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FACULDADE IETEC
Marco Antônio Lomasso
DINÂMICA DE SISTEMAS APLICADA À ANÁLISE DE VIABILIDADE
ECONÔMICA DE UM PARQUE EÓLICO NO BRASIL
Belo Horizonte
2016
Marco Antônio Lomasso
DINÂMICA DE SISTEMAS APLICADA À ANÁLISE DE VIABILIDADE
ECONÔMICA DE UM PARQUE EÓLICO NO BRASIL
Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado da Faculdade Ietec, como requisito à obtenção do título de Mestre em Engenharia e Gestão de Processos e Sistemas.
Área de concentração: Engenharia e Gestão de Processos e Sistemas
Linha de pesquisa: Gestão de Processos, Sistemas e Projetos
Orientadora: Profa. Dra. Gisele Tessari Santos Faculdade Ietec
Belo Horizonte Faculdade Ietec
2016
Lomasso, Marco Antônio. L839d Dinâmica de sistemas aplicada à análise de viabilidade econômica
de um parque eólico no Brasil. / Marco Antônio Lomasso. - Belo Horizonte, 2016.
116 f., enc. Orientador: Gisele Tessari Santos. Dissertação (mestrado) – Faculdade Ietec. Bibliografia: f. 101-109 1. Energia eólica. 2. Dinâmica de sistemas. 3. Viabilidade econômica. 4. Modelo de Simulação. I. Santos, Gisele Tessari. II. Faculdade Ietec. Mestrado em Engenharia e Gestão de Processos e Sistemas. III. Título.
CDU: 681.3.03:620.91(81)
Marco Antônio Lomasso. Dinâmica de sistemas aplicada à análise de viabilidade econômica de um
parque eólico no Brasil
Dissertação apresentada ao Programa de Mestrado em Engenharia e Gestão de Processos e Sistemas da Faculdade Ietec, como requisito parcial à obtenção do título de Mestre em Engenharia e Gestão de Processos e Sistemas. Área de concentração: Engenharia e Gestão de Processos e Sistemas Linha de Pesquisa: Gestão de Processos, Sistemas e Projetos Orientador: Profa. Dra. Gisele Tessari Santos
Aprovada pela banca examinadora constituída pelos professores:
______________________________________________________________ Prof. Dr. Antônio José Steidle Neto – UFSJ
______________________________________________________________ Prof. Dr. José Helvécio Martins – IETEC
______________________________________________________________ Profa. Dra. Gisele Tessari Santos- Orientador
______________________________________________________________ Profa. Dra. Wanyr Romero Ferreira
Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão de Processos e Sistemas da Faculdade Ietec
Belo Horizonte, 16 de setembro de 2016.
Faculdade Ietec Rua Tomé de Souza, 1065 - Belo Horizonte, MG - 30140-131 - Brasil - tel.: (031) 3116-1000 - fax (031)
Faculdade Ietec
Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão de Processos e Sistemas
Dedico este trabalho ao meu pai, Rafael
Lomasso, que fez tudo por mim nestes últimos
trinta anos e é uma fonte de inspiração para
tudo em minha vida.
À minha amada, Ludmila Zocrato, que
acreditou em mim quando até mesmo eu
duvidei.
AGRADECIMENTOS
Agradeço a Deus, que no calvário de seu Filho amado, nos deu a vitória, portanto façamos tudo
para a Glória de Deus.
A Prof. Dra. Gisele Tessari dos Santos, pela paciência na orientação, por sempre ser solícita
quando necessário, pela cordialidade que sempre acompanhou nossas conversas e todo o
ensinamento passado durante o período de escrita desta dissertação.
Ao meu pai, que me deu oportunidade de empreender tempo e dinheiro em busca deste sonho
e que na reta final, gentilmente me acolheu em sua casa se tornando válvula de escape nos
momentos extremos e excelente companhia para o dia a dia. A você pai meu mais profundo
agradecimento, não somente por esta vitória e sim por tudo que sou.
À minha mãe, Antônia Maria dos Santos Lomasso (in memoriam), que breve partiu, mas me
deixou de herança ensinamentos de caráter, bondade e muito amor ao próximo. Além de uma
família maravilhosa e honrada, que me apresentou aos caminhos do Senhor, a estes também,
meu muito obrigado, por serem todos minha “mãe” durante a vida.
Aos Lomassos, simplesmente por serem os Lomassos. Em especial à minha tia Edna Lomasso,
que me acolheu como um filho, esta vitória também é sua.
À minha eterna namorada, Ludmila Zocrato, por ter entendido minhas ausências, estar sempre
presente me suportando e alegrando, quando a tendência era esmorecer. Por ter aceitado adiar
nossos sonhos mais um pouco devido ao mestrado. Pelo cuidado e amor demonstrados no dia
a dia e por ter acreditado em mim, muito obrigado.
Á Rosemeire Zocrato, pelo carinho, atenção e apoio desde que entrei para a família e por ser
além de uma sogra, mais uma mãe que ganhei na caminhada da vida.
Aos mestres do IETEC pelo conhecimento transmitido e contribuição para formação desta
pesquisa. E à Sirlene Cassiano pela dedicação e empenho no auxílio da formatação deste
trabalho.
Agradeço também à COBRAPI pela bolsa de estudos, fundamental para a conclusão do curso
e aos amigos que lá fiz.
“Porque Dele e por Ele, e para Ele, são todas as coisas; glória, pois, a Ele eternamente.
Amém. ” - Romanos 11:36
RESUMO
O Brasil possui uma matriz energética diferenciada do restante do mundo, no que se refere à
emissão de CO2, pois é composta por mais de 60% de energia oriunda das hidrelétricas. Apesar
da matriz energética brasileira ser considerada limpa, ela se mostra frágil em relação a
alterações climáticas e sazonalidades. A energia eólica, por ser uma fonte de energia limpa com
baixos impactos ambientais, é uma opção para a diversificação da matriz energética brasileira.
