MODELAGEM PARA OTIMIZAÇÃO DE FLUXO DE ENERGIA

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Este trabalho apresenta os modelos de projeção do consumo e da oferta de energia, além de discutir o modelo de otimização de fluxo de energia denominado EFOM e suas aplicações na Dinamarca.

Elaborado em 26/05/2011.
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MODELAGEM PARA OTIMIZAÇÃO DE FLUXO DE ENERGIA

  1. 1. MODELAGEM PARA OTIMIZAÇÃO DE FLUXO DE ENERGIAMarcos José Rodrigues dos Santos1Sílvio Cesar Brás Araujo1Vanessa Pecora Garcilasso11Programa de Pós-Graduação em Energia – PPGEInstituto de Eletrotécnica e Energia – IEEAv. Professor Luciano Gualberto, 1289 – Cidade Universitária / ButantanCEP: 05508-010 – São Paulo / SPRESUMOUm dos principais desafios do planejamento energético é identificar e desenvolversistemas e métodos para o equacionamento das relações sociais, econômicas,energéticas e ambientais de estruturas de uma determinada região. A elaboração decenários prospectivos é baseada em séries históricas das disponibilidades energéticasda região abordada. O planejamento energético é realizado com base nas alternativasenergéticas que satisfaçam as demandas estabelecidas por meio de modelos deprojeção e cenários, de modo a determinar a capacidade do modelo para utilização emtomadas de decisões e estabelecimento de políticas públicas. Este trabalho apresenta osmodelos de projeção do consumo e da oferta de energia, além de discutir o modelo deotimização de fluxo de energia denominado EFOM e suas aplicações na Dinamarca.Com o planejamento do setor energético pode-se assegurar a continuidade deabastecimento de energia a um menor custo, menor risco e menores impactos sócio-econômicos e ambientais.Palavras-Chave: planejamento energético, projeção energética, modelo de otimizaçãoenergética
  2. 2. 1. INTRODUÇÃOOs constantes desenvolvimentos na nossa sociedade têm conduzido cada vezmais uma acentuada dependência das principais fontes de energia não renováveis –combustíveis fósseis, como petróleo e seus derivados, gás natural e carvão mineral.Por sua vez, a participação de energias renováveis na matriz energética brasileiratotaliza 45,3%, o que é bastante significativo. A utilização de energias renováveis no paísbaseia-se principalmente em hidrelétricas (13,8%), produtos da cana-de-açúcar (16,4%),lenha e carvão vegetal (11,6%). Apenas 3,5% da matriz energética brasileiracorrespondem a outras fontes de energia renovável (BEN, 2009).Segundo o BEN (2009), pode-se constatar que nos últimos anos ocorreusubstancial amento do uso de petróleo e derivados, de gás natural e de produtos decana-de-açúcar para a produção de energia no Brasil. Contudo, a participação dopetróleo e derivados continua sendo muito maior que as demais fontes energéticas.A energia afeta diretamente o desenvolvimento social e econômico da população,além de ser uma preocupação ambiental. O crescimento rápido e mal planejado daprodução e consumo energético no país acarreta em diversos impactos ambientais quepodem comprometer a qualidade de vida da população.Diante do exposto é clara a necessidade de um planejamento energético. Sãonecessárias mudanças tecnológicas para diminuir a intensidade do uso de combustíveisfósseis na maioria dos sistemas energéticos dos países, com ações pelo lado da ofertade energia, e melhoria da eficiência no uso de combustíveis e eletricidade, com açõespelo lado da demanda ou do mercado de energia (SAMPAIO, 2007). A grande vantagemda eficiência energética é que geralmente o custo da eficiência energética é umapequena fração dos custos da produção de energia (JANNUZZI & SWISHER, 1997).O planejamento do setor energético é fundamental para assegurar a continuidadedo abastecimento e/ou suprimento de energia ao menor custo, com o menor risco e comos menores impactos sócio-econômicos e ambientais para a sociedade brasileira.A falta do planejamento energético pode trazer conseqüências negativas, comreflexos em termos de elevação de custos e/ou degradação na qualidade da prestaçãodo serviço, tais como racionamentos ou excessos de capacidade instalada, produçãoineficiente, etc.O planejamento energético deve levar em conta aspectos políticos, sociais econsiderações ambientais, e estar munido de dados históricos coletados em planos
