,713807871

0,70522589 2,192124786 4,377134689 3,531432423 3,531432423 4,377134689

0,466908467 2,025695262 3,96201245 3,05328841 3,05328841 3,96201245

0,635000902 1,840742977 3,921274985 2,639011282 2,639011282 3,921274985

0,407067844 1,46381408 3,224466093 2,900224337 2,900224337 3,224466093

0,516338868 1,836380063 3,578788684 2,753931758 2,753931758 3,578788684

0,466885077 1,055880741 2,692236552 2,788256348 2,788256348 2,692236552

0,424267798 0,604337255 1,783524997 2,13212639 2,13212639 1,783524997

0,384174029 1,068876585 2,820667777 2,738449069 2,738449069 2,820667777

0,536231278 1,364722152 2,602126041 2,392451863 2,392451863 2,602126041

0,397312224 1,896179634 3,376931444 2,266234023 2,266234023 3,376931444

0,508004736 1,374881379 2,8545852 2,660012229 2,660012229 2,8545852

0,422608526 0,874298387 2,673646608 2,685537694 2,685537694 2,673646608

0,632626166 1,8858002 3,778480437 2,794988329 2,794988329 3,778480437

0,414957248 1,454360516 2,924289493 2,415890346 2,415890346 2,924289493

0,432564852 1,446678371 2,97547206 2,279729307 2,279729307 2,97547206

0,437845538 1,563240562 3,133168274 1,908095871 1,908095871 3,133168274

0,540485879 1,600360375 2,557855891 2,248679802 2,248679802 2,557855891

0,48836672 1,405499429 2,638460831 1,905292483 1,905292483 2,638460831

0,53507976 1,211903147 2,446834395 1,926295833 1,926295833 2,446834395

0,393366792 1,217128303 3,096545092 2,619226883 2,619226883 3,096545092

0,349179689 1,395797083 3,214499342 2,402189496 2,402189496 3,214499342

0,457728476 0,886266502 2,332916073 2,734555711 2,734555711 2,332916073

0,473559451 1,199989092 2,733469543 2,414283536 2,414283536 2,733469543

0,414168659 0,68271766 2,146845956 2,270484183 2,270484183 2,146845956

0,547142695 1,570314259 3,026755869 2,085588416 2,085588416 3,026755869

0,495419164 1,7896262 3,137218391 2,501088614 2,501088614 3,137218391

0,430726534 1,357485218 2,877588543 2,086314612 2,086314612 2,877588543

0,371553417 2,18082806 3,624967877 2,146760787 2,146760787 3,624967877

0,411855437 1,126146531 3,078068804 2,515015656 2,515015656 3,078068804

0,491806219 1,549030909 3,254190445 3,176695429 3,176695429 3,254190445

0,502180059 1,594317332 3,094058494 2,970951277 2,970951277 3,094058494

0,338953487 1,104447797 2,848557018 2,968574417 2,968574417 2,848557018

0,601445705 1,221972228 2,694361474 2,123272661 2,123272661 2,694361474

0,609070669 1,297564128 2,857099684 2,77145478 2,77145478 2,857099684

0,370405461 1,377637226 2,834630142 2,341314598 2,341314598 2,834630142

0,359060024 1,918318563 4,085050822 2,663893729 2,663893729 4,085050822

0,443831352 1,138978128 3,079182052 2,567717217 2,567717217 3,079182052

0,445103027 1,42040938 2,826977778 2,662293205 2,662293205 2,826977778

0,459822049 1,134889941 2,258046953 2,234256087 2,234256087 2,258046953

0,660274004 1,351093559 2,459657122 2,609330569 2,609330569 2,459657122

0,329518891 1,67778815 3,323587767 2,484761847 2,484761847 3,323587767

0,527797075 1,833370788 3,295879579 2,928407702 2,928407702 3,295879579

0,410292949 1,953807801 3,802989955 2,761036051 2,761036051 3,802989955

0,57722321 1,951494484 3,809880192 2,94881341 2,94881341 3,809880192

0,34513693 1,769019527 3,393507488 2,923114074 2,923114074 3,393507488

0,32818411 1,183978152 2,750463934 2,408938985 2,408938985 2,750463934

0,41586677 1,46530872 2,932654579 2,623877877 2,623877877 2,932654579

AUXILIARES SAÍDAS

A1 A2 A3 A4 S1 S2


205

APÊNDICE D – TABELA COM OS DADOS DE SAÍDA DE USINAS EÓLICAS EM ANÁLISE OTIMISTA

Preço de Contratação de Energia (R$/Mwh) Prazo do Projeto (meses)

min 190 12

mp 192 15

max 213 32

(mp-min)/(max-min) 0,086956522 0,15

1 191,1888627 13,46049828

2 191,1268707 13,32106803

3 191,1189538 13,36866454

4 191,1361603 13,30017374

5 191,0594775 13,25488095

5 191,1037925 13,4173634

7 190,9611016 13,31393714

8 191,0754458 13,33094364

9 191,0689164 13,35195039

10 190,9904143 13,33645121

11 191,1284518 13,26016522

12 191,0223303 13,50850884

13 191,2113213 13,26974117

14 191,2127538 13,59096355

15 191,0428042 13,25372405

16 191,0684596 13,39225249

17 190,8553782 13,21717316

18 191,1654156 13,57709712

19 191,0885011 13,40177817

20 191,0629935 13,42554484

21 191,2626435 13,48536166

22 191,1611522 13,39959248

23 191,1230209 13,32408356

24 191,2784043 13,49274402

25 191,2665988 13,62058039

26 191,1562452 13,54181953

27 191,0262201 13,53387255

28 191,1691908 13,39092762

29 191,0777253 13,46535771

30 191,1543858 13,27096103

31 191,00037 13,03446363

32 191,0984622 13,30092301

33 191,1154227 13,24951015

34 190,9997418 13,42343207

35 191,1545317 13,30872118

36 191,1320009 13,26656542

37 191,0921423 13,50568531

38 191,0965484 13,32460322

39 191,0866449 13,33614492

40 190,8932288 13,3710948

41 191,0637194 13,23883556

42 190,8810822 13,25820368

43 190,9748736 13,21165203

44 191,1188771 13,36305798

45 191,0451724 13,3887763

46 191,0865712 13,18311016

47 191,1391103 13,28065676

48 191,0148427 13,13494827

49 190,9782156 13,3476103

50 191,0360747 13,3719807

51 190,9608464 13,31398369

52 191,0586759 13,47478159

53 191,0691328 13,35898539

54 191,2317333 13,39732397

55 191,1382463 13,36251059

56 191,1568064 13,3073386

57 190,916366 13,2714625

58 191,1160163 13,30929745

59 191,0127105 13,30413883

60 191,1713504 13,56557673

61 191,1697765 13,35923112

62 191,1141196 13,30237731

63 190,9720416 13,16397086

64 191,060862 13,21482273

65 191,1437136 13,4121447

66 191,1947982 13,40624598

67 191,1675145 13,51056081

68 191,1071738 13,51192861

69 191,1915994 13,42692133

70 191,0618187 13,2846316

71 191,0645383 13,32649642

72 191,060553 13,17754654

73 191,1200882 13,40282769

74 190,9727414 13,22572904

75 190,9729143 13,26542853

76 191,2689637 13,44418046

77 191,1684865 13,5180728

78 191,1173398 13,38033388

79 190,9933696 13,07959101

80 191,1019847 13,46459353

81 191,1163145 13,43083645

82 191,1184687 13,50596668

83 191,0940298 13,44234953

84 191,168339 13,41006491

85 191,036756 13,32475128

86 190,9628649 13,33497521

87 191,2107973 13,22427619

88 191,0505979 13,36469291

89 191,0919905 13,36218418

90 191,0529096 13,46035258

91 190,9696008 13,14315835

92 191,1372538 13,41050706

S1 S2


206

APÊNDICE E – TABELA COM OS DADOS DE SAÍDA DE USINAS EÓLICAS EM ANÁLISE PESSIMISTA


min 190 12

mp 211 30

max 213 32

(mp-min)/(max-min) 0,913043478 0,9

1 193,8523555 15,57747557

2 193,6514783 15,23594258

3 193,6258249 15,35252976

4 193,68158 15,18476224

5 193,4330994 15,07381801

5 193,5766965 15,47181711

7 193,1143251 15,21847554

8 193,4848427 15,2601328

9 193,4636849 15,31158861

10 193,209309 15,27362352

11 193,6566018 15,08676179

12 193,3127289 15,69507694

13 193,9251297 15,11021798

14 193,9297714 15,89704889

15 193,3790718 15,0709842

16 193,4622049 15,4103082

17 192,7717421 14,98145317

18 193,776378 15,86308321

19 193,5271466 15,43364125

20 193,4444926 15,49185746

21 194,0914325 15,63837816

22 193,7625631 15,42828742

23 193,6390036 15,2433291

24 194,1425033 15,65646118

25 194,1042491 15,96959505

26 193,7466625 15,77667113

27 193,3253331 15,75720507

28 193,7886113 15,40706295

29 193,4922292 15,58937867

30 193,7406374 15,113206

31 193,2415693 14,53390805

32 193,5594242 15,18659756

33 193,6143826 15,06066231

34 193,2395335 15,48668226

35 193,7411103 15,2056991

36 193,6681021 15,10243901

37 193,5389457 15,68816073

38 193,5532228 15,24460201

39 193,5211318 15,27287327

40 192,894392 15,35848266

41 193,4468449 15,03451499

42 192,8550328 15,08195701

43 193,1589514 14,96792921

44 193,6255762 15,33879654

45 193,3867456 15,4017933

46 193,5208932 14,89801619

47 193,6911394 15,13695559

48 193,2884661 14,78004414

49 193,1697809 15,30095761

50 193,3572657 15,36065265

51 193,1134981 15,21858956

52 193,430502 15,61246237

53 193,4643862 15,32882077

54 193,9912721 15,42273072

55 193,6883397 15,3374557

56 193,7484811 15,20231249

57 192,9693652 15,11443435

58 193,616306 15,20711067

59 193,2815569 15,19447468

60 193,795609 15,83486414

61 193,7905091 15,32942268

62 193,6101601 15,19015987

63 193,1497748 14,85113469

64 193,4375858 14,97569582

65 193,7060557 15,45903396

66 193,8715888 15,4445851

67 193,7831792 15,70010322

68 193,5876532 15,70345362

69 193,8612233 15,49522917

70 193,4406859 15,14669194

71 193,4494982 15,24923937

72 193,4365844 14,88438816

73 193,6295004 15,43621203

74 193,1520425 15,00241071

75 193,1526026 15,0996542

76 194,1119125 15,53750522

77 193,7863291 15,71850374

78 193,6205949 15,38111368

79 193,2188854 14,64444711

80 193,5708385 15,58750682

81 193,6172725 15,50481922

82 193,6242529 15,68884993

83 193,5450618 15,53302038

84 193,7858509 15,45393952

85 193,3594733 15,24496467

86 193,1200387 15,27000808

87 193,9234316 14,99885196

88 193,4043262 15,3428013

89 193,5384538 15,33665619

90 193,4118172 15,57711867

91 193,1418658 14,80015465

92 193,6851234 15,45502258

S1 S2


207

APÊNDICE F – TABELA DE DADOS ALEATÓRIOS DO RISCO DE USINAS HIDRELÉTRICAS

E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10 E11 E12


min 0,2 0,18 0,093333333 0,093333333 0,066666667 0,193333333 0,22 0,113333333 0,093333333 0,206666667 0,273333333 0,126666667

mp 0,26 0,133333333 0,38 0,113333333 0,5 0,44 0,3 0,286666667 0,46 0,24 0,533333333 0,353333333

max 0,95 0,73 0,67 1 0,8 0,95 0,53 0,52 0,98 0,53 0,86 0,64

(mp-min)/(max-min) 0,08 -0,084848485 0,497109827 0,022058824 0,590909091 0,325991189 0,258064516 0,426229508 0,413533835 0,103092784 0,443181818 0,441558442