Neste trabalho o objetivo foi aplicar a metodologia de dinâmica de sistemas a um projeto de
planejamento e desenvolvimento de um sistema de geração elétrica a partir de energia eólica
no Brasil, a fim de identificar os fatores mais críticos que afetam o desempenho e a viabilidade
econômica e técnica do projeto. Inicialmente, tomou-se como base um modelo disponível na
literatura e fizeram-se adaptações a fim de representar a realidade do Brasil. Posteriormente,
definiu-se uma região do país para simulação e análise do projeto do parque eólico.
Adicionalmente, fizeram-se diversas análises de sensibilidade com a finalidade de estudar o
comportamento dos indicadores econômicos do projeto frente a variações de parâmetros
importantes do modelo. Constatou-se, por meio dos resultados das simulações, que a técnica de
dinâmica de sistemas se mostrou adequada para o estudo de viabilidade econômica do parque
eólico. O principal diferencial proporcionado por esta técnica foi permitir avaliar o
comportamento do sistema como um todo dinamicamente, além de possibilitar melhor
compreensão da influência dos principais parâmetros do modelo nos indicadores econômicos
do projeto. Dessa maneira, a partir dos resultados, evidenciou-se que a região escolhida é
adequada para a implantação de um parque eólico; de acordo com os dados do cenário base, o
projeto é economicamente viável; a velocidade dos ventos exerce forte influência na viabilidade
econômica do projeto; o número de turbinas não influencia diretamente na TIR (taxa interna de
retorno) ou TRI (taxa de retorno do investimento) do projeto desde que toda a produção
realizada seja comercializada; o custo por MW instalado do projeto, assim como o preço de
venda do kWh determinado por leilão são fatores que devem ser analisados criteriosamente no
ato do planejamento do parque eólico; finalmente a fim de minimizar o impacto do alto período
de retorno, pode-se potencializar o VPL (valor presente líquido) e a TIR caso haja um aumento
no tempo de contrato de prestação de serviço entre a concessionária e o governo.
Palavras-chave: Energia Eólica. Dinâmica de Sistemas. Viabilidade Econômica. Modelo de
Simulação.
ABSTRACT
Brazil’s energy matrix is different than of the rest of the world in regard to CO2 emissions, since
more than 60% derives from hydroelectric power. Despite being considered clean, the Brazilian
energetic matrix is fragile in relation to climate change and seasonal variations. Being a clean
energy source with low environmental impacts, wind power is an alternative to the
diversification of the Brazilian energy matrix. This study aimed to apply the system dynamics
methodology to a planning and development project of wind power in Brazil in order to identify
the most critical factors affecting the performance and the economic and technical viability of
the project. Adjustments were initially made to a model available in the literature in order to
portrait Brazil’s reality. A region of the country was then determined for the wind power project
analysis and simulation. In addition, several sensitivity analysis were run in order to study the
behavior of the project economic indicators against key parameters changes. The simulation
results proved the system dynamics technique adequate to the study of economic viability of
the wind power project. The greatest benefit of this technique was to allow proper assessment
of the entire system behavior, dynamically, and also enable a better understanding of the
influence of the main parameters of the model in the economic indicators of the project. Thus,
from the results, it became clear that the determined region is suitable for the implementation
of a wind farm; according to the base scenario data, the project is economically viable; wind
speed has a strong influence on the economic viability of the project; the number of turbines
does not influence directly the IRR or TRI of the project, as long as the entire production is
sold; the installed MW cost and the kWh selling price at the auctions are factors that should be
carefully analysed in while planning the wind power plant; and finally, to minimize the impact
of the long PRI period, NPV and IRR could be improved if the duration of the contract between
the concessionaire and the government were increased.
Keywords: Wind Power. System Dynamics. Economic Viability. Simulation Model.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1 - Capacidade mundial instalada anual de energia eólica entre 1997 e 2004 ........... 22
Figura 2 - Distribuição da geração de energia elétrica a partir de combustíveis .................... 23
Figura 3 - Capacidade de energia eólica mundial total instalada por país ............................. 25
Figura 4 - Capacidade de energia eólica mundial total adicionada em 2014 por país ........... 25
Figura 5 - Capacidade total prevista conforme cenários ........................................................ 28
Figura 6 - Potencial eólico brasileiro ...................................................................................... 30
Figura 7 - Atlas de potencial sazonal...................................................................................... 31
Figura 8 - Aerogerador de eixo vertical.................................................................................. 33
Figura 9 - Aerogerador horizontal .......................................................................................... 34
Figura 10 - Principais componentes de um aerogerador de eixo horizontal ............................ 35
Figura 11 - Distribuição do mercado das principais fabricantes de aerogerador em 2015 ...... 39
Figura 12 - Projetos contratados na primeira fase do PROINFA ............................................. 45
Figura 13 - Média nacional da composição de receita das concessionárias ............................. 48
Figura 14 - Sistema de amortização constante ......................................................................... 50
Figura 15 - Diagrama de fluxo representando o custo de implantação do projeto ................... 58
Figura 16 - Diagrama de fluxo para pagamento do investimento inicial ................................. 59
Figura 17 - Diagrama causal entre custos de implantação e o financiamento do projeto ........ 61
Figura 18 - Diagrama de fluxo para geração de energia elétrica a partir dos ventos ............... 62
Figura 19 - Diagrama de fluxo para cálculo do fluxo de caixa do projeto ............................... 64
Figura 20 - Diagrama de fluxo do custo total anual ................................................................. 66
Figura 21 - Diagrama de fluxo completo adaptado .................................................................. 70
Figura 22 - Atlas do potencial eólico de Coxilha de Santana ................................................... 75
Figura 23 - Região dos pampas, Rio Grande do Sul ................................................................ 77
Figura 24 - Fluxo de caixa anual do projeto em função do tempo ........................................... 83
Figura 25 - Fluxo de caixa anual acumulado do projeto em função do tempo......................... 84
Figura 26 - Receita e custo variável de operação e manutenção em função do tempo ............ 85
Figura 27 - VPL em função da velocidade média anual do vento ............................................ 87
Figura 28 - TIR em função da velocidade média anual do vento ............................................. 87
Figura 29 - Período de retorno em função da velocidade média anual do vento ..................... 88
Figura 30 - TRI em função da velocidade média anual do vento ............................................. 89
Figura 31 - Série histórica dos resultados de leilão de energia elétrica para fonte eólica, de 2014
a 2015..................................................................................................................... 90
Figura 32 - VPL em função do preço de venda da energia por kWh. ...................................... 91
Figura 33 - TIR em função do preço de venda da energia por kWh ........................................ 91
Figura 34 - Período de retorno em função do preço de venda do kWh .................................... 92
Figura 35 - TRI em função do preço de vendo do kWh ........................................................... 93
Figura 36 - Variação do custo por MW instalado conforme dados apresentados nos leilões de
energia elétrica de fonte eólica ................................................................................................. 94
Figura 37 - VPL em função do custo por MW instalado ......................................................... 95
Figura 38 - TIR em função do custo por MW instalado. .......................................................... 95
Figura 39 - Fluxo de caixa do projeto em função do tempo para diferentes custos por MW
instalado. ............................................................................................................. 96
Figura 40 - Taxa de retorno do investimento em função de diferentes custos por MW instalado.
