Escolha tecnológica na expansão do parque gerador brasileiro: as implicações da utilização do Índice Custo Benefício (ICB)

Por Luciano Losekann, Edmar de Almeida e Diogo Lisbona Romeiro

Comparar as distintas tecnologias de geração de eletricidade requer um método que confronte os custos (operacionais e de capital) e os benefícios das alternativas.  O critério de seleção deve ordenar e selecionar os empreendimentos mais adequados para a expansão da matriz. O método internacionalmente consagrado para identificar a estrutura adequada da expansão da capacidade instalada é o custo nivelado das plantas de geração de eletricidade (levelized cost of electricity) – LCOE, que representa o custo por quilowatt-hora da construção e operação da planta ao longo de seu ciclo de vida (EIA, 2013).

No entanto, o LCOE não leva em conta a diversidade de benefícios entre as fontes, especificamente a diferenciação entre fontes firmes e intermitentes. Na medida em que as fontes intermitentes se tornam mais relevantes, com a difusão das renováveis, métodos que ponderem os benefícios decorrentes de cada tecnologia têm sido propostos para substituir o custo nivelado. Joskow (2011) propõe a busca por algum método alternativo baseado em mecanismos de análise que incorporem o preço da energia em cada instante em que essa é produzida. Assim, as tecnologias que possibilitam o controle do momento em que a energia é produzida (despacháveis) são mais valorizadas que as fontes que não possibilitam esse controle (intermitentes).

Alguns autores propõem a comparação através de portfólios ótimos de geração, que minimizam custos e riscos, em detrimento da escolha individual de tecnologias guiada apenas pelo menor custo, enfatizando a importância da consideração do mix gerador para a definição da rota de expansão mais eficiente.

Recentemente, a Agência Internacional de Energia elaborou um método de comparação e seleção alternativo, buscando introduzir na análise comparativa o valor da energia gerada e a contribuição efetiva da nova capacidade instalada para o sistema. A EIA (2014) compreende o custo evitado com o deslocamento dos futuros despachos como uma proxy para o valor econômico da alternativa tecnológica. Contabilizando todo o custo evitado ao longo do ciclo de vida do projeto e dividindo-o pela média anual da geração esperada, obtém-se, de forma análoga ao LCOE, o custo evitado nivelado de eletricidade (levelized avoided cost of electricity) – LACE.

No Brasil, a dominância da geração hidrelétrica tornou evidente, mais cedo do que na experiência internacional, a necessidade de incorporar na análise da expansão adequada do parque gerador os diferentes custos e benefícios de fontes intermitentes e firmes. Assim, os métodos de avaliação da expansão do parque gerador são mais sofisticados que o custo nivelado para comparar fontes termelétricas e hidrelétrica.

A segunda reforma do setor elétrico brasileiro, empreendida na década de 2000, implementou os leilões de energia nova para atender a demanda de longo prazo das distribuidoras de eletricidade, constituindo o principal mecanismo de expansão do parque gerador. Para selecionar as fontes complementares à expansão hídrica da matriz, foi criado um Índice Custo Benefício (ICB). Assim, o Brasil adotou uma expansão calcada na análise de custo-benefício das alternativas, porém desenvolveu uma metodologia própria condizente com as singularidades de seu sistema.

O ICB (R$/MWh) é definido como a razão entre o custo global do empreendimento (do ponto de vista do pool comprador) e o benefício energético de sua integração ao sistema, como nos mostra a equação abaixo (EPE, 2011). O custo global compreende todos os custos fixos da planta, o valor esperado dos custos de operação e o valor esperado dos custos econômicos de curto prazo incorridos pelo pool comprador. O benefício energético é avaliado pelo acréscimo observado na energia assegurada à disposição do pool, a garantia física, decorrente da inclusão da planta no sistema.

