TDR Nº 66
CONTRATO Nº 12/2018
TDR Nº 66
Análise dos Reflexos das Mudanças Climáticas nas Metodologias de Planejamento de Sistemas Elétricos
PRODUTO 5
Análise da Mudança Climática Junto ao
Planejamento de Expansão de Sistemas Elétricos
Pesquisa / Produto / Trabalho executado com recursos provenientes do Acordo de Empréstimo nº 8.095-BR, formalizado entre a República Federativa do Brasil e o Banco Internacional para Reconstrução e Desenvolvimento – BIRD, em 1º de março de 2012.
Novembro/2018
SUMÁRIO
2 MUDANÇAS CLIMÁTICAS, ENERGIA E PLANOS DE ADAPTAÇÃO 5
3 PLANEJAMENTO DO SETOR ELÉTRICO E AS MUDANÇAS CLIMÁTICAS: ANÁLISE INTERNACIONAL 23
3.1 O planejamento energético e sua interação com as mudanças climáticas
3.2.1 Modelos que enfocam os efeitos do lado da demanda 39
3.2.2 Modelos que enfocam os efeitos do lado da oferta 44
3.2.3 Modelos combinados que enfocam concomitantemente os efeitos dos lados da demanda e da oferta 51
4 PLANEJAMETO DO SETOR ELÉTRICO E AS MUDANÇAS CLIMÁTICAS: ANÁLISE NACIONAL 60
4.1 O planejamento energético no âmbito nacional 60
4.2 Procedimentos, modelos e critérios do planejamento do setor elétrico nacional 75
4.2.1 Descrição dos procedimentos 76
4.2.2.1 Critério de planejamento da expansão da geração 89
4.2.2.2 Critérios de planejamento da transmissão 92
4.2.2.3 Capacidade de suprimento e garantia física dos empreendimentos de geração 94
4.2.3 Modelos utilizados no planejamento do setor elétrico 97
4.2.3.2 Transmissão 112
5 ANÁLISE CRÍTICA DOS MODELOS DE PLANEJAMENTO DO SETOR ELÉTRICO NACIONAL E PROPOSTAS FACE ÀS MUDANÇAS CLIMÁTICAS 113
5.1 Planejamento da oferta de energia 116
5.2 Previsão da demanda 120
5.3 Planejamento da transmissão 121
5.4 Planejamento do sistema elétrico 125
5.5 Estudos de vulnerabilidade de ativos físicos/sistemas e planos de resiliência 128
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS 132
7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 133
8 ANEXO: AGENTES ENVOLVIDOS E SUAS COMPETÊNCIAS 148
1 INTRODUÇÃO
Este Produto, intitulado Análise dos Reflexos das Mudanças Climáticas nas Metodologias de Planejamento de Sistemas Elétricos, apresenta um extenso levantamento bibliográfico, notadamente internacional, sobre estudos e modelos que avaliam as interações e impactos das mudanças climáticas e os sistemas energéticos, bem como para suportar a proposição de políticas públicas e o planejamento energético. Dado o recentismo das modelagens para mudanças climáticas, e a consequente inércia dos governos em criar políticas públicas para enfrenta-las, os modelos de planejamento energético que incorporam esses efeitos ainda estão em sua fase inicial, principalmente quando se trata de planejamento do setor elétrico. Entretanto, muito se avançou na avaliação dos impactos sobre os ativos físicos e os sistemas energéticos, o que permitiu suportar propostas de ações de adaptação de caráter regionais (especialmente, por países).
Para uma boa compreensão do texto, propôs-se uma estrutura básica para classificar os modelos de planejamento energético, bem como os horizontes de análise, dado que as mudanças climáticas exigem estudo com horizontes longuíssimos, inusuais no planejamento energético convencional. Essa organização expõe as ligações dos modelos em diferentes horizontes (através de saídas e entradas dos mesmos), bem como leva de uma granulometria grossa a uma fina, incluindo-se aí o setor elétrico. O planejamento deste setor específico começa a se mobilizar para responder às mudanças climáticas, mas priorizando as ações de melhoria de resiliência de ativos, que agora se veem diante de ameaças como o aumento de velocidade de vento e inundações. Entretanto, as ações (modelos e processos) referentes aos aspectos operacionais sistêmicos diante das mudanças climáticas ainda são incipientes mundo afora, conforme fica evidenciado no levantamento realizado. Mas, há um consenso da necessidade de sua evolução e muitas iniciativas começam a tomar fôlego.
Na sequência, o texto apresenta o que se pratica no Brasil em termos de planejamento energético, dando destaque ao setor elétrico. Buscou-se fazer uma análise sintética dos modelos, mas destacando a evolução recente da integração dos mesmos. Observa-
se um avanço importante nos modelos e na integração dos mesmos, embora não haja ainda um processo bem definido e participativo para o planejamento. Tampouco os critérios avançaram suficientemente para absorver as mudanças que ora acontecem (tecnológicas, ambientais e sociais), conforme destacado no texto.
Na sua parte final, este produto apresenta propostas de procedimentos a serem implementados no âmbito do planejamento do setor elétrico, ligando os conceitos de vulnerabilidade e resiliência apresentados no Produto 2 (Estado da Arte da Vulnerabilidade do Setor Elétrico) com as práticas correntes. Fica evidente a necessidade de se construir modelos e processos que atendam estas novas demandas.
2 MUDANÇAS CLIMÁTICAS, ENERGIA E PLANOS DE ADAPTAÇÃO
Como já abordado no Produto 2 (Estado da Arte da Vulnerabilidade do Setor Elétrico) e no Produto 3 (Modelagem Climática para a Geração Elétrica), as mudanças climáticas apresentam riscos para o setor de energia e identificar os impactos das mudanças climáticas neste setor, assim como suas vulnerabilidades, é essencial para a formulação de políticas de adaptação e avaliação de alternativas tecnológicas para a formulação de políticas energéticas em um país (WILBANKS et al., 2007). Em geral, a literatura foca em impactos generalizados que podem ser observados nas estações geradoras e na infraestrutura de transmissão e distribuição. De acordo com Xxxxxx et al. (2018), essa perspectiva sistêmica concentrou a atenção na possível instabilidade ou ruptura por meio de eventos específicos (por exemplo, picos de demanda, interrupção de transmissão), bem como riscos materiais associados a custos de operação e manutenção (desgaste, perda, etc.). Há também, um volume crescente de trabalhos mostrando que a implementação de opções de mitigação de energia pode levar a uma série de co-benefícios socioeconômicos, por exemplo, emprego, segurança energética e melhor acesso a serviços de energia em áreas rurais (BRUCKNER et al., 2014).
Ainda de acordo com Xxxxxxxx et al. (2014), o desempenho, o custo de muitas tecnologias e a capacidade das energias renováveis têm avançado substancialmente nas últimas décadas (desde o quarto relatório do IPCC; AR4 - 2007). Entretanto, estes autores citam ainda, que nenhuma opção isolada de mitigação no setor de fornecimento de energia será suficiente para manter o aumento na temperatura média global abaixo de 2°C, sugerindo que as principais opções de mitigação no setor de energia são:
• Melhorias na eficiência energética;
• Redução das emissões evasivas dos Gases de Efeito Estufa (GEE), exceto CO2;
• Mudança de combustíveis fósseis com altas emissões específicas de GEE (ex.: carvão) para aqueles com menores (ex.: gás natural);
• O uso de eletricidade para substituir outros combustíveis e;
• Uso de energia renovável, nuclear e Captura e Armazenamento de Carbono (CCS, do inglês Carbon dioxide capture and storage).
O capítulo 4 do Quarto Relatório do IPCC (AR4) (XXXX et al., 2007 apud MOOMAW et al., 2011) apresenta ainda outras formas de reduzir emissões de GEE de fontes energéticas sem estagnar o fornecimento. As medidas incluem:
• Melhorar a eficiência da oferta energética, transmissão e distribuição;
• Melhorar a eficiência do lado da demanda nos respectivos setores e aplicações;
• Mudança no uso de matrizes energéticas com alta emissão de GEE, como carvão e petróleo, para outras fontes, como gás natural, combustíveis nucleares e fontes de energias renováveis;
• Utilizar a técnica de CCS para evitar as emissões de CO2 para atmosfera, provenientes do processo de pós-combustão ou processos industriais. Além disso, o CCS tem o potencial de remoção de CO2 da atmosfera quando a biomassa é queimada;
• Alterar o comportamento para gerenciar melhor o uso de energia, ou usar menos carbono em serviços com intenso gasto energético;
• O aumento da capacidade de absorção do CO2 atmosférico em florestas, solos e sumidouros;
• Reduzir a liberação de aerossóis e partículas de black carbon provenientes de motores diesel, queimadas etc. (XXXX; XXX, 2005 apud XXXXXX et al., 2011);
• Reduzir emissões de GEEs, como o CH4, N2O e hexafluoreto de enxofre, podem também reduzir o aquecimento global.
Já Gerlak et al. (2018) comenta que também é necessário um foco no gerenciamento de riscos climáticos no setor de energia elétrica, uma vez que redes elétricas fornecem uma base social, cultural e econômica fundamental. Além disso, a indústria energética é formada por uma infraestrutura complexa, desde a produção até a transmissão, sendo desta forma exposta a uma ampla gama de ameaças que, em algumas regiões específicas, apresentam risco extremo devido aos impactos das mudanças climáticas. Os autores citam como exemplo, que o aumento de temperatura tem influência direta no sistema de transmissão, aumentando o risco de incêndios, pois o aumento da temperatura diminui a umidade do solo e da vegetação. Neste estudo, ainda é destacado que se devem ter investimentos em pesquisa em áreas onde existem lacunas sobre os impactos das mudanças climáticas (por exemplo, incêndios florestais ou mudanças nos padrões de vento) para que se possa fornecer uma compreensão mais completa dos riscos e estratégias potenciais de adaptação. Como exemplo, os autores citam que os recentes incêndios catastróficos no norte da Califórnia sugerem uma possível responsabilidade de serviços públicos que não fornecem dados para indicar onde as linhas de energia apresentam riscos de incêndios florestais (GAFNI, 2017 apud GERLAK et al., 2018).
Entre os agentes interessados no risco climático no setor energético e elétrico, podem se destacar investidores, credores, seguradoras, analistas de mercado e financeiros, governos e agências reguladoras, consumidores, comunidades locais e ONGs. Vários trabalhos apontam a importância de um engajamento entre as partes interessadas (XXXXXXXX et al., 2011; TOPDAD, 2015; XXXXXX et al., 2018), isso envolve uma
interação entre empresas privadas e instituições públicas para assim conseguir respostas adaptativas mais eficazes. Xxxxxx et al. (2018) cita, como exemplo, o trabalho da concessionária californiana Pacific Gas and Electric Company que busca desenvolver estratégias para se adaptar a reduções da camada de neve nas montanhas de Sierra Nevada que são fundamentais para energia hidrelétrica na região. O setor de transporte precisa de energia motriz, enquanto o setor de energia também depende do transporte para fornecer recursos, como carvão, petróleo e gás natural. Além disso, o setor de comunicações exige eletricidade para operar; já o setor de energia depende de sistemas de comunicação para monitorar e gerenciar a rede elétrica. Nesse panorama fica evidente a necessidade de políticas com colaborações entre diferentes setores. Entretanto Xxxxxx et al. (2018) destaca que embora seja reconhecida a importância deste engajamento intersetorial nas abordagens de riscos climáticos no setor elétrico e energético existe pouca ação sendo executada. Esse engajamento poderia contribuir na ampliação da quantidade de dados e informações sobre o clima local; desenvolver métodos para avaliar riscos e promover um conjunto de práticas tecnológicas, comportamentais e institucionais necessárias para uma maior resiliência. Destaca ainda, que um envolvimento entre as partes interessadas é fundamental para implementação efetiva de estratégias de adaptação, uma vez que a falha em um setor pode acarretar problemas em diversos outros setores.
Xxxxxxxx et al. (2011) ainda diz que, se todos os setores interessados forem incluídos no projeto de energias renováveis, sua aceitação torna-se um compromisso mais duradouro a longo prazo. Além disso, essa rede intersetorial pode ser um importante canal para intercâmbio de experiências e conhecimentos; esta por sua vez, apoia o processo de aprendizagem e estimula a mudança, como exemplo, políticas ou instituições que ajudem o desenvolvimento sustentável das energias renováveis.
Com relação ao setor de fornecimento de energia, o qual compreende todos os processos de extração, conversão, armazenamento, transmissão e distribuição de energia, estudos mostram que o mesmo é o maior contribuinte para as emissões globais de GEE e, reduzir tais emissões exigirá investimentos em infraestrutura e
mudanças nas operações dos sistemas de energia - ambos dependerão das
tecnologias de mitigação empregadas (XXXXXXXX et al., 2014). Desta forma, o setor elétrico desempenha um papel importante em cenários de mitigação com cortes profundos de emissões de GEE. Em um mundo em aquecimento, a demanda de energia para aquecimento diminuirá e a demanda por refrigeração aumentará; o equilíbrio dos dois depende das condições geográficas, socioeconômicas e tecnológicas (XXXXX; XXX XXXXXX, 2009; VINE, 2012; XXXXX et al., 2014;
XXXXXXXX et al., 2014). A demanda máxima de eletricidade também pode aumentar, especialmente como resultado de eventos climáticos extremos, exigindo um aumento desproporcional na infraestrutura energética (US EPA, 2008 apud BRUCKNER et al., 2014). Xxxxx et al. (2014) cita que há projeção de que a demanda de energia por ar condicionado residencial no verão cresça rapidamente no século XXI sob um cenário de mudança climática de referência - população média e crescimento econômico global, sendo este mais rápido nos países em desenvolvimento; nenhuma política de mitigação além daqueles em vigor em 2008. As projeções indicam um aumento de quase 300 TWh em 2000 para cerca de 4.000 TWh em 2050 e mais de 10.000 TWh em 2100, em que cerca de 75% dos quais se devem ao aumento da renda nos países de mercados emergentes e 25% é devido à mudança climática. Além das mudanças de temperatura e renda, a demanda real de energia será influenciada por mudanças demográficas, estilos de vida, códigos de construção e regulamentos para o projeto e isolamento do estoque de habitações, a eficiência energética dos dispositivos de aquecimento/resfriamento, a abundância e eficiência energética de outros eletrodomésticos, o preço da energia e assim por diante.
Para exemplificar este aumento na demanda de energia para resfriamento, pode-se citar Xxxxx e Xxx Xxxxxx (2009) que realiza um estudo para os Estados Unidos e apresenta a demanda de energia global (em PJ=1015Joule) modelada para o aquecimento e resfriamento do ar residencial em um cenário de referência do projeto ADAM (MNP, 2007 apud XXXXX; XXX XXXXXX, 2009). O resultado de Xxxxx e Xxx Xxxxxx (2009) é apresentado na Figura 1, que mostra que a demanda de eletricidade para o ar condicionado é projetada para aumentar rapidamente e apresentará um crescimento 40 vezes maior em 2100 com relação a 2000.
Figura 1 - Demanda de energia global (PJ=1015Joule) modelada para o aquecimento e resfriamento do ar residencial em um cenário de referência.
Fonte: Xxxxx x Xxx Xxxxxx (2009).
Segundo Xxxxx et al. (2014), o setor de energia será modificado pela política climática, mas os impactos das mudanças climáticas também influenciarão o fornecimento seguro e confiável de energia. Isso se deve ao fato que as mudanças climáticas globais afetarão cada vez mais o funcionamento das instalações e infraestruturas energéticas ao longo do tempo, bem como as possíveis mudanças na frequência e intensidade de eventos climáticos extremos representarão perigo para eles. Os autores citam ainda, que os modelos de gestão a curto prazo podem precisar de melhorias para lidar com os impactos dos eventos climáticos extremos. Além de impactar o fornecimento de energia por meio de mudanças em sua demanda, as mudanças climáticas ainda trarão diversos impactos sobre o potencial do futuro papel das tecnologias de mitigação no setor de fornecimento de energia (XXXXXXXX et al., 2014).
A Tabela 1 fornece uma visão geral dos principais impactos projetados das mudanças climáticas e eventos climáticos extremos no fornecimento de energia e as opções de adaptação relacionada. Segundo o Banco Mundial (WORLD BANK, 2011), para o sistema elétrico, o objetivo primário da adaptação pode ser visto como a “garantia do suprimento de energia e equilíbrio entre produção e consumo ao longo do tempo e do
espaço”. Nesta tabela, tem-se que CSP = concentração de energia solar, PV = fotovoltaica e TH = aquecimento térmico.
Já a Tabela 2 também apresenta os possíveis impactos das mudanças climáticas e as ações adaptativas, entretanto, o National Academies Press (2010 apud WORLD BANK, 2011) também acrescenta quais são os agentes principais que devem realizar estas medidas adaptativas.
Já com relação ao transporte e a transmissão de energia, a Tabela 3 fornece uma visão geral dos impactos das alterações climáticas e dos eventos extremos na transmissão de energia, juntamente com as opções para reduzir a vulnerabilidade. Vale ressaltar, que os dutos desempenham um importante papel no setor de energia, transportando petróleo e gás dos poços para centros de processamento e distribuição a distâncias de algumas centenas a milhares de quilômetros. Já a rede elétrica transmite energia das unidades de geração para os consumidores e a maior parte de seus componentes (linhas aéreas, subestações, transformadores) está localizada ao ar livre e exposta aos eventos climáticos (ARENT et al. 2014). Ainda a respeito da transmissão, distribuição e transferência de energia, o Banco Mundial (2011) indica possíveis melhorias a serem feitas no setor energético como o investimento em novas linhas transmissão, expandidas e regionalmente integradas, como aquelas planejadas sob o conceito DESERTEC, assim como para a rede de energia eólica no norte europeu; energias renováveis nas regiões oeste e leste dos Estados Unidos; a Plataforma Africana de Tecnologia de Energia Renovável (AFRETEP); ou ainda o “embryonic Desertec Australia” – que pode ajudar a mitigar os impactos climáticos.
Fonte: Adaptado de Arent et al. (2014).