.................................................................................................................................................. 97
Figura 41 - Variação dos principais indicadores econômicos do projeto em função do aumento
do tempo de contrato – (A) Variação do TRI, (B) Variação do VPL, (C) Variação
da TIR e (D) Variação do período de retorno do investimento ............................. 98
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Classificação de países de acordo com a produção de energia eólica ..................... 24
Tabela 2 - Valores típicos de rugosidade associados a classes de cobertura do solo ........ 42
Tabela 3 - Comparativo entre VPL e TIR de dois projetos ...................................................... 54
Tabela 4 - Condições de financiamento do BNDES ................................................................ 78
Tabela 5 - Parâmetros utilizados para simulação do cenário base. .......................................... 81
Tabela 6 - Influência do número de turbinas nos indicadores econômicos do projeto. ........... 90
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ...................................................................................................... 15
2 OBJETIVOS ........................................................................................................... 20
2.1 Geral ......................................................................................................................... 20
2.2 Específicos ............................................................................................................... 20
3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ............................................................................. 21
3.1 Considerações preliminares ..................................................................................... 21
3.2 Energia eólica no mundo ......................................................................................... 21
3.2.1 Perspectivas futuras da energia eólica ..................................................................... 26
3.3 Energia Eólica no Brasil .......................................................................................... 28
3.3.1 Potencial eólico brasileiro ........................................................................................ 29
3.4 Aspectos técnicos da energia eólica ......................................................................... 32
3.4.1 Características básicas dos aerogeradores................................................................ 32
3.4.1.1 Turbina eólica de eixo vertical ................................................................................. 33
3.4.1.2 Turbinas eólicas de eixo horizontal ......................................................................... 33
3.4.2 Componentes do aerogerador .................................................................................. 34
3.4.2.1 Rotor ........................................................................................................................ 35
3.4.2.2 Sistema de Transmissão Mecânico .......................................................................... 37
3.4.2.3 Nacele ...................................................................................................................... 38
3.4.2.4 Torre estrutural ......................................................................................................... 38
3.4.3 Principais fabricantes de turbinas eólicas no mundo ............................................... 38
3.4.4 Conceitos físicos para conversão de energia eólica em energia elétrica.................. 40
3.4.5 Aspectos ambientais da energia eólica .................................................................... 42
3.5 Modelo regulatório e políticas tributárias do setor elétrico no Brasil ...................... 45
3.5.1 Programa de Incentivos às Fontes Alternativas de Energia (PROINFA) ................ 45
3.5.2 Modelo de contratação ............................................................................................. 46
3.5.3 Encargos setoriais, tributos e impostos .................................................................... 47
3.5.4 Sistema de Financiamento ....................................................................................... 48
3.6 Aspectos econômicos ............................................................................................... 51
3.6.1 Fluxo de caixa .......................................................................................................... 52
3.6.2 Valor presente líquido (VPL) ................................................................................... 52
3.6.3 Taxa interna de retorno (TIR) .................................................................................. 53
3.6.4 Retorno sobre o investimento (TRI) ........................................................................ 54
3.6.5 Período de Retorno do investimento - PRI .............................................................. 55
3.7 Dinâmica de Sistemas .............................................................................................. 56
4 METODOLOGIA .................................................................................................. 58
4.1 Modelo de dinâmica de sistemas para projeto de geração de energia elétrica a partir
de turbinas eólicas .................................................................................................... 58
4.2 Indicadores Econômicos para Tomada de Decisão em Projetos de Investimento ... 71
4.3 Dados de simulação ................................................................................................. 72
4.3.1 Região escolhida ...................................................................................................... 72
4.3.2 Custo de implantação e financiamento do parque eólico ......................................... 77
4.3.3 Dados da turbina eólica selecionada no projeto ....................................................... 79
4.3.4 Tempo médio de construção do parque eólico......................................................... 79
4.3.5 Dados para o cálculo da quantidade de energia gerada ........................................... 79
4.3.6 Dados para o cálculo do fluxo de caixa do projeto. ................................................. 80
4.3.7 Análise de sensibilidade. .......................................................................................... 82
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO ........................................................................... 83
5.1 Resultados do cenário base ...................................................................................... 83
5.2 Análise de sensibilidade do Modelo ........................................................................ 86
5.2.1 Influência da velocidade do vento na viabilidade econômica do projeto ................ 86
5.2.2 Influência do número de turbinas do parque eólico na viabilidade econômica do
projeto. ..................................................................................................................... 89
5.2.3 Influência do preço de venda da energia (R$/kWh) na viabilidade econômica do
projeto ...................................................................................................................... 90
5.2.4 Influência do custo máximo por MW instalado na viabilidade econômica do projeto.
.................................................................................................................................. 93
5.2.5 Influência do prazo do contrato do parque eólico na viabilidade econômica do
projeto. ..................................................................................................................... 97
6 CONCLUSÃO ........................................................................................................ 99
REFERÊNCIAS ................................................................................................... 101
APÊNDICE A – Algoritmo do Modelo Desenvolvido no Vensim ................... 110
ANEXO A – Especificação Técnica da Turbina ............................................... 115
15
1 INTRODUÇÃO
As constantes alterações climáticas no mundo, tem tido causas antrópicas comprovadas pelos
relatórios emitidos pela IPCC1. A principal causa provável apontada é a emissão de CO2 na
atmosfera causando o efeito estufa. O quinto relatório do IPCC, publicado em 2014 mostra que,
em 2011, a concentração atmosférica de CO2 era de 390,5 ppm³. Comparado ao período pré-
industrial, que durou até o ano de 1840 aproximadamente, isso representou um aumento de
40%. Ainda segundo o relatório, há uma estimativa de crescimento de 42,8% nas emissões de
CO2 até 2030, atingindo a faixa de 40 bilhões de toneladas por ano. A matriz energética mundial
tem uma grande responsabilidade nas emissões de CO2, sendo ela composta principalmente
pelo petróleo, carvão mineral e gás natural (IEA, 2013).
