Norus

Norus Summit 2026

Thu, 23 Apr 2026 10:59:42 GMT

Debates estratégicos sobre o futuro do mercado de energia!

Nos dias 16 e 17 de abril, realizamos em Florianópolis a quarta edição do Norus Summit . O evento reuniu 14 palestrantes e mais de 120 participantes, representando 58 empresas e instituições, para uma imersão nos principais desafios e perspectivas do setor elétrico brasileiro.

Ao longo de dois dias, reunimos líderes, especialistas e agentes de referência para refletir sobre os próximos passos, o evento consolidou-se como um espaço de diálogo plural e de alto nível técnico.

Com uma curadoria de conteúdo pautada pelos principais desafios do momento, o evento proporcionou conversas técnicas, estratégicas e provocativas, que trouxeram diferentes visões sobre como lidar com a complexidade crescente do ambiente de comercialização e operação de energia no Brasil.

Abertura

A abertura do evento foi conduzida pelo fala do CEO da Norus Vitor Luiz de Matos , com agradecimento especial ao parceiro AWS , que contribuiu com o Norus Summit 2026.

Foram apresentadas as atualizações do Suite for Energy , a plataforma que consolida os nossos principais produtos em uma jornada integrada para comercializadoras de energia. Em seguida, o público foi convidado a conhecer algumas novidades e lançamentos previstos para os próximos semestres.

1º dia

Demos início à programação com um debate fundamental sobre os Modelos Atuais de Formação de Preço e Operação . O painel explorou a transição dos modelos frente à crescente complexidade sistêmica, abordando desafios como volatilidade de preços e a necessidade de evolução dos modelos para garantir maior previsibilidade.

O painel contou com a presença de André Luiz Diniz - Pesquisador sênior do Centro de Pesquisas de Energia Elétrica (CEPEL), Guilherme Matiussi Ramalho - Gerente de Modelos e Estudos Energéticos da CCEE e Henrique Braga - Engenheiro eletricista formado pela UFMG, atua desde 2006 na CEMIG na área de planejamento da operação energética, e foi moderado pelo Diretor de Produtos e Mercado da Norus - Rodolfo Machado .

As apresentações podem ser obtidas aqui:

Na sequência, debatemos sobre os Impactos na Mudança no Perfil de Ativos na Operação e na Formação de Preço . Discutimos como a expansão da geração e as mudanças no parque gerador nacional estão alterando a dinâmica e exigindo novas estratégias de otimização por parte dos agentes.

Estiveram presentes Daniel Dotta - Professor da UNICAMP e coordenador do grupo de operação de sistemas elétricos de grande porte , Luiz Guilherme Barbosa Marzano - Gerente de estudos energéticos da ONS, Mateus Cavaliere - Head de Planejamento Energético e Inteligência de Mercado da PSR e Monica Zambelli - Coordenadora da equipe de Planejamento Estratégico de Energia da CPFL.

As apresentações podem ser obtidas aqui:

2º dia

O segundo dia trouxe um olhar prospectivo sobre o Futuro da Formação de Preço e Operação . O foco direcionou-se para as transformações estruturais que desenharão o futuro do setor no Brasil, projetando novos horizontes para a precificação e a governança operacional.

O painel contou com a moderação e participação do líder de estudos e pesquisas em energia da Norus - Paulo Vitor Larroyd , Raphael Gonçalves – Sócio (fundador) da Central Energia, Rodrigo Sacchi - Gerente Executivo de Preços, Modelos e Estudos Energéticos da CCEE e Vitor Duarte - Especialista em Planejamento Energético na Diretoria de Planejamento do ONS.

As apresentações podem ser obtidas aqui:

Encerrando a jornada de painéis, a conversa sobre Mudanças no Mercado e Análise de Risco abordou a complexidade da abertura do mercado para a baixa tensão, novos formatos e a densa agenda regulatória prevista, reforçando a necessidade de ferramentas robustas para o gerenciamento de riscos.

Contamos com a participação de Alexandre Viana - Fundador e CEO da Envol Consultoria, Fabiola Sena - CEO da FSET Consultoria em Energia e Vitor de Matos - CEO da Norus .

As apresentações podem ser obtidas aqui:

Confira mais fotos do evento!

Para além do conteúdo técnico

O Norus Summit também é um ponto de reencontros e construção de novas conexões. Nosso espaço Networking | Office foi idealizado para que os participantes ficassem à vontade durante todo o evento, de maneira que demandas de trabalho, videochamadas e conversas paralelas pudessem ser realizadas sem perder a conexão com as plenárias.

O evento contou com a participação em peso do time da Norus, o qual teve a oportunidade de trocar experiências valiosas, compartilhar seus conhecimentos sobre os produtos digitais e acompanhar a interação com nossos totens de soluções. Recebemos feedbacks sobre nossos produtos e acompanhamos o uso dos totens interativos, enquanto compartilhávamos em primeira mão nossas inovações para 2026.

O happy hour na quinta-feira e o almoço de encerramento na sexta-feira foram momentos marcantes, em que as conversas continuaram mesmo fora dos palcos.

A atmosfera de colaboração desses dois dias reforça nosso compromisso com a inteligência coletiva como motor de transformação do setor.

Agradecemos a todos que contribuíram para tornar esta edição memorável. Esperamos que todos tenham aproveitado ao máximo o evento.

Sintam-se a vontade parar compartilhar sugestões para o Norus Summit 2027 pelo eventos@norus.com.br ou através do nossa pesquisa de avaliação do evento .

Um grande abraço e até a próxima!

Risco de Portfólio no Mercado Livre de Energia

Thu, 12 Mar 2026 13:17:38 GMT

O que é e por que importa

O risco de portfólio é a possibilidade de perdas financeiras decorrentes do descasamento entre contratos e preços de mercado desses ativos.

No ambiente de contratação livre, os agentes:

Firmam contratos bilaterais (quantidade, preço e prazo)
Liquidam diferenças no Mercado de Curto Prazo (MCP), a Preço de Liquidação das Diferenças (PLD)
Estão expostos à volatilidade de preços, sazonalidade e incertezas operacionais
O portfólio é o conjunto de todos esses contratos e exposições. O risco surge quando esse conjunto não está bem equilibrado.

Principais fontes de risco de portfólio

Risco de volume

Ocorre quando o consumo ou a geração real diverge do volume contratado.

Exemplos:

Consumidor que contrata mais energia do que de fato consome
Gerador com frustração hídrica ou indisponibilidade de usina
O excedente ou déficit será liquidado no MCP, à PLD que pode estar alto ou baixo.

Risco de preço

Mesmo com volumes bem ajustados, o agente está exposto:

À volatilidade do PLD
À diferença entre preços contratados e preços de mercado

Contratos mal escalonados no tempo podem gerar exposição relevante em cenários de estresse.

Risco de prazo

Quando os contratos não acompanham a evolução do perfil de carga ou geração:

Excesso de contratos no curto prazo
Falta de cobertura no longo prazo

Isso pode gerar “buracos” de exposição justamente em períodos de PLD elevado.

Por que o risco de portfólio é tão relevante no Mercado Livre?

Porque o ACL combina:

Alta volatilidade de preços
Contratos customizados
Liquidação financeira concentrada
Monitoramento prudencial rigoroso da CCEE

Uma má gestão de portfólio pode resultar em:

Aumento significativo de garantias financeiras
Pressão de caixa
Restrição operacional
Em casos extremos, inadimplência e desligamento do mercado

No Mercado Livre de Energia, resultado e risco caminham juntos. Não basta fechar bons preços, é preciso entender como cada contrato se encaixa no todo. A gestão eficiente do risco de portfólio:

Protege margens
Preserva liquidez
Aumenta a resiliência do agente
Sustenta decisões estratégicas no longo prazo

Mais do que uma obrigação operacional, ela é um diferencial competitivo no ACL.

Participe da construção do futuro da gestão de energia! Veja como integrar estratégia, segurança e tecnologia nas suas negociações!

Estamos desenvolvendo um sistema para gerenciamento de negociações realizadas no mercado de energia! Conheça a nova solução da Norus que pode apoiar o trabalho da sua equipe com eficiência e segurança e saiba como você pode contribuir com nossa evolução!

Quer ver como funciona na prática?

Plataformas de backoffice e o Mercado Livre de Energia

Thu, 12 Feb 2026 14:34:10 GMT

À medida que o mercado livre de energia se desenvolve no Brasil, a complexidade das operações também aumenta. Agentes de todos os níveis lidam diariamente com dados técnicos, regulatórios e financeiros. Atividades complexas que requerem uma gestão minuciosa e detalhada. É aí que entra o backoffice como peça-chave.

É nesse cenário que o backoffice surge como uma peça-chave para o sucesso do negócio.

O que uma boa plataforma de backoffice proporciona?

Gestão centralizada das informações

A organização que elimina o retrabalho e as falhas manuais.

Cadastro de operações, faturamento, gestão financeira, medições, garantias contratuais, gestão de obrigações e lastro de energia, registro de contratos na CCEE, cadastro das partes e contrapartes, exposições de energia e financeiras ficam organizados em um único ambiente, reduzindo retrabalho e, principalmente, erros manuais.

Conformidade regulatória

Segurança e mitigação de riscos em um setor em constante mudança.

Por ser bem dinâmico e versátil, o mercado de energia necessita de plataformas especializadas para auxiliar no funcionamento e operação das empresas, de acordo com as regras e obrigações estabelecidas pela ANEEL e CCEE, minimizando riscos de penalidades e aumentando a eficiência operacional das empresas.

Apoio à tomada de decisão

Transformando dados brutos em visão estratégica de mercado.

Com dados consolidados e relatórios claros, gestores conseguem analisar desempenho, prever cenários e tomar decisões mais estratégicas.

Integração com outros sistemas

Inteligência e tecnologia para processos mais ágeis e consistentes.

Plataformas de BackOffice podem se integrar com sistemas como CCEE, ERPs financeiros, plataformas de medição, dados de mercado e ferramentas de gestão de risco, além do uso de APIs para conexão com sistemas próprios. Essa integração reduz atividades manuais, melhora a consistência das informações e fortalece a tomada de decisão, garantindo dados mais confiáveis e processos mais ágeis.

Eficiência operacional e escalabilidade

A automatização dos processos faz com que os profissionais tenham mais tempo para atividades mais analíticas e estratégicas para as empresas, além de permitir o crescimento da operação com mais controle e qualidade.

Transparência para clientes e parceiros

Backoffices modernos facilitam a geração de relatórios, tornam as informações claras, fortalecendo a confiança e o relacionamento com clientes e parceiros.

No Mercado Livre de Energia, competitividade não depende apenas de bons preços, mas também de processos bem estruturados, tecnologia e inteligência operacional.

Investir em uma plataforma de backoffice robusta é uma estratégia valiosa para a gestão da empresa e de seus clientes. Confere transparência para clientes e parceiros, com a clareza de informações necessárias para fortalecer a confiança no mercado.

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Quer ver como funciona na prática?

Tipos de Preço no Ambiente de Contratação Livre

Mon, 24 Nov 2025 17:01:27 GMT

Entenda as modalidades de precificação praticadas em negociações no ACL.

No mercado regulado (cativo), as tarifas são fixas e definidas pela ANEEL, garantindo previsibilidade ao consumidor. Porém, ao migrar para o Ambiente de Contratação Livre (ACL) , abre-se a possibilidade de negociar condições mais vantajosas, incluindo diferentes formas de precificação nos contratos.

Neste artigo, explicaremos as três modalidades mais comuns: Preço Fixo , Preço Variável e Desconto Garantido .