Tecnologia | Mudanças nos atributos climáticos ou relacionados | Possíveis impactos | Opções de adaptação |
Reduz a eficiência da conversão térmica em 0,1 a | |||
0,2% nos EUA; 0,1 a 0,5% na Europa, onde a | |||
Aumento da temperatura do ar. | perda de capacidade é estimada na faixa de 1 a 2% por 1°C de aumento de temperatura, | Permanecer em locais frios, sempre que possível. | |
reduzindo a eficiência do resfriamento e | |||
reduzindo o nível de operação/desligamento. | |||
Uso de fontes de água não tradicionais (por ex., água de | |||
campos de petróleo e de gás, minas de carvão e de tratamento, | |||
esgoto tratado); reutilização da água de processo dos gases de | |||
Centrais térmicas e nucleares | Alterar a precipitação (mais baixa) e aumentar a temperatura do ar aumenta a temperatura e reduz a disponibilidade de água para resfriamento. | Menos geração de energia; redução média anual de carga de 0,1 a 5,6%, dependendo do cenário. | combustão (pode cobrir de 25 a 37% das necessidades de resfriamento da usina), secagem de carvão, condensadores (o carvão mais seco tem maior valor de aquecimento, água mais fria entra na torre de resfriamento); usar gelo para resfriar o ar antes de entrar na turbina a gás aumenta a eficiência e a produção; usar gelo derretido na torre de resfriamento; condensador montado na saída da torre de resfriamento para reduzir as perdas por evaporação (em até 20%). Tecnologias alternativas de resfriamento: torres de resfriamento a seco, |
resfriamento regenerativo, trocadores de tubulação de calor; | |||
os custos das opções de refrigeração de adaptação dependem | |||
das características dos sistemas existentes, distância à água, | |||
equipamento adicional necessário, estimado em US$ 250.000 – | |||
500.000 por megawatt. |
Tecnologia | Mudanças nos atributos climáticos ou relacionados | Possíveis impactos | Opções de adaptação |
Aumento da frequência de temperaturas extremamente altas. | Exacerbação dos impactos das condições mais quentes: redução da eficiência térmica e de resfriamento; descarga limitada de água de resfriamento; superaquecimento de edifícios; autoignição de pilhas de carvão. | Refrigeração de edifícios (ar condicionado) e de pilhas de carvão (pulverização de água). | |
Seca: redução da disponibilidade de água. | Exacerbando os impactos das condições mais quentes, operação e saída reduzidas, desligamento. | O mesmo que a redução da disponibilidade de água sob mudanças climáticas graduais. | |
Hidrelétrica | Aumento/diminuição da disponibilidade média de água. | Saída de potência aumentada / reduzida. | Programar a liberação da água para otimizar o rendimento. |
Mudanças na variação sazonal e interanual nos influxos (disponibilidade de água). | Mudanças na produção sazonal e anual de energia; inundações e perda de produção no caso de fluxos de pico mais altos. | Suave: ajustar o gerenciamento de água. Difícil: construir capacidade de armazenamento adicional, e melhorar a capacidade do rotor da turbina. | |
Precipitação extrema causando inundações. | Diretos e indiretos (por detritos transportados de áreas alagadas) danos a barragens e turbinas, perda de produção devido à liberação de água através de canais de derivação. | Suave: ajuste o gerenciamento de água; Remoção de entulho. Difícil: aumentar a capacidade de armazenamento. | |
Energia solar | Aumento da temperatura média. | Melhorando o desempenho de TH (especialmente em regiões mais frias), reduzindo a eficiência de PV e CSP com resfriamento a água; A eficiência do PV cai em ~ 0,5% por 1°C de aumento de temperatura para silício cristalino e módulos de filme fino, mas o desempenho varia de acordo com os tipos de módulos, com os módulos de filme fino funcionando melhor; A exposição a longo prazo ao calor provoca um envelhecimento mais rápido. |
Tecnologia | Mudanças nos atributos climáticos ou relacionados | Possíveis impactos | Opções de adaptação |
Mudando a nebulosidade. | O aumento é desfavorável (redução da produção), diminui o benefício (aumento da produção) para todos os tipos, mas os coletores de tubos evacuados para TH podem usar insolação difusa. CSP mais vulnerável (não pode usar luz difusa). | Aplique uma superfície mais rugosa para painéis fotovoltaicos que utilizem melhor a luz difusa; otimizar o ângulo de montagem fixo para o uso de luz difusa, aplicar sistema de rastreamento para ajustar o ângulo para condições de luz difusa; instalar / aumentar capacidade de armazenamento. | |
Períodos quentes. | Danos materiais para PV, saída reduzida para PV e CSP; A eficiência do CSP diminui em 3-9% à medida que a temperatura ambiente aumenta de 30 para 50°C e cai 6% (torre) para 18% (vale) durante o 1% mais quente do tempo. | Resfriando painéis fotovoltaicos passivamente por fluxos de ar natural ou ativamente por refrigerantes a ar ou líquidos forçados. | |
Granizo. | Danos materiais aos TH: os coletores de tubos evacuados são mais vulneráveis que os coletores de placas planas. Fraturando como tampa de placa de vidro, danos ao material fotoativo. | Coletores de placa plana: usando vidro reforçado para suportar granizo de 35 mm (todos de 15 testados) ou até 45 mm (10 de 15 testados); apenas 1 em 26 coletores de tubo evacuados resistiu a granizo de 45 mm. Aumentar a proteção aos padrões atuais ou além deles. | |
Energia eólica | Taxa de vento: recurso eólico total (densidades médias anuais de energia eólica para vários anos); provavelmente permanecerá dentro de ± 50% dos valores atuais na Europa e na América do Norte; dentro de ± 25% dos valores históricos (1979 a 2000) nos EUA. | Mudança no potencial de energia eólica. | A escolha do local ideal. |
Extremos de velocidade do vento: rajada, mudança de direção, cisalhamento. | Integridade estrutural de altas cargas estruturais; fadiga, danos aos componentes da turbina; saída reduzida. | Projeto e engenharia de turbinas, proteção baseada na direção. |
Fonte: Adaptado de National Academies Press (2010 apud WORLD BANK, 2011)
Mudança climática | Impacto | Ações adaptativas possíveis | Agentes principais |
Aumento de temperatura médio. | Aumento da demanda para resfriamento, redução da demanda para aquecimento. | Aumentar a capacidade regional de geração de energia elétrica; planejar e implementar maior capacidade de entrega; levar em conta a mudança padrões de demanda (verão- inverno, estação úmida-seca, norte-sul) ao planejar instalações (Recursos para Futuro - Instrumentos de política, RFF-PI). | Governo nacional e setor privado. |
Pesquisa e desenvolvimento (P&D) na criação de espaços melhor refrigerados; construção de revestimentos mais eficientes e acessíveis; formar parcerias com centros de P&D. | Governo nacional. | ||
Liderar pelo exemplo – climatização de edifícios por agencias do governo e gerenciamento do uso de energia a fim de reduzir demandas de resfriamento. | Governo nacional e prefeituras. | ||
Ondas de calor mais frequentes e/ou mais longas. | Garantir que os requisitos de energia de populações especialmente vulneráveis sejam satisfeitos, especialmente durante as ondas de calor. | Governos locais. | |
Melhorar a eficiência do uso de energia, especialmente residências e edifícios comerciais, por exemplo: Auditorias energéticas; estabelecimento de tarifas adequadas; contingência planejamento para prováveis interrupções de fornecimento de eletricidade sazonais. | Governos nacionais individuais. | ||
Abordar a vulnerabilidade a ondas de calor na transmissão e sistemas de entrega. | |||
Redução da eficiência e capacidade das usinas de energia devido ao aumento da temperatura ambiente. | Melhorias a eficiência da geração e entrega de energia. | Governo nacional e setor privado. | |
Fornecer incentivos governamentais para estudar a questão da descentralização da produção de energia a fim de reduzir riscos (RFF-PI). |
Mudança climática | Impacto | Ações adaptativas possíveis | Agentes principais |
Alterações em precipitação e disponibilidade de água. | Alterações em precipitação e disponibilidade de água. | Desenvolver estratégias de geração de energia elétrica com menor consumo de água, especialmente para resfriamento de usinas termelétricas, como por exemplo, o resfriamento a seco e aumento de ciclos de concentração para água de resfriamento; planejamento de contingência e redução da geração de energia hidrelétrica, especialmente em regiões dependentes de derretimento de neve. | Governo nacional e setor privado. |
Acelerar o desenvolvimento de tecnologias de dessalinização de baixa energia; ciclos mais altos de concentração no resfriamento sistemas de água (RFF-PI). | Governo nacional e setor privado. | ||
Diversificar as fontes de energia para fornecer um portfólio mais robusto de opções. | |||
Estabelecer incentivos para a conservação da água em sistemas de energia, incluindo o desenvolvimento tecnológico e planejamento integrado de conservação de água e energia. | |||
Alterações em intensidade, tempo e localização de eventos climáticos extremos. | Perturbação de energia, conversão e geração; incluem plataformas de petróleo e gás e submarino, oleodutos (RFF-PI). | Fortalecer as infraestruturas para suportar o aumento de vento, raios e outros estresses relacionados a tempestades; a longo prazo considerar realocação de infraestruturas para regiões menos vulneráveis (ver coluna de elevação do nível do mar). | Governo nacional e setor privado. |
Aumentar a resiliência a interrupções de energia e outras ameaças; expandir redundância na transmissão de eletricidade e capacidade de armazenamento de combustível. | Governo nacional e setor privado. | ||
Perturbação de energia, transmissão e transporte. | Avaliar a vulnerabilidade do setor energético regional e comunicar vulnerabilidades; planejamento de contingência. | ||
Prepare-se para interrupções no fornecimento, por exemplo, backup de sistemas para instalações de emergência, escolas, etc. | Governo nacional e setor privado. | ||
Elevação do nível do mar. | Riscos para infraestruturas em áreas de regiões costeiras vulneráveis. | Realizar análises regionais de vulnerabilidade de infraestrutura de energia em áreas costeiras para o aumento do nível do mar; defender planejamento responsável do uso da terra e planejamento de contingência. | Governo nacional e local, setor privado. |
Fonte: Adaptado de Arent et al. (2014).
Tecnologia | Mudanças no atributo climático ou relacionado | Impactos | Opções de adaptação |
Dutos | Derretimento permafrost. | Xxxxxxx desestabilizadores, obstruindo o acesso para manutenção e reparo. | Ajustar o código do projeto e os critérios de planejamento, implantar planos de mitigação de desastres. |
Aumento de ventos fortes, tempestades e furacões. | Danos a dutos offshore e onshore e equipamentos relacionados, derramamentos; levantar e soprar objetos pesados contra tubulações, danificar equipamentos. | Melhorar os critérios do projeto, atualizar medidas contra desastres. | |
Inundações causadas por fortes chuvas, tempestades ou elevação do nível do mar. | Danos a tubulações, derramamentos. | Localização (excluir planícies que podem inundar), impermeabilização. | |
Rede elétrica | Aumento da temperatura média. | Aumento nas perdas de linha de transmissão. | Incluir o aumento da temperatura no cálculo do projeto. |
Aumento de ventos fortes, tempestades e furacões. | Danos mecânicos a linhas de transmissão, torres, subestações e desligamentos causados por vibrações nos cabos que podem se tocar ou tocar estruturas causando uma descarga elétrica; danos mecânicos indiretos e curto-circuito por árvores derrubadas ou detritos queimados contra linhas aéreas. | Ajustar os padrões de carga de vento, redirecionar as linhas ao longo das estradas ou através dos campos abertos; gerenciar a vegetação; melhorar a previsão de tempestades e furacões. | |
Altas temperaturas extremas. | Linhas e transformadores podem superaquecer e desarmar; flashover para árvores sob o cabo em expansão. | Aumentar a capacidade do sistema, aumentar a tensão na linha para reduzir a flecha do condutor, adicionar resfriadores externos aos transformadores. | |
Combinação de baixa temperatura, vento e chuva, tempestade de gelo. | Danos físicos (incluindo colapso) de linhas aéreas e torres causados pelo acúmulo de gelo sobre eles. | Aprimorar o padrão de projeto para suportar maior carregamento de gelo e vento, redirecionar as linhas ao longo das estradas ou através dos campos abertos; melhorar a previsão de impactos de tempestades de gelo em linhas aéreas e em circuitos de transmissão. |
O processo de adaptação às mudanças climáticas é muito complexo, consistindo em uma grande soma de ajustes sociais, de infraestrutura e tecnológicos a serem feitos. Das várias tipologias propostas para adaptação das mudanças climáticas para o setor elétrico, são apresentadas na Figura 2 as tipologias diferenciadas pelo Banco Mundial (2011) de acordo com os estudos de Xxxxxx et al. (1993), Xxxxxxx (1993), Xxxxxx et al. (1994), Xxxx et al. (1999, 2000), UKCIP (2007) e OCDE (2008).
Figura 2 - Tipologia das Respostas de Adaptação.
Fonte: Adaptado de World Bank (2011).
Já Wilbanks et al. (2008) enumera necessidades gerais, assim como as que se relacionam às principais áreas de tecnologia, afim de enfatizar a necessidade de ampliar o conhecimento sobre os impactos das mudanças climáticas na produção e uso de energia. Exemplos de necessidades gerais incluem:
• Fornecimento de modelos de maior resolução para avaliação de impacto local e de pequena região onde a maioria das decisões sobre instalações de energia operam;
• Pesquisa de tecnologias e práticas para economizar energia de resfriamento e reduzir a demanda de pico de carga elétrica;
• Pesquisar como as mudanças nas políticas regionais de uso de energia impactam o suprimento de energia regional, instituições e consumidores;
• Melhor compreender o efeito das alterações das condições climáticas nas energias renováveis e no desenvolvimento de energia baseada em fósseis; penetração do solo e impactos associados a balanços energéticos e economias regionais;
• Entender o potencial de eficiência do resfriamento do espaço;
• Melhorar informações sobre a interação entre demanda e uso de água;
• Melhorar a compreensão dos impactos das mudanças climáticas, bem como a variabilidade local da energia eólica e produção de energia solar.
• Desenvolver estratégias e melhorar o potencial tecnológico do fornecimento de sistemas de energia;
• Compreender o papel das interconexões regionais e geração distribuída em melhorar a resiliência dos sistemas de fornecimento de eletricidade;
• Compreender o impacto de eventos climáticos severos em sistemas de dutos submarinos, especialmente no Golfo do México, bem como desenvolver estratégias para reduzir tais impactos.
Com relação à união europeia, o relatório “Securing the EU’s energy future: Adapting our energy system to climate change” da Tool-Supported Policy-Development for Regional Adaptation (ToPDAd, 2015) mostra que entre os impactos projetados das mudanças climáticas nos sistemas de energia do norte da Europa, em geral, a eletricidade terá sua demanda diminuída devido a temperaturas mais altas e carga de aquecimento reduzida nos invernos; diminuição da eficiência do transporte de energia nas linhas de transmissão; maior precipitação durante os meses de inverno, com o potencial de inundações; chuvas diminuídas durante o verão, com secas que podem danificar cabos subterrâneos e reduzir sua capacidade de dissipar calor e; elevação do nível do mar, aumentando o potencial de geração de energia marítima.
Até 2050, as mudanças projetadas para os cenários baixo (RCP2.6) e médio (RCP4.5)
são modestas (Tabela 4), com mudanças dentro da faixa de variabilidade climática, incorporada na concepção e gestão de sistemas energéticos. Porém, as mudanças ultrapassam a atual faixa de variabilidade entre 2050 e 2100, exigindo a implementação de estratégias e investimentos em adaptação até 2050. Os autores citam que no contexto da mudança climática global, é de fundamental importância que ocorra a integração entre setores para que não exista um perigo de que as soluções apenas transfiram os problemas de uma infraestrutura ou de um setor econômico para outro, ao invés de abordar um panorama geral englobando diversos setores. A Tabela 4 apresenta um exemplo, deixando claro que a adaptação pode diminuir as influências das mudanças climáticas no setor energético. As alterações percentuais desta tabela são em relação à linha de base sem mudança climática. Entre os resultados apresentados na Tabela 4, observa-se que a projeção da demanda de calor para o norte da Europa no cenário RCP8.5 (cenário mais pessimista), chega a uma diminuição de 13%, enquanto que no cenário RCP2.6 (mais otimista), esta diminuição projetada é de 8%. Com relação ao fornecimento do sistema energético, é projetado um aumento que chega a 8% nas hidrelétricas e 3% na energia solar. Segundo os autores, estes resultados são devidos à projeção de invernos mais quentes e de aumento das chuvas, o que poderá acarretar na região, em uma pequena queda na demanda por aquecimento durante o inverno e uma maior disponibilidade de energia hidrelétrica. Com relação aos custos totais do sistema de energia, os resultados apontam para diminuição, sendo que, em um cenário com adaptação das mudanças climáticas, a porcentagem de diminuição é levemente maior que em um cenário sem adaptação. Já com relação aos custos variáveis, sem nenhuma ação de adaptação, sua diminuição seria de 5,50%, enquanto que com adaptação de 2,40%. Os autores não justificam estes resultados.
Fonte: ToPDAd (2015).
RCP 2.6 | RCP 4.5 | RCP 8.5 | |
Mudanças climáticas (baixa) | Mudanças climáticas (média) | Mudanças climáticas (alta) | |
DEMANDA | |||
Demanda de energia elétrica | -1,0% | -1,0% | -2,0% |
Demanda de calor | -8,0% | -10,0% | -13,0% |
FORNECIMENTO | |||
Painéis fotovoltaicos (Energia solar) | - | - | +3,0% |
Hidrelétricas sem reservatórios | - | +4,0% | +8,0% |
Hidrelétricas com reservatórios | - | +6,0% | +8,0% |
CUSTOS TOTAIS DO SISTEMA DE ENERGIA | |||
Adaptação | -1,3% | -1,7% | -2,5% |
Nenhuma adaptação | -1,0% | -1,4% | -2,4% |
CUSTOS VARIÁVEIS | |||
Adaptação | -1,1% | -1,4% | -2,4% |
Nenhuma adaptação | -2,8% | -3,7% | -5,5% |
Vale esclarecer que cenários consistem em ferramentas para o entendimento e não previsões do futuro, fornecendo descrições plausíveis do desenvolvimento dos próximos anos ou décadas (projeções), tendo como base um conjunto de pressupostos coerentes e internamente consistentes sobre as principais forças motrizes (FISCHEDICK et al., 2010). As vantagens práticas dos cenários usando modelos integrados é a possibilidade de capturar grande parte das principais interações entre várias tecnologias de diferentes partes do sistema energético com outros setores economicamente importantes, além de processos físicos vitais para o entendimento das mudanças climáticas. Para haver uma consistência interna essa integração mostra-se de suma importância e são exploradas em escala global com
projeções para o período de décadas ou até um século. Estas medidas são cruciais ao
determinar o contexto estratégico para energias renováveis (FISCHEDICK et al., 2010).
Segundo Xxxxxxxxxx et al. (2010), toda a literatura sobre cenários de mudanças climáticas divide-se em duas abordagens distintas, sendo estas quantitativa e qualitativa. Em seu estudo, enfoca exclusivamente a abordagem quantitativa. Estes cenários oferecem estimativas para a implementação de energias renováveis, a fim de melhor definir o papel destas energias na mitigação do clima, com base em modelos que representam de forma explicita as relações entre tecnologias renováveis e outras tecnologias de mitigação, assim como vários outros fatores que influenciam a mitigação.
Mesmo que todos os modelos de Fischedick et al. (2010) sigam a abordagem quantitativa é importante ressaltar que há grande variação entre as estruturas dos modelos utilizados. As características metodológicas importantes dos cenários revisados neste estudo, assim como os modelos usados para gerá-los, são:
• Adotam uma visão integrada do sistema de energia, a fim de capturar interações entre tecnologias energéticas concorrentes;
• Possuem uma base e tomada de decisão amplamente baseada em critérios econômicos;
• São de longo prazo e de escala global, porém, com alguns detalhes regionais;
• Incluem políticas necessárias para atender aos resultados de emissões;
• Exploram os níveis de implantação de energias renováveis nas escalas regional e global, integrando várias escalas espaciais e temporais, além do sistema de energia, como modelos de agricultura e uso da terra totalmente acoplados.
3 PLANEJAMENTO DO SETOR ELÉTRICO E AS MUDANÇAS CLIMÁTICAS: ANÁLISE INTERNACIONAL
3.1 O planejamento energético e sua interação com as mudanças climáticas
O objetivo deste item é apresentar uma organização do planejamento energético, que incorporem os efeitos das mudanças climáticas, bem como fazer uma revisão de modelos de planejamento do setor energético em nível internacional. Para tanto, faz- se necessário, primeiramente, analisar os modelos energéticos, em diferentes níveis geográficos, tendo em vista o caráter global do efeito climático e os acordos e metas estabelecidos em âmbito multilateral, bem como os reflexos tecnológicos e geopolíticos destes acordos e os reflexos nas práticas da sociedade. Neste sentido, propõe-se a seguinte classificação de modelos de planejamento, partindo-se dos energéticos de caráter mais abrangentes e indo até os específicos, setoriais ou subsetoriais, conforme sintetizado na Figura 3. Esta classificação não é normalizada e foi desenvolvida focando as necessidades deste Produto 5.
Figura 3 - Proposta de classificação de modelos de planejamento.
Para melhor análise, propõe-se, também, uma escala indicativa de horizontes de estudos, que, combinada com a estrutura de modelos proposta na Figura 3, permitirão desenvolver a análise e proposições dos estudos. Assim, tem-se os seguintes horizontes referenciais:
• Prospectivo: 50 a 100 anos;
• Políticas Públicas: 30 a 50 anos;
• Planejamento de Longo Prazo: 15 a 30 anos;
• Planejamento de Xxxxx Xxxxx: 5 a 15 anos;
• Planejamento de Xxxxx Xxxxx: despacho a 5 anos.
Os modelos energéticos globais que se prestam à análise prospectiva energética são muito importantes para a sinalização de compromissos multilaterais, bem como para a avaliação de novas tecnologias, práticas e costumes. Neste sentido, destaca-se o Global Energy Assessment (GEA;2012), desenvolvido pelo International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), com suporte de distintas organizações, como o World Bank, e que objetiva encontrar trajetórias para atender as necessidades energéticas globais a custos razoáveis, com segurança e equidade, respeitando as limitações ambientais locais e globais (mudanças climáticas).
A União Europeia apresenta o Energy Roadmap 2050 (2011), que é um bom exemplo de roteiro de políticas públicas energéticas, estabelecendo metas que devem ser seguidas pelos planejadores em seu território. O estabelecimento destas diretrizes não se limitou a modelos regionais, foram utilizados modelos globais, sejam climáticos, energéticos ou econômicos, para definir metas em energia renovável, captura de carbono e eficiência energética, preponderantemente.
A Agência Internacional de Energia-AIE publicou recentemente o Oil 2017-Analisys and Forecasts to 2022 (2017), que traduz bem o resultado de um planejamento de médio prazo global. Este trabalho é publicado e revisado anualmente, apresentando uma avaliação global de médio prazo, com projeções de produção, consumo, estoque e preços. A diferença marcante entre este instrumento e os recém apresentados
anteriormente dá-se no fato de não ser propositivo. Apenas avalia as tendências, consequentes de condições econômicas, institucionais, ambientais, etc.
Os três produtos citados (GEA, Energy Roadmap, Oil Analisys and Forecast) ilustram bem os resultados de estudos globais com diferentes horizontes. Em verdade, eles não utilizam um modelo matemático único, sendo um conjunto de técnicas de cenários, avaliações tendenciais, fixação de distintas restrições, dentre outras ferramentas que incorporam visões distintas de evolução. Concluindo, os modelos energéticos globais de longuíssimo e muito longo prazos caracterizam-se mais como metodologias e processos de análise do que como um modelo propriamente dito.
Entende-se por modelos regionais aqueles que focam uma região específica do globo, podendo ser uma política, econômica ou física, como países, continentes, blocos econômicos, estados subnacionais, dentre outros. Os modelos energéticos regionais de muito longo prazo são capazes de relacionar modelos de longuíssimo prazo (prospectivo), em geral modelos globais, e os modelos de longo prazo, como regra representado por modelos regionais setoriais ou intersetoriais (planejamento de longo prazo). Destaca-se entre estes modelos aqueles voltados à matriz energética, que projetam para prazos alongados a demanda e a oferta de energia, buscando o equilíbrio entre eles mediante restrições e objetivos dos mais distintos. As matrizes são instrumentos fundamentais para analisar e fundamentar os efeitos de políticas energéticas, tecnológicas, ambientais e econômicas, apresentando como resultado as metas tecnológicas, ambientais e, porventura, geográficas que poderão (ou deverão) ser colocadas como restrições ou objetivos nos planejamentos de longo prazo.
A sociedade, por meio de suas atividades socioeconômicas, mobiliza os recursos energéticos de diversas formas e intensidades, tornando-se importante entender tais aspectos, o que pode ser feito, por exemplo, por meio de estudos ligados à demanda e oferta de energia que utilizem instrumentos analíticos e, abordem os sistemas produtivos e energéticos sob uma ótica detalhada, integrada e transparente.
Xxxxxx et al. (2010) comenta sobre a importância do planejamento, sobretudo em setores de infraestrutura, seja qual for o contexto econômico associado,
independendo também da intensidade de intervenção do Estado. Os autores dizem, ainda, que a matriz energética é um instrumento de destaque para se simular diferentes cenários de mercado e permite avaliar possíveis efeitos, tais como: vulnerabilidades sistêmicas, riscos ambientais, impactos de políticas públicas, dentre outros.
De forma sucinta, pode-se dizer que a matriz energética é uma representação quantitativa de todos os recursos energéticos (oferta) disponíveis para serem utilizados nos diversos processos produtivos e suprir a necessidade (demanda) de energia. Por isso mesmo, é um instrumento adequado para incorporar restrições e trajetórias tecnológicas e ambientais, com destaque para os efeitos das mudanças climáticas.
