Um novo modelo de análise de risco para compra e venda de energias renováveis foi desenvolvido por aluno de doutorado da Escola Politécnica. Luiz Armando Camargo conseguiu criar um sistema para ajudar geradores, consumidores e comercializadores a preverem os diferentes cenários econômicos que serão consequências das transações feitas no meio. Após a análise de risco, é possível propôr estratégias de comercialização e investimento renováveis. O estudo procurou focar suas observações dentro das fontes eólica e hidrelétrica, mas consegue ser aplicado, também, a outros tipos de energia.

A ideia da tese foi desenvolver modelos de otimização, que são chamados de estocásticos, ao mesmo tempo em que se usa uma métrica que consegue mensurar o nível de risco de uma operação chamada CEVAR (Conditional Value At Risk). Associando essas duas coisas, foi possível criar um sistema que ao mesmo tempo em que prevê todas as possíveis situações, permite uma análise otimizada de estratégias para os cenários dos agentes comercializadores, geradores ou consumidores.

Acontece que a situação tanto para geração de energia quanto para compra dela é sempre incerta. É arriscado ter certeza absoluta que o preço de mercado continuará igual, irá cair ou aumentar: “O agente tem que fazer um prognóstico, ou seja, sinalizações do preço da energia dentro do horizonte da análise dele. E como esse preço da energia é incerto, nós não sabemos quanto que ele seria daqui a dois meses, três meses, um ano, cinco anos ou mais, você tem aí uma componente que costumamos dizer que é uma invariável incerta”, diz Camargo. Da mesma forma, é impossível prever com certeza absoluta o quanto de energia será produzida.

Para análises que se aplicam ao agente consumidor, por exemplo, aplica-se o modelo para definir qual seria o momento ótimo para contratação de uma empresa comercializadora de energia: se em um momento presente ou em um momento futuro. Isso porque, na atual conjuntura, o mercado encontra-se estressado, o que é um problema para o agente, que não sabe se os preços aumentarão ou diminuirão no futuro. Com o modelo prevendo todos os tipos de cenários, é possível montar uma estratégia de mercado mais segura.

Já o agente gerador pode se utilizar do sistema de variadas formas. Uma delas é analisar o preço em mercado para saber por quanto ele pode vender sua energia. A outra poderia ser observar os riscos que ele tem do montante que ele produziu ser menor ou maior do que o montante que ele combinou por contrato. Dependendo da situação, ela pode ser extremamente vantajosa ou extremamente precária para o gerador. Se o montante for menor do que o que foi combinado, o agente precisará comprar energia do mercado a curto prazo, estando sujeito à volatilidade do preço de energia, pois ele deverá comprar a diferença a preços elevados. O impacto em seu fluxo de caixa seria muito grande. Ou, se o montante for maior do que o combinado, o contrário pode acontecer e ele acabará por lucrar bem mais ao vender o extra ao preço do mercado a curto prazo. Você tem aí vários fatores que poderiam contribuir ou prejudicar a receita. O modelo ajudaria o agente ao quantificar os fatores em que ele está exposto, levando em conta as projeções de cenário futuro tanto de mercado quanto de geração de energia, e definiria o quanto ele deve alocar no contrato para que os efeitos negativos possíveis sejam minimizados.

Por um motivo de delimitação de objeto de pesquisa, Camargo trabalhou com usinas renováveis éolicas e hidrelétricas. Essas, também, são as mais presentes no cenário brasileiro de venda e compra de energia. Além disso, como Camargo explica: “A energia eólica está expandindo muito dentro da matriz energética, então acabamos focando mais nela.” No entanto, é possível aplicar o modelo dentro de outros tipos de energia, inclusive as não-renováveis, já que, segundo o doutorando, o modelo de análise que ele criou pretende ser uma ferramenta útil de aplicação dentro do mercado energético.