Políticas públicas para a Energia: Desafios para o próximo quadriênio
31 de maio a 02 de junho de 2006
Brasília - DF
AS DEMANDAS DO NOVO MODELO INSTITUCIONAL DO SETOR ELÉTRICO
BRASILEIRO
Leila Weitzel1
Emílio La Rovere2
Ricardo Cunha3
RESUMO
A reestruturação mais recente sofrida pelo setor elétrico nacional foi o
Modelo Institucional do Setor Elétrico promulgado em 2004. Os principais
paradigmas incluem a modicidade tarifária, segurança de suprimento e a
diversificação da matriz energética. No primeiro teste pelo qual passou o modelo ao
final de 2005 verificou-se que muito há que se fazer para satisfazer os requisitos
propostos. A diversificação energética por fontes alternativas e a modicidade tarifária
ficaram comprometidas já para o triênio 2008-2010, já que 70% dos
empreendimentos licitados foram de origem fóssil. Este artigo procura contribuir para
o planejamento energético em longo prazo, em especial em como promover o
aumento da participação das fontes alternativas na matriz energética no atual
contexto. No caso brasileiro, os custos de muitas tecnologias novas renováveis
encontram-se ainda em um patamar muito elevado. Com os resultados foi verificado
que de acordo com o desempenho do progresso técnico e das mudanças estruturais
foi possível determinar a alocação estratégica de usinas de combustíveis renováveis
na matriz energética nacional no período de 2005-2020 através de investimentos em
maturação, combinando-se curvas de custos e curvas de experiência.
2. ABSTRACT
The most recent restructuring suffered by the national electric sector was the
Institutional Model of the Electric Sector promulgated in 2004 – IMES. The main
paradigms include the supply security, reasonable taxes and energy matrix
diversification. In the first test at the end of 2005, the model was shown unable to
satisfy the proposed requirements. So much the energy diversification with
alternative sources as the reasonable taxes was committed already for the three-year
period 2008-2010, since 70% of the auctioned enterprises were of fossil origin. This
article tries to contribute for the energy planning in long period, especially in how to
1
Leila Weitzel, Universidade Federal do Pará, [email protected]
Emílio La Rovere, Universidade Federal do Rio de Janeiro, [email protected]
3
Ricardo Cunha, Universidade Federal do Rio de Janeiro, [email protected]
2
1
promote the increase of the participation of alternative sources in the matrix energy in
the current context. In the Brazilian case, the costs of many renewable new
technologies are still in a very high landing. With these results it was verified that in
agreement with the technological progress and structural changes it was possible to
determine the strategic allocation of plants of renewable fuel in the national energy
matrix in the period of 2005-2020 through maturation investments, combining cost
curves and experience curves.
3. EVOLUÇÃO DO PLANEJAMENTO ENERGÉTICO NACIONAL
As mudanças estruturais sofridas pelos setores de infra-estrutura,
principalmente aqueles organizados sob a forma de rede, objetivaram conferir a
esses setores um grau maior de competição, a fim de alcançarem eficiência
econômica. É nesse contexto que se inseriu a reforma da indústria de energia
elétrica nas principais economias do mundo e também no Brasil. Acompanhando
estas mudanças o planejamento energético nacional passou por diferentes arranjos
institucionais. No período anterior à privatização (até início dos anos 90), o
planejamento energético era ordenado pelo Estado e claramente setorializado
através da Petrobrás e Eletrobrás. A Petrobrás sendo responsável pelo
planejamento dos setores de petróleo e gás. E a Eletrobrás, pelos estudos e projetos
de construção e operação das usinas, das linhas de transmissão etc, e cabia ao
Ministério de Minas e Energia - MME apenas o papel de homologar as políticas
energéticas adotadas. Após a implementação das reformas do setor elétrico
empreendendo transformações em seu “modus operand”, o planejamento passa a
ter foco indicativo, esperando-se que fosse influenciado fortemente por forças de
mercado. Com a mudança no ambiente de mercado, o planejamento da expansão
deveria ser precedido de estudos abrangendo diferentes horizontes, tendo como
objetivo definir, em função de um ou mais cenários de crescimento da economia e
da demanda, a expansão da oferta. Entretanto, foram aplicados exercícios
sistemáticos, utilizando-se extrapolações e tendências verificadas nos últimos anos,
o que, evidentemente, limitou a utilidade das matrizes energéticas para horizontes
de longo prazo. A reestruturação mais recente foi o Modelo Institucional do Setor
Elétrico - MISE representado pela Lei de nº. 10.848 de 15 de março de 2004.
Através deste Marco Regulatório o Governo, como poder concedente, retoma o
papel central das decisões. A formulação de políticas públicas na área de energia e
a realização de estudos prospectivos de planejamento da expansão do setor
energético, em particular do setor elétrico, são novamente da competência do MME.
O Objetivo deste artigo é dar respaldo, em parte, aos requisitos do MISE, com
relação a diversificação da Matriz Energética e a participação das fontes renováveis,
de modo que a previsão dos investimentos seja metodologicamente mais
consistente.