Nesse sentido, partindo do princípio que a demanda e a oferta de energia de uma dado país (ou região) são conhecidas, por exemplo, o governo pode atuar por meio de políticas públicas, no sentido de atender questões bastante discutidas recentemente, como é o caso das emissões de GEE. A utilização de softwares (ou modelos) de simulação possibilita a análise de tais variáveis.
Os modelos de avaliação de impacto das mudanças climáticas no setor energético têm, como seria natural, um enfoque abrangente, não dando destaque ao setor elétrico. Entretanto, como ficará evidenciado no decorrer deste relatório, há uma necessidade premente de se ter modelos que foquem o setor elétrico, sem, entretanto, abrir mão da visão integrada e globalizada, que é implícita às mudanças climáticas. Voltando à Figura 3, os modelos setoriais, mesmo aqueles combinados “oferta x demanda”, não apresentam habilidades suficientes para absorver as indicações dos modelos regionais/globais, que estabelecem metas e tendências, muitas vezes de caráter geográfico, seja tecnológico, ambiental ou social. Por isto, é natural a evolução dos modelos setoriais para modelos integrados, sejam aqueles que simplesmente analisam dois ou mais setores energéticos (como eletricidade e gás), sejam os que incorporam outros aspectos, distintos dos técnicos, como se caracterizam os modelos de Planejamento Integrado de Recursos (PIR).
Chandramowli e Xxxxxx (2014) apresenta uma excelente revisão e classificação de modelos para o planejamento do setor elétrico incorporando impactos das mudanças climáticas. O artigo, intitulado Impact of climate change on electricity systems and markets – A review of models and forecasts, é bastante útil para uma compreensão abrangente de metodologias de planejamento em um ambiente de mudanças climáticas profundas, mas ressalta a carência de ferramental apropriado e de experiência no setor elétrico. Ao longo deste item serão usados intensamente textos traduzidos e/ou adaptados deste artigo, que estarão destacados em itálico, visando preservar a autoria. Assim, Xxxxxxxxxxxx e Xxxxxx (2014) faz a seguinte análise:
Através dos esforços do Painel Intergovernamental sobre Mudança do Clima (IPCC, 1990; 1995; 2001; 2007), os impactos potenciais das mudanças do setor de energia global têm sido razoavelmente bem documentados na literatura. No entanto, uma pesquisa abrangente sobre o impacto das mudanças climáticas especificamente no setor de energia elétrica tem sido "surpreendentemente escassa" (WERON, 2010; SUGANTHI, 2016). Além disso, existe uma escassez de literatura sobre estudos de avaliação que enfocam os impactos das mudanças climáticas no setor de energia elétrica em nível nacional, regional ou estadual. Os sistemas de eletricidade são construídos e operados em escala nacional ou regional. Assim, a análise de impacto realizada nessa escala espacial serviria às necessidades dos formuladores de políticas associados a esse setor. Além disso, os autores não encontraram nenhuma tentativa abrangente de pesquisa para explicar o impacto das mudanças climáticas no mercado de eletricidade.
Em outro trecho do artigo os autores ressaltam a importância de adaptação dos modelos de planejamento às novas condições ambientais e econômicas, o que coaduna com o escopo deste trabalho:
Estudos de impacto em escala nacional ou regional, formulando uma resposta política às mudanças climáticas, é uma tarefa desafiadora para os formuladores de políticas. Além disso, a maioria dos estudos de avaliação
geralmente se concentra em modelos convencionais de impacto. Até onde se levantou, não há tentativas de rever modelos e metodologias. Portanto, sugere-se uma revisão da arquitetura dos modelos e das principais previsões, o que poderia ser mais efetivo no planejamento e na construção de políticas específicas para o setor de energia elétrica.
• Modelos que enfocam os efeitos do lado da demanda;
• Modelos que enfocam os efeitos do lado da oferta;
• Modelos combinados que enfocam concomitantemente os efeitos dos lados da demanda e da oferta.
Há de se alertar que, como será melhor explicado ao longo do texto, os modelos combinados não precisam ter o caráter integrador, como no planejamento de recursos, podendo se ater a uma fronteira bem estreita, como no planejamento para um subsetor específico.
Xxxxxx et al. (2018) afirma que, dada a complexidade dos sistemas de energia e suas ligações com a economia, principalmente na escala nacional, o uso de modelagem matemática é uma das melhores ferramentas disponíveis para entender os possíveis resultados de uma política e explorar os trade-offs entre as alternativas. Dessa forma, modelos de expansão de sistemas energéticos são amplamente utilizados ao redor do mundo para a realização desses tipos de estudo.
Guidati e Soothill (2017) destaca que os esforços para mitigar as mudanças climáticas estão frequentemente focados nos desafios específicos do setor elétrico, pois a eletricidade é, de fato, a forma de energia mais versátil, mas também volátil, e as tecnologias renováveis dominantes das últimas duas décadas são a energia eólica e a solar fotovoltaica (PV). Diante disso, os autores desenvolveram um modelo simples do sistema energético de um país ou de uma região, que consiste nas principais formas de consumo final (eletricidade, aquecimento (calor de baixo e alto grau), transporte), os principais insumos primários (combustíveis, eletricidade renovável) e
os ativos mais importantes que convertem um insumo primário em uma forma de consumo final (tipos de centrais, bombas de calor etc.), além dos ativos de armazenamento para eletricidade (por exemplo, baterias), energia térmica (quente e frio), hidrogênio, biomassa e reservatórios para hidrelétricas reguladas. O modelo é estritamente local, isto é, não considera quaisquer limitações na transmissão ou distribuição de qualquer fluxo de energia. Segundo os autores, o modelo tem por objetivo propor uma estratégia de investimento ótima em termos de custo para atingir uma determinada meta de redução de C02. Isso implica dois tipos de otimização distintos, mas interligados:
i. Uma otimização de investimento que propõe quando e quanto investir em determinados ativos (com baixo teor de CO2), abrangendo um determinado período de tempo, neste caso de 2010 a 2050. Para cada ativo, três escolhas devem ser feitas: (a) em que ano iniciará a instalação, (b) quantos anos essa instalação deve durar e (c) qual volume total deve ser atingido. Cada ativo tem uma vida útil, consequentemente, é descomissionado ao longo do tempo;
ii. Uma otimização de despacho que leva uma determinada configuração de ativos e é executada durante um ano inteiro, minimizando despesas de operação e emissões, e propondo um grande número de realizações dos sistemas de energia, ou seja, uma determinada configuração de ativos e sua capacidade instalada ao longo do horizonte de 2010 a 2050. Para avaliar essas realizações, uma otimização de despacho é feita para cada cinco anos dentro do horizonte de tempo, por meio de técnicas de programação linear.
Os autores comentam, ainda, que este modelo foi aplicado a três países europeus (Polônia, Suíça e Espanha) que variam em termos de condições climáticas e potencial renovável. Os resultados mostram a importância de ligar os diferentes setores energéticos: fortes reduções de emissão de C02 (por exemplo, maiores que 80%) só podem ser alcançadas através de uma eletrificação de aquecimento e de transporte. A Captura e Armazenamento de Carbono (do inglês, CCS) pode desempenhar um papel vital para alcançar essas metas importantes com custos mínimos. Apenas uma
abordagem holística tecnicamente neutra que integre tecnologias convencionais e
renováveis levará a um fornecimento de energia confiável, acessível e limpo para a Europa.
Por outro lado, os modelos de matriz energética nem sempre são resultados de modelos matemáticos, podendo muitas vezes ser uma simples contabilização de oferta e demanda, e de uma busca de equilíbrio entre elas. Esta simplicidade favorece a incorporação de métricas associadas a políticas públicas, como trajetória de emissões de GEE. Nesse sentido, são apresentados em seguida, alguns modelos que são comumente utilizados para elaboração de projeções de matrizes energéticas e/ou de emissões.
Os modelos MAED (Model for Analysis of Energy Demand), que possui uma abordagem paramétrica técnica-econômica de demanda e, MESSAGE (Model for Energy Supply Strategy Alternatives and their General Environmental Impact), que tem uma abordagem de otimização de oferta, são modelos desenvolvidos pela Agência Internacional de Energia Atômica (IAEA), sendo utilizados em larga escala em âmbito mundial. Estes modelos permitem a simulação de diferentes cenários, tornando-se ferramentas úteis aos tomadores de decisão.
O MAED é um modelo de simulação para avaliar as implicações da evolução da demanda de energia (a médio e longo prazos) de um cenário que descreve uma evolução hipotética das atividades econômicas e das características populacionais. Trata-se de um modelo que relaciona a demanda de energia a um conjunto de fatores sociais, econômicos e tecnológicos que a influenciam. A demanda de energia é desagregada em um grande número de categorias de usos finais, cada uma correspondendo a um determinado serviço ou para a produção de um certo bem. A natureza e nível da demanda para bens e serviços são uma função de vários tipos de escolha: sócio/política (por exemplo, a densidade demográfica regional, tipo e quantidade de eletrodomésticos por residência); sócio/econômica (prioridade em desenvolvimento de certas indústrias ou setores econômicos, a política do país para transporte público); puramente econômico (por exemplo, a influência da mudança de preços de combustível); ou somente tecnológico (como a evolução das eficiências de
certos tipos de equipamento, penetração no mercado de novas tecnologias ou formas de energia, etc.). As projeções de demanda energética obtidas no MAED são utilizadas como ponto de partida no MESSAGE. Já o modelo MESSAGE, que utiliza um algoritmo de programação linear, objetiva eleger os meios de produção energética que permitam abastecer uma demanda de fontes secundárias, de forma a minimizar os custos de operação e manutenção ao longo do período observado. Por sua formulação, o modelo analisa as substituições possíveis entre fontes energéticas nos diferentes centros de transformação, através do nível de consumo final (SCHAEFFER et al., 2004).
Xxxxxx et al. (2010), aplica uma abordagem de planejamento de recursos integrados a partir dos modelos MAED–MESSAGE, conforme apresentado na Figura 4, que ilustra a abordagem integrada realizada, relacionando as variáveis de entrada e saída de cada modelo, bem como as interações entre os modelos. Foram considerados quatro diferentes cenários futuros com base no relatório especial do IPCC, cenários base (A2a e B2a) foram ajustados, dando a capacidade de geração de eletricidade e o consumo de energia final setorial por fonte até 2035. Em segundo lugar, esses cenários foram reproduzidos incluindo os impactos climáticos projetados (A2b e B2b). Medidas de adaptações detalhadas para diversas matrizes energéticas (por exemplo, energia eólica e gás natural) baseadas na integração MAED-MESSAGE são encontradas em nesse estudo.
Figura 4 - Modelo conceitual MAED-MESSAGE. Fonte: Lucena et al. (2010).
Por sua vez, o modelo LEAP (Long-range Energy Alternatives Planning System), desenvolvido pelo Stockholm Environment Institute, na Suécia, é uma ferramenta computacional de modelagem de sistemas energético-ambientais baseada em cenários, amplamente usada para análise de políticas de energia e avaliação de mitigação de mudanças climáticas, sistematizando as informações e produzindo os resultados das matrizes energética e de emissões.
Heaps (2009) comenta que o LEAP está rapidamente se tornando o padrão de fato para países que realizam planejamento integrado de recursos e avaliações de
mitigação de GEE, especialmente no mundo em desenvolvimento. Foi adotado por milhares de organizações em mais de 190 países em todo o mundo. Seus usuários incluem agências governamentais, acadêmicos, organizações não-governamentais, empresas de consultoria e empresas de energia e, tem sido usado em escalas que vão desde cidades e estados até aplicações nacionais, regionais e globais.
Xxxxxx et al. (2010) destacam as características inerentes ao modelo, em que o principal objetivo consiste em possibilitar um suporte integrado e confiável, para o desenvolvimento de estudos de planejamento energético integrado, permitindo, assim, representar e elaborar matrizes energéticas com foque na integração existente entre energia e meio ambiente. Os autores citam ainda, os possíveis tipos de análises que podem ser efetuadas com o programa: Análises de políticas energéticas; Análises de políticas ambientais; Estudos de Mitigação da emissão de GEE; Planejamento energético integrado. Vale salientar que este modelo contém os módulos de oferta e transformação da energia, porém não são utilizados métodos de otimização.
Em 2013, o LEAP foi atualizado e melhorado para apoiar um novo tipo de análise focada no apoio ao planejamento de ações nacionais sobre poluentes climáticos de curto prazo (Short-Lived Climate Pollutants - SLCPs) (COMMEND, 2018). Maiores informações, como download do software LEAP, materiais e documentação de treinamento associados e guias do usuário estão disponíveis para download no site da Community for Energy, Environment and Development (COMMEND) junto com informações sobre acordos de licenciamento para outros tipos de organizações. Trata-se uma iniciativa internacional destinada a fomentar uma comunidade entre analistas de energia que trabalham com energia para o desenvolvimento sustentável.
Alguns casos de aplicação dos modelos serão apresentados a seguir, contendo os estudos desenvolvidos relacionados a projeções de matrizes energéticas e/ou ligados a emissões.
A falta de recursos naturais de Taiwan, na Ásia, a dependência de importações de energia (por exemplo, a razão entre a energia importada e a energia total utilizada em Taiwan aumentou de forma constante, passando de 90% em 1986 para 96% em
1996, tendo atingido um pico em 2007 de 99%) e a busca de desenvolvimento sustentável por parte do país (no caso de emissões de CO2, a taxa média anual de crescimento, para o período 1990-2008 foi de 4%), motivaram a elaboração de um estudo realizado por Xxxxxx et al. (2011), sobre previsão de longo prazo da oferta e demanda de energia, para o horizonte 2008 a 2030. Os autores iniciaram apresentando uma visão geral da oferta e demanda de energia em Taiwan e, um resumo da evolução histórica e do status atual de suas políticas energéticas. Essa etapa serviu como base para a preparação e aplicação do modelo LEAP ao sistema energético do país, com o intuito de explorar as implicações de diferentes políticas energéticas futuras e seus impactos na demanda, oferta e emissões de GEE. Sobre os cenários utilizados, primeiramente, foi simulado o caso “business as usual” (BAU), que foi baseado na estrutura do setor de energia de Taiwan, conforme descrito em "Balanço Energético de Taiwan", que é preparado com base no Formulário Tabular Estatístico de Energia da OCDE e em coordenação com as necessidades de Taiwan. Todavia, embora esse cenário geralmente esteja de acordo com a ‘‘White Paper on Energy Policy”, redigida em 2007, ele não inclui a meta de conservação de energia do governo. A meta do governo é reduzir a intensidade de energia na economia de Taiwan melhorando a eficiência energética, em mais de 2% (em média) ao ano até 2025. Dessa forma, outro cenário foi criado, denominado GOV, utilizando essa premissa. Assumindo que o recente “tsunami financeiro” resultará em efeitos de maior alcance sobre o crescimento econômico de Taiwan do que aqueles refletidos no caso BAU, o cenário FIN foi estabelecida como, efetivamente, um caso de sensibilidade (e, portanto, diferente dos casos de políticas exploradas nos cenários GOV e RET) para examinar os impactos de pressões de crescimento econômico reduzidas a médio e longo prazo no uso de energia. Segundo os autores, embora o governo atual planeje colocar em operação a quarta usina nuclear após 2011, ainda há algumas incertezas quanto à operação dessa usina, incluindo possíveis atrasos na construção. Atualmente, existem seis unidades de reatores nucleares nas três usinas nucleares existentes combinadas, que serão desativados de 2018 e 2025. Portanto, a diferença entre os cenários RET e BAU, reside em saber se as capacidades das usinas nucleares
diminuirão ou não, após a retirada das unidades existentes nas três primeiras usinas. Por fim, o cenário ALL considera que as premissas combinadas de política de conservação de energia e redução de emissões de carbono do governo, impactos de longo prazo do tsunami financeiro no PIB de Taiwan e a desativação de usinas de energia nuclear, como no caso RET acontecem durante o horizonte de estudo. O modelo LEAP de Taiwan é, então, usado para comparar a demanda futura de energia e os padrões de fornecimento, bem como as emissões de GEE, para vários cenários alternativos de política energética e evolução do setor energético. Os resultados de cenários apresentando as políticas do BAU, políticas agressivas de melhoria da eficiência energética e, aposentadoria das três usinas nucleares existentes de Taiwan são fornecidos e comparados, juntamente com casos de sensibilidade que exploram os impactos das hipóteses de crescimento econômico mais baixo. Por fim, uma seção conclusiva fornece uma interpretação das implicações dos resultados do modelo para políticas futuras de energia e de clima em Taiwan (YOPHYA et al., 2011).
Outro estudo internacional desenvolvido é o de McPherson et al. (2014), que elaborou um estudo voltado ao status atual da geração de energia no Panamá e extrapolando futuros potenciais cenários e os impactos associados ao custo marginal do sistema, ao potencial de aquecimento global e ao índice de diversidade de recursos. A motivação deste estudo baseou-se na promulgação da Lei 44, em abril de 2011, que visa promover a energia eólica no país, diversificando a matriz elétrica nacional. Segundo os autores, isso trará implicações que podem modificar o caminho de desenvolvimento de eletricidade do Panamá. Como parâmetros de entrada, foram utilizados: nível de desenvolvimento das plantas de eletricidade, medido pela maturidade da tecnologia (energia de ondas e marés, e armazenamento, não foram consideradas por serem imaturas tecnologicamente; já nuclear não foi considerada por possuir um custo de capital extremamente alto); demanda de eletricidade, obtida de um estudo da Empresa de Transmisión Elétrica (ETESA); performance da tecnologia, como vida útil, eficiência térmica e fator de capacidade; custos variáveis de produção; ordem de mérito; crédito de capacidade, definido como a fração da capacidade nominal de uma planta de energia que pode ser considerada firme;
margem de reserva, que mede a capacidade de geração firme adicional disponível no sistema de eletricidade para atender a demanda de pico; parâmetros ambientais; perdas em transmissão e distribuição e; curva de carga do sistema. Foi aplicada a metodologia de desenvolvimento de cenários desenvolvida por Xxxxxxxx (1996), descrita em seu livro “The Art of the Long View”, no contexto do modelo LEAP, para quatro cenários, a saber:
• O cenário Business as Usual extrapola a tendência de geração de eletricidade observada na última década; é comparado a três cenários alternativos que têm objetivos mais específicos;
• O Cenário 1 encoraja a mitigação do clima sem incorporar novas tecnologias no mix de geração;
• O Cenário 2 maximiza a diversidade de recursos e;
• O Cenário 3 minimiza o potencial de aquecimento global.
Para cada cenário, a composição do perfil de geração de eletricidade, o custo marginal do sistema, o potencial de aquecimento global e a diversidade de recursos, são previstos quantitativamente. Este trabalho limitou-se apenas ao sistema de geração elétrica panamenho, não sendo consideradas a rede elétrica existente e interconexões com países vizinhos. Como resultado, verificou-se que o Panamá pode alcançar uma rede sustentável com tecnologias existentes, reduzindo sua vulnerabilidade aos preços de combustíveis fósseis. Em suma, existe um trade-off inerente entre a diversidade de recursos associada à geração a partir de diesel, petróleo, gás natural e carvão, e as emissões que a geração fóssil produz. Os autores afirmam que a combinação ideal específica ou as preferências de compromisso serão informadas pelas complexidades específicas do sistema de eletricidade do Panamá, pelo conhecimento do operador do sistema e pelas preferências públicas e políticas.
Um outro modelo que pode ser citado e também utilizado mundialmente é TIMES- MARKAL. O gerador de modelos The Integrated MARKAL-EFOM System (TIMES) foi desenvolvido como parte do IEA-ETSAP (International Energy Agency-Energy Technology Systems Analysis Program), uma comunidade internacional que utiliza
cenários de energia de longo prazo para conduzir análises aprofundadas de energia e ambientais (XXXXXX et al., 2004). O gerador de modelos TIMES combina duas abordagens sistemáticas diferentes, mas complementares, para a modelagem de energia: uma abordagem técnica de engenharia e uma abordagem econômica. O TIMES é um gerador de modelo bottom-up rico em tecnologia, que usa programação linear para produzir um sistema de energia de custo mais baixo, otimizado de acordo com uma série de restrições do usuário, em horizontes de tempo de médio a longo prazo. Em suma, o TIMES é usado para "a exploração de futuros de energia possíveis com base em cenários contrastados" Com relação à estrutura, os modelos TIMES abrangem todas as etapas, desde os recursos primários até a cadeia de processos que transformam, transportam, distribuem e convertem energia no fornecimento de serviços de energia exigidos pelos consumidores de energia (LOULOU et al., 2005). No lado da oferta de energia, compreende a mineração de combustível, a produção primária e secundária e a importação e exportação exógenas. Os “agentes” do lado da oferta de energia são os “produtores”. Por meio de vários transportadores de energia, a energia é entregue ao lado da demanda, que é estruturado setorialmente nos setores residencial, comercial, agrícola, de transporte e industrial. Os “agentes” do lado da demanda de energia são os “consumidores”. As relações matemáticas, econômicas e de engenharia entre esses “produtores” e “consumidores” de energia são a base subjacente aos modelos TIMES.
Chandramowli e Xxxxxx (2014) destaca a necessidade de se avançar nos modelos e métodos para o planejamento do setor elétrico, diagnosticando:
A mudança climática tem sérias implicações para o setor elétrico, especialmente para o futuro da demanda e suprimento de eletricidade. Entender o fenômeno das mudanças climáticas e seu impacto no sistema de energia elétrica é de importância crescente para os formuladores de políticas em todo o mundo. Uma extensa revisão de literatura sobre o
impacto das mudanças climáticas no setor elétrico é o primeiro passo para entender e construir um modelo de avaliação de impacto para este setor. Esta revisão destaca as áreas de pesquisa nas quais a fronteira do conhecimento avançou significativamente, como: estimativa da demanda sensível à temperatura, efeitos na capacidade da central térmica face o aumento da temperatura da água de resfriamento / ar ambiente; vulnerabilidades de fornecimento devido à diminuição da disponibilidade de água para geração de energia; impacto localizado das variações climáticas nos recursos eólicos, etc. As áreas de pesquisa onde os impactos ainda não estão claros incluem: impacto em todo o sistema sobre a geração de energia renovável e térmica; modelagem econômica dos impactos de eventos extremos; vulnerabilidades da infraestrutura de transmissão e distribuição a eventos extremos; modelagem de longo prazo em nível regional; avaliação dos resultados de políticas e suas incertezas associadas às modelagens.