1 0,498917898 0,202930635 0,339294738 0,389040548 0,579996352 0,66879814 0,497459914 0,281319136 0,424540659 0,2128285 0,609322837 0,374323608

2 0,704577988 0,439482797 0,357224386 0,391171827 0,545136288 0,471320056 0,268739226 0,414467648 0,656821457 0,302424392 0,326658338 0,274864716

3 0,271448608 0,37903455 0,498614305 0,468747296 0,445072712 0,320559798 0,322743453 0,30426551 0,502834329 0,32745208 0,585551321 0,395864743

4 0,78484913 0,267840445 0,388942311 0,591731987 0,522162267 0,477195417 0,285689392 0,179797653 0,348753789 0,390265579 0,520068081 0,222389236

5 0,32275235 0,523135446 0,539264537 0,219717374 0,433716905 0,597007492 0,321842574 0,269366604 0,425214878 0,417638844 0,740437974 0,424811285

5 0,550759796 0,671118362 0,499281168 0,265300679 0,673035896 0,358803349 0,369610768 0,135557147 0,551680336 0,439383589 0,42576629 0,455782084

7 0,36731585 0,657094828 0,317523787 0,173243193 0,506960468 0,404827137 0,230119749 0,45135385 0,583665452 0,2492052 0,5361306 0,535178883

8 0,338727998 0,236297909 0,579287133 0,528235769 0,570002365 0,491867007 0,386860471 0,279723419 0,429382705 0,211013208 0,592389561 0,555601385

9 0,292588717 0,195940367 0,297962395 0,351934026 0,407877022 0,429301793 0,334431613 0,179704389 0,519508741 0,333635782 0,753893246 0,260595501

10 0,547791887 0,439658175 0,546462673 0,140255753 0,636742361 0,524602932 0,278912155 0,356161027 0,418764581 0,268052891 0,411388665 0,361289103

11 0,616721063 0,167246596 0,250193644 0,234785822 0,538429326 0,682717913 0,48779062 0,43619641 0,614211016 0,237152788 0,531472463 0,476543887

12 0,230203883 0,4245039 0,43138808 0,500796003 0,134479608 0,63777 0,348033377 0,211605022 0,519366538 0,257154135 0,399203835 0,308369748

13 0,405954522 0,466842299 0,455198746 0,907855651 0,152713987 0,450513804 0,291990982 0,288917803 0,403970409 0,27592697 0,433616531 0,23084444

14 0,291078057 0,252926642 0,488158211 0,113120171 0,401955139 0,769678002 0,236066857 0,219591281 0,363520758 0,224494942 0,43379997 0,278873558

15 0,563890643 0,443225941 0,410765947 0,130687383 0,389458858 0,507318776 0,305483183 0,344711712 0,595900451 0,226658367 0,573478275 0,324473834

16 0,320196379 0,465607182 0,469925505 0,601249537 0,286191632 0,266956075 0,315332876 0,360112884 0,531708344 0,273561087 0,585935808 0,385787928

17 0,250223617 0,310565315 0,342800135 0,33283407 0,592607465 0,621152463 0,330445051 0,212855534 0,347308066 0,335970577 0,658941841 0,198579522

18 0,271605615 0,171902864 0,392359306 0,244263148 0,46913685 0,483864782 0,301640892 0,199015159 0,442778434 0,415285919 0,600833524 0,301790605

19 0,232058497 0,34971278 0,354892832 0,201356049 0,486719446 0,472631113 0,31633663 0,345202172 0,827593788 0,259833484 0,500526856 0,532409612

20 0,622521072 0,326731616 0,346254662 0,283346017 0,492312537 0,533079112 0,47108015 0,299749979 0,530307226 0,337975979 0,588869347 0,327124172

21 0,408969206 0,531416125 0,578244269 0,446839286 0,587104147 0,655772692 0,280341999 0,244734602 0,209849599 0,316678717 0,438505768 0,419455329

22 0,471294498 0,4645911 0,418266548 0,4810163 0,462805452 0,632131692 0,320107553 0,314829288 0,598898927 0,465600756 0,585963688 0,367148204

23 0,283430557 0,373415694 0,309283948 0,164621031 0,427952646 0,691537823 0,369691613 0,211363909 0,669283505 0,357929678 0,776390967 0,491000431

24 0,316720411 0,189827764 0,481843036 0,447179417 0,561902361 0,489457571 0,287238457 0,232420318 0,944337229 0,292401528 0,598105259 0,421970963

25 0,661342237 0,365171451 0,410346207 0,590662957 0,41829194 0,56127818 0,396958498 0,402097845 0,328832068 0,293030771 0,554460283 0,176119454

26 0,319930598 0,215774069 0,308498898 0,719444262 0,238935871 0,674429503 0,439746698 0,331625262 0,391258411 0,288032603 0,479996731 0,268186393

27 0,285397603 0,179485681 0,415745524 0,479486718 0,447186892 0,908349997 0,506604121 0,323948203 0,463606926 0,222799051 0,597390174 0,472011926

28 0,478598265 0,6486226 0,504017906 0,224164478 0,508326022 0,557506736 0,365530116 0,378429212 0,144537448 0,404021012 0,597748421 0,385997194

29 0,287389472 0,428211268 0,26639082 0,43822988 0,137738986 0,582609184 0,29956661 0,479392564 0,863059099 0,434315011 0,616699597 0,382457667

30 0,575599366 0,68808526 0,471593984 0,178779135 0,556030462 0,247462526 0,263302466 0,242261342 0,636205964 0,382640098 0,395044283 0,350783051

31 0,467663416 0,413465868 0,510263736 0,778462558 0,263254468 0,330512422 0,41216721 0,316995812 0,312193643 0,269450294 0,616962652 0,261869819

32 0,268809982 0,189591768 0,138369058 0,841324295 0,65083263 0,366532182 0,316750466 0,352355982 0,427850782 0,274976209 0,754736567 0,282146752

33 0,848492027 0,499204628 0,509375562 0,36713682 0,668647975 0,576475793 0,390971467 0,302358075 0,580412801 0,264005038 0,452858175 0,364975887

34 0,303868567 0,163190775 0,36103573 0,229006634 0,42866385 0,600401468 0,258295467 0,218432173 0,409114026 0,236146728 0,483832367 0,481557326

35 0,74569564 0,412627875 0,450445024 0,29736333 0,595017095 0,596765507 0,306693 0,143096391 0,435259238 0,315055654 0,469184827 0,419160041

36 0,522779581 0,350450209 0,440729968 0,143033641 0,23884286 0,602556086 0,418748026 0,420993914 0,191451101 0,211016634 0,567655334 0,54793181

37 0,430626743 0,220506708 0,143429216 0,632587144 0,492825362 0,547664524 0,417582471 0,442366604 0,378960642 0,251135501 0,480786732 0,534538884

38 0,613019801 0,211064623 0,154075235 0,489229084 0,33258922 0,640459236 0,342258805 0,27742857 0,472433411 0,289663091 0,543891084 0,493319344

39 0,719785615 0,244666459 0,319825604 0,426689526 0,470778809 0,262591815 0,455269736 0,162547928 0,636962816 0,41354084 0,425395654 0,289917651

40 0,264222804 0,442455579 0,286774998 0,263648119 0,265434158 0,425781755 0,403703374 0,158423844 0,311000451 0,349589051 0,697819872 0,362177898

41 0,751586599 0,386517667 0,292634594 0,118315935 0,444370057 0,621593884 0,414126771 0,462267024 0,54124232 0,263637111 0,795860915 0,173347894

42 0,270695806 0,180663573 0,370574593 0,442711417 0,593700228 0,646161836 0,348636133 0,397909527 0,330198075 0,236948953 0,361720886 0,272466835

43 0,674824068 0,29997582 0,515906985 0,295425314 0,222388116 0,670395393 0,396967552 0,389011649 0,53953398 0,434785536 0,506882439 0,328558618

44 0,495631106 0,368745059 0,647196459 0,486834095 0,648829133 0,35384533 0,492238173 0,368008864 0,400904616 0,278460849 0,639245443 0,261529988

45 0,321740916 0,431396061 0,443794556 0,241186022 0,666828584 0,45750163 0,395151436 0,494242643 0,40498276 0,333400959 0,327384072 0,17914894

46 0,289775084 0,268785252 0,418161982 0,565123229 0,580781603 0,298936001 0,416233481 0,256957445 0,810228286 0,31365381 0,387455025 0,350502225

47 0,880085405 0,193080497 0,284845016 0,283424925 0,411113726 0,317210953 0,252814857 0,282566093 0,471220306 0,252894064 0,515299038 0,558410908

48 0,38260982 0,32738525 0,49538401 0,829452218 0,403424205 0,251930255 0,355525893 0,201607102 0,631579579 0,290164027 0,491927199 0,360170032

49 0,54178434 0,346900984 0,379708872 0,435729205 0,13253524 0,703711221 0,392200192 0,254536036 0,540844786 0,286163197 0,794474129 0,289542788

50 0,327919161 0,213116284 0,259195628 0,398554205 0,518324805 0,55390045 0,29772016 0,329337207 0,602283589 0,350325768 0,631327534 0,300517274

51 0,351424451 0,385260339 0,479456662 0,273492752 0,592770224 0,695927778 0,351019835 0,301167955 0,421765196 0,370903735 0,617440639 0,405903517

52 0,661302751 0,49629955 0,417422351 0,323519024 0,507211441 0,583005147 0,293515946 0,346371563 0,462250117 0,301685913 0,748918629 0,351166281

53 0,381720006 0,426954716 0,458651804 0,258241082 0,566122391 0,775247678 0,424848033 0,374773526 0,91332982 0,357584999 0,517814278 0,452405378

54 0,613299861 0,178281177 0,243305277 0,657418505 0,400951318 0,449316092 0,391680223 0,268482244 0,51803109 0,257310487 0,767112748 0,441962795

55 0,347760779 0,23580364 0,375535354 0,296425023 0,43169651 0,587729887 0,450196169 0,247741522 0,406990236 0,236232947 0,327845136 0,344766251

56 0,279511759 0,19538051 0,289956116 0,444302422 0,4264674 0,268066422 0,353538922 0,319734093 0,513272505 0,307863187 0,634571783 0,23631323

57 0,303665764 0,448556744 0,558379952 0,544204406 0,662997907 0,316136172 0,291097363 0,349303168 0,671066986 0,275978137 0,507956425 0,448533982

58 0,545207902 0,601611638 0,371750058 0,768466565 0,566986431 0,81640769 0,342683076 0,436439848 0,603062706 0,308186173 0,632012309 0,331879214

59 0,258617948 0,165481823 0,417349438 0,655301544 0,67290267 0,395205651 0,44136101 0,401049406 0,510527758 0,308262385 0,596273972 0,407618714

60 0,677909024 0,35571394 0,292227396 0,244864065 0,207230641 0,745208434 0,401763203 0,239853263 0,34917489 0,361299582 0,605184978 0,351637087

61 0,850846898 0,229992327 0,328031424 0,496167351 0,427835749 0,721640584 0,378541063 0,269696925 0,326553032 0,218455511 0,600419188 0,276524754

62 0,481206537 0,331078625 0,545562764 0,877307492 0,183148392 0,709650746 0,408383597 0,194099985 0,583923742 0,263958555 0,429987892 0,3953541

63 0,279620054 0,541106053 0,486171281 0,511706245 0,358791696 0,568340032 0,428339203 0,316943383 0,53323621 0,326757175 0,586934606 0,236915498

64 0,497526496 0,265603477 0,483669262 0,126256759 0,322077932 0,44400756 0,352080493 0,409945611 0,457889464 0,342723303 0,32657957 0,237661072