1. Preço Fixo

Segurança e Planejamento

Na modalidade de preço fixo, o valor do MWh é definido no fechamento do contrato para os períodos de fornecimento e permanece inalterado durante o período contratual, com exceção de eventuais reajustes anuais, normalmente atrelados a índices de inflação (IPCA, IGP-M), previamente estipulados no contrato firmado entre as partes.

Essa estrutura proporciona alta previsibilidade orçamentária, permitindo ao consumidor planejar seus custos com segurança e reduzir sua exposição às oscilações de preço do mercado de energia. Por isso, é amplamente utilizada por empresas que buscam estabilidade financeira e menor risco na gestão de energia.

Exemplo 1:

Contrato a R$ 250/MWh, com vigência de 5 anos, sujeito apenas ao reajuste anual definido em contrato, independentemente das variações de preço no mercado.

Exemplo 2:

Contrato a R$ 250/MWh para o primeiro período de fornecimento, R$ 200/MWh para o segundo período e R$ 180/MWh para o terceiro, independentemente das variações de preço no mercado".

2. Preço Variável

Flexibilidade e Oportunidade

O preço da energia é atrelado a um indexador, geralmente o PLD ou outro indicador de mercado, e pode incluir fatores de ajuste, como multiplicadores ou limites (preço mínimo/máximo).

Este tipo de preço é indicado para consumidores que desejam se beneficiar de quedas no preço da energia, assumindo o risco da volatilidade, podendo obter lucro ou prejuízo.

Exemplo 1:

Preço contratado = 90% do PLD do submercado Sudeste.

Exemplo 2:

Preço contratado = PLD - R$10,00 do submercado de entrega.

3. Desconto Garantido

Economia com Simplicidade

Na modalidade de desconto garantido, o preço da energia é estabelecido a partir de um percentual fixo de desconto em relação aos custos no mercado regulado. Esse modelo assegura que o custo da energia no mercado livre de energia seja sempre inferior ao valor que seria pago no mercado regulado.

Costuma ser usado por consumidores que migram recentemente para o mercado livre e querem garantir a economia em relação ao mercado regulado, fornecendo uma referência direta e comparável, reduzindo a complexidade da decisão e oferecendo maior segurança quanto à obtenção de economia.

Exemplo:

Energia contratada com 10% de desconto sobre os custos do mercado regulado.

Cada modalidade atende a diferentes perfis e estratégias. Empresas que buscam previsibilidade tendem a optar pelo Preço Fixo , enquanto aquelas que desejam aproveitar oportunidades podem escolher o Preço Variável . Já o Desconto Garantido é uma porta de entrada segura para quem está migrando para o mercado livre.

Avaliar os riscos e benefícios é essencial para uma gestão eficiente de energia.

Participe da construção do futuro da gestão de energia! Veja como integrar estratégia, segurança e tecnologia nas suas negociações!

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Tipos de Mercado no Setor Elétrico Brasileiro

Thu, 09 Oct 2025 18:08:27 GMT

Mercado físico e derivativo de energia: diferenças, complementaridades e aplicações no setor elétrico

No setor elétrico brasileiro, as transações de energia podem ocorrer em diferentes mercados, cada um com finalidades específicas. Entre eles, destacam-se o mercado físico e o mercado derivativo, que apesar de distintos, são complementares.

A seguir, detalhamos os principais diferenças:

1. Mercado Físico

2. Mercado Derivativo

3. Relação entre os dois mercados

Integre estratégia, segurança e tecnologia nas suas negociações!

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Tipos de Energia no Ambiente de Contratação Livre

Tue, 16 Sep 2025 14:16:55 GMT

A escolha do tipo de energia contratada não se limita a um aspecto técnico: representa uma decisão estratégica que impacta custos, sustentabilidade e competitividade.

Nesta publicação, você entenderá a diferença entre os tipos de energia que podem ser contratados no ACL e como a tecnologia pode apoiar sua gestão contratual no dia a dia.

1. Energia Convencional

2. Energia Incentivada

3. Cogeração Qualificada

Referências:

https://sunne.com.br/blog/o-que-e-cogeracao-qualificada/

https://www.mercadolivredeenergia.com.br/consumidores-livres-e-especiais/energia-incentivada-especial/

https://solucoes.edp.com.br/blog/energia-convencional-e-incentivada/

https://www.portalsolar.com.br/energia-incentivada-x-energia-convencional-no-mercado-livre

Integre estratégia, segurança e tecnologia nas suas negociações!

Quer ver como funciona na prática?

Contratos Firmes e Flexíveis no Mercado Livre de Energia: entenda as diferenças e saiba como gerenciar com eficiência

bruna.desouza@norus.com.br (Bruna de Souza) — Mon, 11 Aug 2025 17:57:23 GMT

Contratos bem geridos garantem segurança e compliance nas operações do mercado livre de energia.

Nesta publicação, você entenderá a diferença entre os contratos firmes e flexíveis e como a tecnologia pode apoiar sua gestão contratual no dia a dia.

1. O que é um Contrato Firme?

CCEAL Firme

2. O que é um Contrato Flexível?

CCEAL Flexível

2.1 Contrato Flexível por Percentual

Você pode conhecer esse tipo de contrato por outras nomenclaturas como: contrato por percentual de medidor, contrato por percentual de consumo.

O montante final, nesse caso, é determinado com base em percentual do consumo já verificado, observando os limites mínimo e máximo do contrato.

Os parâmetros importantes nesse momento, na CCEE, são:

Agente Vendedor;
Agente Comprador;
Submercado;
Vigência do Contrato;
Intervalo de vigência de montante;
Montante mínimo (MW médios);
Montante máximo (MW médios);
Contrato Firme e Contrato Flexível - Overview
Percentual de determinação do contrato;
Tipo de Modulação (opcional - se não existir será considerada do tipo Flat);
Vinculo de ativos de consumo ao Contrato, para fins de flexibilidade (opcional - se não existir todos os ativos do perfil de agente são considerados);
Limites de modulação máximo e mínimo (opcional - se não existir será considerado "não há limites").

Como funciona na prática: contratos flexíveis por percentual

Contratos flexíveis por percentual permitem que o montante contratado varie com base no consumo real do cliente. Veja dois exemplos simples abaixo para entender como isso impacta diretamente os registros e a contabilização no mercado.

2.2 Contrato Flexível por Prioridade

O montante final, nesse caso, é determinado com base com base no consumo remanescente verificado, obedecendo uma ordem de prioridade de exercício da flexibilidade e observados os limites do contrato. A modulação é horária e com base na carga.

Os parâmetros importantes nesse momento, na CCEE, são:

Agente Vendedor;
Agente Comprador;
Submercado;
Vigência do Contrato;
Intervalo de vigência de montante;
Montante mínimo (MW médios);
Montante máximo (MW médios);
Contrato Firme e Contrato Flexível - Overview
Percentual de determinação do contrato;
Tipo de Modulação (opcional - se não existir será considerada do tipo Flat);
Vinculo de ativos de consumo ao Contrato, para fins de flexibilidade (opcional - se não existir todos os ativos do perfil de agente são considerados);
Limites de modulação máximo e mínimo (opcional - se não existir será considerado "não há limites".

FONTE: https://www.ccee.org.br/ccee/documentos/CCEE 140668#:~:text=Classificação de CCEALs em dois, com base no consumo verificado

Integre estratégia, segurança e tecnologia nas suas negociações!

Um bom contrato começa com um bom cadastro. E a gestão eficiente se concretiza com ferramentas que automatizam, rastreiam e integram informações com o portfólio e as operações da empresa.

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Norus Summit 2025

luana.martins@norus.com.br (Luana Martins) — Wed, 16 Apr 2025 14:42:37 GMT

Dois dias de trocas, provocações e conexões para o futuro do setor elétrico!

Abertura do evento

Nos dias 10 e 11 de abril, aconteceu a terceira edição do Norus Summit , e o que vivemos ali foi muito mais do que um evento — foi uma verdadeira imersão nos dilemas, aprendizados e perspectivas do mercado de energia.

Durante dois dias, reunimos líderes, especialistas e agentes do mercado em Florianópolis para refletir e construir juntos os próximos passos do setor. Contamos com quinze palestrantes que conduziram as discussões para um público de mais de 120 participantes, de 65 diferentes empresas e instituições do setor elétrico.

A Norus atua diretamente para uma transição energética segura e sustentável por meio dos seus serviços e produtos digitais. O Norus Summit tende a ser um passo cada vez maior nesse sentido, onde as áreas de inteligência da energia se reúnem para afrontar os desafios dos novos paradigmas mundiais.

Abertura

Vitor de Matos na abertura do evento e um agradecimento especial para os nossos parceiros.

A abertura do evento foi marcada por uma fala do CEO da Norus Vitor Luiz de Matos , com agradecimentos especiais aos parceiros AWS e Ingram Micro , que contribuíram para tornar o Norus Summit 2025 possível. Em seguida, o público foi convidado a conhecer algumas das novidades mais aguardadas da Norus.

Foram apresentadas as atualizações do Suite for Energy , a plataforma que consolida os nossos principais produtos em uma jornada integrada para comercializadoras de energia. Além disso, foi anunciada a chegada do BackOps , um novo sistema de ETRM, fortalecendo o ecossistema de soluções oferecido pela Norus para apoiar os agentes do setor em um ambiente de mercado cada vez mais dinâmico e desafiador.

1º dia

Logo no início da programação, abrimos espaço para um debate essencial sobre Os Avanços de modelagens e os impactos na operação e no PLD . O painel contou com a presença de Alessandra Mattos de Oliveira - Analista de metodologias e modelos energéticos do ONS, Cristiane Cruz - P esquisadora no CEPEL e gerente do modelo NEWAVE, Mariana Iizuka - Analista de Modelos e estudos energéticos da CCEE, Renata Hunder - Gerente de Middle Office da ENEVA e a moderação do líder de estudos e pesquisas em energia da Norus - Paulo Vitor Larroyd , e discutiu mudanças relevantes na estrutura dos modelos utilizados, como as atualizações nos modelos chuva-vazão, nos processos de precipitação e a adoção do NEWAVE Híbrido.

As discussões se concentraram nos efeitos observados ao longo de 2024 e nos primeiros meses de operação da nova versão em 2025, apontando também os caminhos futuros da evolução dos modelos. As apresentações podem ser obtidas aqui:

Alessandra Mattos, Cristiane Cruz, Mariana Iizuka, Renata Hunder e Paulo Larroyd no painel Os avanços de modelagens e os impactos na operação e no PLD .

Na sequência, entramos em um dos temas mais desafiadores para os agentes: Política de risco e estratégia comercial . Estiveram presentes André Garcia - Global Head of Risk Management na Atlas, Gregory Santos - Especialista de Riscos da Reenergisa, Lucas Vallim - Head de Operações da Skopos Energia e Vitor de Matos - CEO da Norus, que também moderou o painel e exploraram como as políticas de risco, muitas vezes definidas em momentos distintos do mercado, podem não refletir adequadamente a exposição real das empresas frente a um cenário volátil e imprevisível.

Foram apresentadas diferentes abordagens de adaptação e alinhamento entre estratégia comercial e realidade operacional, sempre com foco na proteção dos resultados. As apresentações podem ser obtidas aqui:

André Garcia, Gregory Santos, Lucas Vallim e Vitor de Matos no painel Política de Risco e Estratégia Comercial : Conectando as expectativas à realidade de mercado.

