[pt] SIMULADOR ESTOCÁSTICO DO FLUXO FINANCEIRO DOS AGENTES NO MERCADO ATACADISTA DE ENERGIA ELÉTRICA BRASILEIRO
[en] STOCHASTIC SIMULATOR TO CALCULATE THE AGENTS FINANCIAL FLOW AT BRAZILIAN WHOLESALE ENERGY MARKET
Description
[pt] No novo modelo de livre concorrência do Setor Elétrico Nacional,o Mercado Atacadista de Energia (MAE) foi criado para ser o ambiente onde se processam as compras e vendas de energia de curto prazo. Logo, os agentes que possuem excedentes de energia, provenientes de excesso de geração ou de sobra de contrato, poderão vendê-los no MAE. A situação inversa também pode ocorrer, ou seja, o agente que necessitar de energia para cobrir um deficit de energia ou honrar contratos também poderá comprar energia no MAE. Em cada instante de tempo, os montantes de energia que cada agente poderá comercializar no MAE, assim como o preço de liquidação, não podem ser previstos com exatidão, pois dependem, por exemplo, das condições hidrológicas futuras. Isto acarreta incertezas com relação ao fluxo de caixa futuro dos agentes.No presente trabalho é apresentado um modelo de simulador estocástico capaz de fornecer estimativas futuras do fluxo financeiro de um agente no MAE, considerando-se em detalhe as regras vigentes, analisando- se diversos cenários hidrológicos.[en] In the new trading model for the Brazilian electricity sector, the Wholesale Energy Market -Mercado Atacadista de Energia - MAE- is the place where all buyers and sellers of electricity can trade and in which the spot price of energy will be determined. In this market the agents can sell the excess of generation or the positive net energy of bilateral contracts. However, lack of generation or negative net energy of bilateral contracts will be exposured to spot market price.The market price and the energy amount that each agent can trade at MAE depends on many factors, such as future hydrological conditions, for example.This fact causes financial flow uncertainties to all market agents. Then, this dissertation shows a model to make the market accounts using the MAE rules and future estimation of generations and consumptions energies. The results of this model could help the agents to forecast the payments and receipts at MAE.