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Aplicação: Produção e Precificação de Energia
Tioga Energy
Produto: @RISK
Aplicação: Economia com energia solar

SEE ALSO: INDUSTRY MODELS
» Oil & Gas Models


A BC Hydro usa o @RISK
para calcular incerteza em projetos de conservação de energia elétrica


BC Hydro é a maior fornecedora de energia elétrica na Colúmbia Britânica, Canadá, atendendo cerca de 90% da demanda dessa província. A renda anual da empresa é aproximadamente $5 bilhões. A empresa tem 1,7 milhão de clientes, entre os quais clientes residenciais, comerciais e operações industriais de grande porte, além de organização sem fins lucrativos, como universidades e hospitais.

Como empresa de utilidade pública regulada pelo governo, a BC Hydro é obrigada a submeter um plano de longo prazo de procurement de energia para cada dois ou três anos. O plano de aquisição de longo prazo (LTAP – Long Term Acquisition Plan) fornece uma visão de 20 anos de como a empresa atenderá a demanda crescente de consumo e como procederá no que se refere à compra (procurement) do suprimento de energia necessário para eliminar a defasagem existente entre o suprimento e a demanda. A demanda cada vez maior com que a BC Hydro se depara se deve ao aumento da população e ao maior consumo por cliente, que atualmente deve levar em conta fatores como televisores de tela grande, por exemplo.

A BC Hydro tem de lidar com uma defasagem cada vez maior entre o suprimento de energia elétrica e a demanda. O plano atual da empresa é atender às futuras necessidades de suprimento por meio do gerenciamento pelo lado da demanda (GLD), de preferência, ou pela conservação de energia. Somente após examinar e implantar um GLD econômico e eficaz a empresa poderá tratar de aumentar o suprimento para atender suas necessidades.

A BC Hydro pretende atender quase 75% da demanda incremental dos próximos 20 anos através do GLD. Essa é uma das metas mais agressivas na América do Norte.

@RISK analisa a eficácia da conservação de energia
O desafio, em qualquer programa de GLD, é que os fatores por trás da demanda de eletricidade e da implantação de um programa de GLD apresentam um grau considerável de incerteza.

O programa de GLD da BC Hydro, como um todo, consiste em várias atividades, como: promoções para o uso de lâmpadas fluorescentes compactas; subsídios para o uso de aparelhos e eletrodomésticos eficientes quanto ao consumo de energia; promoções relacionadas a motores de velocidade variável (para fornalhas de aquecimento residencial); e campanhas para incentivar os consumidores a usar menos energia. O principal desafio da BC Hydro, entretanto, foi avaliar qual seria, exatamente, o grau de eficácia do seu programa de GLD. Isso porque o programa geral de GLD é composto de diversos projetos individuais, e a economia de energia a ser obtida seria resultante da agregação da economia obtida nos diversos projetos individuais. Além disso, o resultado de cada projeto também é incerto.

Há muitos anos, a BC Hydro usa o software de análise de risco @RISK da Palisade para prever a carga de energia elétrica; esse uso se expandiu ao programa de GLD. A empresa usou o @RISK para calcular o nível de incerteza da estimativa de economia em cada projeto de GLD individual. Cerca de 60 projetos foram analisados caso a caso, e foi desenvolvida uma distribuição de probabilidade baseada na previsão da economia agregada segundo o GLD.

Este processo desempenhou um papel fundamental no planejamento de energia da BC Hydro.

@RISK conquista especialistas do setor
Um dos fatores mais problemáticos para a BC Hydro é que a empresa se encontra na vanguarda do movimento de conservação de energia. Por isso, a BC Hydro conta com poucos dados históricos que podem ser usados como guia em seus programas de GLD. Consequentemente, a empresa usou estimativas obtidas por diversos setores industriais para fornecer input ao modelo do @RISK. Contudo, segundo uma pesquisa sobre estimativas realizada pelo Professor Mark Burgman (diretor do Centro Australiano de Excelência em Análise de Risco), que cita uma série de exemplos replicáveis, os "experts" ou especialistas tendem ao excesso de autoconfiança, ao viés e à inexatidão. Mais especificamente, o ponto de vista do especialista tende a se ancorar na estimativa de ponto médio (ou esperada), a não levar em conta dados comprovados disponíveis e a atribuir muito peso a casos recentes ou já conhecidos.