2º dia

O segundo dia de evento seguiu com um olhar mais profundo sobre Governança nos processos de operação e formação do PLD , tema que ganhou nova relevância após mudanças importantes ao longo de 2024. O painel contou com a moderação do líder de estudos e pesquisas em energia da Norus - Paulo Vitor Larroyd , e a participaram do debate Álvaro França – Gerente de Inteligência da Elétron Energy, Débora Jardim - Especialista da área de Metodologias e Modelos Energéticos do ONS, Guilherme Matiussi - Gerente de Modelos e Estudos Energéticos da CCEE e Vinicius Grossi - Especialista em Regulação - SGM/ANEEL.

Buscaram analisar como agentes e instituições podem se posicionar para garantir que os avanços em modelagens e processos de precificação ocorram de forma estruturada, transparente e sustentável. Entre os pontos de atenção, esteve o ritmo acelerado de implantação de mudanças e seus impactos diretos sobre a comercialização de energia e precificação de curto prazo. As apresentações podem ser obtidas aqui:

Álvaro França, Débora Jardim, Guilherme Matiussi, Vinicius Grossi de Oliveira e Paulo Vitor Larroyd no painel Governança nos processos de operação e formação do PLD.

Encerrando a jornada de painéis, a conversa sobre Risco de crédito trouxe experiências e aprendizados sobre como mitigar situações indesejadas com contrapartes. Participaram desse debate Erick Takarabe - Head de Risco e Análises Estratégicas da N5X, Helen Apolinário - Gerente de Monitoramento das Operações de Mercado na CCEE e Paulo Mayon - co fundador da Risk3, contando com a moderação de Vitor de Matos - CEO da Norus .

A discussão abordou tanto estratégias internas — como o fortalecimento das políticas de crédito — quanto soluções de mercado que podem tornar o ambiente mais resiliente frente a falhas de adimplemento. As apresentações podem ser obtidas aqui:

Erick Takarabe, Helen Apolinário, Paulo Mayon e Vitor de Matos no painel Risco de Crédito: Como mitigar situações indesejadas com contrapartes .

Para além do conteúdo técnico

O Norus Summit também é um ponto de reencontros e construção de novas conexões. O espaço Networking | Office foi montado para que os participantes ficassem à vontade durante todo o evento, de maneira que demandas de trabalho, videochamadas e conversas paralelas pudessem ser realizadas sem perder a conexão com as plenárias.

O evento contou com a participação em peso do time da Norus, o qual teve a oportunidade de trocar experiências e receber feedbacks sobre os produtos digitais Prospec , Pluvia , Imeris . Além disso, pudemos compartilhar um pouco das novidades que a Norus traz à mercado em 2025: o ecossistema Suite for Energy e o BackOps .

Espaço Networking | Office e time da Norus.

O happy hour na quinta-feira e o almoço de encerramento na sexta-feira foram momentos marcantes, em que as conversas ganharam ainda mais profundidade fora dos palcos.

A atmosfera colaborativa que tomou conta dos dois dias reforça um dos pilares do evento: a inteligência coletiva como motor de transformação .

Esperamos que todos os participantes tenham aproveitado ao máximo o evento. Sintam-se a vontade parar compartilhar sugestões para o Norus Summit 2025 pelo eventos@norus.com.br .

Um grande abraço e até a próxima!

8 razões pelas quais comercializadoras devem optar por utilizar uma plataforma de gestão de portfólio e risco

luana.martins@norus.com.br (Luana Martins) — Mon, 29 Jul 2024 17:45:54 GMT

Descubra como esse investimento pode conferir uma política mais eficiente para a sua gestão de portfolio e riscos, além de auxiliar na tomada de decisões de uma maneira dinâmica e segura.

A tecnologia é capaz de trazer informações essenciais e dar suporte às decisões de compra e venda de energia. Sabemos que controles ineficazes e o uso de ferramentas pouco flexíveis, como planilhas, comprometem a segurança e confiança no mercado, dessa forma plataformas como o Imeris, atuam no acompanhamento da posição atual e garantem informações cruciais para a tomada de decisão e avaliação de cenários futuros. Afinal, para entender as oportunidades no setor elétrico é preciso agilidade, estratégia e inteligência de mercado.

Ainda, para aqueles que utilizam planilhas para realizar o controle de suas carteiras comerciais trouxemos alguns pontos que devem ser levados em consideração, mesmo que essas sejam fáceis de modificar e deem a sensação de liberdade por parte da sua empresa. No entanto, essas planilhas podem se tornar prejudiciais para o gerenciamento de riscos à medida que a complexidade do seu portfólio aumenta, estando mais suscetível a erros humanos simples que podem prejudicar os relatórios e análises.

Levantamos abaixo as razões para sua comercializadora mudar para uma plataforma digital de gestão e melhorar sua eficiência, avaliações e auditabilidade.

1. EFICIÊNCIA

2. GOVERNANÇA

3. RELATÓRIOS PRECISOS PARA DECISÕES MAIS INFORMADAS

4. AVALIAÇÕES E SIMULAÇOES DE CENÁRIOS AUTOMATIZADAS

5. SISTEMA PERSONALIZADO E FLEXÍVEL

6. DESIGN E USABILIDADE OTIMIZADA

Além disso, temos atendimento de suporte oferecido pela Norus para tirar dúvidas e resolver erros de execução de forma descomplicada garantindo que nossos clientes aproveitem o melhor das soluções que oferecemos.

7. ESCALABILIDADE APRIMORADA

8. MAIS AUDITÁVEL E CONTROLES CONFIÁVEIS

Cabe lembrar que, com as atualizações do mercado, as análises eficientes de risco passaram a exigir ferramentas mais robustas e automatizadas. O Imeris auxilia no gerenciamento dos portfólios, permite simulações, registros de acessos e uma base sólida para a tomada de decisão.

A plataforma da Norus confere uma visão detalhada para aqueles que precisam gerir seus portfólios e riscos projetada para profissionais do setor de energia. Ao fornecer avaliações e relatórios em tempo real confere-se flexibilidade para atender as demandas específicas do seu negócio.

Para mais informações entre em contato pelo e-mail imeris@norus.com.br e solicite sua licença de teste.

Norus Summit 2024

luana.martins@norus.com.br (Luana Martins) — Tue, 28 May 2024 17:34:58 GMT

Os novos paradigmas da programação horária e suas consequências para o mercado protagonizaram as discussões na nossa edição de 2024!

Realizado nos dias 17 e 18 de Abril em Florianópolis/SC, o Norus Summit 2024 contou com temáticas de programação diária, ferramentas de apoio e análises das oportunidades para mercado de energia elétrica . Contamos com quinze palestrantes que conduziram as discussões para um público de mais de 150 participantes, de 55 diferentes empresas e instituições do setor elétrico.

Reunimos líderes e especialistas do setor de energia para discutir os avanços e desafios na busca por um mercado de energia mais eficiente e sustentável. Focando na inovação e na otimização dos processos, os participantes exploraram diversas temáticas que moldam o futuro do setor energético brasileiro a partir de uma abordagem aprofundada sobre os temas apresentados em um clima leve e agradável, de maneira que todos pudessem contribuir com os painéis.

A Norus atua diretamente para uma transição energética segura e sustentável por meio dos seus serviços e produtos digitais. O Norus Summit tende a ser um passo cada vez maior nesse sentido, onde as áreas de inteligência do setor elétrico se reúnem para afrontar os desafios dos novos paradigmas mundiais.

Abertura

Vitor de Matos e Paulo Cunha na abertura do Norus Summit 2024.

O CEO da Norus Vitor Luiz de Matos fez a abertura do evento que contou com a participação especial do Diretor do Setor Público da Amazon Web Services (AWS), Paulo Cunha.

1º dia

O Norus Summit trouxe seu primeiro painel focado em programação diária, tratando do DESSEM no dia a dia do Mercado e Operação . Iniciamos o nosso debate no qual estiveram presentes Letícia Nunes - Engenheira de Estudos Energéticos da O NS , Pedro Augusto Batista - Planejador de Energia no Ambiente Livre da C PFL, Rafael Oliveira - Equipe de Gestão de Portfólio da Engie e Vitor Pontes - Chefe de Precificação da Gold Energia.

O painel contou com a moderação do líder de estudos e pesquisas em energia da Norus - Paulo Vitor Larroyd , no qual buscamos compartilhar experiências e percepções sobre a implementação do DESSEM, destacando os benefícios e desafios enfrentados na transição para um modelo mais detalhado. Foram discutidos aspectos práticos, à geração de ativos e à operação do sistema, visando aprimorar a eficiência na precificação.

As apresentações podem ser obtidas aqui:

Letícia, Pedro, Rafael, Vitor e Paulo no painel Dessem no dia a dia do Mercado e Operação.

O segundo painel abordou o Futuro das Ferramentas de Apoio à Programação Diária e contou com a participação do Felipe Beltran - Pesquisador Sênior da Norus , do André Diniz - Pesquisador do CEPEL, do Carlos Alberto - Engenheiro de Sistemas de Potência na ONS e do Prof. D. Eng. Erlon Finardi - UFSC.

Tivemos como moderador desse momento Paulo Vitor Larroyd - líder de estudos e pesquisas em energia da Norus para explorar o impacto das metodologias de programação diária. O debate centrou-se nas principais melhorias a serem implementadas e nos benefícios esperados dessas mudanças.

As apresentações podem ser obtidas aqui:

Felipe, André, Carlos, Erlon e Paulo no painel Futuro das Ferramentas de Apoio à programação diária.

2º dia

No segundo dia de evento começamos com o debate sobre o Desenho do Mercado de Energia no Brasil , com a presença dos nossos palestrantes Claudia Sagastizábal - pesquisadora da UNICAMP, Fabíola Sena - CEO e fundadora da FSET, Mauro González - TEBSA/Colômbia e Rodrigo Sacchi - Gerente Executivo de Preços, Modelos e Estudos Energéticos da CCEE.

O painel contou com a moderação do Vitor Luiz de Matos - CEO da Norus, o qual gerou insights a partir de diferentes perspectivas sobre desenhos de mercado de energia que tem ganhado destaque tanto no Brasil quanto em outros países.

As apresentações podem ser obtidas aqui:

Claudia, Fabíola, Mauro, Rodrigo e Vitor no painel Desenho de Mercado de Energia no Brasil

Encerrando esse Norus Summit, Fernando Campos - Gerente de Arquitetura de Sistemas da CCEE, Ricardo Tili - Diretor da ANEEL e Valéria Nunes Costa - Ger ente de Inteligência de Mercado e Marketing da Auren e Vitor Luiz de Matos - CEO da Norus, como moderador, protagonizaram o painel com o debate sobre a Abertura de Mercado: Primeiras Impressões e Próximos Passos .

Tendo em vista a previsão da abertura total do mercado livre de energia, pudemos analisar os pontos perceptíveis até o momento e as preocupações necessárias para viabilizar os próximos marcos para esse cenário que cria várias oportunidades, mas também exige organização e compreensão da nova dinâmica de comercialização de energia.

As apresentações podem ser obtidas aqui:

Fernando, Ricardo, Valéria e Vitor no painel Abertura de Mercado: Primeiras Impressões e Próximos Passos.

Espaço Networking | Office, Happy Hour e Próxima Edição

O espaço Networking | Office foi montado para que os participantes ficassem à vontade durante todo o evento, de maneira que demandas de trabalho, videochamadas e conversas paralelas pudessem ser realizadas sem perder a conexão com as plenárias.

O evento contou com a participação em peso do time da Norus, o qual teve a oportunidade de se conectar, trocar experiências e receber feedbacks sobre os produtos digitais Prospec , Pluvia , Imeris e Contrapartes . Além disso, pudemos compartilhar um pouco das novidades que a Norus traz à mercado em 2024: o Retail, o Power Fusion e a concepção do ecossistema Suite for Energy .