  3. 3. energéticos prévios da região sob exame. O planejamento energético estruturado deforma estratégica inclui projetos de curto e médio prazo (até 10 e 20 anos) e longo prazo(além de 20 anos), por meio de parâmetros que indiquem a situação atual, de forma aprojetar cenários futuros.A proposição de cenários futuros, usando diversas tecnologias para oferta edemanda de energia visa identificar, principalmente, alternativas para cada uso final,avaliando o impacto de seu desempenho e custos. Com este panorama analítico épossível comparar diferentes desempenhos energéticos, custos e políticas que podemser adotadas para influenciar suas taxas de desenvolvimento e uso, visando proporcionaro mesmo nível de serviços de energia.Este trabalho visa apresentar os modelos de projeção energética, bem comodiscutir detalhes e aplicações do EFOM – Modelo de Otimização de Fluxo de Energia.2. MODELO DE PROJEÇÃO ENERGÉTICAA projeção do consumo e da oferta de energia engloba diversas áreas deconhecimento e uma grande quantidade de variáveis envolvidas. Dada a abrangêncianecessária, são utilizados modelos matemáticos que descrevem as cadeias energéticas,desde a extração das fontes até o seu uso final, passando pela produção, conversão,distribuição e armazenamento. De acordo com a disponibilidade de modelos paraaplicação em sistemas energéticos inclui além de seus balanços, técnicas de análise dasrelações energia/economia através de matrizes insumo-produto, técnicas decenarização, modelos de projeção da demanda energética, modelos de otimização dosuprimento, modelos de equilíbrio demanda-oferta, modelos de simulação, modelosparamétricos (ou contábeis), modelos corporativos, técnicas de avaliação qualitativa ouquantitativa dos impactos sobre a sociedade de novos programas na área energética edentre outros (BAJAY,1989).Geralmente as ferramentas construídas para análise do sistema energéticobaseiam-se em duas abordagem distintas que diferem-se, basicamente, no nível deagregação dos modelos. São elas as abordagens “bottom-up” e “top-down”.
  4. 4. 2.1 MODELOS BOTTOM-UPOs modelos “bottom-up” procuram fazer uma detalhada descrição das tecnologiasde conversão e utilização da energia, levando em consideração a desagregação daeconomia. Tais modelos podem ser classificados em modelos de otimização, modelos desimulação e modelos paramétricos. Com esses modelos pode-se identificar os potenciaistecnológicos, requisitos de capital e taxas de reposição de equipamentos (EPE/ADENE,2005).2.1.1 MODELOS DE OTIMIZAÇÃONos modelos de otimização são identificadas soluções de custo mínimo parasistemas energéticos, considerando algumas restrições, tais como a disponibilidadetecnológica, a igualdade entre a oferta e a demanda, restrições ambientais, deinvestimento, entre outras.Os modelos de otimização definem as trajetórias de crescimento. Entretanto,limitam-se quanto à escolha política, pois assumem que a energia é o único fator deescolha (EPE/ADENE, 2005).Os principais exemplos de modelos de otimização energética são: MARKAL,MESSAGE, NEWAVE e EFOM..2.1.2 MODELOS DE SIMULAÇÃONos modelos de simulação o comportamento dos consumidores e dos produtoresem relação à energia é determinado a partir da variação de preços, renda e progressotecnológico.Geralmente esses modelos determinam o equilíbrio do mercado a partir de umaabordagem interativa, por isso não são limitados pelo comportamento dos agenteseconômicos. Os agentes econômicos podem ser difíceis de parametrizar, acarretandoem projeções energéticas bastante sensíveis às condições e aos parâmetros adotadosinicialmente (EPE/ADENE, 2005).Os principais exemplos de modelos de simulação energética são: NEXUS e Stella.