Assim, a BC Hydro apresentou o seu modelo do @RISK aos especialistas em GLD com quem trabalha, mas efetuou treinamento em análise para cada um deles. A primeira etapa foi pedir aos participantes que definissem um limite máximo para a respectiva previsão. Por exemplo: que atribuíssem um valor ao nível máximo absoluto de economia de energia que poderia ser esperado no ano 2020. A tarefa seguinte foi pesquisar quais seriam os resultados mais extremos. Usando o mesmo exemplo, foi pedido a esses especialistas que considerassem uma situação em que o resultado fosse acima do originalmente esperado, e que sugerissem o que poderia causar tal resultado e que elementos precisariam ter se alinhado para produzi-lo. A partir disso, era possível então atribuir um valor de probabilidade à possibilidade de haver um resultado acima do inicialmente definido. Essa etapas, então, foram repetidas em relação ao limite mais baixo da previsão efetuada por cada especialista.

Os diversos recursos visuais e exibições do @RISK foram usados para criar a distribuição adequada para cada aplicação. Isso foi fundamental para ajudar os especialistas a visualizar como suas previsões afetavam o resultado final do processo de tomada de decisão.

Esse procedimento foi realizado em relação a cada projeto de conservação de energia que estava sendo levado a cabo pela BC Hydro. Alguns exemplos: incentivar os consumidores a usar lâmpadas que consomem menos energia; promover a substituição de aparelhos e eletrodomésticos (ex.: panelas elétricas, lavadoras de pratos, secadores de roupa) por modelos que consomem menos energia, e subsidiar o custo de instalação de mais isolação térmica nas residências.

@RISK identifica correlação
entre projetos de economia de energia elétrica

A BC Hydro, entretanto, reconheceu que esses projetos não funcionavam isoladamente uns dos outros; a empresa, então, decidiu identificar os principais elementos comuns aos diversos projetos. Foram exploradas especialmente as interrelações entre duas incertezas principais: o índice de participação em cada projeto de GLD e a economia por participante, por projeto.

Normalmente, é difícil avaliar essas diversas correlações de forma transparente e relevante. Mas o fato de a BC Hydro usar o @RISK e os recursos de simulação Monte Carlo que ele oferece possibilitou superar essa dificuldade de modo relativamente simples.

Para dar um exemplo: o modelo criado pela BC Hydro tornou claro que, em qualquer projeto específico, havia probabilidade de sólida relação positiva entre a economia obtida por participante e o número de participantes. Em segundo lugar, o modelo também demonstrou que a participação nos vários projetos não era algo independente, isto é, havia uma correlação positiva. Isso se enquadrou bem na visão da BC Hydro de que um programa de GLD, para ter êxito, precisaria gerar uma "cultura de conservação" que levasse as pessoas a economizar energia em diferentes aspectos de suas vidas; assim, a BC Hydro realizou campanhas de conscientização do público em geral sobre conservação de energia. O modelo, contudo, também destacava que se tal cultura não fosse criada, haveria uma pressão geral no sentido oposto ao de economia de energia em todos os projetos (que aumentaria o risco de fracasso do programa).