65 0,688411091 0,23593638 0,486668009 0,41466285 0,717753223 0,546041117 0,335106593 0,372290298 0,674375291 0,2595517 0,568135723 0,545098769

66 0,702743404 0,197774709 0,379663886 0,117762157 0,398258668 0,585933267 0,422954569 0,282358557 0,757513536 0,282002594 0,326278132 0,272355588

67 0,612496066 0,534092619 0,292265479 0,419037661 0,439556408 0,667529039 0,433985468 0,424720356 0,582448994 0,443337261 0,702658934 0,277927099

68 0,293266058 0,577303899 0,38197918 0,162107024 0,344829276 0,662401221 0,366788267 0,360911427 0,485731038 0,270315436 0,565367334 0,406674906

69 0,508781751 0,51422979 0,476210706 0,274191496 0,698636165 0,513330435 0,419351995 0,363289812 0,43101562 0,520572064 0,551941559 0,479865447

70 0,370242936 0,426501846 0,482346929 0,349932357 0,628164224 0,386643159 0,389806152 0,450518267 0,586886249 0,227156737 0,664638662 0,320153455

71 0,255557826 0,273885001 0,426739508 0,331129793 0,30913899 0,44362173 0,321378771 0,287636681 0,352686532 0,265464442 0,549796173 0,565140541

72 0,410637011 0,554879358 0,356858687 0,6422355 0,508794136 0,671218696 0,448449595 0,471031543 0,576453222 0,291752428 0,457193396 0,417590927

73 0,546396949 0,170756727 0,236036694 0,620797283 0,315047777 0,521969153 0,372023189 0,334749412 0,552496662 0,268093252 0,606122964 0,382391784

74 0,40871407 0,157995688 0,370685518 0,702361024 0,515709315 0,788900348 0,300981848 0,330977089 0,297586377 0,305559927 0,43146847 0,614097559

75 0,502503844 0,482575822 0,147452731 0,334079821 0,357253275 0,478761264 0,450459841 0,250797242 0,300238942 0,294075987 0,58623139 0,364407656

76 0,582210291 0,377921584 0,344797632 0,271071166 0,430578582 0,647324361 0,396858885 0,340340304 0,58201857 0,3864722 0,509216929 0,257784142

77 0,657295434 0,409054442 0,531321116 0,504883548 0,433417406 0,396587826 0,247186518 0,224167251 0,754441026 0,271079107 0,638496104 0,338463969

78 0,443457637 0,534610727 0,490855934 0,601574244 0,292092485 0,48195342 0,400064723 0,277769898 0,355360939 0,304996436 0,430591421 0,330997183

79 0,423525165 0,271267774 0,337040414 0,178202503 0,525100694 0,361916858 0,397163759 0,406171153 0,692352036 0,418836097 0,436148538 0,334416182

80 0,254029519 0,215501816 0,321826624 0,170744843 0,257066245 0,654324119 0,311109909 0,282524578 0,125435882 0,330579563 0,474383187 0,384550419

81 0,704796707 0,216312192 0,301329383 0,204171244 0,5208208 0,348468252 0,327232212 0,314738533 0,140072939 0,257999635 0,519294437 0,377077327

82 0,344194786 0,316659334 0,284287437 0,31197797 0,503831472 0,64963857 0,46945689 0,415037007 0,319815749 0,287986937 0,515823778 0,47741307

83 0,322719171 0,605598715 0,413755126 0,682198175 0,457935152 0,345633188 0,403387808 0,274681131 0,40726477 0,313966868 0,504703709 0,378495387

84 0,696041834 0,308190406 0,653293408 0,349857128 0,293086757 0,507962216 0,314318928 0,355679744 0,656942499 0,312503521 0,752942905 0,343200176

85 0,312528103 0,394431355 0,244224871 0,115071697 0,239934454 0,31527584 0,272837061 0,223158983 0,495923122 0,261183421 0,699095724 0,266201223

86 0,349693493 0,222925826 0,613229462 0,332048254 0,634338801 0,532902797 0,356973217 0,374698241 0,817772041 0,486627208 0,411468215 0,314231724

87 0,71306381 0,292206456 0,391132973 0,573820842 0,417607012 0,432269134 0,297039061 0,242716708 0,293619429 0,271038688 0,498160422 0,431845302

88 0,258308116 0,284060013 0,39428122 0,474559031 0,556465678 0,327486485 0,250392414 0,369745065 0,424236035 0,268885525 0,617447658 0,476928636

89 0,813343069 0,447946207 0,405627649 0,504211919 0,733621798 0,344223881 0,248372906 0,157310359 0,607667974 0,312794842 0,411438741 0,331591574

90 0,317278386 0,170548413 0,481616261 0,111118686 0,658374243 0,787081383 0,31866111 0,233447022 0,727116954 0,374248883 0,558276893 0,487309757

91 0,585125031 0,504320447 0,455895998 0,441444298 0,388120833 0,493983247 0,402933047 0,378567611 0,404591524 0,27406737 0,358482287 0,423832668

92 0,492542269 0,229970431 0,305010577 0,151064676 0,570918204 0,673951222 0,428758087 0,35622658 0,442899282 0,315127591 0,403614714 0,1704396

93 0,267944348 0,293914944 0,445740778 0,438952757 0,649218726 0,736466101 0,454038631 0,420314924 0,402909397 0,335075166 0,641083847 0,441547121

94 0,511364588 0,317601947 0,375179577 0,385618945 0,642288043 0,536492826 0,31186049 0,185212469 0,528396173 0,245057329 0,637089441 0,434068529

95 0,5292728 0,410911533 0,230559918 0,38046322 0,187656574 0,331401099 0,461376412 0,266207337 0,640067788 0,261719507 0,496221852 0,2485344

96 0,366466707 0,218927917 0,203112119 0,353915648 0,475800974 0,691183552 0,263340492 0,277598496 0,478405671 0,350260901 0,334424061 0,499498064

97 0,48680945 0,305789486 0,404182212 0,636670191 0,580543032 0,511064395 0,357264069 0,172334264 0,687400026 0,298554918 0,568538711 0,311797069

98 0,256478863 0,366677201 0,372829095 0,121929345 0,619050573 0,689325119 0,418737457 0,192246477 0,521527944 0,26502957 0,624577554 0,389133242

99 0,508989667 0,350917217 0,333288429 0,490301585 0,483264302 0,446475386 0,294291275 0,255650337 0,506854357 0,217900561 0,367839421 0,368566375

100 0,388313555 0,330596801 0,3191585 0,30501788 0,365379368 0,29146269 0,233693307 0,31264924 0,763347109 0,260871211 0,410909295 0,337430935


208

APÊNDICE G – TABELA COM OS DADOS DE ENTRADA DO RISCO DE USINAS HIDRELÉTRICAS


min 0,2 0,18 0,093333333 0,093333333 0,066666667 0,19333333 0,22 0,11333333 0,093333333 0,206666667 0,273333333 0,126666667

mp 0,26 0,133333333 0,38 0,113333333 0,5 0,44 0,3 0,28666667 0,46 0,24 0,533333333 0,353333333

max 0,95 0,73 0,67 1 0,8 0,95 0,53 0,52 0,98 0,53 0,86 0,64

(mp-min)/(max-min) 0,08 -0,084848485 0,497109827 0,022058824 0,590909091 0,32599119 0,258064516 0,42622951 0,413533835 0,103092784 0,443181818 0,441558442

1 0,4989179 0,516659988 0,445067229 0,548111682 0,676904003 0,68022305 0,55904226 0,58553218 0,505278889 0,382858723 0,35900864 0,857543311

2 0,70457799 0,550398648 0,88169949 0,554540257 0,567694856 0,39097341 0,338124498 0,56664212 0,291004722 0,333871553 0,360691991 0,5609094

3 0,27144861 0,525135573 0,194708077 0,1898987 0,541031009 0,54684803 0,672796606 0,83691607 0,044512602 0,32693758 0,394824843 0,677644065

4 0,78484913 0,748563955 0,4262643 0,258428914 0,612562684 0,53151192 0,523281119 0,19996738 0,691667574 0,266851557 0,476207852 0,401086119

5 0,32275235 0,436222431 0,168624472 0,459561199 0,381148553 0,60536805 0,48656055 0,31567967 0,376225643 0,214149945 0,314454776 0,816477364

5 0,5507598 0,004238276 0,618831195 0,515555037 0,347513452 0,76754283 0,299221654 0,62297082 0,795394547 0,329097436 0,352592708 0,630195402

7 0,36731585 0,976158089 0,411919412 0,47289264 0,556921839 0,33062813 0,540783961 0,2425687 0,272922759 0,274147109 0,269051366 0,484161679

8 0,338728 0,340679025 0,767888445 0,430889788 0,539412026 0,38201924 0,328519331 0,37565174 0,895859516 0,202861852 0,521471083 0,73268204

9 0,29258872 0,750702929 0,151582839 0,35838828 0,550941031 0,42944031 0,404194625 0,40458568 0,898733171 0,2361289 0,696778808 0,51412549

10 0,54779189 0,951226449 0,53461599 0,402298267 0,414671293 0,79472272 0,413917644 0,06287308 0,388094275 0,28235162 0,148505031 0,226744694

11 0,61672106 0,449071938 0,974340831 0,118324584 0,522603058 0,61008657 0,421338936 0,04059616 0,500033491 0,256889495 0,548282898 0,470574952

12 0,23020388 0,460292982 0,479711968 0,472327253 0,564051582 0,60897673 0,436666424 0,77348146 0,772656703 0,42499815 0,409623208 0,294725345

13 0,40595452 0,246417652 0,777875459 0,361744896 0,598213338 0,57141352 0,377823863 0,17646069 0,272107035 0,253181256 0,860205067 0,753994719

14 0,29107806 0,460915273 0,908598447 0,113406695 0,583192626 0,32104019 0,671843713 0,97624787 0,897669567 0,244063297 0,573037881 0,773773435

15 0,56389064 0,558972072 0,72495616 0,477730919 0,684901771 0,30523189 0,337334131 0,33379748 0,429019817 0,356922544 0,242594866 0,515691497

16 0,32019638 0,85202339 0,571629078 0,213701317 0,370479293 0,48924854 0,643678414 0,85431404 0,294124578 0,395697498 0,510548074 0,426214354

17 0,25022362 0,2329114 0,21962247 0,565676345 0,524725139 0,34519026 0,396944348 0,48369137 0,014455602 0,292552926 0,188760175 0,143190664

18 0,27160562 0,526914165 0,757682407 0,41526123 0,623408087 0,39616252 0,41404664 0,97578498 0,741106264 0,192883432 0,580591958 0,501203737

19 0,2320585 0,851883834 0,023195599 0,366945317 0,531481867 0,51926131 0,513829932 0,9134976 0,035717746 0,38582834 0,475349456 0,423339936

20 0,62252107 0,222085032 0,359064967 0,39816162 0,325467245 0,46422662 0,663757808 0,67977007 0,640036674 0,234022643 0,210148716 0,618517114

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22 0,4712945 0,307061851 0,189912655 0,474137719 0,519155349 0,34081054 0,400532866 0,91086065 0,049217949 0,23567912 0,379978336 0,649742387

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24 0,31672041 0,767160015 0,437789761 0,551392812 0,663883496 0,30600366 0,359882973 0,78996078 0,55872702 0,374334783 0,926692286 0,855607057

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50 0,32791916 0,384833723 0,252434667 0,440997458 0,515768044 0,47109907 0,360725079 0,45264965 0,895979089 0,331762644 0,304671293 0,714131044

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55 0,34776078 0,502508445 0,721454618 0,426982158 0,420386717 0,30754964 0,347211405 0,73214304 0,435192133 0,251426234 0,837130966 0,479110495