  5. 5. 2.1.3 MODELOS PARAMÉTRICOSOs modelos paramétricos, ou modelos contábeis, são utilizados para projeçõesenergéticas fortemente baseadas em especificações determinadas pelo próprio usuário.Estes modelos têm a função de gerenciamento de dados e resultados, sendo úteis paraidentificar resultados de políticas energéticas (EPE/ADENE, 2005).Geralmente os modelos paramétricos são mais simples e flexíveis que os modelosapresentados anteriormente, entretanto, podem proporcionar soluções inconsistentes.Os principais exemplos de modelos paramétricos são: Leap, MIPE e MAED.2.2 TOP- DOWNOs modelos “top-down”, também conhecidos como modelos econômicos,apresentam a economia de forma agregada, ou seja, representam de forma bemsimplificada o consumo energético por meio de poucas equações, não levando emconsideração a estrutura tecnológica do país.Por utilizarem análise estatística para encontrar as relações entre os indicadoresutilizados, os modelos “top-down” são válidos apenas para grupos homogêneos deconsumidores. Tais modelos se mostram eficientes quanto a apresentação de uma boaconsistência entre oferta e demanda de energia (EPE/ADENE, 2005).Os principais exemplos de modelos “top-down” são SGM e IMACLIM.2.3 PROJEÇÃO DE CENÁRIOSA projeção de um cenário energético requer um planejamento integrado dosistema envolvido. Um planejamento energético envolve estudos do lado da oferta, dademanda, ou de ambos, com abordagens micro ou macroeconômica.As relações e interdependências entre os diversos níveis de planejamento sãocomplexas nos seus aspectos institucionais, econômicos e políticos. A otimização dasinterações entre os diversos níveis de planejamento é uma área em que o planejamentoenergético é de suma importância (BAJAY, 1989).Em um processo de planejamento, primeiramente é elaborado um plano. Paragarantir o sucesso desse plano, além dos resultados obtidos serem analisadoscontinuamente, deve-se analisar, também, a necessidade de reajustes devido a
  6. 6. descoberta de erros ou falhas de avaliação durante o processo de planejamento oudevido ao aparecimento de novos fatos que podem ser pertinentes ao processo emandamento (SAMPAIO, 2007).Após a elaboração de um plano, o próximo passo é implementar um sistema decontrole que permite (INSTITUTO DE ECONOMIA ENERGÉTICA, 1984): Identificar os desvios no cumprimento das metas do plano; Introduzir ajustes nas metas, em função dos desvios observados e dos previsíveispara o futuro; Observar possíveis problemas na aplicação das políticas energéticas adotadas; Identificar gargalos que possam colocar em risco o cumprimento do plano; Recolher informações que permitam melhorar os dados a serem utilizados naformulação do próximo plano.As possíveis mudanças sugeridas em cenários de curto, médio e longo prazospodem causar impactos quantitativos que devem ser investigados por meio de modelosde previsão. Tais modelos utilizam técnicas econométricas e/ou de séries temporais paraprojetar o futuro. Todavia, há necessidade de rever a estrutura de aquisição deinformações, uma vez que são comuns a obtenção de dados incompletos das sériestemporais para avaliações locais (DEVADAS, 2001).O grau de autonomia com relação às opções tecnológicas e com a influência daspolíticas setoriais deve ser analisado, principalmente, nas áreas mais importantes, comoa indústria, o transporte, a habitação, a classe rural, entre outras. Portanto, as hipótesesacerca da evolução do consumo energético devem ser compatíveis com as de evoluçãoda economia e da sociedade (SAMPAIO, 2007).2.3.1 PREMISSAS DE CENÁRIOSUma questão fundamental para a elaboração de cenários de projeção energéticaé a especificação de um caso de referência. O caso de referência pode considerar apenetração de novas tecnologias, medidas de redução das emissões requeridas pelalegislação existente e algumas medidas de conservação de energia que sãoconsiderados na previsão de demanda (BUNN & LARSEN, 1997).