Basil Stumborg, consultor sênior da BC Hydro em estratégia empresarial explica: “A capacidade gráfica do @RISK deu aos especialistas do setor a confiança necessária para fazer previsões fora da sua “zona de conforto” e, em última instância, mais realísticas. Os recursos visuais avançados do software os ajudaram a ter uma noção mais clara da correlação entre as principais variáveis, e a chegar a uma conclusão mais concreta sobre o que, de fato, influencia o êxito dos projetos de GLD. Embora algumas partes do estudo ainda fossem subjetivas, pois eram baseadas em estimativas e não em dados, a análise de sensibilidade do @RISK demonstrou que não era absolutamente necessário saber o resultado exato correto – as conclusões obtidas com base nessas estimativas subjetivas eram suficientemente sólidas”.

Previsão do potencial de uma nova estrutura
de preços de energia elétrica com o @RISK

O segundo aspecto abordado pelo programa de economia de energia da empresa foi de como o custo poderia afetar o consumo. Durante dez anos, os preços de energia elétrica na Colúmbia Britânica foram mantidos baixos e estáveis. A BC Hydro queria saber se a introdução de dois níveis de tarifas faria com que os consumidores usassem menos eletricidade. Essa estrutura introduziria um segundo nível de preço, mais alto, para os consumidores que usassem mais eletricidade do que o limite estipulado durante o período de faturamento. Contudo, da mesma forma que nos programas de GLD, a empresa contava com muito poucos dados históricos, o que dificultava a previsão dos resultados.

Mais uma vez, a BC Hydro utilizou materiais previamente publicados em conjunto com a opinião de especialistas, baseada em análises feitas pelo @RISK. Foram destacadas três incertezas principais: o possível cronograma da reestruturação de tarifas, o limite máximo de consumo a ser definido para a tarifa mais alta, e a possível reação dos consumidores ao atrelamento do custo da eletricidade ao nível de consumo. Usando o @RISK para capturar essas incertezas, a BC Hydro pôde comunicar ao órgão regulador e às partes interessadas a economia de energia que poderia ser obtida com essa mudanças, e também o nível de certeza relacionado às diferentes opções da estrutura de tarifas.

@RISK demonstra o potencial de conservação de energia
O @RISK possibilitou à BC Hydro fazer de seus programas de GLD e da reestruturação de tarifas uma forma econômica, eficaz e positiva de dar conta de aproximadamente 75% da defasagem entre suprimento e demanda na Colúmbia Britânica. Os projetos de conservação de energia eram de baixo custo, comparados às alternativas do lado do suprimento, e não seriam afetados por riscos relativos ao preço de combustível. Entretanto, o trabalho realizado com respeito às incertezas relacionadas à conservação de energia também destacou que, em certo ponto, o êxito dos programas de conservação de energia de escala muito grande se tornava demasiado incerto para que se pudesse depender totalmente desses programas e excluir as outras alternativas. Portanto, à medida que a defasagem entre suprimento e demanda aumentar, a BC Hydro terá de aumentar o suprimento de eletricidade na região.

@RISK simplifica idéias complexas sem diminuir a exatidão
Stumborg concluiu o seguinte: “Há um incentivo enorme para as empresas fornecedoras de energia, como a BC Hydro, promoverem a conservação de energia. Mas mesmo com esse incentivo, geralmente é difícil saber se essas metas ambiciosas poderão ser alcançadas. Como o @RISK forneceu um meio de comunicar análises complexas de forma transparente e relevante, a BC Hydro conseguiu definir metas muito agressivas de conservação de energia e, ao mesmo tempo, sentir-se segura de ter encontrado o equilíbrio certo entre conservação e localização de novos recursos no lado do suprimento.”

Outras informações

Distribuição usada:
Distribuição Tri-Gen:

  • Forma simples – sinaliza ao usuário e examina a falta de conhecimento específico sobre distribuição
  • Baixa necessidade de conhecimento por parte do usuário (o especialista); requer entrada de 5 parâmetros simples
  • Enquadra-se bem na discussão comum de resultados de previsão (perguntas de protocolo de entrevista)
  • Atribui mais peso às caudas (compensa o viés devido ao excesso de confiança)

» @RISK
» BC Hydro



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