4. PARADIGMAS DO MODELO INSITUCIONAL
Os elementos fundamentais do novo modelo, no contexto da política
energética da atual administração do Governo Brasileiro, são: modicidade tarifária
por meio da contratação eficiente de energia para os consumidores regulados;
segurança de suprimento; ambientes de contratação e competição na geração;
promover a inserção social no Setor Elétrico, em particular pelos programas de
universalização de atendimento e a diversificação da matriz energética. A
modicidade tarifária como previsto no MISE tem como objetivo garantir tarifas mais
baixas, provenientes da contratação eficiente (entenda-se pelo menor custo) de
energia para os consumidores regulados (Ambiente de Contratação Regulada ACR). Obtida através da obrigatoriedade dos distribuidores comprarem energia por
2
meio de um pool. O sucesso do princípio da modicidade tarifária está atrelado ao
equilíbrio entre oferta e demanda. Pelo lado da demanda, tem-se que grande parte
da população está ainda fora do mercado para um amplo leque de bens de consumo
energo-intensivos, pela recente retomada do crescimento. Pelo lado da oferta, as
escolhas tecnológicas podem influenciar na modicidade tarifária, uma vez que tarifas
baixas não assentam com as tecnologias renováveis nem mesmo as baseadas em
combustíveis fósseis. A segurança no suprimento está relacionada aos contratos de
compra e venda de energia. Os contratos de venda de energia deverão ter garantia
(lastro físico) de geração, de forma a que não existam contratos sem a capacidade
física de entrega da energia. Além disso, tem-se a exigência de contratação de
100% da demanda por parte de todos os agentes de consumo (distribuidores e
consumidores livres), com antecedência de três e cinco anos por meio de contratos
de longo prazo. Distribuidoras serão obrigadas a comprar toda a sua energia através
de contratos de licitação em leilões pelo critério do menor preço (tarifa ofertada) para
novos empreendimentos. A previsão é de que ocorram leilões do tipo: A5 - leilão de
energia para entrega cinco anos após o contrato. São leilões de energia de novos
empreendimentos de geração. A3 - leilão de energia para entrega três anos após o
contrato. Também são leilões de novos empreendimentos. A1 - leilão de energia
para entrega no ano seguinte. São leilões de energia de usinas existentes. As
concessões para todos os novos projetos hídricos e de linhas de transmissão virão
com licenças ambientais pré-aprovadas, assim, a licença ambiental é pré-requisito
para as licitações.
5. RESULTADOS OBTIDOS NA APLICAÇÃO DO MISE – O TESTE DO MODELO
No primeiro leilão de energia já existente, a chamada energia “velha” (Leilão
A1) realizado em dezembro de 2004, os preços ficaram abaixo do valor de
referencia fixado pelo governo, porém acima do que era comercializado no mercado
livre, fato este impactado pelo maior número de usinas entrando em operação entre
2001 e 2004. Este Leilão contou com a participação de usinas construídas a partir
do ano de 2000 e que, portanto, ainda não foram totalmente amortizadas. Para ser
entregue em 2005 foram licitados 9.054 MW à R$57,21, para entrega em 2006
foram licitados 6.782 MW à R$ 67,33 e para serem entregues em 2007 foram
licitados 1.172 MW à R$75,46. Em abril de 2005, houve o segundo leilão de energia
“velha” onde foram licitados 1.325 MW à R$83,13. O baixo percentual de energia
contratada pode ter sido influenciado pela decisão dos geradores de aguardarem o
leilão de energia nova previsto para o final do ano de 2005. O primeiro leilão de
energia de novos empreendimentos (Leilão A3) ocorreu em dezembro de 2005 com
a negociação de 49 empreendimentos ao valor de R$116,00 por megawatt/hora
(MWh) sendo que aproximadamente 70% do total contratado é de origem térmica
(Tabela 1). Praticamente toda a demanda de mercado projetada para os anos de
2008, 2009 e 2010 (médio prazo) foram atendidas com este último leilão faltando
pequena parcela que poderá ser complementada nos próximos leilões. Deve-se
destacar que para este leilão foram outorgadas somente sete concessões de novas
usinas hidroelétricas de um total de dezessete inicialmente previstas pelo MME.
Tabela 1: Resultado do Leilão nº.002/2005
Ano de Suprimento
2008
2009
2010
Energia Contratada (MWmédios)
Hídrica
Térmicas
71
551
46
855
891
862
Algumas usinas não participaram da licitação por motivos de atrasos no
licenciamento ambiental, ou teve a licença prévia negada por inviabilidade
ambiental. O ritmo lento no processo de licenciamento prévio ambiental das novas
outorgas fez com que a maior parte dos empreendimentos hídricos fosse excluída
3
da licitação. Desta forma, em função do grande montante de energia térmica que foi
contratada para atender a demanda prevista, o custo médio dos contratos se elevou.