Os autores destacam a importância de se ter modelos dedicados ao setor elétrico, em detrimento de meras adaptações de uso dos modelos energéticos.
Xxxxxxx e Xxxxxxxxxx 2010 foram os primeiros a fazer uma revisão da literatura sobre os impactos das mudanças climáticas nos sistemas elétricos. Enquanto eles se concentraram nos resultados dos modelos energéticos que lidam com o impacto das alterações climáticas nos sistemas elétricos, esta revisão sintetiza e compara o arcabouço e os parâmetros-chave dos vários modelos de eletricidade em si. Além disso, o foco desta revisão da literatura é limitado ao impacto da mudança climática nos sistemas e mercados de eletricidade e não no sistema energético como um todo. A complexidade dos modelos analisados neste artigo varia de regressões lineares simples a modelos avançados como o NEMS e o GCAM4, o que pode contribuir para o desenho de modelos energo-econômicos para estudar os impactos da mudança climática nos mercados de eletricidade e na economia em geral.
3.2.1 Modelos que enfocam os efeitos do lado da demanda
Embora exista uma rica literatura sobre previsão de demanda de eletricidade de curto a longo prazos (ver (WERON, 2010; SUGANTHI, 2016)), essas revisões enfocam apenas estudos de pesquisa que modelaram explicitamente os efeitos da mudança climática na modelagem de demanda de longo prazo. Com base nos estudos revisados, os impactos do lado da demanda das mudanças climáticas foram modelados sob quatro tipos de metodologias: regressão linear múltipla (MLR), contabilização de energia de baixo para cima (bottom up), regressão fuzzy e redes neurais artificiais (RNAs). Das quatro abordagens, quase 90% dos artigos revisados empregaram uma abordagem de modelo MLR. A maioria dos estudos usa uma forma de regressão linear ou outra para estudar o impacto do aumento da temperatura na demanda de eletricidade e gás. Em todos esses modelos de regressão, a demanda de energia, gás ou eletricidade é a variável dependente. Esses modelos de MLR usam variáveis econômicas e de clima como variáveis independentes para projetar as variações na demanda de eletricidade no futuro. Usando a abordagem MLR, há estudos de impacto de demanda em escala nacional (ver (XXXXXXXXX; GRUENSPECHT, 1995, XXXXXX; XXXXXXXXXX; XXXXXXXX, 2008) para os EUA, (XXXXXXXX; XXXXXXXX; BIALEK, 2004) para a Tailândia e (HOWDEN; CRIMP, 2001)
para a Austrália etc.) e um número limitado de estudos em escala regional (ver (XXXXX et al., 2005) para Xxxxxxxxxxxxxx, (XXXX; XXX, 2006) para Maryland, (XXXXXX et al, 2008) para a Califórnia etc.). A maioria dos estudos de demanda concentrou-se nas economias avançadas da Europa Ocidental e dos Estados Unidos. Alguns estudos também se concentraram em economias em desenvolvimento como Parkpoom et al. (2004) sobre a Tailândia e Mirasgedis et al. (2007) sobre a Grécia.
A Tabela 5 apresenta e compara as diferentes estruturas de modelo de demanda sob efeito de mudanças climáticas levantados pelos autores.
Tabela 5- Modelos de mercado elétrico, com enfoque nos impactos na demanda.
Fonte: Chandramowli e Felder (2014).
Estudo | Tipo de Modelo | Parâmetros Chave | Estrutura do modelo | Principais conclusões |
Loveland e Xxxx (1990) | Simulação computacional (Equações de transferência de calor para uma construção típica). | Cinco edifícios representativos; Seis cidades principais; Dados climáticos provenientes do NOAA. | Ambiente de estudo: Seis principais cidades nos EUA. | Aumento no resfriamento anual para edifícios aumentará a uma taxa muito maior do que o aquecimento. |
Xxxxxxxxx e Gruenspecht (1995) | Tipo de não regressão (Supõe-se um aumento de temperatura); Regressão logística para modelar a probabilidade de se adquirir um ar condicionado em função do CDD. | Variável Dependente (VD): demanda de energia; Variável Independente (VI): graus-dia; Cenários: com e sem aquecimento global. | Escopo do estudo: Cinco zonas climáticas típicas nos EUA. Projeção de demanda de energia para um aumento de 1 °C na temperatura ar, mudanças no HDD / CDD em cinco zonas climáticas distintas. Mudanças correspondente em graus-dia mapeada em energia. | Um aquecimento global de 1 °C reduziria o gasto de energia projetado nos EUA no ano de 2010 em US $ 5,5 bilhões (dólares de 1991). Quanto ao aumento da penetração de ar condicionados é levado em conta a economia cai para US $ 4 bilhões. |
Sailor e Munoz (1997) | Modelos de regressão linear múltipla. | VD: Demanda de energia; VI: Temperatura, umidade relativa, velocidade do vento; Variáveis Derivadas (VDE): HDD/CDD, dias com entalpia latente. | Escopo do estudo: modelo MLR aplicado aos oito estados com maior intensidade de energia nos EUA. Regressão linear logarítmica foi utilizada para evitar heterocedasticidade. | A abordagem de grau de dia é mais adequada para eletricidade e temperatura é mais adequada para modelos de demanda de gás natural. Termo constante na equação de regressão indica NTSD. |
Hownden e Crimp (2001) | Modelos de regressão linear múltipla. | VD: Demanda de eletricidade; VI: HDD/CDD, índice de temperatura e umidade (THI, em inglês), déficit de pressão de vapor (VPD, em inglês). | Escopo do estudo: quatro cidades na Austrália; O modelo MLR é usado para determinar sensibilidade climática na demanda de eletricidade. Âmbito do estudo: EUA. | A demanda de pico foi considerada mais sensível ao aumento da temperatura. Estratégias de adaptação conjunta poderiam reduzir a demanda geral de pico. |
Considine (2000) | Modelos lógicos para regressão linear. | VD: Demanda total de energia diária; VI: HDD/CDD, preços de combustível, rendimento/produção. | Escopo de estudo: EUA. | Condições climáticas mais quentes reduzem ligeiramente a demanda de energia e as emissões de carbono nos EUA. |
Estudo | Tipo de Modelo | Parâmetros Chave | Estrutura do modelo | Principais conclusões |
Sailor e Pavlova (2003) | Modelos de regressão linear, ajuste de curva com base na plotagem de dispersão. | VD: Consumo de eletricidade per capita, saturação de CA; VI: CDD, HDD. | Âmbito do estudo: Dados de saturação de sistemas de ar condicionado (AC) para 39 cidades nos EUA. | Correlação forte entre saturação de AC e CDD. Um aumento de 20% no CDD pode aumentar consumo residencial de eletricidade em 1 a 9%, dependendo das cidades. O consumo residencial de AC aumenta em 20 a 60%. |
Xxxxx et al. (2005) | Modelo de contabilidade de energia de baixo para cima (BEAMS). | Aumentos de temperatura estimados pelo IPCC; 15 tipos de construções; 11 zonas climáticas; Caracterização do consumo de energia no edifício do EIA. | Âmbito do Estudo: Edifícios residenciais e comerciais nos EUA; incorporar respostas adaptativas às alterações climáticas (como medidas de eficiência energética). | A energia líquida usada para o condicionamento de espaços em edifícios deve reduzir de 2% a 7% em 2020, para um aumento médio de 1,7°C. A implementação das atuais medidas de eficiência energética do DOE podem compensar o crescimento do parque imobiliário e aumentar o consumo de eletricidade sensível à temperatura (cerca de 25%). |
Xxxxxx et al. (2008) | Funções lógicas multinominais, regressão linear. | VD: Escolha do combustível; VI: Preço do combustível, renda, temperatura de janeiro a junho, tamanho do edifício etc. | Este trabalho estima um modelo de escolha de combustível discreto-contínuo multinominal de domicílios e empresas, a fim de determinar a sensibilidade da demanda de energia dos EUA às mudanças climáticas. Dados: Edifícios comerciais da EIA; Pesquisa de Consumo de Energia de 1992 e Pesquisa de Consumo de Energia Residencial de 1993. | As mudanças climáticas aumentaram os gastos com energia para as famílias americanas. Espera-se que o aumento no gasto com eletricidade para resfriamento seja parcialmente compensado pela redução de gastos com aquecimento. |
Estudo | Tipo de Modelo | Parâmetros Chave | Estrutura do modelo | Principais conclusões |
Amato et al. (2005) | Modelos de regressão linear múltipla | VD: Demanda de energia (per capita por mês); VI: HDD/CDD, tendência para CDD/HDD, horas de luz por dia, preço da eletricidade; Cenários: Centro Climático Canadense (CCC) e Centro de Hadley (CH). | Escopo do estudo: Cidades do Estado de Massachusetts, EUA. O primeiro passo foi avaliar a sensibilidade histórica da demanda de eletricidade comercial e residencial com relação a variabilidade de temperatura a partir de modelos de graus- dias. Segundo passo, foi aplicar regressões para prever o uso de energia em dois conjuntos de cenários. | Os modelos devem incorporar a variação intra-anual na demanda histórica de energia (usando a escala mensal preferencialmente). As mudanças na demanda de energia para os padrões climáticos diferem por tipo de energia (eletricidade, gás natural) e setores consumidores (residencial, comercial), destacando assim a necessidade de desagregação em análises de energia. |
Xxxx x Xxx (2006) | Modelos de regressão linear múltipla (Efeitos fixos). | VD: Eletricidade, gás natural e demanda de óleo de aquecimento; VI: HDD, CDD, horas de luz no dia, tendências e preço. | Escopo do estudo: Maryland, EUA. Análises mensal com base em per capita nos setores residencial e comercial. | Pressupostos sobre os preços futuros da energia e mudanças na população têm impactos maiores no uso futuro de energia em Maryland do que as projeções climáticas. |
Xxxxxx et al. (2004) e (2006) | Modelos de regressão linear múltipla. | VD: Demanda de eletricidade; VI: HDD/CDD. | Escopo do estudo: regiões participantes do censo dos EUA (incluindo o Alasca e o Pacífico) até 2025. Usa o Sistema Nacional de Modelagem de Energia (NEMS) da EIA para prever a resposta da demanda à temperatura. | No geral, as necessidades de refrigeração aumentam, enquanto as necessidades de aquecimento são reduzidas. Em todos os cenários, houve um declínio inicial nos gastos com energia. A redução de aquecimento superou o aumento de resfriamento. No decorrer dos anos, o resfriamento aumento junto com os gastos gerais de energia. |
Xxxxxx x Xxxxxxx (2008) | Modelos de regressão linear múltipla. | VD: Demanda de eletricidade; VI: HDD/CDD; Cenários: Hadley e IPCC. | Escopo do estudo: quatro sites na Califórnia, EUA Usa a temperatura histórica para construir um modelo de regressão cúbica. As estimativas de regressão são usadas nos cenários de Hadley e IPCC para estimar o impacto no consumo de eletricidade e demanda de pico. | Com base na equação de regressão, o aumento percentual (em relação à linha de base) do consumo anual de eletricidade e na demanda de pico é estimado sob diferentes cenários. |
Estudo | Tipo de Modelo | Parâmetros Chave | Estrutura do modelo | Principais conclusões |
Parkpoom et al. (2004) | Modelos de regressão linear múltipla. | VD: Demanda de eletricidade; VI: HDD/CDD, umidade, dia e hora da semana. | Âmbito do Estudo: Tailândia (dados de uma companhia regional de energia elétrica). | O perfil de demanda previsto foi comparado com a curva de demanda real. A curva indica um alto grau de correlação entre a previsão do modelo e os dados reais de demanda de eletricidade para o caso do mês de abril de 2004. |
Xx et al. (2009) | Modelo de contabilidade de energia de baixo para cima. | Projeções climáticas de CGMs (downscaling para regiões em CA); 16 zonas climáticas; 3 cenários do IPCC; 16 tipos de construções residenciais e comerciais. | Âmbito do estudo: Califórnia, EUA, utiliza uma abordagem do Ano Meteorológico Típico (TMY) para prever o consumo agregado de energia em edifícios em 2040, 2070 e 2100. | Em um cenário do IPCC A1F1 o uso de eletricidade aumentará em 50% nos próximos 100 anos. Em um cenário A2, o uso de eletricidade aumentará em 25%. |
Xxxxxxxx e Xxxxxx (2009) | Modelos de regressão difusa. | DV: Consumo de eletricidade (MWh); VI: Temperatura. | Escopo do Estudo: Teerã, Irã Usa dados diários de temperatura para modelar as variações de demanda. | Modelos de regressão difusa híbridos mostraram-se melhores que os modelos OLS. |
Zamam e Shakouri (2010) | Modelos de regressão difusa. | DV: Pico de demanda elétrica no Irã; VI: Temperatura e fatores de umidade. | Âmbito do Estudo: Irã. Desenvolvimento de dois modelos de regressão difusa: um para o verão e outro para o inverno. | A interação de fatores climáticos apresentou resultados diferentes de acordo com a estação do ano. |
Xxxx e Xxx (2010) | Redes neurais artificiais. | Variáveis chave: graus-dia, amplitude térmica diária e cargas de férias. | Âmbito de estudo: Nova Zelândia (cidade de Auckland). Dados: dez anos de dados históricos de demanda e dois anos de dados para validação. | No caso da Nova Zelândia, o aquecimento global de 1 ° C provavelmente reduzirá a demanda de eletricidade em cerca de 1,4%. |
PRODUTO 5 Análise da Mudança Climática Junto ao
Planejamento de Expansão de Sistemas Elétricos
3.2.2 Modelos que enfocam os efeitos do lado da oferta
Os impactos das mudanças climáticas sobre as diferentes fontes de energia e tecnologias de conversão foram amplamente discutidos nos Produtos 2 (Estado da Arte da Vulnerabilidade do Setor Elétrico) e Produto 3 (Modelagem Climática para a Geração Elétrica), ficando evidente a necessidade de maiores estudos e modelagens. Xxxxxxxxxxxx e Xxxxxx (2014) reforça este posicionamento com sua extensa pesquisa bibliográfica, como segue:
Os modelos do lado da oferta têm um longo caminho a percorrer para integrar os resultados dos modelos climáticos nas diferentes tecnologias. Estudos recentes de avaliação ajudaram a cristalizar as principais implicações do lado da oferta: o declínio da eficiência das usinas térmicas; diminuição da disponibilidade de água para resfriamento para geração de energia e, aumento da intensidade e frequência de eventos climáticos extremos (GCRP, 2013; CCSP, 2008; DOE, 2013). Mas há uma evidente falta de modelos quantitativos de pesquisa para explicar essas implicações de uma maneira que seja útil para os formuladores de políticas. Isso se deve em parte à incerteza na projeção das variáveis relevantes do clima físico e, também na relação empírica entre a variável climática e a produção de energia. Além disso, como visto no lado da demanda, há pouca ou nenhuma literatura publicada sobre os efeitos do lado da oferta para as regiões em desenvolvimento e subdesenvolvidas do mundo.
A Tabela 6 sintetiza o levantamento realizado pelos autores.
Tabela 6 - Resumo dos modelos com enfoque na oferta.
Fonte: Chandramowli e Felder (2014).
Estudo | Escala / Escopo da análise | Assunto | Principais conclusões |
Xxxxxxx et al. (2004) | Bacias dos rios Colorado, Columbia e Sacramento. Usa downscaling de projeções climáticas do NCAR PCM de 2000-2050. | Impacto das mudanças climáticas nos recursos hídricos na parte ocidental dos EUA (incluindo a geração de energia hidrelétrica). | Até 2050, a produção de energia hidrelétrica pode cair para até 50% da geração atual, devido aos efeitos das mudanças climáticas. |
Xxxxxx et al. (2004) | Análise da planta de uma turbina movida a gás. | Eficiência térmica de turbinas a gás. | Um aumento de 10°F na temperatura ambiente produziria uma redução de 0,5 pontos na eficiência e uma redução de 3 a 4% na produção de energia. |
Xxxxxxx e Lora (2004) | Análise em nível de planta. Estudo paramétrico baseado em temperatura ambiente e saída de gás. | Impacto da temperatura ambiente em uma usina de ciclo combinado no Brasil. | A produção de uma usina de 600 MW reduz em 75 MW para um aumento de temperatura ambiente de até 35 ° C. Variações na temperatura diferencial resultaram em um declínio de 150 MW e queda de eficiência de 3,4%. |
Xxxxx et al. (2004) | Bacia do Rio Columbia (EUA). Usa projeções do modelo PCM da NCAR (2010 a 2100) e o downscaling de Projeções mensais. | Impacto das mudanças climáticas nos recursos hídricos (incluindo produção de energia hidrelétrica, gestão de reservatórios e efeitos na vida marinha). | Perda significativa na produção de energia hidrelétrica (declínio de 9% em 2010–2040 e 35% em 2070–2098). Mudanças de temperatura e precipitação alteram os fluxos sazonais. |
Pryor et al. (2010) | Estados Bálticos. Utiliza simulações RCM para prever a disponibilidade de energia eólica. | Impacto da velocidade do vento na densidade de energia eólica. | Espera-se que a densidade de energia eólica aumente no futuro. O aumento é substancial no inverno. A intensidade do vento previstas pelo RCM é menor do que o resultado do downscaling estatístico. |
Estudo | Escala / Escopo da análise | Assunto | Principais conclusões |
Xxxxxx et al. (2007) | Califórnia. Projeções de temperatura do GCM nos cenários IPCC A1F1, A2, B1. | Impacto de dias de aquecimento extremos na demanda de eletricidade. Usa uma relação linear de 700 MW /°F para estimar a demanda de pico do sistema. | A frequência de dias de calor extremo (definidos como: dias com temperaturas acima do percentil 90) aumenta para as principais cidades da Califórnia. Nesses dias, o déficit de eletricidade para o estado pode chegar a 17%. |
Fidje e Martinson (2007) | Cidades em países nórdicos na Europa. Calcula o impacto sob diferentes cenários do IPCC. Avalia projeções de temperatura ambiente e os desvios da cobertura de neve (2070-2100 em comparação com 1970-2000). | Impacto das mudanças climáticas na produção de energia solar. | É provável que as alterações climáticas tenham um impacto negativo no potencial de energia solar. |
Sailor et al. (2008) | Região noroeste ds Estados Unidos. Usa downscaling estatístico do modelo GCM para projetar a disponibilidade de recursos eólicos. | Projeções de velocidade e a densidade do vento para locais selecionados no noroeste dos EUA. | Em um cenário de mudanças climáticas, a geração de energia eólica pode diminuir em até 40%. Há também um efeito inter-sazonal das mudanças climáticas na geração de energia eólica. |
Xxxxxxxx e Vogele (2011; 2013) | Modela a relação entre as necessidades de água para fins de, resfriamento e capacidade de energia, estas sujeitas a fatores relacionados à eficiência e aumento de temperatura. Âmbito de estudo: centrais elétricas na Europa. | Impacto da disponibilidade e temperatura da água de resfriamento na geração de energia térmica. | O estudo apura os impactos das mudanças climáticas na oferta de eletricidade e nos preços. Até 2030, a disponibilidade de energia nuclear é reduzida em 6GW e a disponibilidade de energia hidráulica é reduzida em 12 GW na Europa. |
Xxxxxxx et at. (2011) | Estados Unidos. Análise baseada em cenários até 2030 (Cenário de Baixo e Alto Carbono com / sem CCS). | Uso de água doce na geração termoelétrica. | A retirada de água doce (não o consumo) deve declinar de 2-14% em relação ao BAU (em todos os cenários) até 2030. A modernização das usinas de carvão para captura de carbono (CCS) aumenta o uso da água. |
Estudo | Escala / Escopo da análise | Assunto | Principais conclusões |
Mehta et at. (2011) | Escopo: Região de Sierra Nevada, na Califórnia. Modelos que consideram um aumento (+2, 4, 6 °C) na temperatura da água para geração de energia hidrelétrica usando dados históricos (1981-2000). | Impacto do aumento da temperatura da água na produção de energia hidrelétrica. Utiliza um Modelo Integrado de Bacias Hidrográficas (IRBM). | Mudanças climáticas temde, reduzir a produção de energia hidrelétrica. Mudanças na aprovação regulamentar de unidades de energia hidrelétrica devem levar em conta as mudanças projetadas para o futuro. |
Xxxxx et al. (2011) | Escopo: países em todo o mundo. Usa projeções climáticas dos modelos HadGEM1 e HadCM3 de 2010 a 2080 (Cenário A1B do IPCC). | Impacto da insolação e temperatura ambiente na produção de energia solar. | A produção de sistemas solares fotovoltaicos deverá aumentar na Europa e na China; diminuir nos EUA e na Arábia Saudita e permanecer na Austrália. Os sistemas CSP são influenciados por uma combinação de insolação solar e mudanças de temperatura ambiente. |
Linnerud et al. (2011) | Modelos de Regressão Linear (um painel específico de planta e outro específico de país). DV: Taxa de Utilização de Energia Nuclear; IV: Temperatura ambiente nos locais das usinas, preços da eletricidade (variável endógena). | Impacto das alterações climáticas no fornecimento de energia nuclear na Europa. | Um aumento de 1°C na temperatura ambiente reduz a eficiência térmica em 0,5% (sujeito a um determinado intervalo). |
Xxx Xxxxx et al. (2012) | Estados Unidos e Europa. Adaptação do modelo de Rubbelke e Vogele para escala diária. | Impacto da disponibilidade e temperatura da água de resfriamento na geração de energia térmica. | Em 2031-2060, a capacidade de verão das usinas deve reduzir em 6,3 a 19% na Europa, e 4,4 a 16% nos Estados Unidos. |
Xxxxxxx et al. (2012) | Usa dados de projeções de fluxos a cada hora de 61 usinas nos EUA e 35 na Europa, Reino Unido. Usa o downscaling em duas execuções do GCM. Usa o conceito de "vento geostrófico" e fator climático para estimar o impacto empírico da relação entre a velocidade do vento e a produção de energia eólica. | Impacto das projeções eólicas para a produção de energia eólica no Reino Unido. | Espera-se que as reduções extremas (> 90%) na capacidade devido aos aumentos de temperatura em 2031-2060. Alto grau de incerteza no processo de modelagem, seleção de cenários e estimativa da relação empírica entre a velocidade do vento e a energia eólica. |
Os autores em Mideksa e Xxxxxxxxxx (2010) argumentam que os efeitos da mudança climática no fornecimento de energia a partir de fontes renováveis apresentam grande variabilidade geográfica devido a diferenças nas mudanças esperadas em variáveis climáticas, como temperatura e precipitação. Citam, ainda, que os limites da pesquisa avançaram no passado recente, mas uma quantidade significativa de novos trabalhos é necessária para entender e avaliar os efeitos das mudanças climáticas nos mercados de eletricidade. O trabalho de Xxxxxx e Dowling (2014) analisa como os modelos matemáticos integrados estimam os impactos do clima no setor de energia, incluindo a modelagem da adaptação desses sistemas. Estes autores argumentam que a maior parte da literatura tenha considerado mudanças na demanda por aquecimento e resfriamento de espaços, poucos modelos estudaram os impactos no lado da oferta do setor de energia.