Espaço Networking | Office e time da Norus.

Ao final do primeiro dia, os participantes puderam aprofundar ainda mais as discussões e ampliar as conexões no happy hour com as apresentações do Rô Conceição e da dupla Wsley e Rizo .

Happy hour do Norus Summit 2024.

Esperamos que todos os participantes tenham aproveitado ao máximo o evento. Sintam se a vontade parar compartilhar sugestões para o Norus SUMMIT 2025 pelo eventos@norus.com.br .

Um grande abraço e até o próximo!

Gerenciamento e execução do DESSEM com a Norus

luana.martins@norus.com.br (Luana Martins) — Tue, 31 Oct 2023 14:40:22 GMT

O programa DESSEM é um modelo de otimização de curtíssimo prazo para determinar a programação diária da operação de sistemas hidrotérmicos, incluindo as fontes intermitentes, em um horizonte de algumas semanas e discretização de até meia-hora.

Recentemente, os valores apontados pelo DESSEM para o Custo Marginal de Operação do sistema elétrico para os intervalos de 30 minutos que antes eram muito similares, saíram do piso e começaram a se diferenciar dos outros modelos. Dessa forma, tornou-se interessante de utilizá-lo a fim de identificar oportunidades no Mercado Livre de Energia.

Nossos clientes podem optar por rodar este modelo e aproveitar seus benefícios com o auxílio do Pluvia e do Prospec.

Apresentamos as facilidades que as nossas plataformas conferem aos seus usuários para tornar a execução do Dessem mais amigável e os motivos para que você solicite o teste das nossas soluções!

Como as plataformas da Norus podem facilitar a execução do modelo?

Os sistemas, quando integrados, permitem ao usuário observar e criar cenários hidrológicos relevantes, para a projeção de vazões naturais afluentes que influenciam o preço da energia e que são utilizados para estudos em relação à valores do Mercado Livre de Energia.

O que é o Pluvia?

A partir das previsões de vazões é feita a geração de cenários diários de afluência entregue pelo arquivo DADVAZ.dat. O arquivo disponibilizado no Pluvia atende estritamente a ordem e os números dos registros descritos no manual do DESSEM e é um dos arquivos necessários para o Prospec realizar estudos relacionados ao DESSEM.

E o que é o Prospec?

Como funciona a integração entre os sistemas?

Suporte e atendimento personalizado

Faça como +100 empresas do setor elétrico. Confira as plataformas da Norus!

Apresentando o Imeris Contrapartes

luana.martins@norus.com.br (Luana Martins) — Tue, 15 Aug 2023 18:00:58 GMT

Hoje, exploraremos a nova plataforma da Norus que tem o objetivo de permitir que empresas analisem dados financeiros de possíveis contrapartes. Buscamos criar um espaço colaborativo onde organizações compartilham seus demonstrativos financeiros e examinam os dados de outras empresas participantes.

Atualmente a plataforma está dividida nas seguintes telas:

HUB DE CONTRAPARTES

DOCUMENTOS

Ainda, é necessário informar junto do arquivo a data Início do período de validade do documento e a data fim desse período. Estes correspondem ao período de referência dos documentos. Só é possível haver um tipo de documento válido por período de referência.

A confiança nos dados é fundamental. É por isso que cada empresa participante é responsável por fornecer seus próprios dados e garantir que sejam precisos e verdadeiros. Esse compromisso com a veracidade é reforçado por meio da inclusão dos documentos comprobatórios, processo que assegura a integridade e confiabilidade dos dados compartilhados.

Na versão atual, é possível criar os seguintes documentos:

Balanço Patrimonial Ativo
Balanço Patrimonial Passivo
Demonstrativo de Fluxo de Caixa
Demonstrativo de Mutação do Patrimônio Líquido
Demonstrativo de Resultado do Exercício
Demonstrativo de Valor Adicionado

ADMINISTRAÇÃO

RELAÇÕES

ACESSO INTEGRAÇÃO

Descomplica aí, Norus! #2

bruna.desouza@norus.com.br (Bruna de Souza) — Thu, 22 Jun 2023 12:58:52 GMT

EÓLICAS NOS MODELOS NEWAVE, DECOMP E GEVAZP

A inserção das eólicas na execução dos modelos NEWAVE¹ e DECOMP¹ trouxeram novos arquivos aos decks. Dessa vez, os arquivos pertencem a uma biblioteca criada pelo CEPEL e são no formato de arquivos separados por vírgula (csv). Isso facilitará a vida de quem precisa alterar esses arquivos frequentemente, já que esse tipo de arquivo é mais amigável se comparado aos arquivos originais dos decks.

Fizemos um compilado do que sabemos até agora sobre as funcionalidades das eólicas e esses arquivos csv. Também listamos algumas dicas para executar esses modelos com a inserção das eólicas no produto da Norus, o Prospec.

Como um resumo, fizemos essa lista com qual funcionalidade precisa estar em qual tipo de deck para que as eólicas sejam levadas em consideração na execução dos processos de otimização do NEWAVE e DECOMP e na geração de cenários pelo GEVAZP¹.

PARQUE-EOLICO-EQUIVALENTE-CADASTRO: NW + DC + GVZP
PARQUE-EOLICO-EQUIVALENTE-POTENCIA-INSTALADA: NW + DC
PARQUE-EOLICO-EQUIVALENTE-CONFIGURACAO: NW + DC + GVZP
PARQUE-EOLICO-EQUIVALENTE-SUBMERCADO: NW + DC
PARQUE-EOLICO-EQUIVALENTE-FUNCAO-PRODUCAO-VENTO-POTENCIA-LINEAR: NW + DC
PARQUE-EOLICO-EQUIVALENTE-GERACAO: NW + DC
POSTO-VENTO-CADASTRO: NW + GVZP
PARQUE-EOLICO-EQUIVALENTE-POSTO: NW + GVZP
VENTO-HISTORICO: NW + GVZP

As versões desses modelos, ainda em teste, quando escrevemos esse artigo são:

NEWAVE 28.12

DECOMP 31.17

GEVAZP 9.1.6

Além disso, fizemos um vídeo para explicar um pouco melhor sobre todos esses arquivos e o impacto em execuções, você pode acessá-lo aqui .

Esperamos que nossas dicas ajudem você a se encontrar nessa novidade do setor!

¹ Os softwares NEWAVE, DECOMP e GEVAZP são de propriedade do CEPEL .

VaR Paramétrico e VaR Não Paramétrico em Relação à MtM.

Fri, 02 Jun 2023 13:58:25 GMT

Quando se fala de risco de portfólio, especialmente em relação à mercado, o que se pretende mensurar é, em geral, qual a perda financeira decorrente da variação da marcação à mercado (MtM) de um dia para o outro (holding period igual à 1). Ou seja, qual o risco financeiro que uma empresa se expõe ao segurar a posição por um dia.

Considerando que a posição em termos de volume é conhecida, ou seja, desconsiderando possíveis variações de volume devido à, por exemplo flexibilidades, geração e consumo, a grande questão é o quanto o preço de mercado pode variar, pois essa informação permitirá medir o risco que o agente está assumindo.

Exemplo: Um agente posicionado long (comprado) em um determinado produto, a preço fixo, está exposto à variação da MtM. Se essa subir, significa que a empresa fez um bom negócio, visto que ele poderá vender essa energia à um preço maior. Por outro lado, se o preço cair, significa prejuízo em relação ao dia anterior, uma vez que vender a energia no dia anterior traria um resultado melhor do que negociar a energia na marcação atual.

Em outras palavras, a variação da MtM terá impacto, positivo ou negativo, dependendo do posicionamento do agente, conforme Figura 1.

Observação: Long e Short são expressões utilizadas no mercado e indicam a posição em relação a determinado produto. Long quer dizer comprado e Short quer dizer vendido.

A mensuração do risco, associado às variações da MtM, é feita por meio de métricas de risco, sendo o Value at Risk, conhecido com VaR, uma das mais conhecidas e utilizadas no mercado.

O VaR é uma metodologia de cálculo de risco que permite estimar qual a perda máxima que uma carteira de ativos pode ter, considerando um determinado conjunto de ativos (portfólio), o período em análise, um nível específico de confiança estatístico e uma dada distribuição de probabilidade ou conjunto de cenários que representem a variação da MtM.

Existem duas metodologias básicas de cálculo do VaR: VaR Paramétrico e VaR não Paramétrico.

Neste artigo, busca-se explicar e exemplificar cada uma dessas metodologias. Aproveitaremos ambas as seções para fazer a conceituação do VaR de acordo com cada uma delas.

VaR Paramétrico

Como discutido anteriormente, o cálculo do VaR se baseia na variação da MtM em um determinado horizonte de tempo (de um dia para outro, uma semana para outra, ...), dessa forma, o primeiro passo é caracterizar essa variação. A estratégia mais comum é calcular a volatilidade do ativo no horizonte analisado (diária, semanal, mensal ou anual), para tanto, em geral, utiliza-se o histórico de negociações para fazer esse cálculo. Adicionalmente deve-se assumir uma distribuição de probabilidade específica para a variação da marcação à mercado, por exemplo, a distribuição Normal e a distribuição t-Student são bastante comuns para o cálculo do VaR paramétrico.

Dessa forma, temos pela definição do VaR que ele representa o limiar para o qual a probabilidade de que ocorra um valor igual ou menor do que ele é α , conforme mostrado na Figura 2 e equação (1).

Assim, considerando o caso de uma distribuição normal da variável aleatória (MtM), temos que a distribuição estará centrada no MtM com um desvio padrão igual à volatilidade. O VaR Paramétrico pode ser calculado como a variação positiva e negativa da marcação à mercado como mostrado na Figura 3 abaixo, sendo que f define o coeficiente da distribuição associada ao percentual α e vol é a volatilidade do ativo. Deve-se considerar a variação positiva e negativa, pois será usada uma ou outra em função da posição da carteira, no caso long será usada a variação negativa (redução de preços) e no short será usada a variação positiva (aumento de preços) que de fato representam o risco da carteira.

O VaR Paramétrico, apesar de bem conhecido e utilizado pelo mercado, requer algumas premissas bastante relevantes como assumir conhecida a distribuição de probabilidade. No entanto, em um mercado com baixa liquidez, com limites de preços mínimo e máximo, e com mudanças constantes na estrutura de mercado (processo de formação de preço, por exemplo), nem sempre é possível considerar que a distribuição do passado representa o futuro, bem como é possível que para alguns produtos os próprios dados disponíveis não definam adequadamente uma distribuição.

VaR Não Paramétrico ou VaR por Cenários

O VaR Não Paramétrico segue conceitualmente os mesmos princípios do VaR Paramétrico, sendo que a diferença básica é que ao invés de assumir uma distribuição de probabilidade para definir o limiar de variação de preço positiva e negativa, assume-se que não se conhece a distribuição e calcula-se o VaR considerando cenários de variação da MtM.

Esses cenários podem ser construídos por meio de diferentes metodologias, como por exemplo: histórico dos retornos e cenários especialistas. Além disso, também é possível transformar a distribuição de probabilidade usada no VaR Paramétrico em cenários por meio de um processo de amostragem, como por exemplo: sorteios de Monte Carlo.

Nesse artigo abordaremos as metodologias baseadas no histórico e em amostragem.