6. DESCRIÇÃO DO MODELO PROPOSTO
O balanço energético anual tem como objetivo avaliar as condições de
atendimento à demanda máxima visando definir a alocação de manutenções em
unidades geradoras, que garantam a preservação da reserva de potência operativa,
a este sistema dá-se o nome de Diagrama de Duração de Carga. Esse diagrama é
bastante utilizado em sistemas nos quais o peso das usinas de elevado custo de
investimento, tal como as hidroelétricas e as nucleares, são preponderantes na
geração elétrica. A demanda típica de eletricidade, por exemplo, varia
consideravelmente durante o curso do dia e do ano.S No diagrama de duração de
carga o eixo das ordenadas indica a potência que é excedida durante o tempo
indicado na abscissa. O diagrama de duração da demanda pode ser dividido em três
níveis que determinam, do lado da oferta, as diferentes categorias de operação. O
primeiro nível denomina-se Base, o segundo Semibase ou Intermediário e o terceiro
Ponta. Adota-se a hipótese aqui de que esta curva permanecerá constante,
mantendo as características de uma curva obtida para o caso brasileiro. A demanda
máxima (DMax) obtida segundo o Planejamento Anual de operação energética do
Operador Nacional do Sistema - ONS (2006), foi de 46446 MW em 2005, tal como a
apresentada na Figura 2. As usinas denominadas de base são utilizadas
principalmente para cobrir a base do diagrama de cargas, uma vez que mudar o
nível de produção destas usinas pode não ser uma tarefa trivial. No caso brasileiro,
considera-se que elas operam 100% do tempo da demanda (exceto paradas para
manutenção) atendendo cerca de 40% da capacidade, isto é, operam em regime
constante. Essas usinas têm como características possuírem alto custo de capital e
baixo custo de operação e manutenção.Algumas usinas são capazes de operar
acompanhando a carga, variando sua produção de acordo com o nível de demanda.
Tais usinas são bem adequadas para aplicações de carga intermediária (semibase)
e de ponta. As usinas de semibase são utilizadas principalmente para cobrir a faixa
intermediária do diagrama de cargas. Estima-se que essas usinas operam mais que
70% do tempo atendendo cerca de 20% da demanda máxima, atingindo, assim, o
patamar de 60% da demanda máxima ao acrescentar a sua geração à das usinas de
base. As usinas de ponta operam menos de 70% do tempo, e sua geração,
acrescentada à das usinas de base e semibase, permite completar o atendimento da
demanda máxima (fornecendo cerca de 40% da demanda máxima, permitindo
passar de 60% para 100% atendimento da demanda). Essas usinas têm como
características baixo custo de capital e alto custo de manutenção. As usinas com
custo variável (manutenção e operação) baixo são, em geral, competitivas quando
operam na Base do sistema de geração, durante um número elevado de horas no
ano, reduzindo, assim, os custos unitários totais de forma significativa. Os exemplos
de usinas de Base são as Hidroelétricas, Termoelétricas (a carvão) e as Centrais
Nucleares. Usinas com baixo custo fixo (investimento) são mais econômicas como
usinas de Ponta, como por exemplo, as Termoelétricas a Óleo e a Gás Natural e as
Hidroelétricas Supermotorizadas. A metodologia usual de alocação econômica das
usinas no diagrama de carga segue a configuração ilustrada na Figura 2. Essa
metodologia adota uma lógica inflexível nas escolhas tecnológicas disponíveis, pois
a dinâmica global do sistema energético não está sendo devidamente representada
ao longo do tempo. De acordo com ela, são alocadas na base somente as
tecnologias que têm menor custo operativo. Por essa formulação, fontes alternativas
que podem se tornar competitivas no futuro poderiam ser excluídas da avaliação ou
teriam de ser fixadas exogenamente no planejamento. Ora, a fixação de um
4
percentual para a geração de usinas alternativas poderia não fornecer um bom sinal
para o mercado, pois os investidores poderiam superestimar o preço dessa energia.
Seria muito mais eficiente se a participação destas usinas fosse determinada em
função dos custos e da avaliação do progresso tecnológico. No caso da primeira
fase do programa de incentivo às fontes alternativas – PROINFA, não houve critério
formal apurado para determinar a capacidade ótima a ser instalada dessas fontes
não convencionais (Pequenas Centrais Hidroelétricas - PCH, Biomassa e Eólica).
Criado pelo âmbito do MME, pela Lei nº 10.438 de 26 de abril de 2002, o PROINFA
tem como meta, na primeira etapa do processo, a instalação de 3.300 MW até o ano
de 2006, e em uma segunda etapa, em 2020, estas fontes representarão 10% do
consumo total de energia elétrica. O modelo de planejamento de longo prazo
proposto – PELP visa avaliar as tecnologias do ponto de vista dos custos fixos e
variáveis. O primeiro refere-se, sobretudo, aos investimentos. O segundo representa
geralmente os custos de operação, principalmente os gastos com combustíveis. Ao
longo do planejamento, os custos fixos e os variáveis (Figura 3), podem se modificar
em função do progresso técnico ou em função de um cenário (contexto)
macroeconômico.
Hundred
Figura 2: Diagrama de duração de carga para o ano de 2005, fonte: Operador
Nacional do Sistema - ONS (2006).
A dinâmica nos custos pode alterar desta forma a composição do diagrama,
modificando a participação das tecnologias. A variação de custos fixos faria deslocar
as curvas de custo para cima ou para baixo e a variação de custos variáveis faria
modificar a inclinação das curvas de custo.
Cost Curve (1999)
$25.