56 0,27951176 0,974324835 0,718680917 0,130122961 0,7373371 0,31119976 0,626977791 0,37979433 0,589089574 0,183328664 0,625468282 0,887021218

57 0,30366576 0,564938596 0,771173238 0,45079899 0,45702548 0,40369626 0,611667508 0,18541474 0,256818598 0,21925964 0,324153037 0,336952181

58 0,5452079 0,62636586 0,12528106 0,459170533 0,328421116 0,46389349 0,64126511 0,58984933 0,248544264 0,330073286 0,571999063 0,672114601

59 0,25861795 0,366051876 0,462848504 0,392510943 0,636164803 0,43073947 0,390088642 0,1149663 0,870159978 0,424530307 0,567234202 0,336770662

60 0,67790902 0,519688453 0,154834031 0,31210929 0,482315624 0,77390771 0,694054727 0,99036191 0,615847365 0,270505455 0,318555638 0,513600536

61 0,8508469 0,109191453 0,804950812 0,334027316 0,588342767 0,3945059 0,698748962 0,6531122 0,047081881 0,282763223 0,291125804 0,591305098

62 0,48120654 0,157175656 0,890769883 0,529639497 0,423980994 0,62033665 0,362250751 0,11112644 0,660426454 0,32712699 0,873424102 0,299448429

63 0,27962005 0,934630146 0,177810269 0,200259795 0,357958216 0,43477249 0,330426309 0,42294224 0,368565579 0,222059315 0,34836272 0,633340614

64 0,4975265 0,970360449 0,719849647 0,38073311 0,380464107 0,33241905 0,334990701 0,34656078 0,502816557 0,393108754 0,693539263 0,48194444

65 0,68841109 0,861663453 0,527128435 0,586723057 0,328224537 0,84233794 0,475237145 0,76683082 0,324234271 0,214505967 0,401965161 0,582715322

66 0,7027434 0,24843071 0,263572634 0,588889045 0,34970191 0,74663235 0,366174531 0,32036807 0,924113678 0,180623149 0,763273095 0,541003271

67 0,61249607 0,18002832 0,921466494 0,357461274 0,343537526 0,58911033 0,670676558 0,83496807 0,761378458 0,201626515 0,772091499 0,400146007

68 0,29326606 0,587453515 0,03460794 0,401281966 0,63785312 0,36207874 0,516371961 0,70416063 0,846051891 0,299956964 0,483780672 0,545795781

69 0,50878175 0,184393338 0,753807054 0,52695153 0,387882057 0,6406771 0,343716009 0,8928899 0,349178101 0,397048954 0,535480676 0,761724515

70 0,37024294 0,814846765 0,717026115 0,368283441 0,409554493 0,32978407 0,827147215 0,09985239 0,71584232 0,191098449 0,757592468 0,583823839

71 0,25555783 0,122877749 0,575672238 0,208739039 0,367084255 0,77893457 0,321327031 0,60038702 0,656182657 0,475515421 0,683901236 0,378091043

72 0,41063701 0,613378875 0,385600289 0,178226972 0,534944756 0,5758987 0,408577102 0,22097857 0,06168913 0,315501097 0,437089551 0,486587803

73 0,54639695 0,851403548 0,778932357 0,335151795 0,669233971 0,34298995 0,365905934 0,66410296 0,581378254 0,322419222 0,293001771 0,554650169

74 0,40871407 0,530845131 0,783332408 0,537463318 0,324921977 0,29213907 0,413616929 0,2170286 0,641457123 0,369531525 0,540720428 0,413124841

75 0,50250384 0,247017732 0,354007844 0,388143805 0,353064124 0,64177989 0,468407384 0,45562023 0,361833495 0,217184066 0,15915876 0,401237262

76 0,58221029 0,032801905 0,479513066 0,429103366 0,714572233 0,37386012 0,463092835 0,927918 0,013490902 0,377753715 0,832254558 0,443629644

77 0,65729543 0,960448276 0,046439392 0,485230621 0,740745018 0,88799455 0,76648989 0,22530038 0,382467234 0,312374669 0,310140895 0,371999737

78 0,44345764 0,465294199 0,995654919 0,427468331 0,615206111 0,32101012 0,642656644 0,04788555 0,99545953 0,446859862 0,509750594 0,698743827

79 0,42352516 0,139533842 0,367514978 0,345761039 0,425803653 0,32615765 0,371389327 0,06269274 0,160849912 0,432058925 0,336038807 0,527754248

80 0,25402952 0,141522969 0,948370455 0,511760357 0,622812476 0,72301437 0,706773195 0,35089398 0,659802616 0,188774417 0,253722073 0,786356913

81 0,70479671 0,532867613 0,829536269 0,420275557 0,71777799 0,63702446 0,414731934 0,63995063 0,579468185 0,43584772 0,394070564 0,252443527

82 0,34419479 0,306039166 0,5792995 0,515419098 0,70625978 0,44432475 0,33556503 0,83295257 0,556743668 0,432571228 0,337818284 0,498279523

83 0,32271917 0,938995844 0,821207043 0,258592928 0,42331864 0,60915228 0,675995094 0,87383612 0,361708038 0,306365878 0,777259369 0,20482594

84 0,69604183 0,733829943 0,454132085 0,326933917 0,426197969 0,54483137 0,372682738 0,84430669 0,499377051 0,40363785 0,31106562 0,689813793

85 0,3125281 0,091660136 0,955884303 0,3901014 0,582037579 0,28589227 0,711027705 0,24204214 0,64535562 0,178655346 0,348227343 0,807973237

86 0,34969349 0,332547882 0,258079454 0,451022691 0,421040201 0,70778203 0,468045923 0,08852493 0,833848912 0,527181192 0,315445682 0,221492369

87 0,71306381 0,245826925 0,318705506 0,298487048 0,616719416 0,86693846 0,397236531 0,21990102 0,009226895 0,398831686 0,297842244 0,692457853

88 0,25830812 0,991652911 0,600008435 0,386911064 0,415348306 0,5583196 0,507875528 0,29521739 0,940306029 0,234608447 0,402672375 0,764820917

89 0,81334307 0,795300198 0,89005208 0,377147107 0,381388239 0,57462643 0,530781342 0,53242553 0,696207601 0,511003381 0,571990308 0,250920122

90 0,31727839 0,946126126 0,270583283 0,354567394 0,336609693 0,39299189 0,345969681 0,98333265 0,550570698 0,383272137 0,284695297 0,488124643

91 0,58512503 0,124621645 0,634607087 0,194612133 0,408627379 0,36940498 0,570766766 0,0117113 0,128856788 0,289122886 0,135410806 0,545183548

92 0,49254227 0,683625182 0,285995555 0,524269802 0,392722809 0,5598388 0,43268073 0,76344434 0,439321589 0,215218935 0,507023724 0,655888965

93 0,26794435 0,29987562 0,863940086 0,24348144 0,675783464 0,30501508 0,57510059 0,26874288 0,990692726 0,368706841 0,527942336 0,434751066

94 0,51136459 0,323679337 0,89084384 0,493711356 0,581623885 0,62935595 0,491481444 0,54216189 0,664204179 0,204245571 0,436423752 0,472058188

95 0,5292728 0,63630669 0,664705285 0,43617188 0,548590467 0,64274505 0,50167369 0,8819076 0,009867759 0,246562115 0,594851292 0,358905185

96 0,36646671 0,505533398 0,263908796 0,580047133 0,497265928 0,32549278 0,627631542 0,78643152 0,725773416 0,165115775 0,460587616 0,57754163

97 0,48680945 0,484177154 0,001146446 0,472178618 0,383990043 0,43377033 0,601516488 0,82619157 0,338910493 0,450791108 0,404853403 0,668382424

98 0,25647886 0,933514955 0,762732764 0,377322658 0,39498404 0,47651737 0,497848528 0,79257737 0,155443871 0,205060925 0,166391434 0,737006669

99 0,50898967 0,140957271 0,302134358 0,314893329 0,436555169 0,83673032 0,644736509 0,04966649 0,795837767 0,170324808 0,075458775 0,320082859

100 0,38831355 0,010333082 0,334215998 0,400460382 0,314298486 0,60248034 0,374974462 0,16455833 0,664526034 0,348810165 0,35314302 0,320420424

ENTRADAS

E12E11E10E9E8E7E6E5E4E3E2E1


209

APÊNDICE H – TABELA COM OS DADOS VARIÁVEIS AUXILIARES E DADOS DE SAÍDA DO RISCO DE USINAS

HIDRELÉTRICAS

Risco de Insumo Risco de Licenciamento Ambiental Conclusão Contratação Risco no Preço de Contratação de Energia Risco no Prazo do Projeto

