otimização de portfólios de contratos de energia elétrica utilizando algoritmos genéticos multiobjetivo PDF
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RITCHIE GUDER OTIMIZAÇÃO DE PORTFÓLIOS DE CONTRATOS DE ENERGIA ELÉTRICA UTILIZANDO ALGORITMOS GENÉTICOS MULTIOBJETIVO Florianópolis-SC 2009 UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA OTIMIZAÇÃO DE PORTFÓLIOS DE CONTRATOS DE ENERGIA ELÉTRICA UTILIZANDO ALGORITMOS GENÉTICOS MULTIOBJETIVO Dissertação submetida à Universidade Federal de Santa Catarina como parte dos requisitos para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Elétrica. RITCHIE GUDER Florianópolis, maio de 2009. OTIMIZAÇÃO DE PORTFÓLIOS DE CONTRATOS DE ENERGIA ELÉTRICA UTILIZANDO ALGORITMOS GENÉTICOS MULTIOBJETIVO Ritchie Guder ‘Esta Dissertação foi julgada adequada para obtenção do Título de Mestre em Engenharia Elétrica, Área de Concentração em Planejamento de Sistemas de Energia, e aprovada em sua forma final pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Santa Catarina.’ ______________________________________ Raimundo Celeste Ghizoni Teive, Dr.Eng. Orientador ______________________________________ Kátia Campos de Almeida, PhD. Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Banca Examinadora: ______________________________________ Raimundo Celeste Ghizoni Teive, Dr.Eng. _____________________________________ Fabiola Sena Vieira, Dr. Eng. ______________________________________ Erlon Cristian Finardi, Dr. Eng. ______________________________________ Rubipiara Cavalcante Fernandes, Dr. Eng ii Resumo da Dissertação apresentada à UFSC como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Elétrica. OTIMIZAÇÃO DE PORTFÓLIOS DE CONTRATOS DE ENERGIA ELÉTRICA UTILIZANDO ALGORITMOS GENÉTICOS MULTIOBJETIVO Ritchie Guder Orientador: Raimundo C. Ghizoni Teive, Dr. Área de Concentração: Planejamento de Sistemas de Energia Elétrica Palavras-chave: Gerenciamento de risco, contratos de opções, Teoria de Portfólios de Markowitz, Value-at-Risk, Conditional Value-at-Risk e Algoritmos Genéticos Multiobjetivo. A otimização de portfólios de contratos de energia é um problema complexo e atual, associado com a atividade de comercialização de energia elétrica. No Brasil essa atividade ocorre em dois ambientes, Ambiente de Contratação Livre (ACL) e Ambiente de Contratação Regulado (ACR). Os agentes envolvidos neste ambiente interessados em otimizar seus portfólios têm que levar em consideração não somente o montante a ser comercializado, mas também os riscos associados ao preço da energia no mercado de curto prazo e as formas de mensurar esses riscos, transformando-se em um problema de otimização multiobjetivo. Além disto, a utilização de contratos de opção, bilaterais e flexíveis são também meios de fornecer hedging (cobertura contra riscos) aos agentes comercializadores. Neste trabalho é proposta uma técnica de Algoritmo Genético Multiobjetivo, que incorpora as funções objetivo de Markowitz, Value-at-Risk e Conditional Value-at-Risk, como também contratos derivativos, para a construção de uma fronteira eficiente de portfólios de ativos, sendo os ativos testados os contratos de energia elétrica e ações em bolsa de valores, podendo ser expandido a outros tipos de ativos. Sendo assim, o objetivo do trabalho não é encontrar um portfólio ótimo, mas sim fornecer um conjunto de soluções ótimas de Pareto. Isso permite que os agentes avaliem em conjunto as medidas de risco e de retorno para definição de seu portfólio de energia elétrica, entre outros tipos de portfólios. Ao final esta meto- dologia é validada com problemas realísticos. iii Abstract of Dissertation presented to UFSC as a partial fulfillment of the requirements for the degree of Master in Electrical Engineering ELECTRICAL ENERGY CONTRACTS PORTFOLIOS OP- TIMIZATION BY USING MULTI-OBJECTIVE GENETIC AL- GORITHMS Ritchie Guder Advisor: Raimundo C. Ghizoni Teive, Dr. Area of Concentration: Planning of Electric Power Systems Palavras-chave: Risk Management, Contracts Options, Portfolios Theory of Markowitz, Value-at-Risk, Conditional Value-at-Risk and Multi-Objective Genetic Algorithms The energy contracts portfolio optimization is a complex and current problem, associated with the commercialization activity of electrical energy. In the Brazilian case, the environment for making energy con- tracting is called ACL. The agents involved in this environment, ones interested in optimizing their portfolios, have to take into account not only the energy total to be traded, but also the risks relates to the spot price, transforming this problem into a multi-objective optimization problem. Besides, the use of option, bilateral and flexible contracts are also ways to provide hedging to trader agents. In this work, it is pro- posed a Multi-objective Genetic Algorithm technique , which incorpo- rate the Markowitz objective function, Value-at-Risk and Conditional Value-at-Risk. The derivative contracts is use to construct the efficient frontier of electrical energy portfolios as well. The aim of this work is to search for a set of optimal solutions in a Pareto sense. These solutions allow that the agents can evaluate the set of risk and return and the choose de best fit with their aversion risk level. At the end the metho- dology is validate with a realistic system. iv
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