VaR Não Paramétrico - Histórico

O VaR Não Paramétrico com base no Histórico, ou VaR histórico, considera um histórico dos retornos dos ativos (no caso a variável aleatória MtM) como referência, isto é, constrói-se um conjunto de cenários considerando a variação de preço em um determinado horizonte, por exemplo: de um dia para outro, uma semana para outra e assim por diante.

Para tanto, volta-se ao passado por um determinado período de tempo que determinará o número de cenários que serão considerados. Um exemplo seria o cálculo da variação diária, que se voltarmos 100 dias úteis para trás teremos 100 cenários de variação de preçol.

Nesse caso, o VaR então é obtido calculando-se o resultado financeiro considerando cada uma dessas variações (100 no exemplo acima) e, assumindo que todos os cenários são equiprováveis, busca-se o cenário que define o percentil α , isto é, o cenário cuja probabilidade do resultado ser pior ou igual a esse cenário seja α . Mais para frente nesse artigo será apresentado um exemplo que deixará mais claro esse processo.

Essa metodologia, por considerar os dados históricos dos retornos, torna-se bastante útil em períodos de elevada volatilidade para estimar perdas máximas de determinado produto, haja visto que os eventos históricos podem conter períodos críticos de mercado, como variações bruscas de preço. Por outro lado, períodos de baixa volatilidade em um passado mais longo pode gerar sinais inadequados de risco, pois pode ser que o futuro não siga esse mesmo comportamento.

Assim, ao considerar essa metodologia para cálculo do risco, deve-se tomar cuidados, pois sempre pode acontecer algo pior do que já foi observado. Neste caso, o VaR histórico não capturaria este acontecimento, ou seja, não necessariamente o que ocorreu no passado se repetirá no futuro ou que condições abruptas de mercado não sejam mais críticas do que o histórico verificado.

VaR não Paramétrico - Amostragem

A metodologia de cálculo de risco por amostragem, ou VaR por Amostragem, é o método no qual se deseja reproduzir por meio de cenários uma distribuição contínua, o comportamento de uma variável aleatória, que pode ser o preço, a variação do preço ou a razão do preço (fator) de um produto em um determinado período.

Essa metodologia baseia-se na geração de vários cenários das variáveis dos produtos, por meio de um sorteio aleatório (Monte Carlo, por exemplo) a partir de uma distribuição de probabilidade assumida conhecida, podendo-se considerar ou não a correlação entre os produtos.

Ao se utilizar esse método para o cálculo do risco, uma pergunta que pode surgir é sobre qual distribuição e método de sorteio são mais adequados.

Na prática, essa metodologia permite a escolha da distribuição que melhor representa o comportamento da variável em consideração, no caso de dados históricos, ou que reflita um comportamento esperado, em casos de estudos e projeções.

Quando se tem um conjunto significativo de dados, uma alternativa mais complexa para selecionar uma distribuição de probabilidade e estimar seus parâmetros, seria a realização de testes de hipóteses para avaliar a melhor distribuição e “best fit” entre as várias distribuições analisadas (minimizando o desvio entre a distribuição selecionada e os dados disponíveis).

Dentre as distribuições mais conhecidas, temos a Normal, T-student e Lognormal, cada uma com suas características e parametrizações.

A metodologia de cálculo do VaR é exatamente a mesma descrita na seção anterior (VaR Não Paramétrico por Histórico) com a diferença de que os cenários são sorteados a partir de uma distribuição de probabilidade associada ao invés de construído com base no histórico diretamente.

Considerações a respeito das metodologias de análise de risco e as distribuições

Um importante fato a ser ressaltado é que os riscos são medidos nas caudas e, em uma distribuição normal e t-student, a distância das caudas em torno do valor esperado será a mesma. Quando se faz essa análise em uma distribuição assimétrica, uma das caudas sempre estará mais próxima do valor esperado que a outra, conforme mostrado na figura 4. Dessa forma, o risco de se estar posicionado em uma ponta é diferente do risco de se estar posicionado na ponta oposta.

Ou seja, dependendo da posição (long ou short) a preocupação com posições das caudas vai ser diferente. Esse é um detalhe bem pertinente ao se considerar qual distribuição utilizar para representar o risco.

Deve-se manter em mente que a dinâmica de análise do comportamento de uma variável em relação à sua variação é diferente da análise feita em relação ao seu preço propriamente dito. Dependendo de como se olha para o histórico, muda-se a perspectiva de que tipo de distribuição considerar e a perspectiva de como serão produzidos os cenários.

Dessa maneira, ao utilizar uma distribuição para gerar os cenários, é possível parametrizar os momentos estatísticos para a distribuição escolhida e, assim, levar em consideração os efeitos de assimetria e curtose na avaliação de risco da carteira.

Esse é um aspecto bem interessante, pois por vezes pode-se deixar de lado uma informação muito relevante ao utilizar o VaR paramétrico com base em distribuições Normal e t-Student. Muitas vezes, esse tipo de análise passa despercebido na gestão do risco.

Exemplo comparativo de aplicação das metodologias

Uma determinada comercializadora estava short (vendida) em 10MW médio, produto mensal de 31 dias, cujo histórico de preço é apresentado na Tabela 1.

No momento, considerando que outros agentes estão dispostos a vender esse produto à 80,00 R$/MWh e que a venda da energia que gerou essa posição short foi feita à 150 R$/MWh, tem-se que a comercializadora está com um resultado de R$ 520.800,00 caso ela opte por liquidar a posição (comprar os 10 MW médio). Nesse exemplo, como não estamos considerando riscos de liquidez e de contrapartes, podemos assumir que essa é uma decisão unilateral da comercializadora.

Analisando a tendencia de queda dos valores, cabe a comercializadora decidir se ela mantém a posição atual ou se liquida a posição. Para tanto, faz-se necessário quantificar quando do resultado atual pode estar em risco, considerando que em apenas 5% dos casos haveria um resultado pior do que esse valor a ser calculado. Com isso, calcula-se o VaR considerando as três metodologias discutidas anteriormente.

Tabela 1 - Histórico de Preços e Retornos

VaR Paramétrico

Para fazer o cálculo do VaR paramétrico, vamos calcular a volatilidade dos retornos e assumir que eles seguem uma distribuição normal com média 0 e desvio padrão igual à volatilidade. Usando a tabela fornecida, temos que a volatilidade utilizando o método Close-to-Close é de 6,72%. Considerando que a comercializadora está vendida, a pior situação para ela é um aumento de preço, que para os 5% de proteção não deve ultrapassar 8,8704 R$/MWh adicionais.

Assim, tem-se o risco de reduzir o resultado da MtM em R$ 65.995,78!

VaR não Paramétrico com Amostragem

No caso Não Paramétrico com Amostragem, vamos usar as mesmas considerações feitas acima e utilizaremos um sorteio de Monte Carlo de 300 cenários, considerando a distribuição de probabilidade Normal, com média 0 e desvio padrão de 6,72% (volatilidade). E um outro caso considerando uma distribuição LogNormal com média 0, desvio padrão 6,72% e assimetria 7,90%.

Faremos o cálculo do resultado para os 300 cenários e o VaR será definido como 15º pior cenário (5% de 300 cenários).

Com essas premissas, encontramos uma redução do resultado de MtM em R$ 65.948,16 no caso da distribuição Normal e R$ 66.840,96 no caso de uma distribuição LogNormal.

VaR não Paramétrico com Histórico

Por fim, utilizaremos os cenários de retornos do histórico como referência, isto é, vamos assumir que a variação que acontecerá de hoje para amanhã é a uma das variações que aconteceram nos últimos dias. Conforme pode ser observado, as variações são em geral negativas o que favorece bastante a posição da comercializadora e, considerando os 24 cenários disponíveis, será o segundo pior cenário que representa os 5% e nesse caso, tem-se uma redução do resultado MtM em R$ 37.642,57 .

Por outro lado, se a situação fosse invertida e a comercializadora estivesse comprada ao invés de vendida, teríamos os seguintes VaR de 5% para cada um dos casos acima:

Tabela 2 - VaR considerando a comercializadora Long

Considerando os resultados apresentados acima, é possível verificar que existem diferenças nos valores calculados pelas diferentes metodologias apresentadas, sendo que os casos com Amostragem podem se aproximar bastante do caso Paramétrico. Essas diferenças estão atreladas à parametrização e modelagem da variável aleatória, conforme as definições supracitadas.

Na prática as metodologias paramétricas e não-paramétricas com amostragem podem se aproximar bastante e torna-se uma questão de opção da forma de implementação ou da dificuldade de obter o valor da distribuição que representa o percentil utilizado no VaR.

Por outro lado, ao se considerar o caso não-paramétrico com cenários de retornos foram obtidos resultados bastante diferentes dependendo da posição da comercializadora. Essa discrepância também pode aparecer em casos que se utiliza cenários especialistas, como, por exemplo, aqueles baseados na projeção de preço.

A escolh a de uma metodologia ou outra muitas vezes é não trivial e muito difícil de capturar todas as nuances que cada uma pode trazer ao processo de controle e gestão de risco. Por esse motivo, no Imeris optou-se por permitir de maneira simples o acompanhamento de múltiplas métricas de forma a possibilitar uma visão mais clara do cenário que se desenha à frente no contexto de risco. No exemplo acima, a análise não-paramétrica com amostragem mostrou uma perda de resultados factível de acontecer considerando os indicadores estatísticos do histórico, por outro lado, a análise com o histórico de retorno apresentou um claro viés de redução de preço considerando o comportamento do mercado nos últimos 24 dias de negociação.

Descomplica aí, Norus! #1

bruna.desouza@norus.com.br (Bruna de Souza) — Tue, 23 May 2023 16:54:13 GMT

NEWAVE HÍBRIDO

A possibilidade de execução de forma híbrida é uma funcionalidade do modelo NEWAVE¹, ainda em teste, que permite que o parque hídrico seja representado de forma individualizada nos primeiros anos do período de estudo. A individualização significa a representação das usinas hídricas de forma única e não por reservatório equivalente.

Essa individualização pode acontecer nos primeiros anos do horizonte do deck de NEWAVE¹, com o máximo de 12 períodos. Os demais períodos retornam à representação do parque hídrico por reservatórios equivalentes.

Com isso, alguns arquivos do deck de NEWAVE¹ precisam de atenção para que essa funcionalidade seja ativada. Os principais arquivos de mudança são: dger.dat, ree.dat e penalid.dat. É importante atentar-se ao ree.dat onde se pode configurar até qual mês e ano do deck as usinas serão consideradas de forma individualizada. Esse período pode ser de, no máximo, 12 meses considerando o mês inicial do deck. Além disso, para encadeamento com decks de DECOMP¹, também é preciso atenção e alterações no dadger.rvx.

Confira todas as nossas dicas sobre o NEWAVE¹ HÍBRIDO no vídeo.

ATENÇÃO: a versão 28.12 do modelo NEWAVE¹ encontra-se em validação neste momento, por isso, todas essas modificações ainda podem sofrer alterações de desenvolvimento e aplicação.

¹ Os softwares NEWAVE e DECOMP são de propriedade do CEPEL .

Norus SUMMIT 2023

Wed, 29 Mar 2023 13:40:22 GMT

Agentes, pesquisadores e demais atores do setor elétrico vieram a Florianópolis debater sobre o futuro da formação de preço e gestão de risco no mercado de energia.

Realizado nos dias 21 e 22 de março em Florianópolis/SC, o Norus SUMMIT 2023 contou como temas o futuro da formação de preço e gestão de risco no mercado de energia elétrica . Ao todo 14 palestrantes protagonizaram discussões para um público de mais de 140 participantes, de mais de 50 diferentes empresas e instituições do setor elétrico.