  7. 7. O caso de conservação é o caso de referência com penetração de novas medidasde conservação que são as opções para otimização, por exemplo, aparelhos domésticosmais eficientes (BUNN & LARSEN, 1997).Outro cenário é o ponto de partida para a introdução das restrições de emissão deCO2, por exemplo, no processo de otimização (BUNN & LARSEN, 1997).3. EFOM – MODELO DE OTIMIZAÇÃO DE FLUXO DE ENERGIAO modelo de otimização de fluxo de energia denominado EFOM, Energy FlowOptimization Model em inglês, é um modelo energético de base tecnológica desenvolvidopela Comunidade Européia na década de 1970. Tal modelo descreve o sistemaenergético como uma rede de fluxos anuais de energia, com limites na capacidade deconversão e transporte dos energéticos. As demandas energéticas são projetadasexogenamente1ao modelo, sendo por setores consumidores agregados oudesagregados, dependendo dos objetivos de cada estudo (CARVALHO, 2005).O EFOM foi desenvolvido para dar suporte às políticas de planejamento epromover o uso de fontes alternativas de energia, incluindo as restriçõesambientais (CORMIO et al, 2003).Os principais objetivos de estudo para o uso desse modelo têm sido a inclusão denovas tecnologias, o impacto das mudanças do preço do combustível e as estratégias deredução emissões à níveis ideais (BUNN & LARSEN, 1997). O mesmo modelo deabordagem tem sido usado para o planejamento energético regional ou local,abrangendo o "sistema de energia" dentro de uma pequena área geográfica.A abordagem do modelo EFOM também é adequada para estudos setoriais. Essamodelagem tem sido útil para estudos sobre a escolha da tecnologia e avaliação dasopções de investimento no setor de energia e nas indústrias de energia de grandeconsumo, como por exemplo, cimento, aço, celulose, papel, etc. A Figura 1 mostra o1Variáveis exógenas: Variáveis determinantes dos modelos econômicos. Os modelos econômicos são construídoscom base nessas variáveis, supondo-se que seus valores não serão afetados por outras variáveis do modelo. Umexemplo comum de variável exógena é o nível de um imposto qualquer cobrado pelo governo. O valor do imposto,digamos, 10% sobre o preço da gasolina, só seria alterado caso o governo resolvesse mudar seu valor. Portanto,outras variáveis do modelo não são capazes de afetar essa variável. Por outro lado, ela é importante para determinaroutras variáveis econômicas do modelo, como o valor do imposto coletado, a quantidade vendida de gasolina, entreoutras. Choques ou mudanças na economia são representados por alterações nas variáveis exógenas. A partir desseschoques, o modelo é resolvido matematicamente de forma a determinar o valor das variáveis endógenas, que, noexemplo acima, seriam a quantidade vendida de gasolina e o valor coletado de imposto. FONTE:http://www.iconebrasil.org.br/pt/?actA=16&areaID=14&secaoID=29&palavraID=299, consultado em 15/05/2011.
  8. 8. princípio de um modelo setorial que produz dois ou mais produtos em produçãocombinada, ambos sujeitos à concorrência. As situações de mercado para os doisprodutos são muito diferentes.A Figura 1 apresenta a estrutura geral do modelo EFOM.Figura 1. Estrutura Geral do Modelo EFOM.Fonte: (BUNN & LARSEN, 1997).O sistema de energia estruturado combina a extração de combustíveis primáriospor meio de tecnologias de conversão e transporte com a demanda por serviços deenergia ou grandes consumidores. Alguns dos subsistemas apresentados contémtecnologias de redução de SO2 e NOx. Cada um dos subsistemas pode conter um grandenúmero de links referentes à base de dados que contém as informações da rede e oconjunto de valores dos parâmetros estimados a partir de longas séries temporais dedados estatísticos nacionais. Os fluxos anuais de electricidade, aquecimento e gásnatural são divididos em quatro fluxos diários, descrevendo variações sazonais ao longodo ano. Apenas os links representando combustíveis primários contém previsões depreços do combustível.O sistema de geração de energia é a parte central do sistema de energia descrito,incluindo a combinação aquecimento e eletricidade (CHP), tanto para a geração de vaporindustrial como para aquecimento urbano (DH). O modelo também permite a substituiçãode tecnologia, que pode levar a diferentes demandas para eletricidade e aquecimento(BUNN & LARSEN, 1997).