US$/MW
$20.
$15.
$10.
$5.
Hy dro
Nuclear
Biomass
SH
Coal
Gas
Wind
Oil
0
760
1.560
2.360
3.160
3.960
4.760
5.560
6.360
7.160
7.960
8.760
$.
Time (hours)
Diesel
Figura 3: Curva de Custo para as tecnologias disponíveis no mercado
energético nacional para o ano de 1999.
No PELP, a análise dos custos variáveis segue àquela formulada por
Fortunato et al. (1990), que apesar de ser uma forma bastante simplificada de
5
calcular a participação entre fontes energéticas, servirá como Proxy no modelo. Os
custos variáveis são influenciados pelo tempo de operação das usinas, ou fator de
capacidade. Este fator deve ser inferior a 1, porque todas as usinas necessitam de
paradas obrigatórias para, por exemplo, operações de manutenção. Por isso, o
custo é expresso em função do número de horas em operação e apresentam a
seguinte forma usual de cálculo:
CT = CF + CC x POT x FCMAX x N
Equação 1
Onde: CT: custo anual total em $/ano; CF: custo anual fixo, em $/ano;
CC: custo variável, em $/MWh; POT: potência instalada, em MW; FCMAX: fator de
capacidade máximo contínuo, em %; N: número de horas anuais de operação. Em
termos unitários, a expressão anterior pode ser escrita da seguinte forma:
C = CF / (POT x FCMAX) + CC x N
Equação 2
Ou então:
C = CI / FCMAX + CC x N
Equação 3
Onde CI = (CF / POT): custo unitário fixo, em $/MW/ano
A determinação do custo de atendimento à demanda de eletricidade pode
ser feita pela combinação de curvas de custos unitários de produção de energia.
Quando há um ponto de interseção entre curvas de custos unitários, isto significa
que uma tecnologia é mais lucrativa do que a outra até aquele ponto. A partir de
então, a situação se inverte. Se as equações de custos das tecnologias são lineares
tais como as apresentadas acima, torna-se fácil determinar o número de horas ótimo
de operação das tecnologias . Basta igualar as equações de custos das tecnologias.
O ponto de interseção das curvas (Figura 3) em função do número de horas mostra
o momento de transição de tecnologia j para uma outra i. Igualando as equações de
custo unitário, temos o número de horas anuais de operação da usina.
N = (CIi / FCMAXi – CIj / FCMAXj) / (CCj – CCi)
Equação 4
Até então as tecnologias competem livremente, não havendo nenhuma
restrição de entrada em operação (a não ser o preço) e assim inviabiliza-se a, por
exemplo, complementaridade entre fontes de produção de energia elétrica. Na
Figura 3 tem-se as curvas de custos para ano base (1999) das tecnologias
analisadas neste estudo. Sendo elas: de combustíveis fósseis (carvão, óleo
combustível, diesel e gás) e renováveis (eólica, biomassa, hidroelétrica e PCH) e as
nucleares. Ao se combinar curvas de custos com diagrama de carga pode-se
elaborar um gráfico tal como ilustrado na Figura 4, e definir a alocação ótima de
investimentos em função dos custos variáveis em função do tempo e fator de
capacidade das usinas. Os custos fixos podem ser avaliados pela dinâmica do
progresso técnico. A avaliação do progresso tecnológico através das curvas de
experiência pode ser aplicado para verificar a trajetória destes custos,
principalmente a participação das tecnologias não convencionais no diagrama de
carga, bem como os investimentos necessários, ao se confrontar as curvas de custo
de novas tecnologias com de tecnologias convencionais, identificando futuros pontos
de equilíbrio (Martins, 2004). Quando se introduz um mecanismo que possibilite
variar custos de geração, seja em função do tempo, seja em função do cenário
macroeconômico, a competição entre tecnologias passa a ser dinâmica. O termo
“dinâmica” refere-se às variações no custo de capital e nos preços relativos dos
energéticos.
6
Figura 3: Os pontos de interseção das curvas de custo combinado com o diagrama
de cargas da Figura 2 indicam as potências requeridas de cada tecnologia.
Fortunato et al (1990).
Nas análises é comum comparar custos de produção de energia renovável
com aqueles de energias convencionais. Entretanto, as tecnologias possuem
características diferentes e não são, via de regra, substitutas perfeitas. Uma energia
nova renovável pode ser competitiva por algumas horas do dia, por alguns dias do
ano ou em alguma região do país. Ela pode ser competitiva no futuro caso atinja
uma determinada escala de produção ou um determinado nível de aprendizado.