O evento foi desenhado para conter abordagens profundas sobre os temas principais em um clima leve e agradável, de maneira que todos os participantes contribuíssem com os painéis.

Abertura

Vitor de Matos na abertura do Norus SUMMIT 2023.

O CEO da Norus Vitor Luiz de Matos fez a abertura do evento com a apresentação da dinâmica e composição dos painéis de discussão. Em seguida, apresentou as novidades da Norus em termos dos produtos digitais: a nova interface do Pluvia e o lançamento gratuito da plataforma colaborativa do Imeris , o Imeris: Cadastro de Contrapartes .

O Imeris: Cadastro de Contrapartes é uma iniciativa da Norus para ajudar as empresas no processo de abertura de crédito entre as partes. Com um sistema centralizado de cadastro e de disponibilização estruturada da informação o processo como um todo fica mais fácil e eficiente. O produto permitirá a cada empresa definir com quais contrapartes deseja compartilhar a sua informação permitindo total controle das informações. É um produto gratuito que está em fase de pré-cadastro nesse link .

1º dia: Formação de Preço

O primeiro dia de Norus SUMMIT foi focado na temática da formação de preço, sendo que o primeiro painel tratou do Sinal de preço eficiente no mercado atual .

Participaram do painel a coordenadora de regulação e mercado da Engie - Nayanne Brito , a pesquisadora do IMECC Unicamp e CEMEAI - Claudia Sagastizábal , o pesquisador do CEPEL - André Luiz Diniz , e o líder de estudos e pesquisas em energia da Norus - Paulo Vitor Larroyd , o qual também foi o moderador do painel.

As apresentações podem ser obtidas aqui:

André, Claudia, Nayanne e Paulo no painel Sinal de preço eficiente no mercado atual.

O segundo painel abordou o tema PLD Piso: estrutural ou conjuntural, e consequências para o mercado e contou com a participação da coordenadora de planejamento de energia da CPFL Renováveis - Monica Zambelli , do sócio e diretor de estudos energéticos da Genial - Murilo Soares , e do gerente executivo da CCEE - Rodrigo Sacchi . O painel contou com a moderação de Vitor de Matos .

As apresentações podem ser obtidas aqui:

Monica, Murilo, Rodrigo e Vitor no painel PLD Piso: estrutural ou conjuntural, e consequências para o mercado.

2º dia: Gestão de Risco

O segundo dia do Norus SUMMIT iniciou com o painel Gestão de Risco e Segurança de Mercado , o qua l contou com a participação do sócio e conselheiro da RISK3 - Paulo Mayon , diretora comercial da Voltalia - Katia Monnerat , gerente de segurança de mercado da CCEE - Helen Apolinário e CEO da Norus - Vitor Luiz de Matos , o qual também foi o moderador do painel.

As apresentações podem ser obtidas aqui:

Katia, Helen, Paulo e Vitor no painel Gestão de Risco e Segurança de Mercado.

Finalizando o evento, a CEO da FSET consultoria em energia - Fabíola Sena , a gerente executiva da CCEE - Maria Madalena Porangaba e a coordenadora de energia da ABRACEEL - Yasmin Martins de Oliveira trataram do painel Aspectos regulatórios: pontos de atenção para 2023 , o qual foi moderado por Paulo Larroyd da Norus.

As apresentações podem ser obtidas aqui:

Fabíola, Yasmin, Madalena e Paulo no painel Aspectos regulatórios: pontos de atenção para 2023.

Espaço Networking | Office, Happy Hour e Próxima Edição

Além disso, o evento contou com a participação em peso do time da Norus, o qual teve a oportunidade de se conectar, trocar experiências e receber feedbacks sobre os produtos digitais Prospec , Pluvia e Imeris .

Espaço Networking | Office e time da Norus.

Ao final do primeiro dia, os participantes puderam aprofundar ainda mais as discussões e ampliar as conexões com o happy hour no The Roof, animado com um show espetacular do Rô Conceição .

Happy hour no The Roof.

Esperamos que todos os participantes tenham aproveitado ao máximo o evento. Sugestões para o Norus SUMMIT 2024 já podem ser enviadas para eventos@norus.com.br.

Um grande abraço e até o próxim o!

Norus 10 anos - Tecnologia para impulsionar melhores decisões.

3 principais receios do consumidor livre de energia (e como se antecipar a isso)

Thu, 21 Jul 2022 15:36:34 GMT

Esses receios vêm, sobretudo, dos novos entrantes do mercado livre de energia e devem ser levados em consideração pelas comercializadoras, a fim de garantirem melhor relacionamento e melhores negociações.

Como todo mercado cujas transações acontecem livremente, o Mercado Livre de Energia também sofre oscilações de preços. Isso acontece, sobretudo, por causa da lei da oferta e demanda, além de aspectos conjunturais e estruturais capazes de alterar os preços vigentes.

A volatilidade do mercado costuma gerar algumas inseguranças nos consumidores recém-entrantes, que ainda não conhecem bem o setor. Entretanto, o mercado livre costuma atrair aqueles que estão em busca de melhores preços por MWh e negociações bem mais favoráveis do que no mercado regulado.

Neste post enumeramos TRÊS dos principais receios dos consumidores livres de energia para que as comercializadoras levem em consideração no momento da negociação.

1. Risco de desabastecimento

O receio relacionado ao desabastecimento é frequente entre consumidores que estão entrando no mercado livre de energia. Porém, é válido ressaltar que o risco é o mesmo para consumidores livres e cativos. Nessa situação de insegurança, é importante que as comercializadoras enfatizem que, caso venha ocorrer a necessidade de racionamento de energia no Brasil, as políticas de eficiência de consumo serão destinadas tanto ao mercado livre quanto ao mercado regulado. A forma de contratação de energia, nesse caso, não oferece maior ou menor risco de desabastecimento.

2. Não saber o melhor momento para comprar e, por isso, pagar mais caro no preço da energia

Obter negociações interessantes visando redução de custos e maior potencial de ganhos faz parte de qualquer relação de compra e venda.

Entretanto, um dos principais receios dos consumidores do mercado livre de energia, principalmente aqueles recém-entrantes, está relacionado a quando e se eles realmente estão fazendo um bom negócio. Ao se depararem com a volatilidade dos preços da energia no setor elétrico, algumas empresas optam por ir a mercado apenas nos meses úmidos, com o intuito de capturar preços de energia mais baixos. Mas, nem sempre isso é verdade. Ainda que o índice de chuvas seja um fator conjuntural bastante relevante para a precificação da energia, uma série de indicadores deve ser analisada previamente. Uma empresa constantemente atualizada e munida de ferramentas que garantam previsões, análises e métricas para o cálculo assertivo do preço da energia e que comunique isso aos seus clientes, transmite credibilidade e confiança para os consumidores que buscam aproveitar as oportunidades do mercado livre de energia.

A sugestão de contratos mais longos de compra de energia é um bom incentivo para que os consumidores recém-entrantes driblem os preços de energia flutuantes.

3. Receio de ter a energia cortada, caso o comercializador não cumpra o contrato

Sair do mercado regulado para migrar para as negociações livres traz uma série de vantagens para as empresas, mas também algumas inseguranças. Para o consumidor, verificar a solidez do fornecedor deve ser premissa básica a fim de evitar contratempos de natureza financeira e de suprimento de energia. É importante que a comercializadora demonstre sua experiência e autoridade no mercado, a fim de transmitir a credibilidade que as operações pedem. Apresentar as certificações, parcerias, números de clientes, cadastros (no CCEE) e sistemas utilizados são formas de angariar a confiança dos consumidores – além de uma forma de garantir que os contratos serão honrados.

Há mais de uma década a Norus vem se inspirando na força que a energia elétrica tem para impulsionar o mundo. Combinamos o conhecimento acadêmico com a prática de mercado para simplificar processos e facilitar decisões. Mais de 100 empresas já contam com nossas soluções personalizadas para apoiar os processos de Middle Office.

Conheça AQUI as nossas ferramentas analíticas para quem decide o futuro da energia.

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Como é calculado o preço da energia elétrica?

Conheça os fatores que influenciam a oscilação dos preços de energia no curto, médio e longo prazo e tome decisões mais assertivas.
SAIBA MAIS

Norus 10 anos - Tecnologia para impulsionar melhores decisões.

5 dicas para uma gestão de riscos eficiente na compra de energia

Wed, 29 Jun 2022 15:36:53 GMT

Sua empresa tem uma política eficiente de gestão de riscos? Saiba a importância da implantação dessas práticas e conheça nossas 5 dicas para ajudar você na tomada de decisão.

O processo de evolução do mercado, incluindo o setor de energia elétrica brasileiro, vem exigindo que as empresas se apoiem em tecnologias e construam diferenciais competitivos que gerem impacto na sustentabilidade dos seus negócios. A gestão de risco se mostra fundamental nesse aspecto. Ela permite antecipar possíveis problemas e planejar a adoção de ações mitigadoras, que vão refletir nos resultados e na sustentabilidade da empresa.

Porém, ainda que já entenda a importância da gestão de risco, grande parte das companhias está no processo de busca para implantar alguma política de gestão de risco de mercado. O entrave está, sobretudo, na escassez de material acadêmico específico para o mercado brasileiro de energia elétrica.

É importante ressaltar que nas operações o risco deve ser gerenciado , visando reduzir a exposição do negócio a prejuízos e crises, mas não deve ser completamente eliminado. Ao extinguir totalmente os riscos, elimina-se também a possibilidade de ganhos. Avaliar os cenários e definir quais riscos e retornos “compensam” são estratégias cabíveis para uma política de riscos eficiente. Cabe lembrar que, no mercado de energia, destacam-se os riscos de mercado, de crédito, de liquidez, regulatórios e operacionais.

O sucesso na implantação das práticas de gestão de risco depende do entendimento, do esforço interno e da atuação dos tomadores de decisão na execução consistente e regular dos processos.

Enumeramos abaixo, 5 dicas para que seja feita uma gestão de risco eficiente na compra de energia:

1. Faça a quantificação econômico-financeira do risco

Para que seja feita uma gestão eficiente capaz de acompanhar de forma objetiva as chances e a magnitude das potenciais perdas, a abordagem deve ser quantitativa, com base em métricas que se relacionam com indicadores financeiros e sejam comparadas com orçamentos, metas ou limites de exposição;

2. Invista na gestão do conhecimento: documentação organizada das decisões

Toda decisão tomada dentro do domínio da política de risco, é embasada em indicadores e dados que justificam a estratégia escolhida. Por isso, organizar, arquivar e facilitar o acesso aos relatórios de risco, métricas e demais materiais é de extrema valia para a comprovação e justificativa das decisões e, até mesmo, como insumo para auditorias e avaliação de processos futuros. A documentação organizada e acessível favorece ainda a gestão do conhecimento, sendo independente da troca de profissionais ou equipes. Nossa sugestão é que essa documentação seja mantida, preferencialmente, dentro de um ambiente web instalado em um servidor ou na nuvem;

3. Garantir a qualidade e governança dos dados e processos

Os modelos de risco são alimentados por dados, indicadores e parâmetros de entrada. Dessa forma, garantir a integridade e a credibilidade dessas informações é de extrema importância para que as previsões e cálculos sejam realizados com assertividade. Sugerimos não ficar restrito às analises de teste de estresse, mas sim ter uma visão transparente de como está a sua distribuição de risco, utilizando vários cenários de preços futuros;

4. Defina apenas um balanço energético oficial (e mantenha-o atualizado)

Para que a gestão de risco funcione de forma eficiente, é fundamental que seja definido apenas um balanço energético. Ainda que aparentemente seja uma ação simples, essa tarefa torna-se elaborada quando relacionada a portfólios com diversos ativos físicos, pois seus dados podem ficar desatualizados com facilidade. Ao trabalhar com carteiras defasadas, o que pode acontecer com frequência em mesas de energia muito ativas, não se tem o real balanço energético da empresa. Uma estrutura sistematizada pode auxiliar nesse processo, garantindo a credibilidade necessária para a gestão de risco.