0,498917898 1,638922755 3,555092064 3,072596898 3,072596898 3,555092064

0,704577988 1,436239747 2,908701225 2,76051636 2,76051636 2,908701225

0,271448608 1,071327369 3,122071051 2,721864591 2,721864591 3,122071051

0,78484913 1,150063864 2,817419585 2,806217703 2,806217703 2,817419585

0,32275235 1,151466507 2,624543662 2,440201094 2,440201094 2,624543662

0,550759796 1,933920408 3,34819834 2,648604183 2,648604183 3,34819834

0,36731585 1,449050729 2,877384662 2,008078868 2,008078868 2,877384662

0,338727998 1,702401039 2,952351634 2,514312385 2,514312385 2,952351634

0,292588717 1,661707131 3,046283092 2,483874351 2,483874351 3,046283092

0,547791887 1,353524716 2,976836378 2,13243563 2,13243563 2,976836378

0,616721063 1,092665415 2,646693983 2,768268546 2,768268546 2,646693983

0,230203883 2,018465419 3,792664888 2,272085482 2,272085482 3,792664888

0,405954522 1,139620354 2,687071071 3,189781162 3,189781162 2,687071071

0,291078057 1,987324133 4,218608343 3,19732987 3,19732987 4,218608343

0,563890643 1,240548213 2,619706659 2,364001322 2,364001322 2,619706659

0,320196379 1,362139931 3,230611674 2,481752136 2,481752136 3,230611674

0,250223617 1,063823317 2,469184173 1,590590964 1,590590964 2,469184173

0,271605615 2,132152477 4,145392185 2,952594379 2,952594379 4,145392185

0,232058497 1,316160665 3,274970064 2,575727358 2,575727358 3,274970064

0,622521072 1,71796836 3,386963479 2,456424213 2,456424213 3,386963479

0,408969206 1,908248734 3,677165445 3,46580117 3,46580117 3,677165445

0,471294498 1,434216319 3,264765185 2,931031221 2,931031221 3,264765185

0,283430557 1,182937348 2,921995456 2,74168674 2,74168674 2,921995456

0,316720411 1,900080617 3,713807871 3,552864036 3,552864036 3,713807871

0,661342237 2,192124786 4,377134689 3,48754877 3,48754877 4,377134689

0,319930598 2,025695262 3,96201245 2,90631054 2,90631054 3,96201245

0,285397603 1,840742977 3,921274985 2,289407982 2,289407982 3,921274985

0,478598265 1,46381408 3,224466093 2,971754757 2,971754757 3,224466093

0,287389472 1,836380063 3,578788684 2,524982362 2,524982362 3,578788684

0,575599366 1,055880741 2,692236552 2,896970637 2,896970637 2,692236552

0,467663416 0,604337255 1,783524997 2,175522007 2,175522007 1,783524997

0,268809982 1,068876585 2,820667777 2,623085021 2,623085021 2,820667777

0,848492027 1,364722152 2,602126041 2,704712612 2,704712612 2,602126041

0,303868567 1,896179634 3,376931444 2,172790367 2,172790367 3,376931444

0,74569564 1,374881379 2,8545852 2,897703133 2,897703133 2,8545852

0,522779581 0,874298387 2,673646608 2,785708749 2,785708749 2,673646608

0,430626743 1,8858002 3,778480437 2,592988906 2,592988906 3,778480437

0,613019801 1,454360516 2,924289493 2,613952899 2,613952899 2,924289493

0,719785615 1,446678371 2,97547206 2,56695007 2,56695007 2,97547206

0,264222804 1,563240562 3,133168274 1,734473137 1,734473137 3,133168274

0,751586599 1,600360375 2,557855891 2,459780522 2,459780522 2,557855891

0,270695806 1,405499429 2,638460831 1,68762157 1,68762157 2,638460831

0,674824068 1,211903147 2,446834395 2,066040142 2,066040142 2,446834395

0,495631106 1,217128303 3,096545092 2,721491196 2,721491196 3,096545092

0,321740916 1,395797083 3,214499342 2,374750724 2,374750724 3,214499342

0,289775084 0,886266502 2,332916073 2,566602319 2,566602319 2,332916073

0,880085405 1,199989092 2,733469543 2,820809491 2,820809491 2,733469543

0,38260982 0,68271766 2,146845956 2,238925343 2,238925343 2,146845956

0,54178434 1,570314259 3,026755869 2,080230061 2,080230061 3,026755869

0,327919161 1,7896262 3,137218391 2,33358861 2,33358861 3,137218391

0,351424451 1,357485218 2,877588543 2,007012529 2,007012529 2,877588543

0,661302751 2,18082806 3,624967877 2,43651012 2,43651012 3,624967877

0,381720006 1,126146531 3,078068804 2,484880225 2,484880225 3,078068804

0,613299861 1,549030909 3,254190445 3,298189071 3,298189071 3,254190445

0,347760779 1,594317332 3,094058494 2,816531998 2,816531998 3,094058494

0,279511759 1,104447797 2,848557018 2,90913269 2,90913269 2,848557018

0,303665764 1,221972228 2,694361474 1,82549272 1,82549272 2,694361474

0,545207902 1,297564128 2,857099684 2,707592012 2,707592012 2,857099684

0,258617948 1,377637226 2,834630142 2,229527085 2,229527085 2,834630142

0,677909024 1,918318563 4,085050822 2,98274273 2,98274273 4,085050822

0,850846898 1,138978128 3,079182052 2,974732763 2,974732763 3,079182052

0,481206537 1,42040938 2,826977778 2,698396716 2,698396716 2,826977778

0,279620054 1,134889941 2,258046953 2,054054092 2,054054092 2,258046953

0,497526496 1,351093559 2,459657122 2,44658306 2,44658306 2,459657122

0,688411091 1,67778815 3,323587767 2,843654047 2,843654047 3,323587767

0,702743404 1,833370788 3,295879579 3,103354031 3,103354031 3,295879579

0,612496066 1,953807801 3,802989955 2,963239168 2,963239168 3,802989955

0,293266058 1,951494484 3,809880192 2,664856258 2,664856258 3,809880192

0,508781751 1,769019527 3,393507488 3,086758894 3,086758894 3,393507488

0,370242936 1,183978152 2,750463934 2,45099781 2,45099781 2,750463934

0,255557826 1,46530872 2,932654579 2,463568933 2,463568933 2,932654579

A1 S2S1A4A3A2

AUXILIARES SAÍDAS


210

APÊNDICE I – TABELA COM OS DADOS DE SAÍDA DE USINAS HIDRELÉTRICAS EM ANÁLISE OTIMISTA

Preço de Contratação de Energia (R$/MWh) Prazo do Projeto (anos)

min 33,62 7

mp 45 7

max 533,82 10

(mp-min)/(max-min) 0,0227509 0

1 46,99865081 7,053808948

2 46,2155628 7,043952489

3 46,11866337 7,04720241

4 46,33016027 7,042563232

5 45,41311751 7,03962991

5 45,93505338 7,050650555

7 44,31136995 7,043475794

8 45,59866187 7,044617055

9 45,52244895 7,046047644

10 44,63744624 7,044989894

11 46,23499974 7,039966632

12 44,99248331 7,057439863

13 47,29302089 7,040580529

14 47,31198955 7,063960959

15 45,22241791 7,039556384

16 45,51713564 7,04885701

17 43,13529441 7,037269262

18 46,69738555 7,062839006

19 45,75247329 7,049533479

20 45,45372753 7,051242077

21 47,98709554 7,055674082

22 46,64327118 7,04937784

23 46,16835481 7,044154874

24 48,20622797 7,056234165

25 48,04182379 7,066391662

26 46,58124017 7,060030803

27 45,03581068 7,05940733

28 46,74547501 7,048763301

29 45,62538093 7,054170912

30 46,55780583 7,040659075

31 44,74819469 7,026873237

32 45,87111183 7,042612656

33 46,07566977 7,039289164

34 44,74120608 7,051088986

35 46,55964366 7,043128793

36 46,27873013 7,040376408

37 45,79571289 7,057222951

38 45,84823215 7,044189799

39 45,73048794 7,044969118

40 43,55634732 7,047371534

41 45,46212953 7,038616376

42 43,42122837 7,03984147

43 44,4645704 7,036929818

44 46,11772737 7,046813426

45 45,24931514 7,048611334

46 45,72961692 7,035200251

47 46,36675528 7,041286134

48 44,90918996 7,032377405

49 44,50174786 7,045750185

50 45,14632702 7,047433262

51 44,30853089 7,043478897

52 45,40387866 7,054876422

53 45,52496734 7,046531902

54 47,56550321 7,049216568

55 46,35602739 7,046775536

56 46,58832132 7,043037053

57 43,81372768 7,040691387

58 46,08288709 7,043167061

59 44,88547093 7,042825117

60 46,77305519 7,061914667

61 46,75294975 7,046548864

62 46,05983914 7,042708672

63 44,43306747 7,034064098

64 45,42909257 7,037124562

65 46,42405308 7,05027508

66 47,07589634 7,049852404

67 46,72410167 7,057597766

68 45,97577942 7,057703145

69 47,03421668 7,051341945

70 45,44014368 7,041544618

71 45,47161341 7,044317154

72 45,42552493 7,034868026

73 46,13250383 7,049608302

74 44,44085247 7,037798412

75 44,44277512 7,040303462

76 48,07463196 7,052602602

77 46,73649163 7,058177733

78 46,09899451 7,048017318

79 44,67032179 7,029280813

80 45,91333157 7,054113907

81 46,08651511 7,051626541

82 46,11274839 7,057244547

83 45,8181848 7,052468121

84 46,73460989 7,050125843

85 45,15400724 7,044199752

86 44,33098462 7,04488982

87 47,28608721 7,03770829

88 45,31117179 7,046926688

89 45,7939074 7,04675295

90 45,33762833 7,053798114

91 44,40591629 7,03285013

92 46,34371376 7,050157551

93 45,00009526 7,047209068

94 45,89050787 7,051479775

95 46,5993483 7,049306981

96 46,0345165 7,060667133

97 46,23991 7,052188624

98 45,18097687 7,045506447

99 44,75406226 7,046537246

100 44,23275416 7,038060909

S1 S2


211

APÊNDICE J – TABELA COM OS DADOS DE SAÍDA DE USINAS HIDRELÉTRICAS EM ANÁLISE PESSIMISTA

Preço de Contratação de Energia (R$/MWh) Prazo do Projeto (anos)

min 33,62 7

mp 523,8 10

max 533,82 10

(mp-min)/(max-min) 0,979968013 1

1 120,4165436 7,565648553

2 115,8906257 7,511647447

3 115,3126333 7,530081498

4 116,5688401 7,503555124

5 110,970379 7,486013302

5 114,2057343 7,548942484

7 103,788149 7,508885665

8 112,1361968 7,515472256

9 111,6594947 7,523608134

10 105,9282087 7,517605326

11 116,0060624 7,488059892

12 108,2583398 7,584242963

13 122,0562018 7,491768641

14 122,1607833 7,616177532

15 109,7530967 7,485565237

16 111,6261492 7,539217072

17 96,06948956 7,471409138

18 118,7047117 7,610807086

19 113,0893357 7,542906351

20 111,2270763 7,552111142

21 125,803132 7,575278098

22 118,3934503 7,542059837

23 115,6095595 7,512815358

24 126,9537964 7,578137275

25 126,0919002 7,627648088

26 118,0351985 7,597144137

27 108,5423229 7,594066283

28 118,9803369 7,538703952

29 112,3026198 7,5675306

30 117,8994483 7,492241089

31 106,6550579 7,400646041

32 113,816575 7,503845314

33 115,0548312 7,483933202

34 106,6091912 7,551292871

35 117,9101026 7,506865532

36 116,2651727 7,490538678

37 113,3551778 7,583149414

38 113,6768534 7,513016622

39 112,9538166 7,517486701

40 98,83288691 7,531022735

41 111,2800769 7,479798948

42 97,94609254 7,48730019

43 104,7936134 7,469270813

44 115,3070297 7,527910085

45 109,9259936 7,537870747

46 112,9484427 7,458216594

47 116,7842194 7,495996229

48 107,7116802 7,439563574

49 105,0376115 7,521927225

50 109,2617879 7,531365839

51 103,7695161 7,508903693

52 110,911858 7,571180452

53 111,6752946 7,526332777

54 123,5464422 7,541181245

55 116,7211401 7,527698081

56 118,0761739 7,506330062

57 100,5220908 7,492435308

58 115,0981669 7,507088722

59 107,5560107 7,505090797

60 119,138 7,60634526

61 119,0230962 7,526427948

62 114,9596946 7,504408565

63 104,5868577 7,450803977

64 111,0714619 7,470498821

65 117,1202965 7,546921291

66 120,8498848 7,544636725

67 118,8579488 7,585037688

68 114,4525969 7,585567432

69 120,6163419 7,552644256

70 111,1413093 7,497535681

71 111,3398577 7,513749854

72 111,0488993 7,456061813

73 115,3954469 7,543312827

74 104,6379511 7,474722817

75 104,6505696 7,490098362

76 126,2645623 7,559328686

77 118,9289183 7,587947066

78 115,194797 7,534601013

79 106,143973 7,418123801

80 114,0737485 7,567234634

81 115,119942 7,554160576

82 115,277215 7,583258386

83 113,4929789 7,558619571

84 118,9181436 7,54611579

85 109,3115263 7,513073964

86 103,9168813 7,517033675

87 122,0179419 7,474160128

88 110,322097 7,528543293

89 113,3440956 7,527571666

90 110,4908748 7,565592123

91 104,4086627 7,442743324

92 116,648676 7,546287036

93 108,3082976 7,530118585

94 113,9348273 7,55337915

95 118,1399413 7,541673988

96 114,8072761 7,60026852

97 116,0351983 7,557142792

98 109,4859215 7,520545718

99 106,6935671 7,526362767

100 103,2721885 7,476357873

S1 S2


212

APÊNDICE K – TABELA DE DADOS ALEATÓRIOS DO RISCO DE USINAS SOLARES

E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10 E11 E12


min 0,12 0,093333333 0,066666667 0,026666667 0,026666667 0,1 0,313333333 0,313333333 0,14 0,326666667 0,026666667 0,113333333

mp 0,38 0,393333333 0,366666667 0,393333333 0,566666667 0,106666667 0,246666667 0,306666667 0,373333333 0,16 0,44 0,16

max 0,75 1 0,62 0,59 0,8 0,82 0,94 0,6 0,73 0,77 0,79 0,79

(mp-min)/(max-min) 0,412698413 0,330882353 0,542168675 0,650887574 0,698275862 0,009259259 -0,106382979 -0,023255814 0,395480226 -0,37593985 0,541484716 0,068965517

1 0,293353513 0,373678295 0,205022039 0,501706277 0,596793738 0,385967209 0,755588181 0,408635503 0,584058487 0,343182332 0,135324478 0,418170885