Nos EUA, uma avaliação dos impactos da mudança climática nas usinas hidrelétricas federais foi conduzida em DOE (2013) usando uma abordagem baseada em modelos chuva-vazão, na qual os modelos climáticos globais e regionais foram aplicados para prever o escoamento e a geração hidrelétrica até 2039. Outras análises do efeito do clima em geração hidrelétrica nos EUA podem ser encontradas em Barnett et al., (2004) e Xxxxxxxxxx et al. (2003). Por exemplo, em Barnett et al. (2004), os autores descobriram que uma grande redução na camada de neve nas montanhas e a redução associada no armazenamento de vazão natural causada pela mudança climática poderiam reduzir em até 40% da geração de energia hidrelétrica no Rio Colorado até meados do século. O trabalho apresentado em Vanrheenen et al. (2003) usa uma combinação de cenários climáticos e modelos matemáticos para analisar a gestão dos recursos hídricos em Portland, Oregon e partes da Califórnia; o estudo conclui que a gestão dos recursos hídricos existentes nessas regiões provavelmente será mais desafiadora na presença de mudanças climáticas.
Conforme observado em Whittington e Xxxxxx (1998), a atratividade dos projetos hidrelétricos é extremamente dependente da avaliação de longo prazo da capacidade de geração para apoiar o investimento de capital, e isso pode mudar
consideravelmente sob a redução das entradas de água causada por mudanças no clima.
O trabalho apresentado em Gaudard e Xxxxxxx (2014) realiza uma análise qualitativa dos impactos das mudanças climáticas na energia hidrelétrica que afeta o mercado de eletricidade na Europa; o trabalho argumenta que a geração de energia hidrelétrica pode ser significativamente reduzida em várias regiões do continente, devido a modificações na hidrologia e sedimentação das bacias hidrográficas. Em Gaudard et al. (2014), os Alpes suíço e italiano são estudados sob a ameaça da mudança climática, onde os autores apontam para a complexidade do problema, uma vez que devem associar os componentes técnicos, físicos e econômicos dos sistemas. O trabalho também apresenta a importância da análise regional, já que reduções ou aumentos no escoamento de água (e consequentemente na energia hidrelétrica) eram esperados dependendo das localizações das usinas geradoras.
Em Hdidouan e Staffell (2017) é proposto uma estrutura para avaliar o impacto das mudanças climáticas no custo da energia eólica pela análise da mudança na distribuição horária da velocidade do vento até a produção de energia e o custo nivelado da eletricidade (LCOE) dos parques eólicos. O trabalho utiliza informações de modelos climáticos globais para avaliar os recursos eólicos, e uma nova função de transferência de Weibull para caracterizar o sinal do clima. A metodologia é utilizada para analisar os recursos eólicos do Reino Unido até 2100. Os resultados da análise apresentam variações nos fatores de capacidade entre as diferentes regiões (positivas e negativas), enquanto a variação ano a ano geralmente aumenta. Além disso, o trabalho destaca importantes impactos financeiros e de risco que podem ser adotados em políticas para melhorar a resiliência do sistema de energia aos impactos da mudança climática.
O trabalho de Xxxxxxx et al. (2014) investiga potenciais impactos das mudanças climáticas no recurso de irradiação solar no Reino Unido para climas presentes e futuros. O trabalho avalia o nível de irradiação solar através da conversão de 30 anos de dados históricos mensais de duração média do período de insolação. A
metodologia é validada comparando os níveis de irradiação solar convertidos com as medições reais de estações meteorológicas com registros históricos existentes. Os autores apontam que o recurso solar anual médio atual do Reino Unido é de 101,2 Wm-2, variando de 128,4 Wm-2 no Sul da Inglaterra a 71,8 Wm-2 no noroeste da Escócia.
Autores em Vanrheenen et al. (2003) argumentaram que ignorar os impactos potenciais das mudanças no clima por causa das limitações nos métodos de modelagem atuais provavelmente resultará em custos econômicos e sociais inesperados significativos para o futuro. Em Xxxxxxxx et al. (2003) uma metodologia para avaliar o risco financeiro em energia hidrelétrica frente a mudanças climáticas é proposta e aplicada a uma única usina hidrelétrica no rio Zambeze, em que os resultados da simulação sugerem que, para o conjunto de cenários de mudança climática considerados, o risco (medido pela variância) produção de energia) associada ao projeto hidrelétrico provavelmente aumentará.
Em Mainville et al. (2009), projeções de mudanças climáticas projetadas pelo modelo regional canadense foram usadas como entrada para um modelo de otimização dinâmica estocástica projetado para adaptar as regras de operação dos reservatórios das hidrelétricas, que são posteriormente testadas em modelos de simulação para obter produção de energia para o horizonte de 2010-2099. O trabalho apresentado em Brown et al. (2012) argumenta que é difícil usar os resultados da avaliação do impacto das mudanças climáticas devido a diferenças entre os resultados típicos e as necessidades dos tomadores de decisão. Eles propuseram uma estrutura de análise de decisão para apoiar a tomada de decisões, unindo análises estocásticas para a identificação de riscos e projeções de modelos climáticos globais (do inglês, GCMs) para estimar tais riscos. Uma metodologia semelhante foi posteriormente aplicada em Ghile (2014) para planejar investimentos em infraestrutura na bacia do rio Níger.
O trabalho de Xxxxxxxxx e Djilali (2015) apresenta uma estrutura de planejamento de geração de eletricidade incorporando a adaptação à mudança hidro-climatológica. A estrutura de planejamento incorpora internamente riscos e oportunidades associados
a cenários alternativos de clima para identificar uma configuração de sistema de longo prazo que possa ser utilizada na presença de incertezas futuras. A metodologia é utilizada para analisar o sistema da British Columbia no Canadá. A estratégia de adaptação é crucial nesta região, principalmente devido à grande contribuição dos recursos hidrelétricos para o fornecimento regional de eletricidade. Os autores analisam os resultados de modelos hidrológicos, configurados para as bacias hidrográficas calibrados usando dados climáticos de modelos globais, e sugerem que as mudanças nas características do fluxo de água regional até o ano de 2050 provavelmente aumentarão o potencial hidrelétrico anual da região em mais de 10%. Os autores afirmam que estes os efeitos no potencial hidrelétrico combinados com uma diminuição estimada na demanda de energia de 2% (devido a temperaturas mais quentes), poderiam fornecer 11 TWh adicionais de energia anual.
3.2.3 Modelos combinados que enfocam concomitantemente os efeitos dos lados da demanda e da oferta
Primeiramente, como já se alertou, é necessário diferenciar o que se denomina aqui de modelos combinados e o que são modelos integrados. Como se disse, modelos combinados incorporam modelos de demanda e oferta em um só. Entretanto, estes modelos podem ser muito focados em um setor ou subsetor energético, restringindo- se unicamente aos aspectos técnicos destes. Por outro lado, modelos integrados têm a característica de serem mais abertos, incorporando aspectos econômicos, sociais e ambientais, além de muitas vezes dar maior foco no lado da demanda, incorporando características de respostas dos consumidores que dificilmente são incluídas nos modelos de demanda convencionais.
Modelos Integrados de Avaliação (Integrated Assessment Models-IAMs) incluem modelos que combinam aspectos físicos e socioeconômicos da mudança do clima para fins de formulação de políticas públicas (XXXXX; KOLSTAD, 1998; XXXXXXXX, 2004). IAMs modelam os efeitos econômicos da mudança climática em diferentes setores da economia, sendo a energia um setor chave para esses modelos de avaliação econômica. O Global Change
Assessment Model (GCAM) é um modelo global integrado de economia e de energia. É desagregado em 14 regiões geopolíticas, explicitamente conectadas por meio de fluxos do mercado global, comércio internacional de commodities energéticas, produtos agrícolas e florestais e outras commodities, como licenças de emissão (GCAM, 2013). Os principais insumos exógenos são: crescimento populacional, estimativas do PIB per capita, aprendizado tecnológico, externalidades e taxas de desconto. Trata- se de um modelo de equilíbrio parcial de mercado dinâmico-recursivo, com o sistema de energia como um componente-chave. O sistema de eletricidade é um módulo do sistema de energia. Tem um mercado único para bens internacionais (como cultivos agrícolas, licenças etc.) e um mercado regional para commodities locais como eletricidade. O preço da eletricidade é calculado como os custos médios nivelados de uma unidade de energia. As premissas de custos são extraídas de estimativas disponíveis publicamente, como os relatórios anuais de Perspectivas Energéticas da EIA. O modelo vai de 2005 a 2300 em intervalos de tempo de cinco anos. A cada quinto ano, o modelo equilibra as equações de oferta e demanda para uma cesta de mercadorias e commodities. As principais métricas de saída de energia são os fluxos de produção de energia (incluindo eletricidade), transformação, uso final e mercados globais. É possível executar cenários para o GCAM usando uma concentração global de GEE predefinida ou uma temperatura média global. As projeções do GCAM não são preditivas por natureza, mas podem ser usadas como uma ferramenta para entender as complexidades das interações entre os vários sistemas.
A Plataforma para Análise e Modelagem Integrada Regional (PRIMA- Platform for Regional Integrated Modeling and Analisys) tenta abordar as interações regionais entre sistemas humano-ambientais em resposta às mudanças climáticas e as incertezas existentes. A estrutura do PRIMA consiste em um conjunto de modelos integrados que representam as mudanças climáticas regionais, a política climática regional e a economia
regional, com ênfase específica nas medidas de mitigação e adaptação (RICE; XXXX; XXXXXXXX, 2010). O módulo de eletricidade possui três unidades principais: modelo de demanda; modelo de operações e modelo de localização de infraestrutura. As projeções climáticas são tiradas de um modelo climático regional. Algumas das principais interações de energia que o modelo tenta estudar são: o impacto da mudança climática na demanda de energia sob condições extremas (por exemplo, ondas de calor); localização da produção de energia renovável em relação aos centros de demanda de energia; e implicações para as redes de transporte.
Para diferenciar do conceito de modelo integrado, os autores denominaram modelos combinados como aqueles que se concentram em modelos de energia / eletricidade com diferentes graus de acoplamento entre oferta e demanda e, por ser o foco do artigo, tenham algum tipo interação com modelos de avaliação de mudanças climáticas.
Um modelo combinado é definido como um modelo do setor elétrico que incorpora os lados da demanda e da oferta do setor dentro de um quadro de modelagem de avaliação maior. Esses modelos combinados são geralmente construídos com base em uma teoria de equilíbrio geral walrasiana. Esses modelos resolvem um sistema de equações representando a demanda por bens energéticos (como gasolina, eletricidade etc.) dos consumidores e fornecimento de bens energéticos de fornecedores em um determinado mercado para uma determinada iteração ou período de tempo. Na maioria dos modelos analisados neste estudo, a eletricidade é negociada como uma commodity energética em mercados altamente simplificados e agregados. Nenhum dos estudos revisados modelou os mercados competitivos de eletricidade de maneira significativa. Perdas de transmissão, congestionamento de rede ou outras restrições na geração ou no despacho são geralmente ignoradas nesses modelos.
Existem quatro modelos combinados importantes com foco exclusivo nos mercados de energia dos EUA (incluindo eletricidade). Eles são o PRISM do Electric Power Research Institute (EPRI), os modelos NEMS da Energy Information Administration (EIA), IPM da Agência de Proteção Ambiental dos EUA (EPA) e ReEDS da National Renewable Energy Laboratory (NREL). O modelo PRISM (EPRI, 2011) é um modelo econômico-energético regional dos EUA. O modelo calcula estimativas de parâmetros para doze regiões do país. O PRISM emprega uma abordagem de modelagem de equilíbrio geral. O Sistema Nacional de Modelagem Energética (NEMS-National Energy Modelling System) é um sistema americano de modelagem econômico e energético com horizonte até 2030. O NEMS prevê a produção, importação, conversão, consumo e preços de energia, sujeitos a hipóteses sobre fatores macroeconômicos e financeiros, mercados mundiais de energia, disponibilidade e custos de recursos, critérios de escolha comportamental e tecnológica, custo e desempenho, características das tecnologias energéticas e demografia (EIA, 2012). Como o preço, a demanda e o tipo de recursos energéticos variam entre as regiões dos EUA, os vários módulos das previsões do NEMS desagregam os dados em nível regional ou sub-regional. Os principais módulos do NEMS são o módulo de demanda (para os setores residencial, comercial, de transporte e industrial), o módulo de fornecimento (para eletricidade, renováveis, suprimento de petróleo, gás natural, refino e fornecimento de carvão), um módulo de energia internacional e um módulo de conversão / interação. O módulo de integração NEMS controla todo o processo da solução NEMS para determinar se o equilíbrio geral de mercado é viável em todos os módulos NEMS.
Entre os modelos analisados, existem apenas dois modelos que adotam uma estrutura de otimização (em vez da estrutura de equilíbrio convencional). A EPA emprega o Modelo de Planejamento Integrado (IPM) da ICF Consulting Inc. para modelar os efeitos das emissões atmosféricas do setor de energia dos EUA (EPA, 2012). Esta agência também usa modelos de IPM para prever
a resposta do setor de energia a várias propostas federais de redução de emissões de GEE. O IPM é um modelo de programação linear multi-regional que gera decisões ótimas sujeitas a restrições especificadas. Sua função objetivo é a minimização de todos os custos incorridos pelo setor elétrico em um horizonte de planejamento. O IPA modela as atividades econômicas em três componentes-chave dos mercados de energia: mercados de combustíveis, mercados de emissões e mercados de eletricidade.
O Regional Energy Distribution System (ReedS) do NREL é um modelo de otimização determinística do setor elétrico americano (NREL, 2011) que modela a expansão futura da capacidade de geração e transmissão. Embora seja um modelo de expansão de capacidade, ele foi projetado para analisar problemas críticos de energia, incluindo mudanças climáticas e introdução de fontes renováveis. A função objetivo do modelo é uma minimização dos custos de capital e operacionais para o setor elétrico dos EUA. O modelo determina uma combinação ótima de custo do portfólio de geração para atender à demanda futura de eletricidade. Atualmente, o modelo é capaz de computar uma rotina de minimização de custos para períodos de dois anos, de 2006 a 2050. O modelo inclui restrições na forma de carga, reserva operacional, transmissão, recursos, emissões e políticas estipuladas.
Talvez um dos poucos modelos combinados autônomos com foco exclusivo no setor de energia elétrica seja o desenvolvido por Golombek et al. (XXXXXXXX; XXXXXXXXX; XXXXXXXXX, 2012), que empregaram um
modelo de equilíbrio multimercado denominado LIBEMOD para estudar os impactos do clima, modelando três efeitos parciais importantes: mudanças na demanda de eletricidade resultantes de mudanças na temperatura; o efeito de mudanças na precipitação e temperatura na oferta de produção hidroelétrica; e declínios na eficiência das tecnologias de geração termoelétrica devido ao aumento da temperatura da água para resfriamento. O LIBEMOD é uma simulação econômica do setor de energia
da Europa Ocidental que considera opções seguras de tecnologias de geração e mercados de bens energéticos.
Ainda sobre o NEMS, este é utilizado pela EIA nos EUA para produzir análises que resultam em um overview de longo prazo do sistema Norte Americano, apresentado no relatório técnico Annual Energy Outlook – AEO (AEO, 2017). O AEO inclui um caso base, bem como vários casos paralelos que normalmente se concentram em variações no crescimento econômico, no custo e na disponibilidade de recursos de combustível e nas taxas de inovação tecnológica. Por exemplo, o AEO 2017 inclui um total de sete casos que são repetidos com e sem a implementação do CPP. Embora esses cenários, que apresentam consistência interna, forneçam um esboço dos possíveis futuros de energia a médio prazo, eles desmentem a incerteza do mercado subjacente que na ausência de novas políticas climáticas poderia empurrar o sistema de energia dos EUA em direções diferentes.
A Tabela 7 sintetiza as características dos modelos estudados.
Fonte: Chandramowli e Felder (2014).
Modelo | Desenvolvedores | Módulos Principais | Metodologia / escopo |
GCAM | Laboratório Nacional do Noroeste Pacífico (PNNL, em inglês) - Universidade de Maryland. | Energia primária, tecnologia, demanda de energia, transformação de energia, uso agropecuário. | Âmbito global. Modelo de equilíbrio de mercado dinâmico-recursivo. |
PRIMA | Laboratório Nacional do Noroeste Pacífico (PNNL, em inglês). | O componente de eletricidade tem os seguintes módulos: operações, demanda de eletricidade e localização de usinas elétricas. | Escopo regional (centro-oeste dos EUA). |
LIBEMOD | CREE Center - Universidade de Oslo. | Sete tipos de bens / mercados de energia. | Europa Ocidental. Modelagem de Equilíbrio Geral. |
PRISM | Instituto de Pesquisas de Energia Elétrica (EPRI, em inglês). | Três cenários de política: caso de referência, mandato CCS, padrão de energia limpa. Ele também considera dois casos de tecnologia: portfólio limitado e portfólio completo. | Estados Unidos inteiro até 2030. A base analítica é baseada em cálculos de LCOE para várias tecnologias. |
Modelo | Desenvolvedores | Módulos Principais | Metodologia / escopo |
NEMS | Administração de informações sobre energia dos EUA. | Módulos de demanda, fornecimento, internacional, interação e integração. | Estados Unidos inteiros até 2030. Modelagem de equilíbrio geral (para saída integrada geral). Outras técnicas de otimização para módulos individuais. |
IPA | Agência de Proteção Ambiental dos EUA - ICF Consulting Inc. | Mercados de combustíveis, mercados de emissões e mercados de eletricidade. | Estados Unidos. Programação linear dinâmica (com função de objetivo de minimização de custos). |
ReEDS | Laboratório Nacional de Energia Renovável (NREL, em inglês). | Principais variáveis de decisão: geração, armazenamento e transmissão de tecnologias renováveis e convencionais. Parâmetros e escalões: custos (operação e investimento); parâmetros operacionais (como taxa de calor, fator de capacidade etc.). Restrições: fluxo de energia, emissões, restrições de rede, padrões de tecnologia (como RPS) etc. | Estados Unidos até 2050 (dados de dois em dois anos). Programação linear determinística. Calcula os preços no atacado sob uma base de taxas e um ambiente de mercado competitivo. |
O trabalho de Xxxxxx et al. (2006) utiliza dados climáticos em grade como informação de entradas para o modelo hidrológico de macroescala baseado na capacidade de infiltração variável (VIC). Após a simulação do modelo VIC são obtidos os escoamentos diários para cada grade utilizado posteriormente para conduzir um modelo de roteamento de água simples que simula as vazões diárias nos reservatórios das usinas hidrelétricas. As informações de vazão são acumuladas mensalmente e correções de viés são realizadas para serem então usadas em diferentes modelos de reservatórios (CVmod e ColSim) que simulam a geração de energia para a Califórnia (CA) e para a região Pacific Northwest (PNW) dos EUA. Além disso, um modelo de projeção da demanda de energia para as regiões baseados nas condições climáticas (principalmente temperatura do ar) é utilizado no estudo que avalia o potencial de transferências de energia entre o PNW e o CA assim como o valor econômico dessas transferências.
Em Seljom et al. (2011), os autores buscam identificar os efeitos das mudanças climáticas no sistema energético norueguês até o ano de 2050. São consideradas as mudanças no futuro potencial dos recursos eólicos e hidrelétricos, além de possíveis alterações na demanda de aquecimento e resfriamento causadas pelos efeitos das mudanças climáticas. A avaliação do sistema energético é avaliada utilizando o modelo de planejamento otimizado MARKAL, para determinar os investimentos em tecnologia ao longo dos anos que minimize o custo total de atendimento das demandas do sistema. Um total de dez experimentos climáticos, baseados em cinco modelos globais diferentes e seis cenários de emissão, são usados para investigar possíveis cenários climáticos futuros. Este trabalho indica, ainda, que, na Noruega, as mudanças climáticas podem reduzir a demanda de aquecimento, aumentar a demanda de resfriamento, terá um impacto limitado sobre o potencial de energia eólica e aumentará o potencial de energia hidrelétrica. A redução da demanda de aquecimento será significativamente maior do que o aumento da demanda de refrigeração, e, portanto, a possível consequência direta total das mudanças climáticas será a redução dos custos do sistema de energia e menores custos de produção de eletricidade.