  9. 9. A principal característica da abordagem do modelo é que o sistema de energia édescrito por um número limitado de tecnologias de produção de uma única, ou poucas,saídas físicas, utilizando fontes de energia bem definidas como entradas. Cada tipodestas tecnologias deve ser descrito por alguns parâmetros: Eficiência; Disponibilidade; Vida útil técnica; Fatores de emissão; Custo de investimento; Operação e custo de manutenção; Capacidade inicial e residual.O impacto das condições de um determinado mercado foi testado por cinco países(Dinamarca, Suécia, Finlândia, Letônia e Lituânia) usando a mesma opção de tecnologiapara todos os países. Somente a estrutura inicial dos setores de energia elétrica dosvários países foi diferente. Esse método de comparação isola o impacto da estruturainicial do desenvolvimento ideal do setor. A condição de mercado usada para o ensaio foios preços de importação e importação fixados a longo-prazo marginal para usinas decarvão em modo de condensação (apenas produção de energia elétrica).Usando uma referência internacional desenvolvida ou uma simples versão domodelo EFOM com informações técnico-econômicas padrão é o primeiro passo paradesenvolvimento de um modelo nacional. É o que foi feito na maioria dos países daUnião Européia durante os anos de 1980. Um modelo para ser usado como ferramentade apóio as decisões para agências ou ministérios nacionais exige uma grandeorganização para aquisição de informações e elaboração de cenários.3.1 APLICAÇÕES DO EFOM NA DINAMARCAO EFOM foi bastante utilizado na década de 1990 para gerar curvas de custo,para um dado sistema energético, associadas a restrições ambientais com diferentesgraus de rigor, sobretudo referentes às emissões de CO2 (CARVALHO, 2005).
  10. 10. Curvas de custo mostram o aumento do valor da função de interesse para umasérie de cenários para a mesma descrição do sistema de energia, onde a restrição emum ou mais poluentes se torna mais apertada.As opções da análise de efetividade de custo para redução de CO2 daComunidade Européia era parte de um estudo desenvolvido em 1991 no âmbito doprograma Joule Energy Research, da Comissão das Comunidades Europeias, no que serefere a emissões de CO2. O método da curva de custo foi desenvolvido para um estudoanterior, em 1989, sobre estratégias de redução de emissões de SO2 e NO4. Aabordagem da curva de custo tem sido usada desde então para vários estudoscolaborativos internacionais, tal como o “UNEP Greenhouse Gas Custing study(realizado em 1994), que desenvolveu um conjunto de diretrizes para a construção dascurvas de custo (BUNN & LARSEN, 1997).A definição central de “efetividade de custo” é o custo atualizado do sistema deenergia dentro dos limites estabelecidos pelo modelo de descrição do sistema paraqualquer redução viável do nível de um particular item emissão em um dado período. Umresultado importante que está em conformidade com a definição é mostrado na Figura 2.O valor da função de interesse do problema de programação linear (por exemplo, o custoatualizado da energia do sistema para o período de 1985 a 2010) é mostrado paravalores específicos de redução de CO2 em 2005, comparado com o nível de 2008.30%
  11. 11. Figura 2. Redução da emissõa de CO2 e aumento dos descontos nos custos dosistema de energia na Dinamarca em 2005, taxa de desconto de 5%Fonte: (BUNN & LARSEN, 1997).3.1.1 PREMISSAS PARA O ESTUDO DINAMARQUÊSA premissa relativa à evolução da procura por serviços de energia e preços deimportação de combustível são aqueles do estudo multinacional harmonizado. Dadostecnicos-economicos para tecnologia de energia, incluindo as opções técnicas pararedução de emissões foram baseadas em estudos multinacionais.Dados nacionais descrevendo a estrutura do sistema de energia e premissasdetalhada para a demanda por serviços de energia foram especificados de modocompatível com as estatísticas nacionais e com as premissas usadas no plano nacionalde energia que foram preparados ao mesmo tempo. As premissas mais importantesassumidas são: Expansão das redes de aquecimento urbano ligado às estações decalor e energia, instalações de incineração