O Brasil possui uma matriz energética diferenciada se comparada ao resto do mundo devido à
grande produção de energia hidrelétrica que possui uma baixa taxa de emissão de CO2 (IEA,
2013). Segundo informações do Banco de Informações de Geração (BIG) (ANEEL, 2015), a
matriz energética brasileira é predominantemente sustentada pela energia hidrelétrica,
responsável por 61,95% da geração energética do país, seguida de longe pelas usinas
termelétricas as quais respondem por 28,37% da energia gerada.
A condição da matriz energética brasileira deve-se à posição privilegiada do Brasil que detém
12% do total de recursos hídricos do mundo. Porém, a distribuição destes recursos não é
uniforme, havendo uma concentração de 74% na região da Amazônia, a qual corresponde,
demograficamente, a menos de 5% da população brasileira (MARENGO, 2008). Mesmo em
face a este cenário, estamos enfrentando, neste século XXI, uma crise hídrica que, de acordo
com Tundisi (2008), é ocasionada mais por falta de gestão dos recursos existentes do que por
escassez hídrica propriamente dita. O autor ainda destaca outras causas para a crise hídrica,
sendo as mais relevantes para justificar este trabalho a falta de infraestrutura adequada nas áreas
urbanas, algumas apresentando até 30% de perda depois do tratamento da água, e o crescimento
da urbanização que traz consigo o aumento da demanda por água e aumento das descargas de
água contaminadas.
1 Relatórios do IPCC – sigla em inglês para Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas, foram
publicados nos anos de 1990, 1995, 2001, 2007 e 2014.
16
Diante das situações delicadas causadas pelo aumento da concentração de CO2 na atmosfera e
pela crise hídrica, torna-se necessário ao Brasil diversificar sua matriz energética, diminuindo
o percentual de participação das hidrelétricas, a fim de se ter um crescimento sustentável, uma
vez que, como afirma Nascimento et al. (2012), a produção e disseminação de energia é um
aspecto indissociável do desenvolvimento econômico do país.
Com a finalidade de atender às demandas, de manter baixa a emissão de CO2 e diversificar a
matriz energética, a melhor solução são as energias renováveis. O Brasil tem como principais
fontes de energias renováveis como opções à energia hidrelétrica, a energia solar tendo em vista
o grande volume de radiação solar que incide sobre o território brasileiro durante todo o ano,
devido à sua localização intertropical (MARTINS et al., 2004); a energia das ondas que,
segundo Fleming (2012), teria um potencial entre 90,94 GW e 165GW, porém o trabalho
apontou que, devido à falta de investimentos em pesquisa na área, os dados para avaliar tal
potencial são escassos; e a energia eólica, a qual será tratada mais detalhadamente neste estudo.
A energia eólica destaca-se devido aos reduzidos impactos ambientais por ela gerados
(TERCIOTE, 2002). Entretanto, ainda assim, pode-se enumerar alguns impactos ambientais
ocasionados pela geração de energia elétrica por meio da força dos ventos tais como: poluição
visual, devido ao tamanho e quantidade de torres; poluição sonora que pode ter origem
mecânica, pelo funcionamento do rotor ou aerodinâmica, no caso das turbinas com
circunferência maior do que 20 metros; interferência eletromagnética e danos à fauna. Porém,
alguns destes problemas podem ser significativamente minimizados com a aplicação de novas
tecnologias e com planejamento adequado (TOLMASQUIN, 2004).
Como aspectos positivos da obtenção de energia por meio das turbinas eólicas, pode-se destacar
o fato de não ser dependente de água, nem como recurso de força motriz, nem para refrigeração
das turbinas. Além disso, destaca-se também a emissão zero de CO2 na atmosfera durante o
processo de geração de energia. Para se quantificar, Tolmasquim (2004) calcula que uma
turbina de 600 kW, dependendo de suas especificações técnicas e local de instalação, pode
evitar o lançamento de 20.000 a 36.000 toneladas de CO2 na atmosfera, durante sua vida útil, a
qual é estimada em 25 anos. Tem-se também o fato de que, apesar da taxa de utilização de terra
ser grande, devido à necessidade de espaçamento entre as turbinas, grande parte do terreno pode
ser utilizado para outras atividades, como a agricultura ou pecuária (EUREC AGENCY, 2002).
17
De acordo com o relatório Associação Mundial de Energia Eólica (WWEA, 2014), a capacidade
instalada de energia eólica no mundo era de 370 GW ao término do ano de 2014. Os três maiores
produtores deste ramo de energia são: China (114,76 GW) que apresentou um crescimento de
25,7% de capacidade instalada em 2014; EUA (65,87 GW) com uma taxa de crescimento de
7,8%, e Alemanha (40,68 GW) a qual incrementou sua capacidade produtiva de energia eólica
em 16,8% neste mesmo ano; somados eles detêm 59,76% da capacidade de geração de energia
eólica do mundo.