À exceção dos custos fixos, os demais componentes do custo global do empreendimento avaliados no ICB – os custos esperados de operação da planta e a esperança dos custos econômicos decorrentes da sua não utilização – dependem, essencialmente, de quanto e quando a usina irá gerar ao longo do ciclo de vida do projeto. É função, portanto, da expectativa do preço de energia que vigorará, mais especificamente, de uma previsão dos futuros custos marginais de operação (CMO) do sistema. Considerando a predominância hídrica da matriz brasileira, o ICB depende das afluências futuras, que determinam o custo de oportunidade da água retida nos reservatórios e, consequentemente, balizam a ordem de mérito do despacho hidrotérmico ótimo definido pelo operador. Trata-se, portanto, de variáveis aleatórias, cujo valor esperado é calculado com base em uma amostra de possíveis CMO futuros disponibilizada pela EPE.

Desde 2005, foram realizados 16 leilões que utilizaram o ICB como mecanismo de seleção. Nesses leilões foram contratados mais de 20 GW médios. Desse total, 24% referem-se à energia hídrica, 16% à energia eólica e 60% à térmica. A participação pequena da fonte hídrica nesses leilões é explicada pelas inúmeras dificuldades de obtenção de licença ambiental para as usinas (REGO, 2012). Frente a essa limitação, fontes menos competitivas foram contratadas, principalmente nos leilões do período inicial, até 2008.

FIGURA 1 – Energia Contratada (GWmed) nos Leilões que Utilizaram o ICB

Fonte: Romeiro (2014).

FIGURA 2 – Matriz Selecionada pelo ICB: Energia Contratada (MWmed)

Fonte: Romeiro (2014).

Dentre as fontes térmicas, óleo e diesel foram os combustíveis mais contratados, seguidos do gás natural, do carvão e da biomassa. Apenas 5 térmicas a carvão foram vitoriosas nesses leilões, o suficiente para comercializarem mais energia do que a contratada por todos os 54 empreendimentos movidos a biomassa. A Figura 1 nos revela que as térmicas a óleo e diesel foram vitoriosas até 2010, quando a eólica passa a ser a fonte mais competitiva na disputa pelo produto disponibilidade. Mais de 3 GWmed foram contratados por térmicas à gás natural.

A Figura 3 nos mostra o preço nominal médio das fontes contratadas. O diâmetro dos círculos é proporcional à energia contratada nos leilões, ao passo que a posição relativa ao eixo das abscissas revela a potência instalada de cada tecnologia. Neste sentido, podemos observar que foram comercializados 12 GWmed de energia térmica, responsável por adicionar mais de 22 GW de potência instalada ao parque gerador, ao preço médio de R$ 132/MWh. Em contraste, a fonte hídrica apresentou o menor preço médio e comercializou pouco menos de 5 GWmed de energia, embora também tenha agregado cerca de 20 GW de potência à matriz. A eólica apresentou competitividade semelhante à fonte hídrica com preço médio de R$ 118/MWh, seguida do gás natural (R$ 125/MWh), do carvão (R$ 129/MWh), da biomassa (R$ 133/MWh) e do óleo combustível e diesel (R$ 138/MWh).

FIGURA 3 – Matriz Selecionada pelo ICB: Preço Nominal Médio das Tecnologias e das Fontes Térmicas, Ponderado pela Energia Contratada

OBS: O valor abaixo do preço refere-se à energia contratada (GWmed).

Fonte: Romeiro (2014).

A Figura 4 apresenta a dispersão dos custos variáveis das fontes térmicas do parque gerador em operação no horizonte 2012-2016 (ONS, 2012). Podemos constatar que o parque termelétrico contrato sob a escolha do menor custo-benefício privilegiou, de um modo geral, alternativas com elevados custos variáveis. Os CVU das térmicas nucleares, voltadas para a base, são os mais baixos, em torno de R$ 20/MWh em média. O carvão apresenta CVU médio de R$ 123/MWh, seguido do gás natural (R$ 174/MWh) e dos elevados custos das térmicas a óleo (R$ 439/MWh) e diesel (R$ 757/MWh).[1] Estes dois últimos combustíveis apresentam CVU que variam de R$ 310/MWh a absurdos R$ 1.047/MWh.