de resíduos urbanos e decalor excedente industrial; Posicionamento de todas novas usinas de energia de modo aestarem em conexão com os maiores mercados de aquecimento; Construção de redes de gás natural; Não construção de usinas nucleares num futuro previsível; Política de Conservação de Energia, em particular isolamentotérmico de edifícios.Além da exclusão da energia nuclear, foram evitadas políticas adicionais derestrições, a fim de se alcançar a mais confiável otimização de resultados.Consequentemente, não foram adotadas premissas como uso de fontes interna deenergia, descentralização de calor e energia, ausência de limites para importação de gásnatural e penetração de energias renováveis mais caras.Adicionalmente, às restrições que expressam importantes políticas de energia,outras restrições são necessárias para evitar resultados fora da realidade para o modelo.[m1] Comentário: Todo esteitem 3.1.1 também é preocupante,pois é pura tradução e não temcitação ao BUNN & LARSEN,1997
  12. 12. A maioria delas quantifica restrições de infraestrutura ou contratos de longa duração. Asmais importantes são: Máximo fornecimento de energia para aquecimento urbano emáximo fornecimento de aquecimento a partir de estações centraisde calor e energia; Máximo fornecimento para aquecimento a partir de incineradores delixo e máximo fornecimento de outros combustíveis de biomassa; Níveis de extração de gás “off shore” e exportação de gás; Importação e exportação de eletricidade; Máxima capacidade de turbinas eólicas.Embora a penetração de novas tecnologias de energias renováveis e decombustíveis fósseis possam ser limitadas devido à imaturidade tecnológica e restricõessociais, não foram intruduzidas restrições arbitrárias para evitar que o modelo produzaresultados fora da realidade.3.1.2 O ESTUDO DINAMARQUESO sistema energético da Dinamarca é caracterizado por participações elevadas,em relação aos demais países europeus, de plantas industriais de cogeração e grandescentrais que geram, simultaneamente, energia elétrica e calor. Segundo Grohnheit(1997), o modelo EFOM é aplicado ao sistema energético da Dinamarca com ênfase noseu setor elétrico. Estas aplicações se deram no âmbito do projeto EURIO, da ComissãoEuropéia, que versou sobre as interações entre o planejamento energético e a proteçãoambiental, incluindo países do leste europeu. O projeto EURIO envolveu três modelos deprojeção energética: projeção de demanda, modelos de oferta e modelosmacroeconomicos.Por meio de outros estudos similares desenvolvidos em outros países, foiconstatado que na Dinamarca também é possível diminuir substancialmente as emissõesde CO2 por meio de programas de conservação de energia, uso intensivo do gás naturalna geração de energia elétrica e emprego crescente de fontes renováveis de energia(CARVALHO, 2005).
  13. 13. Bunn & Larsen (1997) apresentam alguns resultados de uma aplicação daabordagem do modelo EFOM para análise do sistema de eletricidade dinamarquês até oano de 2010, enfatizando o impacto das condições de mudança de mercado na escolhade uma nova capacidade de geração e combustíveis. A Figura 3 apresenta astecnologias de geração de energia elétrica na Dinamarca de 1995 a 2010.Figura 3. Tecnologias de geração de energia elétrica na Dinamarca – 1995 a 2010Fonte: (BUNN & LARSEN, 1997).As variações dos parâmetros afetam: Limites para importação e exportação de eletricidade; Preços de importação e exportação; Taxas de descontos.No cenário de referência, o sistema dinamarquês de eletricidade foi otimizado parao período de 1995-2010 assumindo apenas contrato de importação e exportação. Nessa