5. Utilizar um sistema de gestão de risco automatizado para mensurar e auxiliar nos processos de tomada de decisão

Ainda é bastante comum no setor elétrico brasileiro, a utilização de ferramentas e plataformas de gestão de risco baseadas em processos manuais e não sistematizados, principalmente através de planilhas de cálculos.

Essa abordagem traz flexibilidade e redução de custos, mas também aumenta significativamente o risco operacional das empresas, além de concentrar as informações em indivíduos e não possuir padrões bem definidos . Cabe lembrar que, com as atualizações do mercado, as análises eficientes de risco passaram a exigir ferramentas mais robustas e automatizadas. As plataformas digitais para comercializadoras de energia atuais auxiliam no gerenciamento dos portfólios, permitem simulações, registros de acessos e uma base sólida para a tomada de decisão.

Essas dicas fazem sentido para a sua dinâmica de trabalho? Conte com nosso time de especialistas para auxiliar você na análise dos riscos e facilitar o processo de tomada de decisão. Fale com um de nossos profissionais AQUI .

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4 motivos para sua comercializadora ter uma plataforma digital de gestão de portfólios e riscos

Já pensou se fosse possível entender as consequências das suas decisões antes mesmo que elas fossem tomadas? Para as comercializadoras de energia elétrica, essa pergunta não precisa ficar apenas no plano das ideias. Pelo contrário: gerir riscos com segurança já é uma realidade.
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Norus 10 anos - Tecnologia para impulsionar melhores decisões.

4 motivos para sua comercializadora ter uma plataforma digital de gestão de portfólios e riscos

Mon, 23 May 2022 18:00:05 GMT

Já pensou se fosse possível entender as consequências das suas decisões antes mesmo que elas fossem tomadas?

Para as comercializadoras de energia elétrica, essa pergunta não precisa ficar apenas no plano das ideias. Pelo contrário: gerir riscos com segurança já é uma realidade. A tecnologia é capaz de trazer informações essenciais e dar suporte às decisões de compra e venda de energia. Afinal, para avaliar as oportunidades que surgem no setor elétrico é preciso agilidade, estratégia e inteligência de mercado.

Efetuar um controle pouco efetivo das políticas de risco e acompanhar dados através de planilhas off-line ou de ferramentas que não garantam nenhum tipo de flexibilidade para atender as demandas específicas do seu negócio são atitudes que não transpassam segurança nem confiança ao mercado.

Enumeramos abaixo QUATRO motivos para sua comercializadora investir em uma plataforma digital de gestão de portfólios e riscos:

Conheça o Imeris

A Norus desenvolveu uma plataforma de inteligência de mercado e gestão de risco criada especialmente para quem opera no ramo da energia. O sistema Imeris permite o acompanhamento da posição atual e a segurança nos processos de avaliação das expectativas de risco de acordo com diversos cenários futuros. Cabe ressaltar que o Imeris atende a todos os pontos enumerados nos motivos acima e ainda apresenta outras funcionalidades importantes, tais como:

- Segurança e controles de acesso;

- Integração com os principais sistemas de booking do mercado;

- Suporte a contratos de derivativos;

- Indexação de contratos e curvas Forward;

- Duas curvas Forward (Front e Risco);

- Definição de diferentes políticas de risco;

- Análises com cenários;

- Stress Test;

- Importação de arquivos diretamente na plataforma;

- Limites financeiros, volume e de prazo com as contrapartes;

- Grupos econômicos e de contrapartes;

- Registros históricos;

- Flexibilidade para filtrar e analisar a carteira a fundo.

Para gerir seus portfólios e riscos de uma maneira dinâmica e acessível, experimente o Imeris .

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Qual a influência das chuvas no preço da energia elétrica?

Entenda como a escassez ou o aumento das chuvas impacta o preço da energia e descubra a solução que vai te ajudar a prever afluências de vazão (e tomar decisões com mais confiança) .

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Norus 10 anos - Tecnologia para impulsionar melhores decisões.

Qual a influência das chuvas no preço da energia elétrica?

Fri, 08 Apr 2022 16:45:06 GMT

Entenda como a escassez ou o aumento das chuvas impactam o preço da energia e descubra a solução que vai te ajudar a prever afluências de vazão (e tomar decisões com mais confiança)

Não é incomum vermos na grande mídia matérias que relacionam a falta de chuvas com o aumento do preço da energia elétrica. Em meados de 2021 foi noticiado pelos principais jornais do país que o Brasil vem vivendo a pior seca dos últimos 90 anos e que, por causa desse fato, foi necessário acionar as termelétricas para suprir a demanda de energia. A consequência: alta no preço da conta de luz, efeito cascata de aumento de preços na economia e programas do governo para combater o desperdício de energia.

Matéria do Fantástico:

Pior seca no Brasil em 91 anos acende alerta:

existe o risco de um novo apagão? (04/07/21)

Matéria da Folha de São Paulo:

Pior seca da história encarecerá

conta de luz o ano todo (11/05/2021)

Matéria da CNN Brasil:

Inflação sofre impacto da crise hídrica,

a pior dos últimos 91 anos no Brasil (24/08/2021)

De 2019 para cá, o volume de chuvas ficou abaixo da normalidade e os reservatórios da região Sudeste e Centro-Oeste, considerados as maiores “caixas-d’água do setor elétrico brasileiro”, também passaram por uma situação hidrológica desfavorável.

O aumento/escassez das chuvas e a influência no preço da energia

É um fato: a principal fonte de geração de energia no Brasil é a fonte hidráulica. As usinas hidrelétricas correspondem a quase 70% da matriz elétrica nacional e o país tem um dos mais altos potenciais hidráulicos do planeta.

De acordo com os dados da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), o Brasil possui 219 usinas hidrelétricas de grande porte em operação, 425 pequenas centrais hidrelétricas e 739 centrais geradoras hidrelétricas. Desse número, três usinas brasileiras – a Itaipu Binacional, Belo Monte e Tucuruí, ocupam o ranking das dez maiores do mundo. E a perspectiva do Ministério de Minas e Energia é de ainda mais crescimento – segundo o órgão, a energia hidrelétrica vai continuar a dominar a geração de energia no Brasil até 2030.

Não há dúvidas da relevância que a previsão de chuvas tem para o preço da energia.

O regime de chuvas influencia fortemente no preço da energia no curto e no médio prazo, mesmo para quem faz parte do Mercado Livre de Energia . Ainda que o preço da energia seja negociado livremente, contrato a contrato, se o período hidrológico for desfavorável, os encargos podem ficar mais caros mês a mês. Mas, cabe ressaltar que em comparação com os clientes do ambiente cativo, os efeitos para quem compra e vende a energia no mercado livre são menores e a previsibilidade dos aumentos é bem mais assertiva.

Conheça o Pluvia para prever afluências de vazão com agilidade e tomar decisões com mais confiança

Para acompanhar previsões diárias, analisar diferentes cenários e compreender as consequências de cada um deles nas vazões das usinas hidrelétricas, a Norus desenvolveu o Pluvia. Ele é um sistema de previsões de afluência com grande volume de dados hidrológicos, que utiliza técnicas de aprendizagem de máquina. São mais de 300 previsões para diferentes mapas e condições de partidas, que podem ser acessados todos os dias.

Diferenciais do Pluvia:

- Produção de mais de 300 previsões de vazão por dia;

- Previsões com aprendizagem de máquina;

- Previsões seguindo o processo oficial (para bacias que usam SMAP);

- Horizontes de previsão de até 10 meses à frente;

- Entrega o PREVS pronto para executar o GEVAZP;

- Permite o upload de mapas de precipitação no formato CSV para até 60 dias à frente;

- Permite a criação de mapas de precipitação personalizados com base nos mapas existentes;

- Interface intuitiva, de fácil comparação entre previsões.

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Como é calculado o preço da energia elétrica?

Conheça os fatores que influenciam a oscilação dos preços de energia no curto, médio e longo prazo e tome decisões mais assertivas.
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Norus 10 anos - Tecnologia para impulsionar melhores decisões.

Como é calculado o preço da energia elétrica?

Fri, 08 Apr 2022 16:45:04 GMT

Conheça os fatores que influenciam a oscilação dos preços de energia no curto, médio e longo prazo e tome decisões mais assertivas.

Comprar e vender energia no mercado livre pode trazer uma série de vantagens para as empresas. A oportunidade de escolher fornecedores e de negociar livremente favorece a competitividade do setor, otimiza a previsão dos custos, garante uma gestão mais eficiente na contratação da energia e mais rentabilidade às operações das companhias.

Mas, é preciso se atentar à volatilidade dos preços para a melhor tomada de decisão. Cabe lembrar que este é um mercado sensível à lei da oferta e da demanda.

Fatores que influenciam o preço da energia

O modelo de precificação de energia sofre a influência de questões conjunturais e estruturais.

As questões conjunturais impactam, sobretudo, no preço da energia no curto e no médio prazo, fazendo com que o preço seja bastante variável.

Fatores capazes de alterar os preços vigentes (no curto e no médio prazo):

- a frequência, a localização e a quantidade das chuvas para a geração de Energia Natural Afluente (ENA);

- o potencial dos ventos;

- as temperaturas previstas abaixo ou acima do esperado;

- o volume de produção das usinas hidrelétricas;

- os níveis dos reservatórios;

- os preços dos combustíveis;

- a demanda de energia pelos consumidores;

- os custos de déficit;

- a disponibilidade de geração e distribuição de energia.

Se o regime de chuvas aguardado para o verão vier abaixo do esperado e esse dado chegar a influenciar o volume de oferta de energia hidráulica, por exemplo, pode ser necessário acionar fontes mais caras de energia, como as térmicas. O impacto dessa questão climática será percebido no preço da energia. Situação parecida como a do exemplo aconteceu recentemente no Brasil. O país vem enfrentando a pior seca dos últimos 90 anos e, por isso, no segundo semestre de 2021, foi necessário acionar as usinas térmicas para suprir a demanda.

Assim como podem favorecer o aumento no preço, as condições conjunturais podem tornar o preço por MWh mais atrativo.

A atividade econômica e a política do país também fazem parte dos fatores de conjuntura e impactam no preço de curto e médio prazo.

Para equilibrar os custos entre a oferta e a demanda de energia no país, é utilizado o PLD.

No Ambiente de Contratação Livre (ACL), o preço da energia é bastante impactado pelo PLD. A sigla refere-se ao Preço de Liquidação de Diferenças e serve como indicador de equilíbrio do sistema elétrico. Ele determina os valores de toda a energia elétrica produzida, mas não contratada pelos agentes de mercado. O PLD é utilizado na liquidação da energia no mercado de curto prazo (MCP).

O PLD é calculado através de um modelo matemático e proporciona o acompanhamento dos preços através de publicações diárias, com valores de hora em hora para as 24 horas do dia subsequente. Vale lembrar que é limitado por um preço mínimo e por um preço máximo, estabelecidos anualmente pela ANEEL.