FIGURA 4 – Custos Variáveis da Matriz Térmica em Operação 

Fonte: Romeiro, 2014.

Podemos concluir, portanto, que o ICB privilegiou, nos leilões, térmicas flexíveis com elevado CVU, movidas principalmente a óleo e diesel, com a perspectiva que essas usinas fossem pouco utilizadas. O parque térmico selecionado é praticamente todo flexível, porém implica em gastos variáveis muito elevados quando despachado.

A perda progressiva da capacidade de regularização dos reservatórios hídricos aponta para uma mudança no paradigma operativo do sistema elétrico brasileiro – o despacho térmico na base passa a ser necessário. O despacho contínuo, verificado desde 2013, de todo o custoso parque térmico flexível contratado, concebido para atuar esporadicamente, comprometeu a modicidade tarifária e evidenciou a inadequação da matriz selecionada pelo ICB à realidade atual do sistema brasileiro. Após dez anos de realização ininterrupta de leilões para ampliação da capacidade instalada, a visão implícita no cálculo do ICB acerca da operação ótima do parque gerador brasileiro e de sua rota de expansão desejável revelou-se, em grande medida, equivocada.

Neste sentido, Martins (2008) argumenta que o favorecimento do ICB a determinadas tecnologias se constitui em um viés de seleção se a escolha não for desejável do ponto de vista ótimo do sistema. Desta forma, tendo em vista a inadequação de sua premissa acerca da operação ótima do parque hidrotérmico – uma vez que a disponibilidade flexível contratada direciona-se cada vez mais para a base da geração – pode-se concluir que o ICB incorre em viés de seleção em prol de térmicas despacháveis flexíveis com elevado CVU.

Um dos determinantes desse viés é a metodologia de definição da garantia física (GF) das centrais, que é o denominador do cálculo do ICB. Romeiro (2014) demonstra que o cálculo da GF é pouco sensível ao despacho esperado das centrais. Assim, térmicas que são pouco utilizadas (flexíveis com CVU elevado) têm GF semelhante a de centrais que têm operação mais frequente.

A Figura 5 ilustra esse efeito para uma termelétrica a gás natural de 500 MW, apresentando o comportamento da GF estimada e da geração esperada a variações do CVU em dois cenários distintos: considerando a térmica totalmente flexível (linhas contínuas) ou com nível de inflexibilidade de 50% (linhas tracejadas). As variações no CVU, mostradas no eixo horizontal superior, correspondem a variações no preço do gás natural pago pela térmica, levando-se em conta um fator específico de eficiência. Para cada CVU analisado, o eixo horizontal inferior apresenta o correspondente preço do combustível, livre de impostos, expresso em US$/MMBtu.[2] A disponibilidade máxima da térmica independe do CVU e da inflexibilidade, por isso a sua curva é uma reta invariável única para ambos os cenários. Podemos notar no gráfico que a geração esperada no cenário com 0% de inflexibilidade se reduz bruscamente com a elevação do CVU. Quando este atinge o valor de R$ 350/MWh, a expectativa de geração, em MWmed, é quase nula.[3] Isto ocorre porque a probabilidade de cenários com CMO superior a este CVU é pequena. Já para a térmica com 50% de inflexibilidade, espera-se que o seu despacho se restrinja a sua inflexibilidade média com a elevação do CVU.

FIGURA 5 – Comportamento da GF e da Geração Esperada a Variações do CVU

Fonte: Romeiro (2014). Simulações realizadas pelo Modelo GEE-GAS-POWER.