  14. 14. versão do modelo os preços de importação e exportação foram fixados constantes aolongo dos anos. O preço de importação foi escolhido a 0,15 Dkr/kWh para todo operíodo, e o preço de exportação deveria refletir a longo prazo os custos marginais paraa tecnologia de referência (0,28 – 0,32 Dkr/kWh). A função objetivo é o desconto totaldos custos para o período com uma taxa de desconto de 5%. Um conjunto de restriçõesreflete na infra-estrutura do sistema dinamarquês de eletricidade e sistema combinado decalor e energia. O comércio internacional de eletricidade é limitado a um mínimo.No próximo cenário, a “importação”, o máximo importado é fixado na capacidadede transferência das linhas de 1994. O terceiro cenário, “mais comércio”, assume umanova expansão da capacidade de expansão. No cenário “preço médio” o mesmo preço éfixado para ambos, importação e exportação. No último cenário é idêntico ao “preçomédio”, mas a taxa de desconto é fixada a 10% a fim de refletir nas condiçõesfinanceiras para investimento utilitário a um mercado competitivo para energia elétrica.A situação ideal para os volumes de comércio livre são muito sensíveis àsmudanças nas premissas de preços de importação e exportação. Isso mostra que amaior parte da energia elétrica é gerada nas centrais térmicas, quer que combinado calore energia ou apenas geração de energia elétrica. O volume deste último espelha nasvariações dos volumes de importação e exportação.A Figura 4 mostra as despesas anuais, incluindo o investimento na capacidade emcada ano por kWh consumido ou produzido na Dinamarca para o melhordesenvolvimento, sob o pressuposto de vários cenários. Essas despesas normalmentesão aumentadas, quando uma nova capacidade for requerida para um melhordesenvolvimento em longo prazo da indústria, pois não há despesas incluídas paracumprir as obrigações financeiras dos equipamentos existentes.
  15. 15. Figura 4. Valores gastos para consumo de energia (a) e produção de energia (b)na Dinamarca, 1995 a 2010, para desenvolvimento idealFonte: (BUNN & LARSEN, 1997).
  16. 16. Os resultados para o setor dinamarquês de energia elétrica sujeita às diferentescondições de mercado, mostram que o volume de importação é considerável no começodo segundo ou terceiro período, porque os preços de importação são baixos ou oinvestimento em novas capacidades é desestimulado pela alta taxa de desconto. Noúltimo período, tanto importação como exportação se tornaram muito sensíveis ascondições de mercado, preços mais altos e o mercado internacional levará a maisexportações e investimentos a fim de atender essas exportações.O último resultado relativo ao investimento, entretanto, envolveria uma riscofinanceiro substancial. Isso pode ser explicado, porque a disponibilidade de um mercadoaquecido, o qual pode ser alimentado por queima de gás natural combinado com plantasde ciclo de energia, oferece oportunidades de investimento, que podem ser bases paraexportação, principalmente em períodos de pico e altas cargas.Em particular, essa versão do modelo não deveria permitir essa conclusão paraser traçada imediatamente. O preço de mercado é constante ao longo dos anos. Issopode ser uma simplificação razoável, mas devia ser testado pela modificação dessemodelo que permite preços diferentes durante os horários de pico e base. Essa extensãodo uso dos parâmetros é possível dentro do software do modelo EFOM existente. Talextensão da aplicação do modelo precisaria de um teste de validade da decomposiçãodos fluxos anuais. O método para tais testes é usar os pressupostos do modelo em ummodelo que é mais detalhado sobre a repartição do tempo.O EFOM também foi aplicado na Dinamarca para diversos sistemas de energiaelétrica municipais e regionais, com possibilidades de compra de eletricidade gerada forado sistema a fim de simular estratégias de diversos agentes. O custo total dassimulações efetuadas nesta condição se mostrou superior ao que se teria na situaçãotradicional, caracterizado por monopólios regionais operando com despacho centralótimo das plantas em um sistema nacional interligado (CARVALHO, 2005).Grohnheit (1997) também apresenta alguns resultados de simulações efetuadascom o mercado nórdico de energia elétrica, com o auxílio de dois modelos de equilíbriosetorial, um desenvolvido para modelar o mercado a curto prazo, com capacidades fixasdas usinas geradoras e linhas de transmissão e quatro tipologias de carga ao longo doano, e o outro a longo prazo, prevendo a instalação de novas usinas e linhas. Como naépoca das simulações havia um excesso de capacidade instalada na região, os preçosde equilíbrio foram menores no primeiro caso. Os preços de equilíbrio obtidos em ambos