Impactos no preço da energia no longo prazo: questões estruturais

Ainda que os contratos em longo prazo sejam negociados com base no PLD, os preços não sofrem tanta flutuação, visto que há mais tempo para previsões e consumo. O preço da energia em longo prazo tem pouca influência das questões conjunturais e bastante influência das questões estruturais, tais como:

- construção de novas usinas para a expansão da matriz energética;

- eleições presidenciais e planos de governo;

- expectativa de crescimento do país;

- novas fontes de energia;

- impacto da geração da energia no ecossistema, etc.

É de extrema relevância conhecer as variáveis que impactam no preço da energia para tomar as decisões mais assertivas de compra e venda no setor energético. A Norus conhece os desafios e oscilações do Mercado Livre de Energia e tem expertise para impulsionar os clientes para decisões cada vez melhores. Há 10 anos nos inspiramos na força que a energia elétrica tem e desenvolvemos tecnologia para quem produz, vende e distribui energia.

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Norus 10 anos - Tecnologia para impulsionar melhores decisões.

Improving the performance of Stochastic Dual Dynamic Programming

Tue, 01 Dec 2015 14:00:00 GMT

AUTORES

ANDY BRYAN PHILPOTT
ERLON C. FINARDI

DEZ/2015

REVISTA: JOURNAL OF COMPUTATIONAL AND APPLIED MATHEMATICS

EDIÇÃO: 290

PÁGINAS: 196-208

This paper is concerned with tuning the Stochastic Dual Dynamic Programming algorithm to make it more computationally efficient. We report the results of some computational experiments on a large-scale hydrothermal scheduling model developed for Brazil. We find that the best improvements in computation time are obtained from an implementation that increases the number of scenarios in the forward pass with each iteration and selects cuts to be included in the stage problems in each iteration. This gives an order of magnitude decrease in computation time with little change in solution quality.

Performance evaluation and energy production optimization in the real-time operation of hydropower plants

Sat, 01 Nov 2014 15:15:08 GMT

AUTORES

ERLON C. FINARDI

F.A.C. RIBAS

MARCELO MARCEL CORDOVA

MURILO REOLON SCUZZIATO

NOV/2014

REVISTA: ELECTRIC POWER SYSTEMS RESEARCH (PRINT)

EDIÇÃO: 116

PÁGINAS: 201-207

This paper describes a system for the performance evaluation and energy optimization of the real-time operation at Itá Hydropower Plant, which is located in southern Brazil. Using data collected from sensors and meters, several variables of the units are precisely calculated, such as turbined outflows, heads, losses and efficiencies. The unit turbined outflow, which is the most challenging and important parameter for real-time operation, is calculated using an ultrasonic flow meter and a Hill diagram. Additionally, the system performs a real-time optimization in which the dispatch aims to use the water efficiently. In predominant hydropower systems, as in Brazil, this computational tool is very useful for the efficient use of hydro resources, for which every tenth of a percentage increase in the energy conversion efficiency is welcome. The benefits detailed in this paper can also be achieved in other plants, particularly if there are a large number of units with distinct operating characteristics.

Annual Distribution Budget in the Beverage Industry: A Case Study

Fri, 01 Aug 2014 16:15:36 GMT

AUTORES

LUIS GUIMARÃES

PEDRO AMORIM

FÁBIO MOREIRA

BERNARDO ALMADA-LOBO

AGO/2014

REVISTA: INTERFACES

EDIÇÃO: 44 / 6

PÁGINAS: 605-626

Unicer, a major Portuguese beverage company, improved its tactical distribution planning decisions and study alternative scenarios for its supply strategies and network configuration as result of an operations research (OR)-driven process. In this paper, we present the decision support system responsible for this new methodology. At the core of this system is a mathematical programming-based heuristic that includes decision variables that address transportation and inventory management problems. Unicer runs a set of production and distribution platforms with various characteristics to fulfill customers demand. The main challenge of our work was to develop a tactical distribution plan, which Unicer calls an annual distribution budget, as realistically as possible without jeopardizing the nature of the strategic and tactical tool. The company had a complex tactical distribution planning problem because of the increasing variety of its stock-keeping units and its need for a flexible distribution network to satisfy its customers, who demand a very fragmented set of products. Atypical flows of finished products from Unicer’s distribution centers to its production platforms are a major cause of this complexity, which yields an intricate supply chain. The quality of the solutions we provided and the implementation of a user-friendly interface and editable inputs and outputs for our decision support system motivated company practitioners to use it. Unicer saves approximately two million euros annually and provides better information to its decision makers. As a result, these decision makers now view their operations from a more OR-based perspective.

Stochastic model for energy commercialisation of small hydro plants in the Brazilian energy market

Tue, 15 Apr 2014 16:23:15 GMT

AUTORES

ERLON C. FINARDI

MAURO A. G. SIERRA

BRIGIDA UARTHE DECKER

ANDRÉ A. S. MILANEZI

ABR/2014

REVISTA: COMPUTATIONAL MANAGEMENT SCIENCE

EDIÇÃO: 12

PÁGINAS: 111-127

This paper presents a stochastic model for energy commercialisation strategies of small hydro plants (SHPs) in the Brazilian electricity market. The model aims to find the maximum expected revenue of the generation company, considering the main energy market regulations in Brazil, such as the penalty for insufficient energy certificates, the seasonality of energy certificates and the stochastic processes of future energy prices and plant generation. The problem is formulated as a multi-stage linear stochastic programming model, where the stochastic variables are the energy future prices, the system hydro generation and the SHP generation in the portfolio. Because of the large number of time steps in this model, methods with sampling strategies are necessary to identify a good solution. Therefore, we apply the Stochastic Dual Dynamic Programming algorithm. A case example is presented to analyse certain results of the model, which considers a generator company with a set of SHPs that can sell energy through contracts with periods of 6–24 months.

An Intelligent Decision Support System for the Operating Theater: A Case Study

Wed, 15 Jan 2014 15:28:05 GMT

AUTORES

CARLOS GOMES

JOSE BORGES

ANTONIO CARVALO BRITO

BERNARDO ALMADA-LOBO

JAN/2014

REVISTA: IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING

EDIÇÃO: 11 / 1

PÁGINAS: 265-273

From long to short term planning, decision processes inherent to operating theater organization are often subject of empiricism, leading to far from optimal results. Waiting lists for surgery have always been a societal problem, which governments have been fighting with different management and operational stimulus plans. The current hospital information systems available in Portuguese public hospitals, lack a decision support system component that could help achieve better planning solutions. Thus, an intelligent decision support system has been developed, allowing the centralization and standardization of planning processes, improving the efficiency of the operating theater and tackling the waiting lists for surgery fragile situation. The intelligence of the system derives from data mining and optimization techniques, which enhance surgery duration predictions and operating rooms surgery schedules. Experimental results show significant gains, reducing overtime, undertime, and better resource utilization.

An Introductory Tutorial on Stochastic Programming Using a Long-term Hydrothermal Scheduling Problem

Sat, 15 Jun 2013 16:33:11 GMT

AUTORES

ERLON C. FINARDI

BRIGIDA UARTHE DECKER

JUN/2013

REVISTA: JOURNAL OF CONTROL, AUTOMATION AND ELECTRICAL SYSTEMS

EDIÇÃO: 24 / 3

PÁGINAS: 361-376

Stochastic programming deals with a class of optimization models and algorithms in which some of the data may be subject to significant uncertainty. Such models are appropriate when data evolve over time and decisions need to be made before observing the entire data stream. Mathematically, this uncertainty is modeled by means of including random variables in the optimization model. however, such strategy demands a different methodological approach in relation to those usually found in deterministic optimization problems. This tutorial focuses on the main methodological aspects of stochastic programming. The long-term hydrothermal scheduling problem is used to present the ideas didactically. Two reasons justify the choice: (i) this problem is inherently stochastic because the generation decisions on hydrothermal systems are directly influenced by the reservoirs’ water availability, which is associated with future inflows uncertainty. (ii) the problem has great practical relevancy as a decision computational model to use the energy resources in an electrical energy system efficiently. Thus, in general terms, this tutorial aims to motivate the use of this important and fascinating methodological tool that is stochastic optimization.

On Solving Multistage Stochastic Programs with Coherent Risk Measures

Fri, 15 Feb 2013 15:34:51 GMT

AUTORES

ANDY BRYAN PHILPOTT

ERLON C. FINARDI

FEV/2013

REVISTA: OPERATIONS RESEARCH

EDIÇÃO: 61 / 4

PÁGINAS: 957-970

We consider a class of multistage stochastic linear programs in which at each stage a coherent risk measure of future costs is to be minimized. A general computational approach based on dynamic programming is derived that can be shown to converge to an optimal policy. By computing an inner approximation to future cost functions, we can evaluate an upper bound on the cost of an optimal policy, and an outer approximation delivers a lower bound. The approach we describe is particularly useful in sampling-based algorithms, and a numerical example is provided to show the efficacy of the methodology when used in conjunction with stochastic dual dynamic programming.

A computational study of a stochastic optimization model for long term hydrothermal scheduling

Sat, 15 Dec 2012 15:39:25 GMT

AUTORES

ERLON C. FINARDI

DEZ/2012

REVISTA: INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS

EDIÇÃO: 43 / 1

PÁGINAS: 1443-1452

The long-term hydrothermal scheduling is one of the most important problems that must be solved in power systems area. This problem aims to obtain an optimal policy, under water resources uncertainty, for the hydro and thermal plants over a multi-annual planning horizon. The purpose of this paper is twofold. Firstly, we present a computational model which is in development for solving the long-term hydrothermal scheduling of the Brazilian hydrothermal power system. Secondly, it is described some modeling issues which may cause problems to achieve an optimal policy and are currently included in the official long-term optimization model of the Brazilian regulatory framework. This paper presents some solutions, for those problems, that were implemented on our model. We evaluate the solutions related to the original modeling and the modified one, in order to show evidences of the problems and that the solutions proposed are a good start point. To accomplish this evaluation, we consider in the model the whole Brazilian power system, with a reduced planning horizon.

A rich vehicle routing problem dealing with perishable food: a case study

Thu, 15 Nov 2012 15:43:14 GMT

AUTORES

PEDRO AMORIM

SOPHIE N, PARRAGH

BERNARDO ALMADA-LOBO

NOV/2012

REVISTA: TOP (MADRID)

EDIÇÃO: 22 / 2

PÁGINAS: 489-508

This paper presents a successful application of operations research techniques in guiding the decision making process to achieve a superior operational efficiency in core activities. We focus on a rich vehicle routing problem faced by a Portuguese food distribution company on a daily basis. This problem can be described as a heterogeneous fleet site dependent vehicle routing problem with multiple time windows. We use the adaptative large neighbourhood search framework, which has proven to be effective to solve a variety of different vehicle routing problems. Our plans are compared against those of the company and the impact that the proposed decision support tool may have in terms of cost savings is shown. The algorithm converges quickly giving the planner considerably more time to focus on value-added tasks, rather than manually correct the routing schedule. Moreover, contrarily to the necessary adaptation time of the planner, the tool is quite flexible in following market changes, such as the introduction of new customers or new products.

Dynamic sampling algorithms for multi-stage stochastic programs with risk aversion

Sun, 15 Apr 2012 16:45:57 GMT

AUTORES

ANDY BRYAN PHILPOTT

ABR/2012

REVISTA: EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH

EDIÇÃO: 218 / 2

PÁGINAS: 470-483

We consider the incorporation of a time-consistent coherent risk measure into a multi-stage stochastic programming model, so that the model can be solved using a SDDP-type algorithm. We describe the implementation of this algorithm, and study the solutions it gives for an application of hydro-thermal scheduling in the New Zealand electricity system. The performance of policies using this risk measure at different levels of risk aversion is compared with the risk-neutral policy.