Ainda segundo informações da WWEA (2014), o Brasil encontrava-se, ao final do ano de 2014,
como o décimo maior produtor de energia eólica do mundo com capacidade instalada de 6,18
GW que representa 1,67% da capacidade mundial. Cabe destacar neste relatório o incremento
da capacidade produtiva brasileira. A taxa de crescimento em termos de capacidade instalada
no Brasil, se comparada a 2013, foi de 81,9%. Na lista dos 10 maiores produtores de energia
eólica em 2014, o Brasil ficou atrás apenas da China, EUA e Alemanha ao se tratar de
incremento da capacidade produtiva em números absolutos, sendo que, em termos percentuais,
o Brasil foi o que mais cresceu neste setor. De acordo com o BIG (ANEEL, 2015), a capacidade
brasileira de energia eólica instalada em meados de 2015 era de apenas 4,47% da matriz
energética brasileira.
Destaca-se ainda no BIG (ANEEL, 2015) as informações sobre os empreendimentos de energia
eólica em construção e com construção ainda não iniciada, que são usinas que já tiveram ato de
outorga (concessão, autorização, permissão ou registro), porém não iniciaram suas obras. No
primeiro caso, o Brasil conta com 122 empreendimentos em construção de energia eólica, os
quais serão responsáveis pelo incremento de 3,05 GW na matriz energética brasileira. Esses
empreendimentos representam um aumento de 49,68% de produção de energia elétrica a partir
dos ventos no Brasil. No que diz respeito aos empreendimentos a construir, os números são
ainda maiores. Existem 313 projetos a serem implantados com potência outorgada de 7,33 GW.
Dos empreendimentos nesta situação, os de energia eólica ficam atrás apenas dos projetos de
termelétricas no quesito potencial de geração de energia.
Para viabilização e implantação de um parque eólico, alguns aspectos devem ser analisados
criteriosamente. É necessário se fazer uma avaliação precisa do regime dos ventos na região
estudada, verificar a disponibilidade de mão de obra tecnicamente qualificada para manutenção
das turbinas em funcionamento, levantar aspectos políticos como licenciamentos e incentivos
18
do governo para implantação do parque, estudar aporte financeiro para implantação das
turbinas, uma vez que é preciso um alto investimento inicial, e analisar riscos econômicos do
projeto (GOH et al., 2014).
Devido à relevância do tema, algumas pesquisas foram desenvolvidas tendo como foco a
viabilidade econômica para implantação de parques eólicos no Brasil. Gonçalves et al. (2007)
avaliaram a viabilidade econômica e estratégica de um parque eólico no Rio de Janeiro. A
viabilidade econômica do projeto foi feita por meio do cálculo do valor presente líquido (VPL)
e da taxa interna de retorno (TIR), ambos positivos para o caso estudado. Já para se calcular a
viabilidade estratégica, procedeu-se uma análise de oportunidades e ameaças comparadas às
forças e fraquezas do empreendimento.
Rosseto e Souza (2015) utilizaram a técnica de análise de riscos para determinar a viabilidade
econômica da implantação de um parque eólico para atender a uma indústria de bebidas de uma
região do Rio Grande do Sul. Foram analisados três indicadores, VPL, TIR e período de retorno
descontado para, a partir da análise de riscos do projeto, determinar quais as probabilidades de
resultados econômicos do projeto.
O diferencial desta dissertação em relação às pesquisas supracitadas está na utilização de um
modelo de dinâmica de sistemas para análise de viabilidade econômica de um projeto de energia
eólica no país. Tal metodologia acrescenta ao projeto dinamicidade nas análises de
sensibilidade, além de permitir uma visão holística do sistema e de seu comportamento como
um todo.
Goh et al. (2014) desenvolveu um modelo para o projeto de planejamento e desenvolvimento
de energia eólica por meio da técnica de dinâmica de sistemas e o aplicou na Malásia. O autor
considerou em seu modelo a demanda de energia no local a ser estudada, a capacidade produtiva
do parque eólico avaliado, o investimento inicial necessário para a implantação do
empreendimento e o fluxo de caixa do empreendimento. O modelo desenvolvido por Goh et al.
(2014) foi adaptado neste trabalho a fim de melhor representar a realidade brasileira.
Diante do exposto, no presente trabalho, aplicou-se os conceitos de dinâmica de sistemas ao
projeto de planejamento e desenvolvimento de um parque eólico no Brasil a fim de reduzir os
riscos do projeto gerados por falhas no planejamento inicial ou falta de conhecimento de algum
19
dos diversos aspectos do sistema. Este tipo de avaliação é uma ferramenta poderosa para tomada
de decisão a respeito do planejamento e controle do empreendimento, bem como para a análise
de investimento.
20
2 OBJETIVOS
2.1 Geral
Aplicar a metodologia de dinâmica de sistema na análise de viabilidade econômica para
implantação de um projeto de geração de energia elétrica por meio de turbinas eólicas.
2.2 Específicos
1. Modelar um sistema de aproveitamento de energia eólica no Brasil, para geração de
energia elétrica por meio da dinâmica de sistemas.
2. Definir região do país para pesquisa e análise do projeto do parque eólico.
3. Realizar análise de viabilidade econômica para implantação do projeto de geração de
energia elétrica a partir de energia eólica na região escolhida.
4. Efetuar uma análise paramétrica, por meio de testes de sensibilidade, para o modelo
proposto a fim de identificar os fatores críticos que afetam o desempenho e viabilidade
econômica e técnica do projeto.
21
3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
3.1 Considerações preliminares
A energia eólica, assim como a energia da água, é utilizada desde os tempos antigos. No
princípio, utilizava-se da energia oriunda dos ventos principalmente como força motriz, com os
moinhos de ventos e barcos a vela, por exemplo (KOSTIC, 2007).
A partir da evolução tecnológica da humanidade, principalmente a partir da descoberta da
energia elétrica e a industrialização, a energia dos ventos como força motriz passou a ter menor
importância. Essa energia foi substituída pelos combustíveis fósseis, carvão mineral e energia
de fonte nuclear, devido à grande necessidade energética gerada pelas novas máquinas e
crescimento populacional (CASTRO, 2013).
Motivados pela conscientização mundial da necessidade de preservação do meio ambiente,
escassez das fontes energéticas supracitadas e incrementos tecnológicos que possibilitam a
melhor exploração de recursos renováveis, houve, então, um fortalecimento da utilização dos
ventos como fonte de energia elétrica (CASTRO, 2013).