Um modelo global de simulação setorial para o desenvolvimento de cenários energéticos que pode ser citado é o modelo POLES (Prospective Outlook on Long-term Energy Systems), que é um modelo global de simulação de equilíbrio parcial, o qual permite realizar projeções até 2050. Ele foi adaptado por Dowling (2013) para analisar os impactos das alterações climáticas no sistema energético. O autor analisou a demanda energética do POLES, calculada considerando o impacto climático e sem o impacto climático, mas levando em conta todos os outros fatores não climáticos da demanda por energia, como o PIB per/capita, os preços da energia e a melhoria da eficiência tecnológica, considerando dois cenários com o impacto climático (A1B e E1) e quatro cenários sem considerar os impactos das mudanças climáticas. O impacto de quatro cenários climáticos é analisado usando cenários de desenvolvimento energéticos até o ano de 2050 do European Commission's Joint Research Centre. Os impactos climáticos analisados incluem mudanças na demanda de
aquecimento e resfriamento no setor residencial e de serviços, mudanças na eficiência de usinas termelétricas e mudanças na produção hidrelétrica, eólica e solar fotovoltaica. Resultados são apresentados com as implicações para a segurança energética Europeia assim como as importações de energia entre os sistemas. O autor argumenta que um dos fatores-chave para estimar a adaptação necessária no sistema de energia é a relação entre a taxa de mudança de impactos externos no sistema de energia (ou seja, o clima) e a infraestrutura existente, que viria a indicar a rapidez com que a sistema de energia pode reagir ou se adaptar a essa mudança.
Outro exemplo de análise recente com projeções futuras a respeito do sistema energético dos EUA pode ser encontrado em Eshraghi, Queiroz e Decarolis (2018). Nesse trabalho, o modelo de planejamento de expansão de sistemas energéticos Temoa (TEMOA, 2018) foi utilizado para examinar um grande conjunto de futuros de energia dos EUA até 2040. O modelo Temoa é um programa de otimização de sistemas de energia, disponível publicamente e de fonte aberta, que busca tomar decisões visando minimizar o custo de investimento e os custos operacionais para satisfazer as demandas de energia do sistema. O objetivo deste trabalho é explorar rigorosamente possibilidades para configurações futuras do sistema energético americano e quantificar as emissões de GEE em um futuro em que as mudanças no sistema de energia são impulsionadas pelas forças do mercado, e não pelas políticas de cunho federal.
O trabalho de Xxxxxx et al. (2018) utiliza uma versão mais recente do clássico modelo MARKAL (FISHBONE; ABILOCK, 1981) para expansão de sistemas energéticos. A análise desenvolvida aponta que é tecnicamente viável alcançar 80% de redução de emissões de gases de efeito estufa abaixo dos níveis de 2005 até 2050, através da implantação de tecnologias existentes ou comercialmente disponíveis. As reduções de GEE são alcançadas principalmente por meio de altos níveis de descarbonização do setor elétrico, eletrificação dos usos finais da energia e troca dos usos finais restantes por combustíveis de baixo carbono, como o gás natural. No entanto, a descarbonização profunda em 2050 provoca custos marginais de redução de CO2
muito altos, a menos que ocorram reduções de custo significativas de tecnologias
associadas à transformação energética baseada em níveis de carbono zero e/ou quase zero.
O Fórum de Modelagem de Energia de Stanford (EMF-Energy Modelling Forum) tem conduzido exercícios de comparação de modelos em tópicos relevantes para a política desde o final da década de 1970. Com o intuito de se aumentar a robustez da análise, em um esforço recente do EMF, no EMF 32, foram utilizados ao todo 11 modelos diferentes para avaliar a expansão dos sistemas energéticos nos EUA atentando para questões como as emissões de GEE, e levando em consideração cenários plausíveis de políticas de preço de carbono. Como resultado dessa análise, para a maioria dos modelos, a adoção de preço de carbono ($25/ton) impacta significativamente na redução das emissões de CO2. A maior parte dessas reduções pode ser observada no setor elétrico, sendo que os custos em geral são recuperados através dos benefícios gerados por evitar danos maiores ao clima, além dos benefícios relacionados à saúde devido a melhoria da qualidade do ar, por exemplo. Valores de preço de carbono nessa ordem de grandeza contribuem para uma mudança significativa nos sistemas energéticos com uma troca de usinas à carvão para fontes mais limpas de energia (XXXXXX et al., 2018).
4 PLANEJAMETO DO SETOR ELÉTRICO E AS MUDANÇAS CLIMÁTICAS: ANÁLISE NACIONAL
4.1 O planejamento energético no âmbito nacional
O Plano Nacional de Energia (PNE) é o principal veículo de comunicação e debate com a sociedade para a estratégia energética nacional de longo prazo, sendo um estudo de planejamento integrado dos recursos energéticos realizado no âmbito do Governo brasileiro, conduzido pela Empresa de Pesquisa Energética (EPE) em estreita vinculação com o MME. O PNE tem uma perspectiva de longo prazo, abrangendo um horizonte da ordem de 25 a 30 anos e, fornece os subsídios para a formulação de uma estratégia de expansão da oferta de energia econômica e sustentável com vistas ao atendimento da evolução da demanda, incorporando as perspectivas de evolução
tecnológica nos diversos setores energéticos. Abrange não somente a questão da energia elétrica, como também as fontes energéticas, notadamente petróleo e seus derivados, gás natural e biocombustíveis, contemplando ainda uma análise socioambiental da infraestrutura de oferta de energia. O desenvolvimento dos trabalhos é conduzido incorporando a necessária participação de importantes elementos da sociedade, com divulgação pública para esse tipo de estudo e ampla cobertura dos principais meios de comunicação.
Os principais vetores do PNE 2030, como as linhas gerais dos cenários macroeconômicos, preservam a sua atualidade e continuam norteando os estudos econômicos e energéticos da EPE. Evidentemente, as trajetórias de crescimento econômico devem ser adaptadas aos condicionantes conjunturais de curto prazo. Os diferentes cenários econômicos do PNE desenvolvem-se ao longo de um cone de possibilidades, conforme ilustrado na Figura 5, na interação entre o PNE e o Plano Decenal de Energia (PDE). Os quatro cenários considerados no PNE correspondem a outras tantas formas de evolução da economia nacional e mundial, qualitativamente distintas, isto é, constituem-se em histórias prospectivas diferentes entre si, relativas ao futuro do Brasil e do mundo.
Figura 5 - Cone de cenários: médio e longo prazo.
Assim, embora o cenário de referência do PNE 2030 se constitua como o ambiente em que se desenvolve o atual estudo para a época vigente, a trajetória de expansão da economia sofre ajustes em função de elementos conjunturais, nomeadamente a ocorrência antecipada da crise financeira norte-americana em relação ao previsto no PNE 2030.
O PNE procura analisar as estratégias de desenvolvimento do sistema energético nacional para diferentes cenários da demanda e da conservação de energia, otimizando a composição futura do parque gerador, compreendendo todas as principais fontes primárias de geração disponíveis em cada região do país, assim como capacidade dos principais troncos de transmissão e redes de gás.
Os condicionantes para este estudo são a evolução do mercado, a disponibilidade de fontes energéticas primárias para geração, as tendências de evolução tecnológica e os impactos ambientais dos projetos.
A Figura 6 ilustra uma visão geral da metodologia dos estudos do PNE 2030.
Figura 6 - Metodologia dos Estudos PNE 2030: Uma Visão Geral.
A partir dos resultados obtidos no PNE estabelece-se também um programa de desenvolvimento tecnológico e industrial para o país na área energética e uma priorização dos novos estudos de inventário energéticos.
O planejamento dos recursos energéticos tem como objetivo possuir uma visão com participação integrada nas tomadas de decisão em conjunto das fontes e os usos da energia primária e secundária. Destaque-se que o que se pratica no país não se caracteriza plenamente como um planejamento integrado de recursos, posto não haver um processo de integração efetiva entre diferentes setores (inclusive os não energéticos), incorporando-se no planejamento setorial apenas restrições estabelecidas por alguns outros setores.
A partir das definições das políticas e das diretrizes, desenvolvem-se os estudos e as pesquisas que irão efetivamente nortear o desenvolvimento do setor energético. A Figura 7 mostra o ciclo de planejamento energético.
Figura 7 - Ciclo de Planejamento Energético.
O PNE formula projeções de longo prazo para a demanda energética e estabelece os parâmetros mais gerais da matriz energética necessária para o atendimento da mesma de uma forma eficiente e sustentável em termos econômicos e ambientais.
A Figura 8 apresenta os modelos para a elaboração do PNE, bem como suas interações. Esse processo nada mais é do que a construção da matriz energética nacional, tendo como saídas as demandas e as ofertas energéticas em diferentes períodos para um dado horizonte. As funções desses modelos são descritas a seguir,
com exceção do MESSAGE, que é um modelo de otimização da oferta de energia, já descrito anteriormente. Os modelos M-REF e MELP são utilizados na avaliação da oferta de longo prazo dos setores de combustível e de eletricidade, respectivamente. O modelo M-REF, por se tratar de um modelo de refino não será abordado neste estudo, já o MELP será melhor tratado na sequência.
Figura 8 - Metodologias aplicadas nos estudos energéticos de longo prazo.
Fonte: EPE (2006).
A Figura 9 apresenta um detalhamento da Figura 8 com enfoque na demanda de energia. As variáveis de entrada que tratam sobre eficiência energética e meio ambiente exercem um importante papel, pois se acredita que as políticas de eficiências e sustentabilidade já estão inclusas quando foi elaborado o PDE.
Figura 9 - Representação adaptada da EPE para a projeção da demanda do setor de energia.
Fonte: EPE (2006).
O cenário macroeconômico, o cenário demográfico e os resultados dos estudos prospectivos setoriais constituem as premissas básicas fundamentais para o desenvolvimento das análises que apoiam a elaboração das projeções de demanda.
Três abordagens paralelas são utilizadas para realizar as previsões. Uma metodologia é do tipo top-down e procura correlacionar o consumo de energia elétrica, por classe de consumo e por região, com variáveis de cenário, como o PIB e a população, e com algumas variáveis específicas setoriais. As outras duas abordagens seguem modelos do tipo bottom-up, baseados na análise dos usos finais da eletricidade em cada setor da economia e dos serviços que os solicitam, vale dizer, da energia útil e dos equipamentos de transformação da energia final em energia útil. Uma delas utiliza o Modelo Integrado de Planejamento Energético (MIPE) desenvolvido no Programa de Planejamento Energético da COPPE em 1997. Trata-se de um modelo técnico- econômico de projeção de demanda e de oferta de energia e, de emissões de CO2 advindos do uso da energia. O modelo permite avaliar a implicação de cenários
prospectivos de padrões de uso da energia e estilos de desenvolvimento nas trajetórias da demanda e da oferta de energia projetadas para o Brasil dentro do horizonte de análise. Sua escolha como um dos modelos de projeção balizou-se principalmente na abertura setorial disponível para estimativa de consumo de energia, que é bastante detalhada. Este é um modelo apropriado para os estudos de longo prazo da demanda de energia, que também se aplica aos estudos de médio prazo, como é o horizonte do Plano Decenal.
O Modelo do Setor Residencial (MSR) é um modelo técnico-econômico de simulação paramétrica específico para a análise e a projeção da demanda de energia no setor residencial. Esta metodologia é mais apropriada à análise da eficiência energética nas residências uma vez que ela incorpora explicitamente a substituição de equipamentos, assim como possíveis substituições energéticas em determinados usos finais.
A maior participação da sociedade nas discussões socioambientais provoca alterações na dinâmica do processo de licenciamento ambiental e a necessidade cada vez maior de um planejamento rigoroso e articulado entre diferentes órgãos governamentais para a utilização dos recursos naturais. Nessas condições, a decisão de implantação de novos empreendimentos percorre um longo e custoso processo, envolvendo estudos de viabilidade, aprimoramentos tecnológicos e mitigação de conflitos socioambientais.
Análises socioambientais são levadas em consideração em todas as etapas do processo, desde estudos de longo a de curto prazo. O objetivo dessas análises é a minimização dos impactos da produção, geração e transmissão de energia.
Os estudos socioambientais possibilitam, ao se definir os projetos que compõem o período de expansão, evitar áreas sensíveis, como, por exemplo, reservas ambientais e terras indígenas. Projetos que estão em áreas sensíveis podem ser desclassificados devido aos riscos operacionais.
O envolvimento socioambiental não está somente presente na análise de fauna, flora locais e nacionais, os estudos também vislumbram acordos internacionais que o Brasil está inserido, como o Acordo de Paris na COP-21 de 2015.
Como resultado, a análise indica os principais temas a serem tratados. Essa abordagem permite adiantar discussões socioambientais importantes e que podem apresentar riscos para a expansão, bem como possibilita vislumbrar novas oportunidades.
Com o aumento do mercado atendido pelo sistema e a estagnação da reserva, o grau de regularização dos reservatórios, em relação à carga anual a ser atendida, tende a reduzir gradativamente. Consequentemente, a importância dos reservatórios, para atender à demanda crescente, será cada vez menor, condicionando a oferta hidrelétrica à realização de hidrologias favoráveis. A maior redução da reserva hídrica potencializa conflitos em torno dos múltiplos usos da água. Ao regularizarem a vazão dos rios, os reservatórios proveem uma série de serviços não energéticos. A água armazenada propicia usos múltiplos, como suprimento de água potável, irrigação, transporte, piscicultura, processamentos industriais, turismo e lazer. Esses inúmeros usos se sobrepõem à utilização energética para geração de energia, gerando restrições à operação hidrelétrica e conflitos em momentos de escassez. Restrições mais elevadas ao uso energético dos reservatórios, face à maior demanda por outros serviços, podem reduzir a energia assegurada atribuída às hidrelétricas.
Um dos estudos pioneiros no Brasil no que diz respeito ao tema matriz energética, é o de Tolmasquim e Szklo (2000), que apresenta os estudos setoriais e os resultados das simulações de três cenários de evolução da demanda e da oferta de energia no Brasil realizados em 1997. A simulação tomou, como ano-base, o ano de 1995 e, como horizonte de análise, o ano de 2010. É oportuno ressaltar que o Modelo Integrado de Planejamento Energético (MIPE) foi elaborado durante à realização deste estudo, constituindo como um dos importantes produtos deste trabalho. Posteriormente, seguindo nessa mesma linha, estes autores coordenaram outros trabalhos nacionais relevantes para o Ministério das Minas e Energia (MME), posteriormente, tais como:
em 2001, a realização da projeção da Matriz Energética Brasileira 2000-2020 (TOLMASQUIM; SZKLO, 2001), e a elaboração do “Plano de Longo Prazo - Projeção da Matriz 2022”, em 2002, que forneceu uma série de indicadores derivados dos resultados projetados para os cenários considerados, os quais permitiram uma comparação intertemporal e avaliar melhor a grandeza dos resultados, sendo simulados dois cenários de características quantitativas e qualitativas distintas do ponto de vista macroeconômico (TOLMASQUIM; SZKLO, 2002).
Em 2004, a matriz energética brasileira foi revisada novamente, pela equipe do PPE/COPPE/UFRJ para o MME, agora para o horizonte 2003-2023, em que foram analisados também dois cenários macroeconômicos: um denominado Cenário Base de Mercado, e outro, Cenário Alternativo. Ambos se desdobraram em premissas setoriais consistentes. Em termos gerais, o primeiro cenário considera a evolução tendencial de eficiência energética e substituição interenergéticos e intermodais, nos setores de consumo de energia final, enquanto o segundo cenário avalia possíveis políticas energéticas visando ao uso racional de energia, ganhos potenciais de eficiência energética, cogeração, uso de fontes renováveis e diversificação da matriz energética brasileira (SCHAEFFER et al., 2004).
Vale salientar que nos dois primeiros estudos de Matriz Energética Nacional, empreendidos pelo Conselho Nacional de Política Energética (CNPE) em 2001 e 2002, com apoio do Programa de Planejamento Energético da COPPE/UFRJ dentro do grupo de trabalho do comitê técnico de Matriz Energética, aplicou-se o modelo MIPE como ferramenta de simulação, por ser mais detalhado e compatível com o Balanço Energético Nacional (BEN). Por sua vez, o terceiro estudo citado utilizou os modelos MAED e MESSAGE adaptados, numa primeira versão, para o Brasil em 2003, pelo próprio grupo de trabalho da COPPE/UFRJ.
Por fim, em 2007, foi publicada a versão mais recente da matriz energética nacional pelo MME e que está disponível para download no site do mesmo (xxxx://xxx.xxx.xxx.xx/xxx/xxxxx/xxxxxxxxxxx-x-xxxxxxxxxxx/xxxxxx-xxxxxxxxxx- nacional-2030). Tal versão contou com a participação e consultoria técnica das
equipes do Centro de Estudos e Pesquisas em Energia Elétrica (CEPEL) e da Empresa de Pesquisa Energética (EPE) e foi realizada atinente a um quadro maior, qual seja a do Plano Nacional de Energia 2030. A Matriz Energética Brasileira 2030 compõe com o Plano Nacional de Energia 2030 – PNE 2030 o par de relatórios principais que consolidam os estudos desenvolvidos sobre a expansão da oferta e da demanda de energia no Brasil nos próximos 25 anos. Um relatório e outro se integram e se complementam. Contudo, é de todo o interesse que possuam certo grau de “autossuficiência”. Isto significa que, embora possuam diretivas distintas, devem ser por si compreensíveis, e por consequência alguma superposição na leitura dos documentos deve ser esperada, ainda que sucinta e integrativa. O modelo computacional utilizado para a otimização da expansão da oferta de energia elétrica foi o MELP (MME; EPE, 2007).
Como já foi dito, o que é apresentado na Figura 8 constitui-se no processo da matriz energética nacional. Com relação ao tema matriz energética estadual, ressalta-se, agora, trabalhos desenvolvidos para os estados de Rio de Janeiro, São Paulo e Minas Gerais.
Em meados de 2018, foi publicada a Matriz Energética do Estado do Rio de Janeiro (2017-2031), pela Subsecretaria de Desenvolvimento Econômico (SDE) do estado, um estudo que aborda todas as fontes e formas de energia existentes e usadas no Estado, dando à questão um tratamento multidisciplinar, com o propósito de otimizar os resultados e reduzir os custos financeiro, social e ambiental. O objetivo deste trabalho foi a elaboração da Matriz Energética do Rio de Janeiro para o horizonte 2017-2031 de forma a dar um panorama das condições de oferta e demanda de energia para os próximos quinze anos, com vistas a despertar o interesse de potenciais investidores e subsidiar políticas públicas para proporcionar a necessária segurança de suprimento de energia. De acordo com o trabalho, seus objetivos específicos foram:
• Fornecer elementos para garantir o suprimento de energia à população e aos meios de produção de acordo com suas necessidades, com a melhor qualidade
possível e dentro do menor custo, visando o desenvolvimento do Rio de Janeiro e o bem-estar da sociedade;
• Utilizar as potencialidades energéticas locais como um fator para a produção local de energia, de forma a dar maior grau de autossuficiência ao Estado, sem deixar de considerar a importação terrestre ou marítima de recursos energéticos, quando isto se mostrar vantajoso;
• Usar as fontes energéticas locais como um fator de aumento de receita para o Rio de Janeiro, órgãos/empresas locais e para a geração de empregos;
• Fornecer elementos para garantir que o uso e a produção das fontes de energia não contribuam para a degradação do meio ambiente natural e urbano e para a emissão de gases geradores de efeito estufa.
Os cenários de demanda de energia foram simulados com o modelo LEAP. Para a oferta e transformação de energia, como o LEAP não utiliza métodos de otimização, foi utilizado o modelo MATRIZ. Dentre os principais resultados do estudo, destacam- se: A recuperação do crescimento econômico fluminense puxado pelo setor de petróleo; os ganhos de competividade na indústria possibilitados pelas medidas de eficiência energética propostas; as medidas de melhoria da mobilidade urbana; e a expansão da distribuição e geração de energia solar (PEREIRA, 2018).
O modelo MATRIZ, desenvolvido pelo Centro de Pesquisas de Energia Elétrica (CEPEL) representa uma ferramenta de apoio para estudos de planejamento da expansão de longo prazo do sistema energético brasileiro (usualmente horizontes superiores a 25 anos), como os Planos Nacionais de Energia elaborados pelo Ministério de Minas e Energia (MME) e Empresa de Pesquisa Energética (EPE). O programa faz uso de um modelo de otimização linear, que tem como função minimizar os custos de investimentos e de operações em tecnologias necessários para atender à demanda futura de energia. O sistema energético brasileiro inclui as cadeias de petróleo, gás natural, carvão mineral e vegetal, biomassa, eletricidade e urânio. Estudos de longo prazo utilizando o programa MATRIZ permitem definir uma estratégia de expansão das cadeias energéticas considerando as suas
interdependências, restrições ambientais e políticas de governo. Esta estratégia pode, então, ser levada aos planejamentos setoriais de expansão, para se obter um planejamento mais detalhado, levando-se em conta as características técnicas, econômicas e de impactos ambientais dos projetos individuais das tecnologias. Pode- se também modelar tecnologias de armazenamento, exportação e importação, bem como tecnologias com mais de um modo de operação, como carros flexfuel. As variabilidades sazonais e/ou intradiárias associadas às diversas fontes de energia (ou demandas) podem ser representadas através de curvas típicas de produção (ou de demanda) (LISBOA et al., 2012) (LISBOA et al., 2013). O programa MATRIZ encontra- se em contínuo desenvolvimento, oferecendo facilidades para incluir as mais diversas restrições de investimento e de operação, além de penalidades e restrições ambientais. (CEPEL, 2018).