2 0,321787506 0,367601243 0,398744572 0,304924891 0,466588369 0,413820395 0,357057858 0,5050265 0,228711891 0,441867364 0,525326472 0,423112845

3 0,365539756 0,745713701 0,324022197 0,117948433 0,284862098 0,24240882 0,310545756 0,511254863 0,507098096 0,37789945 0,188753928 0,185594024

4 0,343271853 0,556394711 0,28113451 0,171624979 0,702757256 0,748248737 0,855435805 0,360673292 0,381336148 0,274868325 0,401914831 0,25012562

5 0,577205746 0,363890924 0,50077311 0,447978698 0,484273695 0,112537597 0,420245506 0,387415242 0,655910575 0,492627544 0,351806222 0,598979437

5 0,308137165 0,290219074 0,252461659 0,4476362 0,549095785 0,3700662 0,723606113 0,390979774 0,601953676 0,731198946 0,671946962 0,420209433

7 0,505398246 0,266226012 0,363401347 0,417555691 0,505925186 0,439183221 0,442953838 0,485992854 0,269657855 0,445606222 0,265240982 0,402949463

8 0,576813069 0,36204361 0,339468118 0,390502598 0,276791587 0,177209574 0,322808662 0,516004525 0,443576588 0,506274043 0,303514727 0,241893879

9 0,382513999 0,552204474 0,162113165 0,254600022 0,74913317 0,202422897 0,313481632 0,411401899 0,274954657 0,465929461 0,522798851 0,594577856

10 0,491568886 0,544122227 0,131241291 0,396223401 0,567016876 0,243527256 0,469473192 0,363945368 0,550043005 0,430246581 0,093686577 0,279463773

11 0,571857367 0,494055628 0,304612099 0,416614527 0,19794353 0,162197937 0,281735224 0,365829178 0,249206997 0,292623042 0,213567045 0,459758112

12 0,307062855 0,288319898 0,200300796 0,421102328 0,134731497 0,241485076 0,878524087 0,490899262 0,230303126 0,297569848 0,484271432 0,528007939

13 0,394130256 0,78755544 0,326963481 0,414242795 0,317858512 0,418128695 0,520917187 0,439410765 0,643315887 0,508785567 0,496398762 0,432335471

14 0,583824148 0,241938825 0,394571647 0,122994841 0,129784803 0,245885327 0,413840694 0,402331025 0,408773938 0,58410397 0,463765505 0,374851673

15 0,279284917 0,566884636 0,382347132 0,256162924 0,589533197 0,313671674 0,555676114 0,314214855 0,249628278 0,401090129 0,448033941 0,351154026

16 0,477062867 0,624652482 0,533727824 0,346430291 0,615704648 0,139289788 0,351283595 0,387356741 0,34265206 0,611546252 0,686187332 0,195992178

17 0,210299086 0,280495322 0,452482637 0,418478075 0,45135183 0,405281111 0,534901538 0,333773458 0,515370953 0,39463924 0,070557214 0,402691165

18 0,403211103 0,490582438 0,246447853 0,342901602 0,312547566 0,193481902 0,439811787 0,486735088 0,215848367 0,316651534 0,36673656 0,424594713

19 0,546260078 0,358690313 0,357890923 0,434666784 0,376459636 0,233864709 0,664559635 0,40720497 0,328005304 0,346364861 0,519615172 0,5736925

20 0,402613283 0,461367404 0,376361993 0,338070637 0,549518094 0,312681394 0,62728701 0,315309112 0,499516448 0,321150529 0,620474232 0,634385826

21 0,252632356 0,550511082 0,546832747 0,376120726 0,502364552 0,240980261 0,292737138 0,39988554 0,351526211 0,391635828 0,165216208 0,550186433

22 0,524701882 0,432929125 0,270929415 0,107763445 0,507275868 0,228630803 0,696818191 0,470077615 0,468838706 0,268919267 0,37905816 0,390453617

23 0,43288602 0,332070654 0,525854146 0,405395827 0,226051299 0,163620591 0,69887721 0,431089623 0,190987962 0,345798214 0,215102952 0,19785783

24 0,35683671 0,410686324 0,421446239 0,12618792 0,633745954 0,239721832 0,381093981 0,371254465 0,349598403 0,453669969 0,715202731 0,199008408

25 0,571431731 0,286195782 0,398393714 0,441845309 0,28350749 0,280273598 0,337599128 0,378147434 0,391668113 0,333078293 0,37873283 0,714128298

26 0,349917119 0,366714202 0,241608882 0,29325252 0,456813975 0,234294268 0,555188179 0,337893681 0,45395936 0,29502274 0,396505526 0,169345077

27 0,422791838 0,20070931 0,283578824 0,092211864 0,712130438 0,311387005 0,412522803 0,381162951 0,433064492 0,534381155 0,49840688 0,368808263

28 0,471338737 0,189518099 0,25692903 0,267406909 0,495854642 0,198448482 0,335406049 0,464902194 0,531354653 0,272153344 0,468925454 0,212802549

29 0,266036635 0,431198782 0,215583754 0,401638753 0,369504375 0,266339361 0,286513139 0,35808091 0,324743114 0,638827851 0,274265131 0,450615019

30 0,308270946 0,794293856 0,376527379 0,314141165 0,322308061 0,421500472 0,534041344 0,349912347 0,287678613 0,374329185 0,312726668 0,26723986

31 0,303185656 0,172138857 0,370599278 0,427447778 0,378817886 0,190138426 0,412622539 0,41595633 0,361645912 0,361330891 0,465858692 0,1586082

32 0,390564575 0,420338968 0,333816896 0,364961323 0,459594467 0,561125556 0,672166759 0,324085038 0,445675936 0,59860325 0,454439884 0,685535269

33 0,505874632 0,684543578 0,450861682 0,486786213 0,517148364 0,299873453 0,772864983 0,43102839 0,409022467 0,336530506 0,653418137 0,271769464

34 0,404188009 0,494190378 0,285527805 0,163598607 0,708576798 0,128680301 0,318424636 0,449494297 0,160934212 0,308186088 0,674529906 0,770072379

35 0,557827101 0,311888 0,201140044 0,518052428 0,48438801 0,115637433 0,460076495 0,323708168 0,595049954 0,298450954 0,412448155 0,160347886

36 0,602827705 0,632980244 0,251044594 0,426370274 0,2989477 0,474602316 0,44647497 0,526983867 0,487635613 0,265419477 0,623676747 0,391777264

37 0,397651422 0,567713005 0,354799762 0,51842444 0,556860384 0,42680615 0,426479901 0,477246338 0,459794111 0,46764665 0,347457907 0,499129636

38 0,232327135 0,720238054 0,497556578 0,145478408 0,172052989 0,372765674 0,60155999 0,454801247 0,365659046 0,395586785 0,284597377 0,147514654

39 0,710251564 0,154181595 0,160558673 0,469028389 0,44412414 0,174980483 0,733443116 0,413809875 0,268792228 0,3335091 0,432607755 0,285373557

40 0,564160722 0,368958129 0,457964584 0,266673466 0,554046636 0,328000344 0,538623061 0,571931101 0,469401753 0,512989384 0,629107566 0,120885997

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91 0,700108544 0,314684452 0,459036077 0,089517917 0,453600895 0,127212452 0,831672385 0,339460113 0,279943682 0,366938034 0,455319722 0,234879738

92 0,433415638 0,350753265 0,249044079 0,513094116 0,700508904 0,326447949 0,302371165 0,326378335 0,377504619 0,561659688 0,436194414 0,457959499

93 0,681196859 0,543998057 0,276178196 0,30225249 0,292250352 0,666616905 0,618301087 0,347274422 0,608257173 0,555918508 0,691491644 0,233696545

94 0,338197505 0,845514168 0,216768594 0,486951649 0,420774674 0,193967023 0,592463075 0,391485753 0,31025847 0,492407436 0,332372999 0,260273162

95 0,483095703 0,481856702 0,254845254 0,462935851 0,49792354 0,183513359 0,358864865 0,351806079 0,37210507 0,653860216 0,474207452 0,386937183

96 0,33344447 0,712194407 0,455900469 0,519104458 0,223627154 0,360971316 0,474044179 0,465687748 0,512062561 0,530985839 0,65788302 0,667290641

97 0,491751044 0,610445184 0,376008355 0,248636653 0,354731777 0,187975055 0,306744404 0,428282493 0,362660458 0,460353641 0,493079124 0,153558667

98 0,507590489 0,768122558 0,396832323 0,27562828 0,624612454 0,478824535 0,840899047 0,33015379 0,529089184 0,34359864 0,334268607 0,761979792

99 0,451806324 0,70417484 0,359957745 0,463029339 0,514796851 0,126228336 0,494016254 0,481571555 0,524871311 0,357825715 0,352837026 0,704320337

100 0,527611704 0,677023701 0,32448419 0,261812587 0,696929528 0,307465162 0,553092756 0,369839623 0,190065773 0,484362979 0,055959664 0,203777145


213

APÊNDICE L – TABELA COM OS DADOS DE ENTRADA DO RISCO DE USINAS SOLARES


min 0,12 0,093333333 0,066666667 0,026666667 0,026666667 0,1 0,313333333 0,31333333 0,14 0,326666667 0,026666667 0,113333333

mp 0,38 0,393333333 0,366666667 0,393333333 0,566666667 0,10666667 0,246666667 0,30666667 0,373333333 0,16 0,44 0,16

max 0,75 1 0,62 0,59 0,8 0,82 0,94 0,6 0,73 0,77 0,79 0,79

(mp-min)/(max-min) 0,41269841 0,330882353 0,542168675 0,650887574 0,698275862 0,00925926 -0,106382979 -0,0232558 0,395480226 -0,37593985 0,541484716 0,068965517

1 0,29335351 0,516659988 0,445067229 0,548111682 0,676904003 0,68022305 0,55904226 0,58553218 0,505278889 0,382858723 0,35900864 0,857543311

2 0,32178751 0,550398648 0,88169949 0,554540257 0,567694856 0,39097341 0,338124498 0,56664212 0,291004722 0,333871553 0,360691991 0,5609094

3 0,36553976 0,525135573 0,194708077 0,1898987 0,541031009 0,54684803 0,672796606 0,83691607 0,044512602 0,32693758 0,394824843 0,677644065

4 0,34327185 0,748563955 0,4262643 0,258428914 0,612562684 0,53151192 0,523281119 0,19996738 0,691667574 0,266851557 0,476207852 0,401086119

5 0,57720575 0,436222431 0,168624472 0,459561199 0,381148553 0,60536805 0,48656055 0,31567967 0,376225643 0,214149945 0,314454776 0,816477364

5 0,30813717 0,004238276 0,618831195 0,515555037 0,347513452 0,76754283 0,299221654 0,62297082 0,795394547 0,329097436 0,352592708 0,630195402

7 0,50539825 0,976158089 0,411919412 0,47289264 0,556921839 0,33062813 0,540783961 0,2425687 0,272922759 0,274147109 0,269051366 0,484161679

8 0,57681307 0,340679025 0,767888445 0,430889788 0,539412026 0,38201924 0,328519331 0,37565174 0,895859516 0,202861852 0,521471083 0,73268204

9 0,382514 0,750702929 0,151582839 0,35838828 0,550941031 0,42944031 0,404194625 0,40458568 0,898733171 0,2361289 0,696778808 0,51412549

10 0,49156889 0,951226449 0,53461599 0,402298267 0,414671293 0,79472272 0,413917644 0,06287308 0,388094275 0,28235162 0,148505031 0,226744694

11 0,57185737 0,449071938 0,974340831 0,118324584 0,522603058 0,61008657 0,421338936 0,04059616 0,500033491 0,256889495 0,548282898 0,470574952