Considerada uma tecnologia consolidada, principalmente pela sua larga utilização nos EUA e
na Europa, onde destacam-se a Dinamarca e Alemanha, a energia eólica é vista como uma
promissora fonte limpa de energia por não gerar poluição atmosférica e ser um recurso
renovável (GALDINO et al., 2000).
3.2 Energia eólica no mundo
O ano de 2014 merece destaque na indústria de energia eólica. Neste ano, obteve-se um novo
recorde de capacidade instalada de 51,473 GW oriundos de instalações de novas turbinas
eólicas. A capacidade total instalada de fontes de energia elétrica a partir da força dos ventos
no mundo, ao final de 2014, era de aproximadamente 370 GW. Se comparada ao ano de 2013,
foram instaladas 44% a mais desta fonte de energia. Vale destacar também, conforme pode ser
observado na Figura 1, que excluindo o ano de 2013, tem-se observado um constante
crescimento na instalação de novas turbinas eólicas ao redor do mundo desde 1997 (GWEC,
2014). Economicamente falando, o ano de 2014 também foi bem representativo para o setor de
22
energia eólica. Neste ano, houve movimentação de aproximadamente US$ 100 bilhões por este
setor. Portanto, no ano de 2014, houve um aumento de 25% em investimentos no setor, se
comparado aos anos de 2012 e 2013 os quais tiveram uma movimentação de recursos de,
aproximadamente, US$ 80 bilhões segundo dados do relatório da WWEA, 2014.
Figura 1 - Capacidade mundial instalada anual de energia eólica entre 1997 e 2014
Fonte: GWEC, 2014.
Tomando por base o incremento ano a ano de capacidade instalada de energia eólica no mundo,
pode-se constatar que a energia eólica tem experimentado um crescimento exponencial em sua
capacidade acumulada. Contudo, este crescimento ainda não foi suficiente para colocar a
energia proveniente dos ventos em um lugar de destaque quando se trata da matriz de geração
de energia elétrica mundial. Conforme pode-se observar na Figura 2, ainda há, no mundo, um
predomínio de combustíveis fósseis na geração de energia elétrica sendo que, atualmente, o
material mais consumido para este fim é o carvão mineral (41,2%) seguido do gás natural
(21,7%).
O fato de ainda se utilizar mais de 60% de combustíveis fósseis na geração de energia elétrica
reforça a necessidade de celeridade na diversificação da matriz energética, principalmente com
a inclusão de fontes de energia limpa que é o caso das fontes de energias renováveis como a
energia solar e energia do vento. Este fato é ainda mais reforçado ao se creditar, de acordo com
o relatório de principais tendências em emissões de CO2, uma parcela de 42% de todo CO2
lançado na atmosfera anualmente é devido à geração de energia elétrica e à geração de calor
(IEA, 2015).
23
Apesar do predomínio do uso de combustíveis fósseis para gerar energia elétrica, ao se
comparar a matriz de geração de energia elétrica mundial nos anos 1973 e 2013, observa-se um
enorme salto no que diz respeito à geração de energia elétrica por meio de fontes renováveis.
Esta passou de apenas 0,6% da matriz energética no ano de 1973 para 5,7% ao final de 2013,
segundo o relatório da Agência Internacional de Energia (IEA, 2015).
Figura 2 - Distribuição da geração de energia elétrica a partir de combustíveis
Fonte: IEA, 2015. Nota: Adaptado pelo autor.
Quanto à capacidade de geração de energia elétrica a partir dos ventos instalada, a China lidera
absoluta a classificação mundial contando ao final de 2014 com um total de 114 GW instalados
em seu território. O crescimento da China no setor de geração elétrica por meio da eólica é
exponencial. Em 2010, a diferença entre a China e os EUA, segundo colocado na classificação,
era de apenas 4 GW. Já ao final de 2014, esta diferença chegou a 49 GW (WWEA, 2015).
Conforme observa-se na Tabela 1, cinco países detinham 72% da capacidade de energia eólica
mundial instalada ao final de 2014. Uma alteração significativa na classificação de produtores
de energia eólica em 2014 foi a entrada do Brasil no grupo dos 10 com um incremento de 2,5
GW de capacidade de energia eólica instalada neste ano, representando aumento de 72%. O
Brasil passou, para o décimo lugar na classificação de energia eólica mundial.
24
Tabela 1 - Classificação de países de acordo com a produção de energia eólica
Classificação em 2014
País/Região
Capacidade instalada ao
final de 2014 (MW)
Capacidade adcionada em 2014 (MW)
Taxa de Crescimento em 2014 (%)
1 China 114.763,00 23.350,00 25,70
2 Estados Unidos
65.754,00 4.854,00 7,60
3 Alemanha 40.468,00 5.808,00 16,80 4 Espanha 22.986,50 27,50 0,10 5 India 22.465,00 2.315,10 11,50 6 Reino Unido 12.440,30 1.736,40 16,10 7 Canada 9.694,00 1.871,00 25,90 8 França 9.296,00 1.042,00 12,60 9 Italia 8.662,80 107,50 1,30
10 Brasil 5.961,60 2.495,50 72,00 11 Suécia 5.425,00 1.050,00 21,40 12 Portugal 4.953,00 229,00 4,00 13 Dinamarca 4.883,00 111,00 2,30 14 Polônia 3.834,00 444,00 13,10 15 Australia 3.806,00 757,00 24,80 16 Turquia 3.763,00 804,00 27,20 17 Romenia 3.220,00 437,00 15,70 18 Holanda 2.805,00 141,00 4,20 19 Japão 2.788,00 130,40 4,50 20 México 2.551,00 559,00 28,10
Fonte: WWEA, 2014. Nota: Adaptado pelo autor.
Nota-se na Figura 3, a distribuição da capacidade instalada exibida na Tabela 1 em termos
percentuais. De acordo com a Figura 3, fica evidente o domínio da China quando se trata de
energia eólica. O país detém 31% da capacidade total instalada no mundo. Outro fato de
destaque é o crescimento da diversificação de países com geração de energia eólica ao redor do
mundo. Ao final de 2014, havia 105 países nesta lista. Ao excluir da lista os dez maiores
produtores, no ano de 2014, o resto do mundo respondeu por, aproximadamente, 16% da
capacidade mundial, contra um patamar de 10% da capacidade total instalada em 2011.