O Centro de Estudos Integrados sobre Meio Ambiente e Mudanças Climáticas (Centro Clima/COPPE/UFRJ), em 2016, desenvolveu o estudo intitulado “Emissão de Gases de Efeito Estufa – 2050: Implicações Econômicas e Sociais do Cenário de Plano Governamental”, que teve por objetivo apresentar a evolução da oferta de energia e as respectivas emissões de GEE no Brasil, no período de 2015 a 2050. A partir da simulação da evolução das demandas setoriais e da oferta de energia no horizonte 2050 para o Cenário de Plano Governamental (CPG), foram calculadas também as respectivas Implicações Econômicas e Sociais (IES) para o Brasil. A modelagem do setor de oferta de energia e a simulação de sua operação energética realizada com auxílio do modelo MATRIZ possibilitaram estimar as emissões provenientes de centrais elétricas de serviço público (transformação) e das carvoarias, assim como, das emissões fugitivas de óleo e gás e fugitivas de carvão mineral. Além das emissões de oferta, foram estimadas também as emissões decorrentes da autoprodução de energia elétrica e do consumo final do setor energético (consumo de combustíveis), com base nos níveis de atividade obtidos pelo modelo MATRIZ (Centro Clima/COPPE/UFRJ, 2016).
No final de 2007, a Secretaria de Desenvolvimento Econômico do Estado de Minas Gerais (SEDE) e a Companhia Energética de Minas Gerais (CEMIG), concluíram o
Projeto Matriz Energética de Minas Gerais 2007-2030, realizado por uma equipe conjunta do Programa de Planejamento Energético da COPPE/UFRJ (PPE) e do Centro de Excelência em Recursos Naturais e Energia da Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI). O objetivo principal foi realizar análises prospectivas da oferta e demanda das diversas fontes de energia no Estado de Minas Gerais até o ano de 2030, gerando recomendações para planos e programas governamentais. O projeto possuiu, ainda, os seguintes objetivos complementares:
• Elaboração de dois cenários macroeconômicos e setoriais para o estado de Minas Gerais para o horizonte de projeção da matriz energética (2005-2030);
• Elaboração de dois cenários de demanda de energia desagregados setorialmente para o Estado de Minas Gerais: (i) um, denominado Referência, mantendo uma dinâmica de desenvolvimento dos setores de consumo de energia, sem grande alteração estrutural no uso da energia, observando movimentos tendenciais, considerando a ocorrência de alterações estruturais já em curso; (ii) um outro Alternativo, onde se abre espaço para a promoção de práticas mais eficientes no uso da energia, gradual evolução do parque industrial para produção de itens de maior valor agregado, melhoria das condições gerais de vida da população, utilização de tecnologias menos poluentes etc. Tais cenários foram elaborados a partir dos cenários macroeconômicos e setoriais mencionados anteriormente;
• Elaboração de cenários de oferta de energia, consistentes com os cenários de demanda de energia. Os cenários de oferta de energia incorporaram, principalmente, a evolução de preços relativos da energia, dos potenciais energéticos, hipóteses sobre incentivos a fontes renováveis de energia, etc.
• Simulação dos cenários Referência e Alternativo em modelo técnico- econômico de demanda e modelo de otimização de oferta (MAED e MESSAGE, respectivamente).
Como resultado deste projeto, Xxxxxx (2009) apresenta, em seu trabalho, os principais resultados da simulação da Matriz Energética de Minas Gerais em dois cenários
distintos para os anos de 2005 a 2030 e as emissões de dióxido de carbono (CO2) associadas a ela. Todavia, o foco do trabalho foi a elaboração da projeção das emissões de CO2 do Estado de Minas Gerais, a partir dessa matriz energética resultante. Tais emissões foram obtidas em ambos os cenários, através da metodologia top-down, definida pelo Painel Intergovernamental sobre Mudança do Clima (IPCC) e aprovada pelo Ministério de Ciência e Tecnologia (MCT).
No início de 2011, o Governo do Estado de São Paulo, por meio de sua Secretaria de Energia, publicou o Sumário Executivo de um amplo estudo para a construção da Matriz Energética do Estado de São Paulo para o horizonte 2005-2035, realizado pelo consórcio MATRIZ 35, que era formado pelas empresas iX Consultoria (atualmente iX Estudos e Projetos Ltda.), LCA Consultores Ltda., Andrade e Canellas Energia S.A. e Repensa Consultoria Ltda. O objetivo era fazer parte de um conjunto de ações na área de energia que deveria orientar ações públicas por 30 anos e beneficiar a sociedade de um modo geral (SSE, 2011). De acordo com o trabalho, podem-se citar algumas características importantes:
• De forma simplificada, a abordagem utilizada neste estudo foi dividida em três principais módulos: Economia; Tecnologia e Eficiência; e Oferta e Autoprodução de Energia. Estes módulos foram permeados pela análise de Políticas Públicas que, direta ou indiretamente, afetam o setor de energia;
• Além de um Cenário Base, ou mais provável, pano de fundo e principal referência para uma série de premissas específicas necessárias para a construção da Matriz Energética, foram elaborados também Cenários Alternativos para diversas variáveis. Tais cenários permitiram que fossem analisadas diferentes trajetórias de evolução da economia nacional e regional, bem como de algumas variáveis relevantes para a Matriz (eficiência, oferta etc.). Por muitas vezes os cenários alternativos foram balizados pelo Plano Nacional de Energia 2030, elaborado pela EPE, dada a relevância desse estudo para o setor energético;
• Os dados resultantes da análise conjunta desses quatro módulos alimentaram o Módulo Energético, que se baseou no modelo de projeção LEAP;
• Por fim, os resultados alimentaram a Plataforma Tecnológica (sistema desenvolvido para atender as necessidades especificadas nos módulos e modelos que compõem a Matriz Energética) e o Sistema de Informações Energéticas Georreferenciadas - SIEG (banco de dados georreferenciados de empreendimentos energéticos, usinas, plantas e instalações de processamento e transformação de energéticos, dos sistemas de transmissão, etc.), tornando- se um conjunto integrado de informações que pode servir como instrumento para orientar ações de políticas públicas no setor, possibilitando visualizar o impacto de cenários e políticas alternativas na oferta e demanda de energia.
Ainda sobre este trabalho, especificamente para o segmento de geração de energia elétrica, foi desenvolvido o modelo TALITA (Tática para Avaliação Lógica de Índices Técnicos e Ambientais), que se adequa às necessidades da matriz e ao critério de otimização por ordem de mérito do LEAP.
Xxxxxx et al. (2010) comenta que os atributos de cada tipo de central a serem qualificados são um conjunto de parâmetros que os caracterizam, em função dos aspectos técnicos, ambientais, econômicos, políticos e de mercado. Esses atributos podem ser agrupados em dois conjuntos: um eminentemente de caráter geográfico, onde os atributos estão associados às características espaciais (regionais), como poluição atmosférica, disponibilidade hídrica e concentração de carga; o outro grupo está vinculado ao projeto específico que está sendo analisado, como a sua relação custo-benefício, as suas emissões, demanda hídrica, sua escala, a própria maturidade tecnológica, além da dependência de fonte energética externa ao Estado de São Paulo, que reflete os riscos tecnológicos do mesmo. De posse dos índices de qualificação específicos (regionais e os de projeto), estes foram combinados empregando a lógica fuzzy (ou difusa). Necessitou-se transformar os índices, que eram não fuzzy, em variáveis difusas, e, após, foram combinados de forma lógica, de forma a se ter um único índice para a qualificação global de determinada alternativa de suprimento de
energia. Este índice (Índice de Qualificação Global - IQ) é, inicialmente, uma variável fuzzy, que foi transformada em uma não fuzzy, de forma a se ter um índice convencional, para se adequar seu uso no LEAP, permitindo a otimização por ordem de mérito. Os autores citam, ainda, que o modelo TALITA pode servir de base para a prospecção da expansão de longo prazo.
4.2 Procedimentos, modelos e critérios do planejamento do setor elétrico nacional
O PNE e o PDE são as referências para o setor de energia elétrica nacional. Deles são obtidas as trajetórias desejáveis para a expansão das ofertas, bem como as tendências de evolução do crescimento da demanda, incluindo aspectos ambientais, econômicos, socias e tecnológicos. Entretanto, o planejamento setorial desenvolve modelos específicos para a demanda e a oferta, que, caso se distanciem significativamente das trajetórias previstas no PNE e no PDE, deve haver uma realimentação do processo, buscando uma maior aproximação.
É na etapa do PDE que são utilizados modelos de decisão de investimentos, que, por sua vez, definem a alocação temporal e espacial dos projetos de geração e transmissão que garantam o mínimo custo total. Para tal, é necessário quantificar previamente os recursos primários disponíveis para geração de energia elétrica, bem como os custos de investimentos, operação, manutenção e combustíveis. Além disso, é preciso conhecer a configuração do sistema existente
Todo o processo que foi descrito até aqui e o que ainda será descrito, exige um arcabouço institucional capaz. Este arcabouço no nível nacional é descrito no ANEXO 1, definindo as principais instituições e suas funções. Observa-se, entretanto, que existe pouca interação entre os organismos que tratam de assuntos não energéticos, o que, de certa forma, tem comprometido a materialização das metas resultantes do planejamento do setor elétrico.
4.2.1 Descrição dos procedimentos
Os estudos de planejamento da expansão da geração do sistema elétrico nacional envolvem duas atividades distintas:
• A prospecção tecnológica, bem como estudos de estratégias de expansão das fontes de energia, avaliação e dimensionamento dos recursos energéticos primários; e
• A determinação do programa de expansão do parque gerador/transmissor.
A primeira atividade inclui estudos que devem ser executados com 10 a 15 anos de antecedência em relação à data de entrada em operação das usinas.
Os estudos para determinação do programa de expansão do sistema também devem ser realizados com 5 a 10 anos de antecedência com relação à data de entrada em operação, tendo em vista o tempo de maturação até o comissionamento das centrais geradoras.
Em função desses prazos, o planejamento da expansão do sistema elétrico requer a análise de um longo horizonte, seguidos de análises de médio prazo à medida que são obtidas informações mais detalhadas e precisas para representação do sistema, o que reduz o esforço para o tratamento de incertezas.
Os estudos de longo prazo, com horizonte superior a 20 anos, procuram analisar as estratégias de desenvolvimento da infraestrutura de suprimento eletro-energético. Estes estudos incluem a projeção de cenários de demanda, da oferta e do custo da produção de energia elétrica, diante dos quais são feitos estudos simplificados de composição do parque gerador e da topologia dos principais troncos de interligação. Em outras palavras, nestes estudos são definidas as diretrizes para o planejamento de médio prazo, através da quantificação da oferta de energia elétrica e da determinação dos tipos de fontes a serem usadas para atendimento à demanda futura, além de uma sinalização para as interligações necessárias.
O planejamento é uma cadeia de ações integradas, conforme apresentado na Figura
10. Observe que o bloco referente à “política energética” não está conectado ao processo de planejamento em si. Isso é o que realmente acontece no Brasil, não havendo procedimentos que façam esta ligação, como se abordou anteriormente neste Produto. Dentro do proposto neste trabalho, entenda-se o termo “longuíssimo” como sendo o que se denominou “muito longo”.
Horizonte de tempo
Figura 10 - Relação entre horizonte de tempo e planejamento energético.
Fonte: EPE (2016).
A Figura 11 resume os principais estudos eletro-energéticos desenvolvidos pela EPE. A EPE, com base na matriz energética atual, projeções de demanda e mudanças sociais e tecnológicas, realiza estudos para atendimento da demanda. O aporte técnico da expansão matriz energética também reflete nos estudos de viabilidade de projetos hidrelétricos. Estes estudos, por necessitarem de uma grande quantidade de dados e por serem de maior complexidade são desenvolvidos pela EPE, desta forma, há a certeza da viabilidade econômica e socioambiental do projeto antes da licitação em leilão.
PRODUTO 5 Análise da Mudança Climática Junto ao Planejamento de Expansão de Sistemas
Elétricos
A EPE é uma empresa vinculada ao Ministério de Minas e Energia – MME e os estudos e pesquisas que desenvolve subsidiam a formulação, o planejamento e a implementação de ações do MME, no âmbito da política energética nacional
Fonte: EPE
Figura 11 - Estudos eletro-energéticos desenvolvidos pela EPE/MME. Fonte: EPE (2017).
Os estudos de planejamento de longo prazo trazem as informações referentes dos estudos de muito longo prazo (matrizes energéticas), como as políticas públicas, e as rebatem na estratégia nacional para expansão da oferta de energia com vistas ao atendimento da demanda, observados os objetivos básicos de segurança energética, universalização do acesso da população aos serviços energéticos, geração de emprego, renda e redução das desigualdades regionais, sustentabilidade ambiental e modicidade de preços e tarifas. Nesse contexto, o planejamento de longo prazo do setor energético é instrumento fundamental para o país, na medida em que avalia tendências na produção e no uso da energia e baliza as estratégias alternativas para expansão da oferta de energia nas próximas décadas e é instrumento fundamental para a explicitação de custos e benefícios de medidas e políticas públicas. Cabe ao setor elétrico desenvolver o seu próprio modelos setorial, guardadas as interações com outros setores. Dado o elenco de recursos energéticos e tecnológicos, projeta-se a demanda de energia elétrica e formula-se uma estratégia de expansão que permite atende-la de forma segura e econômica.
O Plano Decenal de Energia (PDE), no que diz respeito ao setor elétrico, tem o horizonte de estudo de longo prazo, mas adota como trajetória referencial apenas a evolução dos primeiros 10 anos e periodicidade anual, buscando um processo de planejamento combinado da expansão da geração e da transmissão de energia elétrica, considerando condicionantes socioambientais. O objetivo do PDE é selecionar o conjunto mais adequado de novos empreendimentos hidroelétrico, termelétrico, fontes com incentivos governamentais e reforços em interligações, com suas respectivas datas estimadas para implantação, considerando diferentes cenários de mercado, de modo a orientar futuras ações governamentais e dos agentes do Setor Elétrico Brasileiro. Este plano tem natureza estrutural, e adota como critério para estabelecimento do plano de obras, o menor custo total (investimento e operação) e reduzir o impacto socioambiental dos empreendimentos.
Para esta configuração, são realizadas análises probabilísticas das condições de suprimento de energia e potência e, são calculados os custos de expansão e de
operação resultantes. Dentre os condicionantes deste estudo pode-se mencionar: os
requisitos de mercado de cada subsistema, os prazos, custos e viabilidade socioambiental dos empreendimentos, a continuidade e o aproveitamento sequencial adequado do potencial hidrelétrico e as localizações regionais indicativas das termelétricas.
Desse estudo resultam metas físicas e financeiras estimadas para um programa global de investimentos na expansão da capacidade de geração, transmissão e distribuição do SIN. Este planejamento vê de forma indistinta a propriedade do ativo, seja como produtores independentes, como autoprodutores, ou em consórcio para a construção de usinas hidrelétricas e termelétricas.
O plano também fornece orientações acerca da urgência de elaboração de estudos de viabilidade para projetos mais promissores de geração hidrelétricas, que deverão ser incluídas nas próximas licitações. Desta forma, o Plano Decenal determina a data, a capacidade e o local dos empreendimentos necessários para atender o crescimento da demanda de energia elétrica, destacando-se os seguintes pontos:
• Usinas em caráter indicativo;
• Sistema de transmissão em caráter determinativo;
• Compromisso entre o nível de confiabilidade desejado e os custos decorrentes;
• Deve assegurar a qualidade de serviço, ao menor custo possível.
A Figura 12 destaca os estudos desenvolvidos pela EPE, em especial a importância do PDE no processo de materialização de projetos, seguindo a trajetória evolutiva de referência. O PDE executa um papel importantíssimo para o desenvolvimento da infraestrutura energética do país, já que este representa as obras de necessárias para o atendimento das demandas energéticas e permite aos investidores maior previsibilidade dos próximos leilões e seus efeitos no mercado.
Figura 12 - Relação entre estudos e leilões no ambiente energético, para atendimento ao mercado.
Fonte: EPE (2017).
Para a atividade de planejamento, deve ser associada tanto ao indicativo da geração, quanto ao determinativo da transmissão, e ser estruturado de tal forma que se dê condições plenas aos agentes para que ocorram os aportes de recursos privados, estabelecendo, assim, uma situação de efetiva competição nos segmentos de geração e comercialização.
Sendo assim, o Plano Decenal apresenta uma indicação, e não determinação, das perspectivas de expansão futura do setor de energia sob a ótica do Governo no horizonte de dez anos. Tal expansão é analisada a partir de uma visão integrada para os diversos energéticos.
São resultados do PDE, entre outros: análise da segurança energética do sistema; balanço de oferta e demanda de garantia física; disponibilidade de combustíveis, em particular do gás natural; cronograma dos estudos de inventário de novas bacias hidrográficas; e recursos e necessidades identificados pelo planejador para o
atendimento à demanda. O PDE é instrumento fundamental para a explicitação de custos e benefícios de medidas e políticas públicas.
No caso da expansão da capacidade de produção de energia elétrica, o PDE define as licitações de linhas de transmissão e indica a expansão da geração.
Em relação à expansão da geração, destacam-se dois aspectos: primeiro, há uma interação entre os estudos de geração e transmissão que ocorre por meio da análise de custos e benefícios da ampliação de capacidade das interligações regionais, considerando os requisitos de intercâmbio; além de estudos socioambientais das alternativas de geração e transmissão. Em segundo lugar, devido à predominância da fonte hidráulica no sistema gerador, decisões operativas afetam o comportamento futuro do sistema e, de forma recíproca, são afetadas pela evolução do sistema.
O planejamento da expansão apresenta a necessidade de estudos regionais e as obras já definidas para um horizonte decenal. Além disso, aponta as interligações indicadas pelo planejamento da geração e disponibiliza a base de dados para realização dos estudos de viabilidade técnica-econômica e socioambiental.
Na Figura 13 pode ser observado que o estudo de expansão da transmissão está totalmente relacionado às projeções de mercado consumidor e de geração. Esse viés é claro já que a transmissão é o meio de transporte do produto e desta forma, primeiramente é necessário o planejamento da demanda (consumo) e de produção (geração).
Os estudos resultam em dois segmentos de linhas. Um dos segmentos, mais prioritário, é conduzido ao MME para licitação e posteriormente construção para o atendimento de uma necessidade mais tangível. Já o segundo grupo, sem necessidade emergencial, é posta a novos estudos mais específicos.
• Grupos de Estudos de Transmissão Regionais (GETs)
• Estudos Internos (EPE)
• Estudos das Distribuidoras
Empreendimentos recomendados para estudos específicos
(2º quinquênio)
Empreendimentos recomendados para licitação
(1º quinquênio)
Plano Decenal da Expansão da Transmissão
Estudos de
Transmissão
Plano de
Geração
Projeção do
Mercado
Figura 13 - Visão Geral dos Estudos de Expansão da Transmissão no Plano Decenal.
Fonte: EPE (2005).
A Figura 14 ilustra a preparação da base de dados coordenadas pelos Grupos de Estudos Regionais da Transmissão (GET).
PREPARAÇÃO/ ATUALIZAÇÃO DA BASE DE DADOS
Plano Decenal (ciclo anterior) + Estudos Específicos (GETs) + Instalações Novas já Licitadas + PET (ciclo anterior) + PAR/PET (ciclo anterior)
Atualização da Topologia
Projeção de Carga por Barramento (ciclo atual)
Não
Implantação das Cargas
Restrições por Barramento
Sim
Identificar como Eliminar Restrições
Implantação do Despacho
Alternativa de expansão de geração (hipótese de referência)
Análise socioambiental
Figura 14 - Passos iniciais dos estudos da expansão da transmissão.
Fonte: EPE (2005).
Observa-se, na Figura 15, o fluxograma de análise das linhas de transmissão em regime permanente. Conforme necessidade apresentada no estudo, mudanças nas características da linha são alteradas.
SIMULAÇÃO EM REGIME PERMANENTE
(Programa ANAREDE – CEPEL)
Ajuste dos CasosBase - Regime Normal
Simulação das Contingências
Sim
Há necessiNdãade de reforçoos
Atualizar Casos Base com Solução Referencial e Recomendar Estudos Específicos
Não
Plano Decenal de Expansão da Transmissão
Figura 15 - Esquemático das simulações em regime permanente para expansão da transmissão.
Fonte: EPE (2005).
A Figura 16 apresenta o término dos estudos de transmissão, verificando outras características de segurança, como estabilidade e confiabilidade, além de estudos dos impactos financeiros pela aplicação da Tarifa de Uso dos Sistemas Elétricos de Transmissão (TUST) da nova linha.
ELABORAÇÃO DOS ESTUDOS COMPLEMENTARES
Preparação/atualização da Base de Dados para os Estudos Complementares
Base de Dados de Fluxo de Potência atualizada no Horizonte Decenal
Cálculos da TUST
Análise de Confiabilidade
Análise de Curto - Circuito
Expansão de Interligações
Análise de Estabilidade
Figura 16 - Elaboração dos estudos complementares da expansão da transmissão.
Fonte: EPE (2005).
Estudos adicionais de viabilidade e detalhamento permitem dimensionar e especificar as instalações de transmissão (linhas e subestações) a serem incluídas no programa de licitação da transmissão. Esses estudos resultam nos relatórios “R1” – estudos de viabilidade técnico-econômicos. Tais estudos focalizam um horizonte de longo prazo detalhando particularmente as obras a serem instaladas nos cinco primeiros anos do período decenal. Na Figura 17 é representado o fluxo para a elaboração do relatório R1.
Fonte: EPE (2005).
Os estudos de expansão da transmissão culminam na elaboração do documento Programa de Expansão da Transmissão/Plano de Expansão de Longo Prazo (PET/PELP), publicado semestralmente nos meses de fevereiro e agosto de cada ano. O PET tem caráter determinativo abrangendo um horizonte de seis anos e dele constam as instalações de transmissão ainda não licitadas ou autorizadas, recomendadas para entrar em operação nos próximos seis anos. Sua principal
finalidade é subsidiar o MME na priorização das instalações de transmissão que integrarão os lotes a serem oferecidos nos futuros leilões de transmissão. Além disso, constitui um importante sinalizador para os agentes setoriais, fornecedores e investidores sobre os trabalhos a serem realizados nos próximos anos. Por sua vez, o PELP tem caráter indicativo e contempla as instalações recomendadas para entrar em operação a partir do sétimo ano.