12 0,30706286 0,460292982 0,479711968 0,472327253 0,564051582 0,60897673 0,436666424 0,77348146 0,772656703 0,42499815 0,409623208 0,294725345

13 0,39413026 0,246417652 0,777875459 0,361744896 0,598213338 0,57141352 0,377823863 0,17646069 0,272107035 0,253181256 0,860205067 0,753994719

14 0,58382415 0,460915273 0,908598447 0,113406695 0,583192626 0,32104019 0,671843713 0,97624787 0,897669567 0,244063297 0,573037881 0,773773435

15 0,27928492 0,558972072 0,72495616 0,477730919 0,684901771 0,30523189 0,337334131 0,33379748 0,429019817 0,356922544 0,242594866 0,515691497

16 0,47706287 0,85202339 0,571629078 0,213701317 0,370479293 0,48924854 0,643678414 0,85431404 0,294124578 0,395697498 0,510548074 0,426214354

17 0,21029909 0,2329114 0,21962247 0,565676345 0,524725139 0,34519026 0,396944348 0,48369137 0,014455602 0,292552926 0,188760175 0,143190664

18 0,4032111 0,526914165 0,757682407 0,41526123 0,623408087 0,39616252 0,41404664 0,97578498 0,741106264 0,192883432 0,580591958 0,501203737

19 0,54626008 0,851883834 0,023195599 0,366945317 0,531481867 0,51926131 0,513829932 0,9134976 0,035717746 0,38582834 0,475349456 0,423339936

20 0,40261328 0,222085032 0,359064967 0,39816162 0,325467245 0,46422662 0,663757808 0,67977007 0,640036674 0,234022643 0,210148716 0,618517114

21 0,25263236 0,927383387 0,976405057 0,144485138 0,699651833 0,47480405 0,293641909 0,77562297 0,988140627 0,182336668 0,702904461 0,878652701

22 0,52470188 0,307061851 0,189912655 0,474137719 0,519155349 0,34081054 0,400532866 0,91086065 0,049217949 0,23567912 0,379978336 0,649742387

23 0,43288602 0,865545214 0,940355704 0,242581644 0,482125696 0,76190953 0,495022884 0,37470123 0,332205272 0,166910259 0,650553888 0,563667069

24 0,35683671 0,767160015 0,437789761 0,551392812 0,663883496 0,30600366 0,359882973 0,78996078 0,55872702 0,374334783 0,926692286 0,855607057

25 0,57143173 0,848367221 0,325884819 0,542213432 0,677515562 0,82987199 0,532035517 0,97545882 0,674452529 0,333004968 0,528046511 0,645185636

26 0,34991712 0,43675716 0,824079793 0,52528158 0,506180166 0,37815129 0,511407637 0,91872938 0,581684298 0,409118238 0,607492221 0,553978171

27 0,42279184 0,615895726 0,092266065 0,250065988 0,71385789 0,42550455 0,634713462 0,73196066 0,858716334 0,344759449 0,276274439 0,281917395

28 0,47133874 0,068835021 0,914858595 0,444177042 0,76311324 0,47988976 0,338289164 0,65924961 0,360387429 0,22447918 0,571968803 0,49882484

29 0,26603664 0,358546888 0,521430758 0,492014768 0,455657193 0,85987113 0,426880294 0,40017062 0,944194678 0,316969552 0,364120768 0,557943796

30 0,30827095 0,474220211 0,320414265 0,47396674 0,674641373 0,61656125 0,34515319 0,46435542 0,11755858 0,262763025 0,637352761 0,392815889

31 0,30318566 0,421275155 0,324658813 0,1830621 0,363019015 0,3818224 0,434346326 0,14579199 0,080659118 0,367763857 0,535325194 0,427691981

32 0,39056458 0,437378267 0,222455014 0,395713973 0,514068485 0,60819557 0,629527137 0,20296035 0,470202265 0,415940702 0,444169379 0,787841605

33 0,50587463 0,277138949 0,538454556 0,326571114 0,365212792 0,40163755 0,342262446 0,52992865 0,508222388 0,178351531 0,479202588 0,481876554

34 0,40418801 0,901101181 0,252224224 0,484478754 0,636746601 0,5118787 0,331192612 0,5128126 0,898888284 0,237138994 0,221092555 0,498270047

35 0,5578271 0,962710762 0,165492529 0,412170616 0,560503185 0,31485956 0,43455843 0,45974401 0,488102658 0,484642207 0,572490768 0,534371332

36 0,60282771 0,020554307 0,433380235 0,168324813 0,533594286 0,91522383 0,350530108 0,07484407 0,631129502 0,414287432 0,365724016 0,448387038

37 0,39765142 0,624969055 0,333794348 0,611305186 0,372239752 0,60901349 0,911426995 0,41344679 0,861048229 0,322811617 0,509072598 0,672036322

38 0,23232714 0,981700838 0,94569641 0,472659678 0,525111575 0,45287287 0,491944531 0,04462859 0,605954715 0,36536048 0,496426983 0,52652167

39 0,71025156 0,766404015 0,690219882 0,360077922 0,464682719 0,41701857 0,438652108 0,62545886 0,461141587 0,187994399 0,311309309 0,445713565

40 0,56416072 0,018282534 0,133604134 0,287393267 0,377837769 0,29133908 0,44863689 0,74345305 0,532394242 0,379571104 0,177762021 0,17119749

41 0,42890623 0,975071826 0,105503384 0,435354157 0,314539344 0,33883889 0,304117285 0,24975664 0,915249575 0,242240028 0,200555891 0,854259801

42 0,37568765 0,657481599 0,786754187 0,507746864 0,369295934 0,36617843 0,497487035 0,17205975 0,725692818 0,188743893 0,294728832 0,386722564

43 0,31434725 0,661696586 0,218145631 0,550206561 0,351327466 0,54919759 0,334406187 0,29547308 0,300973016 0,170086139 0,178399982 0,31229103

44 0,25791173 0,034196369 0,504720636 0,157781277 0,464828283 0,58831298 0,566738885 0,84784962 0,211497407 0,242495596 0,410307094 0,502875093

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96 0,33344447 0,505533398 0,263908796 0,580047133 0,497265928 0,32549278 0,627631542 0,78643152 0,725773416 0,165115775 0,460587616 0,57754163

97 0,49175104 0,484177154 0,001146446 0,472178618 0,383990043 0,43377033 0,601516488 0,82619157 0,338910493 0,450791108 0,404853403 0,668382424

98 0,50759049 0,933514955 0,762732764 0,377322658 0,39498404 0,47651737 0,497848528 0,79257737 0,155443871 0,205060925 0,166391434 0,737006669

99 0,45180632 0,140957271 0,302134358 0,314893329 0,436555169 0,83673032 0,644736509 0,04966649 0,795837767 0,170324808 0,075458775 0,320082859

100 0,5276117 0,010333082 0,334215998 0,400460382 0,314298486 0,60248034 0,374974462 0,16455833 0,664526034 0,348810165 0,35314302 0,320420424

E11

ENTRADAS

E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10 E12


214

APÊNDICE M – TABELA COM OS DADOS VARIÁVEIS AUXILIARES E DADOS DE SAÍDA DO RISCO DE USINAS

SOLARES

Risco de Insumo Risco de Licenciamento Ambiental Conclusão Contratação Preço de Contratação de Energia Prazo