25
Figura 3 - Capacidade de energia eólica mundial total instalada por país
Fonte: WWEA, 2014.
Conforme evidenciado na Figura 4, a China contribuiu com quase metade do total mundial
(45%) de novas turbinas instaladas em 2014. Destaca-se ainda, neste cenário, a participação do
Brasil correspondendo a 5% da capacidade mundial adicionada e a estagnação de duas
potências europeias no mercado eólico, a Espanha e a Itália.
Figura 4 - Capacidade de energia eólica mundial total adicionada em 2014 por país
Fonte: WWEA, 2014.
26
3.2.1 Perspectivas futuras da energia eólica
Conforme observa-se nas estatísticas sobre energia eólica até aqui apresentadas, é esperado para
o futuro um contínuo crescimento na utilização desta fonte de energia. Entretanto, para que se
consolide e potencialize ainda mais o incremento da capacidade produtiva de energia elétrica a
partir dos ventos, alguns fatores são fundamentais. Estes fatores estão descritos a seguir.
O primeiro fator a se considerar é a manutenção do contínuo debate sobre as mudanças
climáticas com causas antrópicas que levam à busca pela redução de lançamento de CO2 na
atmosfera. Tendo em vista que algumas comunidades têm mostrado que a geração de energia
elétrica tendo por base 100% fontes de energia renovável não é uma utopia, mas uma realidade
bem próxima (DROEGE, 2010), parte-se da premissa que tais debates com os grandes líderes
mundiais cheguem a objetivar que, em um longo prazo, a matriz de energia mundial passe
também a ser 100% composta por fontes de energia limpas (WWEA, 2015).
Outro fator que se destaca é as crescentes pesquisas para melhorias tecnológicas na geração de
energia elétrica pautadas, principalmente, pela busca de fontes de reserva para quando o
fornecimento a partir da energia dos ventos for interrompido, seja para manutenção ou pela
variação do regime dos ventos. As pesquisas e avanços tecnológicos também são importantes
para buscar fontes de armazenamento da energia produzida em excesso e tentar balancear,
assim, a produção de energia elétrica, tanto nos momentos de pico de vento quanto nas baixas
velocidades. Tais pesquisas também são relevantes para tentar aumentar a eficiência das
turbinas eólicas e reduzir o custo de implantação dos parques eólicos (WWEA, 2015).
Para a construção de uma visão analítica futura, o Conselho global de energia eólica (GWEC)
tomou como base o relatório da Visão Mundial de Energia publicado de 2013, (IEA, 2013) o
que apresenta três possíveis cenários para a evolução da geração de energia no mundo.
O primeiro destes cenários leva em conta as políticas e medidas de redução de emissão de CO2
já implementadas pelos governos até meados do ano de 2013, cenário este denominado de
cenário de políticas correntes (IEA, 2013).
A segunda possibilidade apresentada no relatório é o cenário de novas políticas que leva em
conta, além das políticas já implantadas, a implantação de novas políticas anunciadas pelos
27
governos. Este foi o cenário adotado pelo GWEC para base de construção de projeções futuras
da energia eólica no mundo. Para uma visão completa sobre as políticas consideradas neste
cenário, recomenda-se a leitura do Anexo B do relatório Visão Mundial de Energia (IEA, 2013).
O terceiro cenário que não foi considerado para análise de visão futura trata do chamado cenário
450, o qual traça uma meta para geração de energia compatível com o objetivo de limitar o
aumento global da temperatura a 2% sendo, para isso, necessário manter a concentração de
gases de efeito estufa na atmosfera a um limite de 450 partes por milhão de CO2 (IEA, 2013).
Tendo como base o segundo cenário, o relatório da IEA estima um crescimento a uma taxa
média de 6% ao ano para a geração de energia eólica entre 2011 e 2035 (IEA, 2013).
Considerando-se o cenário de novas políticas da IEA, o GWEC ilustrou dois novos cenários
para comparar com o proposto pelo órgão internacional de energia. O primeiro é o cenário
moderado, o qual leva em consideração que o crescimento médio da utilização de energia eólica
dos últimos anos será mantido no mesmo nível atual no que diz respeito a políticas de subsídios
governamentais e redução da emissão de carbono. O outro cenário foi denominado de cenário
avançado, o qual apresenta um crescimento exponencial no uso da energia eólica, alicerçado
em um grande esforço mundial para atendimento às metas de redução de carbono e a
necessidade da utilização de uma fonte de energia segura, em substituição à energia nuclear.
Outro fato considerado no cenário avançado proposto pela GWEC é o aumento do fator de
capacidade. Atualmente, a média mundial de fator de capacidade está em torno de 28%, de
acordo com estudos para incrementos tecnológicos, o GWEC considerou que esta média irá
subir para 30% a partir de 2030.
O resultado dos cenários propostos, tanto pela IEA (cenário de novas políticas), quanto pela
GWEC (cenários moderado e avançado), pode ser visto na Figura 5. Observa-se que, nos
primeiros anos, a diferença entre os cenários propostos não é significativa. Porém, de 2030 em
diante, a diferença mostra-se importante, sendo que, ao final de 2050, a estimativa do cenário
avançado do GWEC é mais que o dobro do de novas políticas da IEA. Já o cenário moderado
do GWEC apresenta uma aproximação da média entre os outros dois.
28
Figura 5 - Capacidade total prevista conforme cenários
Fonte: GWEO, 2014. Nota: Adaptado pelo autor.
Estratificando-se a capacidade de crescimento prevista por regiões, todos os cenários apontam
a China como a maior contribuinte para o incremento produtivo do setor.