Nestes casos, a intervenção pública pode ser requerida, nos primeiros estágios da
“aprendizagem” a fim de estimular a participação de outros atores, justamente
quando os benefícios de longo prazo podem ser esperados, mas não são
percebidos pela perspectiva de curto prazo dos investidores (Barreto, 1999). Em
termos de desenvolvimento tecnológico, isto representa um mercado crescente para
o amadurecimento destas tecnologias. Em teoria, a relação entre custos produção e
a demanda abrem a possibilidade de uma transição para as tecnologias não
carboníferas (Schrattenholzer, 2002). Neste caso, as curvas de experiência mostram
como a experiência melhora o desempenho de uma atividade (Barreto, 1999). A
relação mais comum descreve o custo de investimento de determinada tecnologia
em função da capacidade cumulativa, a qual é empregada como uma Proxy do
conhecimento acumulado. A formulação matemática para o setor elétrico pode ser
expressa em um modelo log linear na forma de custo unitário (IEA, 2000):
CI (C ) = a * C − b sendo
ln CI (C ) = ln a − ln C
a uma constante
Equação 5
Equação 6
Onde: CI (C): é custo unitário fixo (R$/MW/ano para tecnologias de geração de
eletricidade) que é uma função da capacidade acumulada; a : é um custo inicial que
é uma constante (R$/MW); b: é a Taxa de Aprendizagem ou elasticidade da
aprendizagem, que irá variar no intervalo 0 ≤ b ≤ 1; C : é a capacidade instalada
acumulada (MW). A capacidade acumulada em determinado período corresponde
ao somatório dos investimentos (em unidades físicas) em um intervalo de tempo.
CI = CI 0 +
T
∑ INVi
Equação 7
i =0
A taxa de aprendizagem b define a eficácia com que o processo de
aprendizagem ocorre. A Taxa de Progresso TP (TP = 1 - b) é a margem percentual
que faz com que o custo diminua em determinado período. Por exemplo, uma TP de
0,8 (80%) é igual a uma Taxa de Progresso de 0,2 (2%), logo altas taxas de
aprendizado significam mais rápido o declínio da curva de custo. Na Tabela 2 tem-se
7
os valores de Taxa de aprendizado encontrados em diferentes estudos realizados
em diversas tecnologias.
Tabela 2: Exemplo de Taxa de Aprendizado para diversas fontes
Electricity from biomass (80-95)
Ethanol (85-02)
Wind Power (82-97)
Natural Gás Combine Cycle
PV modules (76-96)
EU = 84%
Brazil = 71%
Denmark = 94%
Europe = 74%
EU – Atlas = 84%
Massini (2002)
Goldemberg (2002)
Neij (1999)
Claeson (1999)
Nitsch (1980)
Embora simplificado, a definição das taxas de aprendizagem usando
capacidade acumulada e custos de capital como estratégia, podem ajudar a
determinar escalas plausíveis das características de aprendizado das tecnologias
alternativas ou o comportamento futuro das já existentes (Buonanno, 2000). Esta
técnica traz uma abordagem nova e importante para a política de energia no que diz
respeito à necessidade da experiência contínua a fim estimular o desenvolvimento
das tecnologias não convencionais (Schrattenholzer, 2002). Por mais importante que
seja, a modelagem do progresso tecnológico, através das curvas de experiência,
ainda não foi representada adequadamente nos estudos nacionais, ressalta-se
apenas o trabalho de Goldemberg (1996) para o energético biomassa (em especial o
álcool). Através desta metodologia pode-se calcular o custo de maturação de
determinada tecnologia. O custo de maturação (ou investimento em aprendizagem)
fornece uma estimativa da quantidade de recursos que deve ser aplicada a fim de
tornar uma tecnologia competitiva - processo evolutivo - no mercado futuro
(Schrattenholzer, 2001). E com o passar do tempo, este processo torna-se mais
lento até evoluir para uma fase de estabilização, onde não se pode mais diminuir os
custos. A estabilização é devida em parte às restrições impostas pelo próprio
potencial energético. No caso do setor elétrico as restrições na evolução da
capacidade instalada das tecnologias determinam que este crescimento não é
ilimitado seguem uma função do tipo degrau. Com esta metodologia pretende-se
verificar a dinâmica da competição por investimentos de maturação.
7. COLETA E TRATAMENTO DOS DADOS
Do ONS (2006) foram obtidas as seguintes informações: A evolução da
carga do sistema com uma taxa de crescimento do mercado de 5,3% no Cenário de
Referência. Logo a projeção de carga do sistema é de 73195 MWmed no ano de
2015 e de 76510 MWmed para 2020. E A capacidade instalada das usinas hidros
(incluindo a usina de Itaipu) compreendendo o intervalo de 1999-2005 em MW. Do
Plano Decenal de Expansão do ano de 1998 (Eletrobrás, 2005) foram extraídos os
dados relativos ao custo de capital (em R$/MW) convertidos em dólares de 1999
anualizado a uma taxa de juros de 15% e o prazo de amortização coincide com a
vida útil da tecnologia hidroelétrica, neste caso no valor de 40 anos. Do Plano
Decenal 2003-2012 (MME, 2002) obteve-se o cenário de oferta. Utilizou-se o
Cenário de Referência sendo a projeção da expansão das fontes alternativas
inspiradas no PROINFA. Para a primeira e segunda fase com apenas 15 % do
previsto, ver Tabela 3.
Tabela 3: Evolução da Capacidade Instalada em MW para o período 2005-2020
Tecnologia
PCH
Biomassa
Eólica
2005
859
3251
22
2015
1959
4351
1122
2020
4175
6675
3338
Para as fontes alternativas foram utilizados os seguintes parâmetros: 1.