  17. 17. os casos foram menores do que os adotados para as aplicações do modelo EFOM naregião (CARVALHO, 2005).4. CONSIDERAÇÕES FINAISExistem vários modelos computacionais, utilizados e consolidados em váriospaíses, para realizar projeções futuras da demanda e da oferta de energéticos, emfunção de cenários de desenvolvimento socioeconômicos, políticos e tecnológicos.A crescente preocupação sobre os impactos ambientais da energia tem ampliadosignificativamente o conjunto de metas políticas no setor energético. No passado, asescolhas entre as políticas energéticas em níveis regionais eram baseadas somente emminimização de custo e reprodução de aplicações de conceitos característicos de regiõesdesenvolvidas. O planejamento energético regional contempla problemas de multi-critérios e multi-ações, principalmente no caso de geração de energia em regiões queapresentam altas taxas de crescimento de demanda de energia, junto com umsignificante potencial de fontes renováveis de energia. Porém, diversos e freqüentespontos de vista conflitantes devem ser considerados, tais como aspectossociais,econômicos, ambientais, técnicos e políticos.A principal conclusão do estudo para a Dinamarca foi que seria possível otimizar osistema de energia dinamarquês de modo a se atingir uma substancial redução naemissão de CO2 com um custo extra não maior do que aquele que poderia sercompensado por algumas medidas de economia do custo efetivo da energia. Osprincipais elementos na redução de CO2 devem ser a conservação de energia, o usointensivo de gás natural na geração de eletricidade e a penetração de energiasrenováveis. Reduções adicionais de CO2 exigirão que o consumo de gás natural sejareduzido e, portanto, a substituição por combustível de tecnologia não fóssil. Osresultados encontrados para Dinamarca foram semelhantes àqueles encontrados para amaioria dos outros países da União Européia. No entanto, o uso destes resultado comouma política geral pode ser contraprodutivo para uma meta de custo efetivo de reduçãode emissão de CO2. Por este estudo, o ideal (considerando a efetiva redução deconsumo de gás natural) implicaria uma massiva substituição do gás por carvão no setorde energia. Isto aconteceria de fato, particularmente em países onde o fornecimento deeletricidade às indústrias foi liberalizado. Cedo ou tarde, esta substituição pode levar os
  18. 18. preços do gás a patamares superiores aos previstos no âmbito da otimização (BUNN &LARSEN, 1997).Deve ser enfatizado que o resultado de qualquer estudo de modelo é entendidocomo o comportamento do sistema sob condições especiais ao invés de recomendaçõesa serem implementadas de acordo com uma solução considerada ótima.5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICASBAJAY, S. V. Planejamento energético: necessidade, objetivo e metodologia. RevistaBrasileira de Energia, Vol. l, n° l, 1989.BEN – Balanço Energético Nacional 2009. Resultados Preliminares – Ano Base 2008.Elaborado pelo MME – Ministério de Minas e Energia e pela EPE – Empresa dePesquisa Energética, 48 p. Brasil, 2009.BUNN, D. W.; LARSEN, E.R. Systems Modelling for Energy Policy. Editora Wiley.Chapter 7 – Application and Limitations of Annual Models for Electricity CapacityDevelopment, 1997.CARVALHO, C. B. Avaliação crítica do planejamento energético de longo prazo noBrasil, com ênfase no tratamento das incertezas e descentralização do processo. Tesede doutorado apresentada à comissão de Pós Graduação da Faculdade de EngenhariaMecânica da Universidade Estadual de Campinas, como requisito para a obtenção dotítulo de Doutor em Planejamento de Sistemas Energéticos. Campinas, 2005.CORMIO, C.; DICORATO, M.; MINOIA, A.; TROVATO, M. A regional energy planningmethodology including renewable energy sources and environmental constraints,Renewable and Sustainable Energy Reviews, Volume 7, Issue 2, April 2003, Pages 99-130.DEVADAS, V. Planning for rural energy system: part I, II, III. Renewable and SustainableEnergy Reviews, Volume 5, Issue 3, September 2001, Pages 203-297.
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