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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2017.tde-13032017-134130
Documento
Autor
Nome completo
Marcos Roberto Machado
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2016
Orientador
Banca examinadora
Rego, Erik Eduardo (Presidente)
Barros, Virginia Parente de
Lima Filho, Roberto Ivo da Rocha
Título em português
Um modelo baseado em agentes aplicado aos leilões de energia eólica do Brasil.
Palavras-chave em português
Energia eólica
Leilão
Modelos baseados em agentes
Política de preço
Simulação
Resumo em português
Este trabalho adota a técnica de simulação baseada em agentes para analisar o processo de precificação de energia comercializada no ambiente de contratação regulada (leilões) do mercado elétrico do Brasil. Nesse contexto, são simulados leilões de energia nova - produto fonte eólica. O simulador dos leilões de energia do Brasil foi construído através de programação realizada em matlab. Nesse programa, é possível comparar a escolha de lances de vendedores participantes nos pleitos. Os agentes (vendedores) participantes dos leilões aprendem com o decorrer dos leilões simulados. A aprendizagem é determinada através da utilização de variação do algoritmo Q-learning. Os resultados claramente demonstram que as técnicas de aprendizagem consideradas têm resultados mais favoráveis do que escolhas aleatórias (sem aprendizagem). Considerando outro ponto de vista, é possível verificar diferença de média de preços nos leilões entre os perfis de geradores públicos e privados. Além disso, é possível afirmar que o preço da energia se altera dada alteração na participação relativa de vendedores públicos ou privados nos pleitos.
Título em inglês
An agent based model applied to the brazilian wind power energy auctions.
Palavras-chave em inglês
Agent-based model
Pricing
Wind power auction
Resumo em inglês
This thesis adopts an agent based simulation in order to analyses the pricing process of energy that is negotiate by auctions in Brazil. In this work, wind energy power auctions are simulate. The model was developed in Matlab platform, and so, it was possible to compare the bidding process of the players in those auctions. The players learn during the auctions, and the process of learning is defined by a variation of the Q-learning algorithm. The results of the research show that when Q-learning is considered by generators there are more benefits than it is not. From another point of view, it is possible to say that there is difference between the prices of public and private players (enterprises that sell Wind energy). Besides it is possible to say that when the number of public and private players in an auction change the energy price.
 
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Data de Publicação
2017-03-14
 
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