A distância entre o despacho esperado e a GF atribuída à térmica para cada CVU considerado é uma medida do viés. Para um CVU de R$ 50/MWh, a geração média esperada da térmica flexível (283 MWmed) corresponde acerca de 60% da disponibilidade máxima e a GF predita (413 MWmed) a 85%. Já com um CVU de R$ 350/MWh, a expectativa de sua geração (15 MWmed) desaba para 3% da disponibilidade, mas a GF estimada (372 MWmed) se mantém elevada, correspondendo a 77% de sua máxima disponibilidade. Para a térmica 50% inflexível, o aumento do CVU de R$ 50 para R$ 350/MWh acarreta em queda de 35% do despacho esperado e redução de 8% na GF.

Desta forma, térmicas flexíveis com CVU elevado possuem garantia física muito semelhante às térmicas com baixo CVU e às térmicas com algum grau de inflexibilidade. Isto significa que a GF atribuída à térmica é muito insensível à variação do CVU e, consequentemente, à contribuição da geração esperada para o sistema.

O cálculo do ICB é baseado nas projeções dos futuros CMOs do sistema. Depende, portanto, da expectativa para a oferta e a demanda futuras e da simulação operativa da operação ótima do parque hidrotérmico. A simulação do despacho futuro das centrais é realizada, pela EPE, sob o critério de 5% de déficit, mas não leva em conta a curva de aversão ao risco e tampouco um nível meta pré-estabelecido para os reservatórios. Isto é, a simulação realizada pela EPE é pouco aderente aos procedimentos operativos do ONS. Ademais, a oferta simulada considera toda a ampliação da capacidade instalada, que pode, por inúmeros razões, não se concretizar. Isto significa que a previsão dos CMO utilizada no cálculo do ICB é muito otimista, subestimando os futuros CMO do sistema. Consequentemente, como indica Veiga (2009, p. 24), “a frequência de acionamento das termelétricas na realidade provavelmente será mais elevada do que a estimada com as premissas do cálculo do ICB”. Mais ainda, “a diferença entre as frequências reais e as estimadas no cálculo do ICB é maior para as térmicas de CVU mais elevado”, acarretando em “viés a favor deste tipo de térmica”. Maurer e Barroso (2011) também alertam que o cenário de despacho excessivamente otimista do governo afeta artificialmente a competitividade dessas térmicas.

Para ilustrarmos como de fato isto ocorre, podemos comparar o ICB de térmicas vencedoras do 4º LEN A-3 realizado em 2007 com o ICB “efetivo” verificado após a entrada em operação. Este certame é emblemático, pois apenas térmicas flexíveis movidas a óleo combustível com elevado CVU sagraram-se vencedoras. O PLD observado posteriormente no Nordeste, região onde estão concentradas as usinas vencedoras desse leilão, foi significativamente superior ao considerado para cálculo do ICB do leilão (figura 6).  Assim, os componentes do ICB observados (COP e CEC) foram superiores aos estimados para o leilão. Podemos observar que o ICB efetivo verificado, em torno de R$ 230/MWh, é bem superior (70%) ao ICB médio do certame. (tabela 1).

FIGURA 6 – CMO Previsto versus PLD Verificado (média mensal, NE)

Fonte: Romeiro (2014).

Tabela 1 – ICB do 4º LEN A-3 (2007) versus ICB Efetivo

Fonte: Romeiro (2014).

Considerações Finais

Em sistemas elétricos em que as fontes geradoras produzem benefícios de distintas naturezas, métodos usuais de avaliação da expansão do parque gerador, como o método de custos nivelados, não são adequados. No Brasil, o tratamento da produção hidrelétrica historicamente exigiu a incorporação de análise estocástica. Com a implementação dos leilões de expansão para o mercado regulado, o ICB passou a ser utilizado para permitir a comparação entre as fontes de geração.