Eólica: CI igual a 281 US$/MW, Schaeffer (2001) ano valor anualizado pela taxa de
juros de 15% cujo prazo de amortização é a própria vida útil da usina, neste caso 20
anos. A capacidade instalada inicial é de 22 MW (ANEEL, 2005) e a acumulada é
de acordo com os cenários previstos. E TP = 94% (Neij, 1999 apud Schrattenholzer,
2001); 2. PCH: CI igual a 233 US$/MW, Schaeffer (2001) ano valor anualizado pela
8
taxa de juros de 15% cujo prazo de amortização é a própria vida útil da usina, neste
caso 20 anos. A capacidade instalada inicial é de 859 MW (ANEEL, 2005) e a
acumulada é de acordo com os cenários previstos. E TP = 78% igual à hidros; 3.
Biomassa: CI igual a 168 US$/MW, Schaeffer (2001) ano valor anualizado pela taxa
de juros de 15% cujo prazo de amortização é a própria vida útil da usina, neste caso
20 anos. A capacidade instalada inicial é de 3.251 MW (ANEEL, 2005) e a
acumulada é de acordo com os cenários previstos. E TP = 84% (Massini, 2002 apud
Schrattenholzer, 2001).
8. RESULTADOS
O valor encontrado de b para as usinas hidroelétricas compreendendo o
intervalo 1999-2005 foi de 0,3585 o que gera uma TP de aproximadamente 78%. Na
Tabela 3 pode-se verificar os resultados obtidos para as Hidros, nota-se que a partir
do ano de 2005 o custo de investimento entre em uma fase de estabilização. O
custo unitário médio que será utilizado como ponto de break-even será o custo
médio de U$ 116 MW para o ano de 2020. Aplicando-se a Equação 5, projetou-se os
valores de CI(C) para as três tecnologias alternativas. Na Tabela 4 tem-se os custos
unitários calculados para o período 2015-2020.
Tabela 3: Custos Unitários das Usinas Hidroelétricas no intervalo 1999-2020
Capacidade instalada
(MW)
58078
71074
92737
103568
Ano
1999
2005
2015
2020
Custo Unitário Fixo (US$ MW/ano)
171
126
119
116
Experience Curve - Hydro
134
2
R = 0.93
132
US$/KW
130
128
126
124
122
1999
2002
2005
2008
2011
2014
2017
2020
Time (Years)
Figura 5: Resultados da regressão para as usinas hidroelétrica
Tabela 4: Valores encontrados dos Custos Unitários após investimentos em
aprendizado
Ano
2015
2020
Custo Unitário Fixo (US$ MW/ano)
PCH
Biomassa
Eólica
171
156
198
128
140
179
Na Figura 6 e 7 tem-se os gráficos das curvas de experiência das
tecnologias novas em comparação com as Hidros, no Cenário de Referência. A
partir do ano de 2008, o custo das PCH tornam-se competitivos em relação ao custo
das hidros e atinge o ponto de break even em 2018. O energético biomassa entra na
fase de estabilização em 2014 sem, entretanto tornar-se competitivo em relação às
hidros. Já as usinas eólicas têm queda significativa nos custos no primeiro intervalo
e entram em fase de estabilização em 2018, sem, portanto alcançar o ponto de
break-even estipulado. A partir da Equação 4, construiu-se o Gráfico ilustrado na
9
Figura 8 e 9. Utilizou-se o valor de CI(C) encontrado para as tecnologias: eólica,
Biomassa, PCH.
Experience Curves - Renewable Source 2005-2015
$300
US$/MW
$240
$180
$120
2
R (Wind) = 0.9876
2
R (SmallHydro) = 0.975
$60
2
R (Biomass) = 0.980
Hy dro
Wind
Biomass
2015
2013
2011
2009
2007
2005
$0
Time (Year)
SmallHy dro
Figura 6: Curva de Experiência para as tecnologias renováveis no mercado
energético nacional para o período 2005-2015.
Experience Curves - Renewable Source 2015-2020
$240
US$/MW
$180
$120
R 2 (Wind)= 0.9754
R 2 (SmallHydro)= 0.9401
$60
R 2 (Biomass)= 0.9251
Wind
Biomass
2020
2019
2018
2017
2016
2015
$0
SmallHy dro
Time (Year)
Hy dro
Figura 7: Curva de Experiência para as tecnologias renováveis no mercado
energético nacional para o período 2015-2020
Hundred
Cost Curve (2015)
$25
$20
US$/MW
$15
$10
$5
0
760
1.560
2.360
3.160
3.960
4.760
5.560
6.360
7.160
7.960
8.760
$
Time (hours)
Hy dro
Nuclear
Biomass
SH
Coal
Gas
Wind
Oil
Diesel
Figura 8: Quadro comparativo das Curvas de Custo após investimentos em
aprendizado para o intervalo 2005-2015, em função do tempo de operação.