0,293353513 1,638922755 3,555092064 2,867032512 2,867032512 3,555092064

0,321787506 1,436239747 2,908701225 2,377725877 2,377725877 2,908701225

0,365539756 1,071327369 3,122071051 2,815955739 2,815955739 3,122071051

0,343271853 1,150063864 2,817419585 2,364640426 2,364640426 2,817419585

0,577205746 1,151466507 2,624543662 2,69465449 2,69465449 2,624543662

0,308137165 1,933920408 3,34819834 2,405981552 2,405981552 3,34819834

0,505398246 1,449050729 2,877384662 2,146161264 2,146161264 2,877384662

0,576813069 1,702401039 2,952351634 2,752397456 2,752397456 2,952351634

0,382513999 1,661707131 3,046283092 2,573799632 2,573799632 3,046283092

0,491568886 1,353524716 2,976836378 2,076212628 2,076212628 2,976836378

0,571857367 1,092665415 2,646693983 2,72340485 2,72340485 2,646693983

0,307062855 2,018465419 3,792664888 2,348944453 2,348944453 3,792664888

0,394130256 1,139620354 2,687071071 3,177956896 3,177956896 2,687071071

0,583824148 1,987324133 4,218608343 3,490075961 3,490075961 4,218608343

0,279284917 1,240548213 2,619706659 2,079395596 2,079395596 2,619706659

0,477062867 1,362139931 3,230611674 2,638618624 2,638618624 3,230611674

0,210299086 1,063823317 2,469184173 1,550666433 1,550666433 2,469184173

0,403211103 2,132152477 4,145392185 3,084199866 3,084199866 4,145392185

0,546260078 1,316160665 3,274970064 2,889928938 2,889928938 3,274970064

0,402613283 1,71796836 3,386963479 2,236516424 2,236516424 3,386963479

0,252632356 1,908248734 3,677165445 3,30946432 3,30946432 3,677165445

0,524701882 1,434216319 3,264765185 2,984438605 2,984438605 3,264765185

0,43288602 1,182937348 2,921995456 2,891142202 2,891142202 2,921995456

0,35683671 1,900080617 3,713807871 3,592980335 3,592980335 3,713807871

0,571431731 2,192124786 4,377134689 3,397638265 3,397638265 4,377134689

0,349917119 2,025695262 3,96201245 2,936297062 2,936297062 3,96201245

0,422791838 1,840742977 3,921274985 2,426802218 2,426802218 3,921274985

0,471338737 1,46381408 3,224466093 2,964495229 2,964495229 3,224466093

0,266036635 1,836380063 3,578788684 2,503629526 2,503629526 3,578788684

0,308270946 1,055880741 2,692236552 2,629642217 2,629642217 2,692236552

0,303185656 0,604337255 1,783524997 2,011044248 2,011044248 1,783524997

0,390564575 1,068876585 2,820667777 2,744839615 2,744839615 2,820667777

0,505874632 1,364722152 2,602126041 2,362095217 2,362095217 2,602126041

0,404188009 1,896179634 3,376931444 2,273109809 2,273109809 3,376931444

0,557827101 1,374881379 2,8545852 2,709834594 2,709834594 2,8545852

0,602827705 0,874298387 2,673646608 2,865756873 2,865756873 2,673646608

0,397651422 1,8858002 3,778480437 2,560013585 2,560013585 3,778480437

0,232327135 1,454360516 2,924289493 2,233260233 2,233260233 2,924289493

0,710251564 1,446678371 2,97547206 2,557416019 2,557416019 2,97547206

0,564160722 1,563240562 3,133168274 2,034411055 2,034411055 3,133168274

0,428906235 1,600360375 2,557855891 2,137100158 2,137100158 2,557855891

0,375687646 1,405499429 2,638460831 1,792613409 1,792613409 2,638460831

0,314347255 1,211903147 2,446834395 1,705563328 1,705563328 2,446834395

0,257911726 1,217128303 3,096545092 2,483771816 2,483771816 3,096545092

0,624839884 1,395797083 3,214499342 2,677849691 2,677849691 3,214499342

0,167014643 0,886266502 2,332916073 2,443841878 2,443841878 2,332916073

0,261307348 1,199989092 2,733469543 2,202031433 2,202031433 2,733469543

0,547314394 0,68271766 2,146845956 2,403629918 2,403629918 2,146845956

0,447631761 1,570314259 3,026755869 1,986077481 1,986077481 3,026755869

0,426954181 1,7896262 3,137218391 2,43262363 2,43262363 3,137218391

0,143561366 1,357485218 2,877588543 1,799149444 1,799149444 2,877588543

0,639960298 2,18082806 3,624967877 2,415167667 2,415167667 3,624967877

0,440334049 1,126146531 3,078068804 2,543494268 2,543494268 3,078068804

0,197448646 1,549030909 3,254190445 2,882337856 2,882337856 3,254190445

0,319092444 1,594317332 3,094058494 2,787863663 2,787863663 3,094058494

0,684457997 1,104447797 2,848557018 3,314078927 3,314078927 2,848557018

0,442316694 1,221972228 2,694361474 1,96414365 1,96414365 2,694361474

0,253124633 1,297564128 2,857099684 2,415508744 2,415508744 2,857099684

0,346764425 1,377637226 2,834630142 2,317673562 2,317673562 2,834630142

0,653139872 1,918318563 4,085050822 2,957973577 2,957973577 4,085050822

0,616256068 1,138978128 3,079182052 2,740141933 2,740141933 3,079182052

0,427374659 1,42040938 2,826977778 2,644564838 2,644564838 2,826977778

0,395411157 1,134889941 2,258046953 2,169845194 2,169845194 2,258046953

0,259656087 1,351093559 2,459657122 2,208712651 2,208712651 2,459657122

0,212165124 1,67778815 3,323587767 2,36740808 2,36740808 3,323587767

0,518729271 1,833370788 3,295879579 2,919339898 2,919339898 3,295879579

0,246994086 1,953807801 3,802989955 2,597737188 2,597737188 3,802989955

0,33982066 1,951494484 3,809880192 2,711410859 2,711410859 3,809880192

0,252584796 1,769019527 3,393507488 2,830561939 2,830561939 3,393507488

0,735957475 1,183978152 2,750463934 2,81671235 2,81671235 2,750463934

0,639340576 1,46530872 2,932654579 2,847351683 2,847351683 2,932654579

0,440050277 0,791605847 2,31102641 2,474571092 2,474571092 2,31102641

0,429914891 1,580633007 3,279875871 2,610903761 2,610903761 3,279875871

0,337322115 1,395949041 2,504019472 1,985620886 1,985620886 2,504019472

0,487283021 1,205597534 2,668848936 2,042523061 2,042523061 2,668848936

0,348657972 1,370512264 3,476095328 3,267032403 3,267032403 3,476095328

0,310782359 1,445678897 3,840908355 2,621662559 2,621662559 3,840908355

0,631926123 1,470813413 3,175536031 2,902486517 2,902486517 3,175536031

0,568388705 0,713276017 1,942527923 2,290044338 2,290044338 1,942527923

0,445911524 1,522456955 3,575056997 2,831817357 2,831817357 3,575056997

0,318093204 1,639694375 3,412154932 2,322335918 2,322335918 3,412154932

0,264693516 1,905115336 3,779892715 2,640003671 2,640003671 3,779892715

0,376867484 1,494137088 3,467286944 2,656107555 2,656107555 3,467286944

0,197888886 1,670617661 3,313805062 2,469272961 2,469272961 3,313805062

0,684280479 1,345985703 2,924943251 2,708410903 2,708410903 2,924943251

0,580904776 1,37339653 2,970264682 2,246665058 2,246665058 2,970264682

0,388993001 0,617192554 2,498086964 2,862950976 2,862950976 2,498086964

0,390359336 1,622434486 3,103977918 2,531520531 2,531520531 3,103977918

0,443623794 1,60578024 3,092576254 2,222548896 2,222548896 3,092576254

0,452675649 1,888470747 3,554382776 2,545437936 2,545437936 3,554382776

0,700108544 0,82921922 2,178018347 2,158735259 2,158735259 2,178018347

0,433415638 1,727035733 3,315883615 2,752495479 2,752495479 3,315883615

0,681196859 1,502917043 3,122507938 2,688380566 2,688380566 3,122507938

0,338197505 1,700077426 3,402538704 2,457659279 2,457659279 3,402538704

0,483095703 1,327947238 3,260118994 2,867350247 2,867350247 3,260118994

0,33344447 2,09225207 4,003581062 2,655271166 2,655271166 4,003581062

0,491751044 1,637280684 3,448978788 2,775168487 2,775168487 3,448978788

0,507590489 1,325343896 3,010753832 2,59855 2,59855 3,010753832

0,451806324 1,160397581 3,078419577 2,120633445 2,120633445 3,078419577

0,527611704 1,229544748 2,521298038 2,117953976 2,117953976 2,521298038

AUXILIARES SAÍDAS

A2 A3 A4 S1 S2A1


215

APÊNDICE N – TABELA COM OS DADOS DE SAÍDA DE USINAS SOLARES EM ANÁLISE OTIMISTA


min 245 6

mp 252,5 7

max 381 12

(mp-min)/(max-min) 0,055147059 0,166666667

1 250,5982576 6,46185011

2 250,3063421 6,417758391

3 250,2690624 6,432809731

4 250,350086 6,411151037

5 249,988993 6,396828199

5 250,197669 6,448209661

7 249,525749 6,415503405

8 250,0641866 6,420881335

9 250,03344 6,427524251

10 249,66378 6,422622979

11 250,3137876 6,398499233

12 249,8140702 6,477032382

13 250,7040133 6,401527414

14 250,7107587 6,503106848

15 249,91048 6,396462356

16 250,0312893 6,440268896

17 249,0279061 6,38490395

18 250,4878468 6,498721898

19 250,1256628 6,443281179

20 250,0055496 6,45079686

21 250,9456852 6,4697126

22 250,4677709 6,442590003

23 250,2882138 6,418711986

24 251,0199014 6,472047108

25 250,9643103 6,512472518

26 250,4446641 6,487566146

27 249,8323867 6,485053089

28 250,5056243 6,439849935

29 250,0749207 6,463386794

30 250,4359084 6,401913166

31 249,7106607 6,327126122

32 250,1725687 6,411387976

33 250,2524345 6,395129805

34 249,7077024 6,450128744

35 250,4365956 6,413853974

36 250,3304999 6,400523154

37 250,1428092 6,476139503

38 250,1635569 6,418876318

39 250,116922 6,422526122

40 249,2061415 6,433578247

41 250,0089681 6,3917542

42 249,1489444 6,397878939

43 249,5906001 6,383158014

44 250,268701 6,43103678

45 249,9216316 6,439169626

46 250,1165754 6,374132282

47 250,3639777 6,404979225

48 249,7788114 6,358902156

49 249,6063377 6,426151795

50 249,8787912 6,433858391

51 249,5245472 6,415518125

52 249,9852185 6,466366886

53 250,0344591 6,429748913

54 250,8001318 6,441872636

55 250,3599092 6,430863679

56 250,447307 6,413416764

57 249,3150928 6,402071745

58 250,2552296 6,414036207

59 249,7687709 6,412404908

60 250,5157933 6,495078831

61 250,5083822 6,42982662

62 250,2462984 6,411847868

63 249,5772647 6,368079906

64 249,9955127 6,384160679

65 250,3856542 6,446559364

66 250,6262075 6,444694024

67 250,4977304 6,477681272

68 250,2135913 6,478113806

69 250,6111443 6,451232146

70 250,0000178 6,406236183

71 250,0128239 6,419474999

72 249,9940575 6,372372911

73 250,2744038 6,443613066

74 249,5805601 6,387609557

75 249,581374 6,400163637

76 250,9754468 6,45668996

77 250,5023078 6,480056769

78 250,2614621 6,436499899

79 249,6776965 6,341396654

80 250,1891561 6,463145139

81 250,2566341 6,452470215

82 250,266778 6,476228478

83 250,1516972 6,45611097

84 250,5016129 6,445901675

85 249,8819993 6,418923137

86 249,5340521 6,422156228

87 250,7015456 6,387150123

88 249,9471797 6,431553792

89 250,1420945 6,430760462

90 249,9580656 6,461804035

91 249,5657713 6,36149841

92 250,3552353 6,446041497

93 249,8172924 6,432840012

94 250,1801958 6,451832184

95 250,4514199 6,442274959

96 250,2364676 6,490117194

97 250,3156669 6,454905185

98 249,8932475 6,425023799

99 249,7131445 6,429773399

100 249,4924703 6,388944575

S1 S2


216

APÊNDICE O – TABELA COM OS DADOS DE SAÍDA DE USINAS SOLARES EM ANÁLISE PESSIMISTA


min 245 6

mp 374 11,5

max 381 12

(mp-min)/(max-min) 0,948529412 0,916666667

1 268,2175882 7,083134517

2 267,0069305 6,979730271

3 266,8523208 7,015028791

4 267,1883491 6,964234651

5 265,6907922 6,93064462

5 266,5562315 7,051144829

7 263,7695859 6,97444186

8 266,0026419 6,987054223

9 265,8751267 7,002633243

10 264,3420399 6,991138741

11 267,0378092 6,934563542

12 264,9653369 7,118740101

13 268,6561875 6,941665256

14 268,6841625 7,179890145

15 265,365176 6,929786641

16 265,866207 7,032522083

17 261,7048879 6,902679776

18 267,7596827 7,169606524

19 266,2576012 7,039586515

20 265,7594572 7,057212348

21 269,6584703 7,101573691

22 267,6764221 7,037965564

23 266,9317469 6,981966649

24 269,9662666 7,107048598

25 269,7357142 7,201854587

26 267,5805917 7,143443968

27 265,0413008 7,137550326

28 267,8334109 7,031539534

29 266,0471591 7,086738361

30 267,5442793 6,942569924

31 264,536468 6,76717876

32 266,4521336 6,964790323

33 266,7833602 6,926661531

34 264,5241989 7,055645479

35 267,5471293 6,970573602

36 267,1071197 6,939310056

37 266,3287124 7,116646114

38 266,4147589 6,982352041

39 266,2213506 6,99091159

40 262,4440811 7,016831122

41 265,7736346 6,918745037

42 262,2068686 6,933108822

43 264,038542 6,898585194

44 266,8508218 7,010870853

45 265,4114249 7,029944068

46 266,2199131 6,877417976

47 267,2459618 6,949760469

48 264,8191085 6,841700164

49 264,1038101 6,999414547

50 265,2337536 7,017488117

51 263,7646017 6,974476382

52 265,6751381 7,093727297

53 265,8793531 7,007850537

54 269,0548184 7,036283189

55 267,2290885 7,010464895

56 267,5915524 6,969548254

57 262,8959337 6,942941826

58 266,7949522 6,971000976

59 264,7774678 6,967175241

60 267,8755849 7,161062777

61 267,8448488 7,008032776

62 266,7579117 6,965868866

63 263,983236 6,863223896

64 265,7178313 6,900936652

65 267,3358605 7,04727454

66 268,3335045 7,042899929

67 267,8006728 7,120261882

68 266,6222659 7,121276265

69 268,2710331 7,058233184

70 265,736515 6,952708296

71 265,7896256 6,983756073

72 265,7117959 6,873291884

73 266,874473 7,040364858

74 263,9969032 6,909024986

75 264,0002786 6,938466914

76 269,7819003 7,071032893

77 267,8196567 7,125832917

78 266,8208002 7,023683003

79 264,3997556 6,800646123

80 266,5209261 7,08617163

81 266,800777 7,061136715

82 266,8428466 7,116854778

83 266,3655735 7,06967504

84 267,8167746 7,045732122

85 265,2470584 6,982461843

86 263,8040211 6,990044113

87 268,6459532 6,907947519

88 265,5173803 7,012083353

89 266,325748 7,010222829

90 265,5625275 7,083026461

91 263,9355699 6,847788921

92 267,2097047 7,046060033

93 264,9787003 7,015099808

94 266,4837654 7,059640398

95 267,6086098 7,03722672

96 266,7171406 7,149426705

97 267,0456029 7,066847224

98 265,2937081 6,996769163

99 264,546769 7,007907962

100 263,6315694 6,912155882

S1 S2

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