Como demonstra o trabalho de Romeiro (2014), a seleção pelo ICB privilegiou fontes de geração flexíveis e com custos operacionais elevados. A perspectiva era que essas centrais seriam pouco utilizadas. No entanto, nos últimos dois anos, essas centrais foram utilizadas intensamente. O impacto da operação praticamente ininterrupta de centrais com custos operacionais extremamente elevados desorganizou o setor elétrico brasileiro.

Diante da perda de regularização dos reservatórios, térmicas inflexíveis voltadas para geração na base devem ser viabilizadas para que a garantia de suprimento e a modicidade tarifária não sejam comprometidas. Torna-se cada vez mais premente repensar a rota de expansão da matriz elétrica brasileira, adequando o ICB à essa nova realidade de operação.

Bibliografia

EIA – Energy Information Administration (2013). Levelized Cost of Electricity and Levelized Avoided Cost of Electricity Methodology Supplement. (Disponível em: http://www.eia.gov/renewable/ workshop/ gencosts/pdf/methodology_supplement.pdf. Acesso em: Abril, 2014).

EIA – Energy Information Administration (2014). Levelized Cost and Levelized Avoided Cost of New Generation Resources in the Annual Energy Outlook 2014. (Disponível em: http://www.eia.gov/forecasts/ aeo/pdf/electricity_generation.pdf . Acesso em: Abril, 2014).

EPE – Empresa de Pesquisa Energética (2011). Plano Decenal de Expansão de Energia 2020. (Disponível em: http://www.epe.gov.br/PDEE/20120302_1.pdf. Acesso em: Maio, 2014).

JOSKOW, P. L. (2011). Comparing the Costs of Intermittent and Dispatchable Electricity Generating Technoologies. MIT CEEPR Working Paper. (Disponível em: http://economics.mit.edu/files/6317. Acesso em: Fevereiro, 2014).

MARTINS, D. M. R. (2008). Setor Elétrico Brasileiro: Análise de Investimento de Capital em Usinas Termelétricas. Dissertação de Mestrado apresentada no Departamento de Economia da PUC-Rio.

MAURER, L. T. A.; BARROSO, L. A. (2011). Electricity Auctions: An Overview of Efficient Practices. World Bank Study. (Disponível em: https://openknowledge.worldbank.org/ handle/10986/2346. Acesso em: Janeiro, 2014).

ONS (2012). Plano da Operação Energética 2012/2016 – PEN 2012 (Disponível em: www.ons.org.br. Acesso em: Março, 2014).

REGO, E. E. (2012). Proposta de Aperfeiçoamento da Metodologia dos Leilões de Comercialização de Energia Elétrica no Ambiente Regulado: Aspectos Conceituais, Metodológicos e suas Aplicações. Dissertação de Mestrado apresentada no Programa de Pós-Graduação em Energia da USP.

ROMEIRO, D. L. (2014), “Escolha de Tecnologias de Geração Elétrica: o Índice Custo Benefício e a Competitividade de Termelétricas a Gás Natural no Brasil”. Dissertação de Mestrado. Instituto de Economia da UFRJ.

VEIGA, M. (2009). Cálculo dos Índices Custo Benefício dos Leilões de Energia Nova. Apresentação no Seminário ABCE Canal Energia.

Notas:

(*) Esta postagem é baseada na dissertação de mestrado de Diogo Lisbona Romeiro “Escolha de Tecnologias de Geração Elétrica: o Índice Custo Benefício e a Competitividade de Termelétricas a Gás Natural no Brasil”, orientada por Edmar de Almeida e co-orientada por Luciano Losekann defendida em 20/08/2014 no Instituto de Economia da UFRJ.

[1] Os CVU médios apresentados foram ponderados pela potência dos empreendimentos.

[2] O cenário-base do Modelo considera uma taxa de câmbio de R$ 2,25/US$.

[3] A geração esperada em MWmed corresponde a geração média para os 2.000 cenários dos 60 meses considerados, dividida pelo número de horas no ano (8.760)

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