Ao se comparar a Figura 4 (custos para ano 1999) com as Figuras 8 e 9
percebe-se uma mudança significativa na inclinação das curvas de custo da fonte
10
eólica, onde passa a competir com as usinas à óleo combustível no intervalo de zero
à 3.160 horas. As usinas à biomassa que operavam no intervalo de 1.560 horas
dilatam este intervalo para 3.960 horas em função do desempenho dos custos e do
número de horas em operação, competindo com as usinas a carvão e nuclear. As
PCH entram em competição direta com as hidros em todo intervalo de tempo. Para
que este cenário se viabilize (mostrados na Figura 8 e 9) serão necessários
investimentos em maturação ou investimentos exógenos. Como dito anteriormente,
um conceito importante associado às curvas de experiência é o custo de maturação
de um projeto.
Hundred
Cost Curve (2020)
$25
$20
US$/MW
$15
$10
$5
0
760
1.560
2.360
3.160
3.960
4.760
5.560
6.360
7.160
7.960
8.760
$
Time (hours)
Hy dro
Nuclear
Biomass
SH
Coal
Gas
Wind
Oil
Diesel
Figura 9: Quadro comparativo das Curvas de Custo após investimentos em
aprendizado para o intervalo 2015-2020, em função do tempo de operação.
O custo de maturação de determinada tecnologia corresponde aos
investimentos acumulados necessários para alcançar o ponto “break-even”. Neste
caso, os benefícios em longo prazo podem ser esperados, mas não são percebidos
pela perspectiva de curto prazo dos investidores. Assim, pode-se projetar
mecanismos para promover a penetração de tecnologias novas no mercado. O custo
total referente aos investimentos exógenos que determinam a potência ofertada das
usinas com tecnologia renovável pode ser dado pela Equação 8.
CTT =
C
∫0 CI T (C ) * dC
=
a
* CT1 − b
1−b
Equação 8
O custo total acumulado (CT) é expresso como a integral dos custos no
intervalo de tempo estudado; representa a área sob as curvas de experiência de
cada tecnologia na Figura 7 e 8. Na Tabela 5 tem-se os valores encontrados do total
dos investimentos exógenos das tecnologias renováveis até o ano de 2020.
Tabela 5: Total dos investimentos em maturação das fontes alternativas.
Tecnologia
Eólica
Biomassa
PCH
Investimento (US$/MW)
2.561.138
891.033
330.326
Com os valores dos investimentos calculados, pode-se elaborar a
composição do diagrama de carga acompanhando a dinâmica dos custos no tempo.
Da mesma forma que o anterior, o diagrama possuirá três blocos (base, semibase e
ponta). A base será composta dois sub-blocos, o primeiro composto pela usinas
hidros e o segundo por usinas ditas estratégicas ou prioritárias (“Must-run”)
composto por usinas nucleares, PCH, biomassa e eólica cuja participação
independe de qualquer variável, apenas dos investimentos conforme Tabela 5. A
produção de energia pode ser determinada pela equação abaixo:
11
E f = E1 + E 2 + ... + E n
Equação 9
Onde:
Ef é a eletricidade total produzida
n são as diferentes fontes de geração disponíveis para o caso brasileiro
A participação de cada fonte é uma função da potência demandada e da duração de
funcionamento por ano em horas:
Wf =
Ef
Equação 10
Df
Onde: W é a potência demandada anual; E é o volume de eletricidade;
produzida/ano a partir da capacidade instalada anual sendo reajustada ao final de
cada período; D é a duração de funcionamento anual conforme as curvas de custos
vão sendo calculadas em cada ano. A potência demandada (Equação 11) na base é
o somatório das potências das hidros de base e das usinas prioritárias (fontes
alternativas) e segue um percentual de 40% da potência total demandada (Wf),
conforme Equação 12.
Equação 11
Wbase = Whydro −base + Wmr
Wbase = f base * W f
Equação 12
Onde: fbase = 40%
Logo, a produção de base que é atendido pelas hidros (Whydro-base) pode ser
calculada pela diferença entre a potência demandada na base (Wbase), a potência
das prioritárias (Wmr). A potência das fontes prioritárias será dada de forma exógena
ao sistema a partir dos investimentos em maturação (ilustrados na Tabela 5) de
cada tecnologia feitas as devidas correções para a capacidade instalada e com base
no fator de capacidade, pelo viés dos custos unitários.
Wmr =
E mr
Dmr
Equação 13
Assim, o somatório dos investimentos obtidos pela Equação 8,
transformados em unidades físicas para cada tecnologia, fornecerá a parcela de
base prioritária para o intervalo do planejamento analisado no montante de 4.214
MW (em 2015) e 6.565 MW (em 2020) incluindo a parcela das nucleares, o restante
será atendido pelas hidros em 25.064 MW (em 2015) e 24.039 MW (em 2020),
Figura 10 e 11. A potência demandada na semibase e ponta poderão ser modeladas
também pelas curvas de custos de acordo com a Equação 1 competindo conforme
mudanças estruturais na economia. Neste ponto não existe a preocupação na
alocação econômica das usinas neste bloco do diagrama, pois está fora do escopo
deste estudo.
Figura 10: Diagrama de Carga de acordo com a metodologia proposta para 2015
12
Figura 11: Diagrama de Carga de acordo com a metodologia proposta para
2020
9. CONCLUSÃO
Os resultados encontrados mostraram o comportamento dos custos futuros
das tecnologias renováveis em comparação às fósseis no intervalo 2005-2020. De
acordo com o modelo proposto, o nível de participação no mercado de uma
tecnologia promissora de produção de energia depende dos custos fixos e variáveis.