As instalações de transmissão para expansão da Rede Básica visam garantir as condições de atendimento aos mercados regionais e aos intercâmbios entre as regiões. O PET é elaborado pela EPE paralelamente ao desenvolvimento dos estudos do planejamento decenal da transmissão, em conjunto com as concessionárias de transmissão e distribuição. Este programa, constituído pelo agrupamento de linhas e subestações de transmissão cuja instalação é prioritária, orienta o estabelecimento das concessões a serem licitadas no curto prazo.
O Plano de Ampliações e Reforços (PAR) é elaborado anualmente pelo ONS, com a participação dos agentes associados, apresentando as ampliações e os reforços nas instalações de transmissão do SIN, necessários para preservar ou atingir o adequado desempenho da rede, garantir o funcionamento pleno do mercado de energia elétrica e possibilitar o livre acesso aos agentes, no seu horizonte de análise.
O PAR leva em conta os estudos da EPE as propostas de novos reforços, as solicitações de acesso, as previsões de carga, os atrasos na implantação de instalações de geração e transmissão, assim como as informações oriundas da programação da operação elétrica, energética e da operação em tempo real do ONS. Ou seja, são consideradas ainda eventuais restrições identificadas no horizonte de curto prazo e do tempo real. As análises são realizadas em um ambiente contratual e avaliam o desempenho do Sistema de acordo com os critérios e premissas definidos nos Procedimentos de Rede, do ONS.
Neste contexto, o PAR indica, dentre os projetos planejados pela EPE, quais os empreendimentos prioritários a serem leiloados ou outorgados nos próximos três anos, de forma a conciliar a expansão com as necessidades da operação do sistema.
Também são apontados reforços para atendimento à carga contratada e para eliminar restrições identificadas no âmbito da operação do SIN.
O PET, elaborado pela EPE, e o PAR, elaborado pelo ONS, indicam as linhas de transmissão e subestações necessárias para a adequada prestação dos serviços de transmissão de energia elétrica pela Rede Básica do SIN. Cabe ao ONS, no PAR, propor ajustes nas especificações das instalações de transmissão, a partir de aspectos conjunturais e de requisitos específicos da operação do sistema, de modo a reforçar e dar maior segurança operativa. As recomendações do PET e as propostas do PAR são compatibilizadas pelo MME, resultando no Plano de Outorgas e Licitações, que passa a ser seguido pela ANEEL, resultando em um conjunto de empreendimentos de transmissão necessário para o atendimento da geração e da carga do Sistema Interligado Nacional (SIN), denominado Consolidação de Obras de Transmissão, Plano de Outorgas.
Para a realização dos leilões das instalações de transmissão necessárias para a expansão do sistema são elaborados ainda estudos de detalhamento de engenharia da alternativa de referência – consolidados no relatório “R2”; de caracterização e análise socioambiental do corredor ou área selecionado para o empreendimento – relatório “R3”; de análise de engenharia da integração entre a nova obra e as instalações de transmissão existentes – relatório “R4” e; de análise dos custos latifundiários da transmissão – relatório “R5”.
Na Figura 18 é possível visualizar as etapas necessárias para a realização de um leilão, deste a identificação da necessidade até o envio dos relatórios R1 a R5.
Por sua vez, a Figura 19 demonstra de forma simplificada todos os estudos desenvolvidos pela EPE para a elaboração do PDE.
Figura 18 - Fluxograma da transição dos estudos iniciais em editais de leilão.
Fonte: EPE (2018).
Figura 19 - Fluxograma Geral dos Estudos do PDE. Fonte: ANEEL (2006).
4.2.2 Principais critérios
4.2.2.1 Critério de planejamento da expansão da geração
Para expansão da oferta é utilizada a abordagem marginalista para o cálculo dos Custos Marginais de Operação (CMO) e de Expansão (CME).
Em economia, custo marginal é a razão entre a variação do custo total de produção, advinda da variação de uma unidade, e a quantidade produzida.
Matematicamente, a função de custo marginal é expressa como a derivada da função de custo total (CT) sobre a quantidade total produzida (Q), como segue (Equação 1):
𝑑𝐶𝑇 𝐶𝑚𝑔 = 𝑑𝑄 |
O custo marginal pode ser dividido em custo marginal de curto prazo e custo marginal de longo prazo. O custo marginal de curto prazo, ou CMO, é o incremento no custo de operação do sistema em decorrência de um incremento marginal da demanda, na configuração prevista, isto é, sem nenhuma obra adicional. Nesse sentido, a incorporação do aumento marginal de carga ao sistema é feita com base na reserva existente, ou então, degradando a qualidade do serviço. Já o custo marginal de longo prazo, ou CME, é a razão entre o incremento no custo de atendimento e o correspondente incremento marginal da carga, considerando obras adicionais no sistema.
O problema do planejamento e da programação da operação de geração de energia elétrica a partir de sistemas hidrotérmicos interligados é um problema de grande porte cuja solução é a obtenção de estratégias, que minimizem o custo total de operação sem que seja comprometido o nível de garantia de atendimento.
O custo total que se pretende minimizar compreende a soma dos custos variáveis de todos os recursos utilizados, sejam estes provenientes de geração térmica, ou caso a demanda não seja suprida, do custo associado à falta de energia elétrica – Custo de Déficit. O custo de déficit avalia o impacto da redução de cada atividade econômica pela perda de energia, considerando que cada atividade é prejudicada somente no
que se refere ao consumo de energia. O valor atual (2018) do custo explícito de déficit aprovado pela ANEEL é 4.596 R$/MWh.
Em outras palavras, o custo que se pretende minimizar é composto por duas parcelas: o custo imediato, referente às decisões que estão sendo tomadas, e o custo futuro que, pela predominância da hidroeletricidade no sistema brasileiro, é influenciado pelas decisões tomadas no presente. O despacho da geração hidrelétrica atual pode implicar em despacho termelétrico futuro, por tanto, o despacho atual implica num custo da operação futura.
A Figura 20 apresenta cenários avaliados para a tomada de decisão do uso do estoque de água hoje ou no futuro.
Figura 20 - Custo de oportunidade do uso do estoque de água.
Fonte: Cigré (2012).
Resumindo, o custo da operação atual é igual ao do despacho térmico atual somado ao valor presente esperado para o custo da operação futura decorrente do despacho hidrelétrico atual, do estoque atual de água e das afluências futuras.
O custo imediato é de determinação trivial, porque corresponde às despesas decorrentes das decisões presentes. Já para se determinar qual é o valor do custo futuro, seria necessário conhecer o que ocorrerá nos próximos anos.
O Planejamento da Expansão da Oferta de Energia é regido pelas Resoluções nº 1, de 18 de novembro de 2004 e nº 9, de 28 de julho de 2008 do Conselho Nacional de Política Energética. Essas resoluções estabelecem que o critério de garantia de suprimento a ser adotado será o da igualdade entre o CMO e o CME, assegurando a otimização da expansão do sistema elétrico, respeitado o limite de 5% para o risco de insuficiência da oferta de energia elétrica.
É importante observar que, nesse contexto, entende-se por “risco de déficit” a probabilidade de que a oferta de energia elétrica seja menor do que o mercado de energia correspondente, não importando a magnitude do déficit. Para o ajuste do cronograma de obras, procura-se determinar, para o horizonte de estudo considerado, a sequência mais econômica, em termos de seus custos de expansão da geração e da ampliação das capacidades de intercâmbio entre os subsistemas. Devem ser selecionadas como candidatas as obras julgadas como socioambientalmente viáveis e com previsão de início de operação compatível com os prazos necessários ao desenvolvimento do projeto.
Assim, ao simular a operação futura do referido parque gerador, para uma determinada evolução de mercado, a probabilidade de haver déficit de energia em cada ano de planejamento e em cada subsistema eletro-energético do SIN não pode ser superior a 5%. Adicionalmente, adota-se como critério de elaboração das alternativas de expansão da geração, a igualdade entre os custos marginais de operação e expansão para cada ano no período de estudo.
O custo marginal de expansão (CME) é o preço do empreendimento obtido da curva de custo de expansão, para o qual é indiferente construir o projeto ou operar o sistema, a fim de atender à demanda adicional.
A expansão do parque gerador proporciona um valor de custo benefício, representado pelo índice BMC (benefício marginal de capacidade). O melhor valor da
expansão é encontrado quando a variação do BMC for o inverso da variação do CME, sempre respeitando os 5% mencionados anteriormente e demais requisitos de expansão, a Figura 21 representa as curvas típicas de BMC e CME.
Figura 21 - Custo de oportunidade do uso do estoque de água.
Fonte: Cigré (2012).
O custo marginal de expansão é o preço do empreendimento obtido da curva de custo de expansão, para o qual é indiferente construir o projeto ou operar o sistema, a fim de atender à demanda adicional.
4.2.2.2 Critérios de planejamento da transmissão
Os critérios de dimensionamento do sistema de transmissão remontam à década de 1980, tendo como base o chamado critério de contingência simples ou N-1. As decisões de planejamento são tomadas de forma a atender critérios pré-estabelecidos quanto ao desempenho do sistema, seja ele existente ou futuro.
Para tanto, torna-se necessário o dimensionamento da rede, considerando a existência de elementos de redundância capazes de evitar violações quando da indisponibilidade de algum componente. Observe-se que não é levada em conta a probabilidade de ocorrência dos eventos.
O atendimento ao Critério N-1 implica que:
a) As tensões pós-desligamentos devem estar dentro dos limites especificados;
b) Não deve ocorrer corte de carga;
c) Todos os equipamentos devem operar dentro de seus limites de sobrecarga;
d) Os níveis de curto-circuito devem estar dentro das capacidades dos equipamentos existentes no sistema;
e) A frequência do sistema deve estar dentro da faixa especificada;
f) Durante o período transitório não se deve admitir a atuação de proteção;
g) Equipamentos importantes (transformadores, geradores, compensadores ou qualquer outro dispositivo de compensação reativa) da Rede Básica que não tenham sido diretamente envolvidos no distúrbio.
O fluxograma da Figura 22 apresenta, de forma esquemática, a síntese do processo de planejamento da expansão da transmissão, quando desenvolvido a partir de critérios determinísticos.
Figura 22 - Processo de Planejamento – Critérios Determinísticos.
Fonte: Cigré (2012).
O uso destes critérios não está ligado a alguns efeitos ambientais que podem ocorrer durante a operação, como ventos fortes, tornados e tufões. Como margem de comparação, o planejamento da expansão da transmissão nos EUA, principalmente em locais com alto índice de tornados e tempestades, leva em consideração requisitos de segurança mais elevados, ou seja, os modelos de suporte e/ou tipo de fio utilizado são diferenciados conforme o risco operativo.
Essa diferença de equipamentos proporciona custos mais elevados ao sistema. No Brasil, por não ser exigido e não ser remunerado, os investidores que, por conhecimento ambiental local, utilizam equipamentos mais reforçados tendem a não ganhar os leilões de transmissão. Essa situação pode ocasionar dificuldades ao sistema onde há maiores índices de ventos fortes e, principalmente no Sul, onde há inclusive casos de tornados.
4.2.2.3 Capacidade de suprimento e garantia física dos empreendimentos de geração
A garantia física, calculada pela EPE e atribuída às usinas no ato de outorga pelo MME, procura quantificar a contribuição da potência instalada, considerando à quantidade máxima de energia que o sistema pode suprir, a um dado critério de garantia de suprimento. O conceito advém da energia assegurada das hidrelétricas, cuja incerteza hidrológica requer o cálculo da máxima energia gerada em uma determinada fração de afluências hidrológicas simuladas, isto é, a energia garantida para um dado critério de risco assumido.
A extensão do cálculo da garantia física para todas as fontes, inclusive para as que não estão sujeitas à intermitência da fonte primária (termelétricas), decorre da idiossincrasia do sistema brasileiro de condicionar as contribuições das potências instaladas ao custo de oportunidade da água dos reservatórios. A garantia física traduz-se, assim, em certificado de energia comercializável, isto é, a quantidade máxima de energia que pode ser comercializada contratualmente.
A prática adotada no início da década de 90 para validação do custo-benefício dos novos projetos era o conceito de energia firme. A energia garantida refletia a
importância da usina para o sistema, assumindo um determinado risco probabilístico. A metodologia do Grupo de Coordenação da Operação Interligada (GCOI) era tradicionalmente utilizada para a contratação referente ao primeiro ano do Plano de Operação. Para os quatro anos posteriores eram utilizados como referência os valores calculados pelo GCPS – Grupo Coordenador do Planejamento de Sistemas. Até o ano de 1998, o GCOI calculava a energia garantida por usina para um horizonte de 5 anos.
Em 30 de julho de 1998 a ANEEL publica a Resolução Nº 244, que estabelecia os critérios de cálculo dos montantes de energia e demanda de potência, que seriam considerados nos contratos iniciais. Os contratos iniciais estavam no âmbito da reforma setorial que foi realizada em meados da década de 90 e estabelecia as relações contratuais entre os geradores e os compradores, naquele momento apenas as distribuidoras. A resolução da ANEEL definiu que a energia assegurada das usinas hidrelétricas com motorização de base completa, para os anos de 1999 a 2002, deve ser considerada como igual a 95% (noventa e cinco por cento) da energia garantida calculada pelo GCOI e pelo Comitê Coordenador de Operações Norte Nordeste - CCON, exceto da Usina de ITAIPU.
Após a aprovação da nova regulamentação setorial em meados de 2004, o MME emitiu a Portaria nº 303, de 18 de novembro de 2004, antes do 1º Leilão de Energia Existente de 2004, que atendendo o critério de excepcionalidade da transição da Lei 10.848/04, aglomerou vários leilões A-1 de energia existente em uma única data no final de 2014. Essa Portaria foi um marco importante para a demarcação da energia existente dado que definiu, conforme critérios gerais de garantia de suprimento, os montantes da garantia física (GF) dos empreendimentos de geração, bem como a metodologia de cálculo destas no SIN.
O objetivo naquele momento era determinar de forma inequívoca o lastro comercial dos potenciais fornecedores do 1º Leilão de 2004, após a introdução da novidade na definição dos ativos de geração – existentes e novos. Aquele foi o primeiro marco em que se definia o total de garantia física (GF) associado aos ativos de geração existentes. A aplicação da metodologia contida na Portaria nº 303/2004 com certeza
afetariam a energia assegurada das usinas hidrelétricas e o volume disponível para contratação das termelétricas, sendo assim foi previsto um processo de transição que minimizasse os impactos nos agentes setoriais. Essa Portaria definiu que os novos montantes de garantia física de energia das usinas termelétricas passariam a ter validade a partir de 2008 e que as garantias físicas de energia das usinas hidrelétricas permaneceriam válidas até 2014, exceto para Itaipu. A motivação principal dessa Portaria era corrigir a majoração da garantia física do sistema, que foi um ponto levantado pelo chamado “Relatório Kelman” após o racionamento de 2001, e apontado como uma das origens comerciais do problema da crise energética. A contratação da energia proveniente das hidráulicas existentes é sem dúvida a mais barata do SIN, portanto as mesmas com um adicional fictício de GF ocupavam completamente o espaço da nova contratação do SIN. Isto postergava a atração por novas contratações de energia, pois somente com o crescimento do mercado mais adiante surgiria o espaço desejado para a nova energia. A revisão dos valores da garantia física, baseada na energia assegurada e sua metodologia, sempre foi uma reivindicação dos órgãos institucionais do setor.
Portanto, a Portaria nº 303/2004 foi então uma estratégia adotada pelo governo para corrigir o valor da energia assegurada de todas as usinas, conforme já estava previsto no cronograma da ANEEL de revisão das asseguradas desde 1998.
O risco anual de déficit de energia menor que 5%, conforme proposta do Conselho Nacional de Política Energética – CNPE. Este critério foi alterado pela Resolução CNPE nº 9 e Portaria MME nº 258, de julho de 2008 com o novo critério de cálculo de garantia física para de empreendimentos a partir desta data. O novo critério utiliza como premissa para o ajuste da carga crítica a obtenção da igualdade entre o custo marginal de operação – CMO e o custo marginal de expansão – CME, respeitado o limite de risco de déficit de 5%. Como o novo critério era para cálculo da Garantia Física de novas usinas, os valores obtidos com a Portaria MME nº 303/2004 ficaram mantidos.
4.2.3 Modelos utilizados no planejamento do setor elétrico
A partir da década de 80, foi um período de aprimoramento dos modelos de simulação aplicados à avaliação energética, que se caracterizou, basicamente, por três fases:
• Na primeira, foram desenvolvidos os modelos de Simulação a Usinas Individualizadas e o Modelo de Simulação a Sistemas Equivalentes;
• Em uma segunda fase, iniciou-se a utilização do Modelo de Ordenação de Usinas Hidro e Termelétricas, o qual, a partir dos custos de investimento, operação, manutenção e combustível, e da disponibilidade de energia das UHEs, ordenava-as em função do custo unitário de geração. Isso permitia a realização de um cronograma básico de obras para todo o período de planejamento;
• Finalmente, a terceira fase foi o início do desenvolvimento da Programação Dinâmica Estocástica, de suma importância no estabelecimento de um novo critério de suprimento.
O planejamento de expansão do sistema elétrico brasileiro estruturou-se a partir do início da década de 1980, com o Grupo Coordenador do Planejamento dos Sistemas Elétricos (GCPS), formalizado a partir da promulgação de portaria do MME em 1982. Nessa fase, foram desenvolvidas três metodologias:
• A primeira está relacionada ao dimensionamento energético-econômico de um empreendimento hidrelétrico, e tem como objetivo identificar a melhor alternativa de localização do eixo da barragem, o dimensionamento da potência a ser instalada e o melhor arranjo físico, evitando assim a tendência à supermotorização;
• O segundo grande avanço foi o desenvolvimento de critérios probabilísticos que, em lugar da série histórica de vazões, trabalhava com séries sintéticas que mantinham uma estrutura de correlação espacial e temporal adequada;
• O terceiro aspecto foi a introdução da abordagem marginalista para o cálculo dos Custos Marginais de Operação (CMO) e de Expansão (CME).
No sistema brasileiro, o custo futuro depende das afluências que vão ocorrer nos rios
em que estão instaladas as usinas hidrelétricas, que têm um alto grau de incerteza.
A programação dinâmica estocástica (PDE) é o método classicamente adotado para a solução do problema de planejamento da operação, em que está presente o caráter estocástico das afluências. Na PDE, um problema se divide em estágios de tempo e determina-se a decisão de menor custo a cada etapa, de acordo com o estado em que se encontra o sistema. A otimização de cada decisão é baseada no conhecimento de todas as possibilidades futuras e suas consequências. A PDE foi substituída ao final da década de 1990 pela programação dinâmica dual estocástica (PDDE), que visa calcular de forma aproximada, através de um processo iterativo, a função de custo futuro.
A base de dados para os estudos de Expansão da Geração do Plano Decenal de Expansão de Energia é produzida e disponibilizada anualmente pela EPE para o programa NEWAVE (MACEIRA et al., 2018), desenvolvido e mantido pelo CEPEL, que resolve os problemas de planejamento da operação interligada de sistemas hidrotérmicos, empregando a técnica de programação dinâmica dual estocástica. Essa técnica permite considerar o intercâmbio entre os subsistemas como uma variável de decisão, evita a discretização do espaço de estados, permite o uso de um modelo comum de vazões sintéticas e calcula os custos marginais do sistema. O modelo é utilizado para um amplo espectro de estudos de planejamento, como: informações sobre o consumo de combustível, estudos de políticas comerciais, estudos de política tarifária, estudos de política de racionamento, estudos de gerenciamento da demanda e realimentação ao planejamento da expansão.
O planejamento da expansão é um problema de programação inteira mista, em que se deve determinar um cronograma de investimentos para o horizonte de tempo considerado no estudo, dada uma demanda de energia projetada de forma exógena e um conjunto de projetos candidatos de geração e de transmissão.
No horizonte de médio e longo prazo, a média dos custos entre as regiões dos dois mil cenários sintéticos simuladas pelo modelo NEWAVE devem aproximar ilustrando o efeito das ampliações das interligações. Quanto mais robusto o sistema de transmissão, mais intensa é a troca de energia entre as regiões e melhor o uso dos recursos energéticos. Isso traz maior flexibilidade tanto para a operação quanto para expansão, já que, nessa situação, a localização dos recursos de geração passa a ter menor relevância.
A metodologia atualmente empregada no planejamento da expansão para determinar a oferta ótima utiliza o conhecido critério econômico de igualar o custo marginal de expansão (CME) – longo prazo ao custo marginal de operação (CMO) – curto prazo, o que (i) supõe um crescimento contínuo da capacidade de produção segundo a teoria econômica, fato que não é verificado no mercado de energia elétrica, dada a indivisibilidade de projetos de expansão de oferta; e (ii) requer a predefinição do CME, o que pode enviesar a expansão, pois um CME baixo leva a uma expansão agressiva com a antecipação de projetos de geração, enquanto que um CME alto leva a uma expansão comedida, onde o acréscimo de carga é atendido predominantemente pelo sistema existente.
Os impactos climáticos não são incorporados aos modelos de planejamento e operação, o que acarretaria um processo mais aprimorado do cálculo do Preço de Liquidação das Diferenças (PLD), que será discutido a seguir, possibilitando maior aderência do preço de mercado de curto prazo com a realidade física do sistema. Encontra-se em desenvolvimento pelo CEPEL a introdução de um modelo específico para a captação dos efeitos do fenômeno El Niño no modelo NEWAVE para geração de cenários de afluência, porém ainda não há prazo para a introdução definitiva desse módulo no modelo.
Apesar da inclusão das mudanças climáticas nos modelos de planejamento ser importante, é necessário estudos de entendimento e representação do fenômeno (a partir da correlação com dados históricos e posterior calibração/aferição do modelo) e projeção de cenários validados pelo setor, sem os quais a estratégia adotada deve