Para o caso brasileiro, onde os custos de muitas tecnologias novas renováveis
encontram-se em um patamar ainda muito elevado; a combinação de curvas de
custos e curvas de experiência permitiu determinar a alocação estratégica das
usinas por fontes alternativas de acordo com o desempenho do progresso técnico e
das mudanças estruturais através de investimentos em maturação. Ressalta-se que
o PROINFA ao estabelecer metas de potência instalada de fontes alternativas não
utilizou uma metodologia formal. Se observarmos os resultados obtidos pode-se
verificar que a parcela prioritária conforme estabelecida pelo PROINFA é tratada em
um cenário muito otimista mesmo para o ano de 2020. Levando-se em consideração
todas as premissas adotadas dentro de um cenário de referência aqui empregado,
onde, para efeitos de simulação, congelou-se a evolução das curvas de custos e
curvas de experiência das tecnologias fósseis; ainda assim a participação das fontes
alternativas em 2020 não chega a totalizar 8,5% da carga, logo não perfaz o
percentual pré-estabelecido pelo Programa.
Como visto anteriormente, a característica fundamental do sistema
brasileiro, que o diferencia de outros países é sua capacidade de geração instalada
de base hidráulica. Espera-se que essa característica deve ainda permanecer,
dentro de um horizonte previsível, em razão da competitividade econômica da
geração hidrelétrica, a despeito do incremento que possa ter a geração de
eletricidade a partir de outros energéticos. Entretanto, contradizendo essa
expectativa, no último leilão de energia, 70% dos empreendimentos licitados, para
serem entregues no triênio 2008-2010, foram de origem fóssil, devido em parte aos
atrasos no licenciamento ambiental dos projetos hídricos. Além disso, apenas três
empreendimentos foram em PCH e sete em Biomassa de um total de 49
empreendimentos licitados que irão cobrir 100% da demanda no triênio. Do
mencionado acima pode-se retirar algumas considerações positivas do Leilão A3
realizado em dezembro de 2005. A preocupação em favor da segurança do
suprimento (atendimento da demanda); e a aplicação de investimentos no setor
energético até então estagnado, sendo a maior parte realizado pelas próprias
estatais. Entretanto, devido impedimentos aquém ao planejamento, nomeadamente
impedimentos ambientais, viu-se configurar uma matriz energética, para o médio
prazo, com uma parcela adicional restrita em combustíveis fósseis (óleo diesel,
carvão e gás natural). Na falta de oferta de hídricas, as térmicas tiveram maior
espaço no leilão. Do ponto de vista do consumidor, o preço mais alto nas licitações
afeta a modicidade tarifária quando existe maior participação de térmicas fósseis,
além do que compromete a diversificação de origem renovável da matriz energética.
13
Do ponto de vista ambiental é prejudicial para a política ambiental defendida pelo
País nos debates sobre tecnologias ambientalmente sustentáveis. Se o MISE tem
como propostas a maior participação na matriz energética das fontes renováveis
dentro do escopo do desenvolvimento sustentável, das questões ambientais e do
desígnio econômico proporcionando o desenvolvimento regional (geração de
empregos, aumento da renda e acesso à energia). O teste pelo qual passou no
leilão de energia nova evidenciou a necessidade de aprimorar o tratamento de
alguns destes paradigmas, deixando claro que o MISE ainda não se aperfeiçoou no
tratamento dado às fontes alternativas.
10. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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and Scenario Analysis with MARKAL and the ERIS Model Prototype. PSI Bericht Nr.
99-08. Paul Scherrer Institute. Villigen, Switzerland.
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Change and the Costs of Kyoto. Proceedings of the Workshop on Economic
Modelling of Environmental Policy and Endogenous Technological Change.
Amsterdam, The Netherlands. November 16-17, 2000.
Eletrobrás, 2005. Plano Decenal de Expansão 1998-2007. eletrobrás, Rio de
Janeiro, Brazil.
Fortunato, L. A., Araripe Neto, T., Albuquerque, J. C. e Pereira, M. V., 1990,
Introdução ao Planejamento da Expansão e Operação de Sistemas de Produção de
Energia Elétrica, Eletrobras, EDUFF, Editora Universitária, Niterói, Brazil.
Goldemberg, J. et al., 1996, The evolution of ethanol cost in Brazil, Energy Policy,
24, p.1127.
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Agency, Paris, disponível em www.iea.org, 2003.
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avaliação do progresso tecnológico em Fontes Alternativas de Energia, In: X
Congresso Brasileiro de Energia, X CBE, 2004, Rio Janeiro, Brazil.
Ministério de Minas e Energia – MME, 2003, Novo Modelo Institucional do Setor
Elétrico, Brasília, Brazil.
Ministério de Minas e Energia – MME, 2004, Balanço energético Nacional. MME,
Brasília, Brazil.
Operador Nacional do Sistema – ONS, 2006, Planejamento Anual da Operação
Energética ano 2002, Rio de Janeiro, Brazil.
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Possible Conflict between Local Pollution and Global Climate Change. Energy Policy,
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14