Os relatórios sobre energia eólica publicados pela IEA e pela GWEC, apesar de serem análises
que consideraram comportamentos atuais de economia e mercado os quais são voláteis e de
difícil preditibilidade, principalmente em se tratando de longo prazo, são igualmente
conclusivos em relação à tendência de crescimento da energia eólica. A tendência de
crescimento da energia eólica é motivada, principalmente, pelo fato de ser uma energia limpa e
segura, de tecnologia cada dia mais consolidada e aceita pela sociedade, e pela necessidade
mundial de redução de carbono na atmosfera, mostrando-se com isso ser um viés de
investimento com boas perspectivas de mercado.
3.3 Energia Eólica no Brasil
A importância da diversificação da matriz elétrica brasileira passa por fatores alheios ao
enfrentado pelo cenário mundial. Isto é porque, devido à abundância de água, a matriz
brasileira, é predominantemente, de fonte hidráulica, com suas usinas hidrelétricas sendo
responsáveis pela parcela de 70,6% da energia elétrica produzida no Brasil em 2014. As fontes
renováveis somadas representaram, ao final de 2014, 79,3% de geração de energia elétrica no
país (EMPRESA DE PESQUISA ENERGÉTICA, 2014). Este fato já caracteriza a matriz
brasileira como limpa e condizente com as necessidades mundiais de redução de CO2.
29
Lima e Neto (2013) mostraram que, a partir dos anos 90, quando houve no Brasil a abertura
comercial e financeira para capital estrangeiro, o nível de investimento e instalação de indústrias
no Brasil cresceu exponencialmente, aumentando consigo a demanda de energia elétrica. Com
o regime pluvial reduzido de 2001, que trouxe ao Brasil um quadro de racionamento de energia
elétrica, ficou evidente a fragilidade de uma matriz extremamente dependente de um único
recurso. Este fato impulsionou um replanejamento energético do Brasil visando diversificar sua
matriz. Tal diversificação tem como objetivo utilizar o mínimo possível de combustíveis
fósseis, devido à sua volatilidade geopolítica e econômica e aos altos índices de emissões de
gases do efeito estufa.
A utilização de energia eólica como uma fonte complementar à hidrelétrica, provou ser
extremamente favorável de acordo com um estudo realizado por Schultz et al. (2005). Nesta
pesquisa, ficou demonstrado que o regime dos ventos é mais estável e favorável à geração de
energia elétrica exatamente nos períodos de menor incidência pluvial no Brasil. Dessa maneira,
de acordo com os autores, a energia eólica pode ser um fator de estabilização da oferta de
energia elétrica diante da variabilidade do regime das chuvas.
No ano de 2002, em vista da necessidade de reestruturação do planejamento energético
brasileiro, o governo lançou o Programa de Incentivo às Fontes Alternativas de Energia Elétrica
(PROINFA) como forma de subsidiar a implantação de fontes de energia diversas no Brasil. A
partir de então, a energia eólica no Brasil vem apresentando um aumento crescente na
capacidade produtiva de energia. Em leilões de energia elétrica realizados entre 2009 e 2014
foram contratados mais de 12 GW de capacidade de produção para novos projetos de energia
eólica. Estas contratações farão com que, ao final da implantação destes novos projetos, o Brasil
triplique a sua capacidade produtiva de energia elétrica a partir dos ventos (MELO, 2015). O
PROINFA está detalhado no capítulo 3 desta dissertação.
3.3.1 Potencial eólico brasileiro
O principal e mais abrangente estudo sobre o potencial eólico brasileiro é datado de 2001 e
abrangeu todo o território nacional. A metodologia para análise dos dados utilizados para a
confecção do atlas foi o sistema MesoMap que tem como núcleo o Mesoscale Atmospheric
Simulation System (MASS). O MASS é um modelo numérico de previsão de tempo que
incorpora os princípios físicos de movimentação atmosférica para simular suas condições em
30
intervalos de tempo especificados. Os dados de entrada utilizados para alimentação de tal
sistema são de origem meteorológica sendo, principalmente, reanálises, radiossondagens e
temperatura sobre a terra e oceanos; além de dados de origem geográfica como topografia, uso
do solo e índice de vegetação por diferença normalizada (AMARANTE, 2001).
O fruto do trabalho realizado no Atlas do Potencial Eólico Brasileiro foi um mapeamento do
potencial de geração de energia elétrica a partir dos ventos, por região, considerando-se que as
torres sejam instaladas à 50 metros da superfície do solo. De acordo com o atlas, há no Brasil,
dadas as características da região, um potencial para instalação de 143,5 GW ou 272 TWh/ano
de energia eólica, distribuídos conforme mostrado na Figura 6 (AMARANTE et al., 2001). É
válido destacar que estudos não oficiais realizados pela Delwi já apontam o potencial eólico
brasileiro como, aproximadamente, 500 GW, acréscimo este em grande parte devido ao avanço
tecnológico das turbinas eólicas. Com a tecnologia atual, já se pode instalar turbinas a mais de
100 metros de altura, aumentando a qualidade dos ventos (CRANE, 2015).
Figura 6 - Potencial eólico brasileiro
Fonte: AMARANTE, 2001.
31
Conforme observa-se na Figura 6, a região nordeste do Brasil possui o maior potencial eólico,
principalmente ao longo do litoral, onde vem sendo instalados grande parte de novos parques
eólicos. Constata-se, também, o fato da forte complementariedade entre os sistemas hidráulico
e eólico nacional, tendo em vista que as melhores faixas para aproveitamento eólico se
encontram nas extremidades do país, portanto, distantes das principais fontes hidrelétricas.
Dessa maneira, a implantação de parques eólicos nestas regiões trará mais segurança ao sistema
elétrico (AMARANTE et al., 2001).
Figura 7 - Atlas de potencial sazonal
Fonte: Amarante, 2001.
32
A Figura 6 evidencia também a direta ligação entre a velocidade do vento e o potencial eólico.
Tem-se que, as regiões com velocidade anual média acima de 6 m/s apresentam maior potencial
eólico. A região sul, que será estudada nesta dissertação, apresenta o terceiro maior potencial
por região do Brasil. À sua frente há a região nordeste, conforme já destacado e a região sudeste.
Aspectos importantes a se destacar da região sul se comparada à região sudeste é o tipo de
relevo e vegetação em sua maioria vegetação do tipo rasteira (pampa), e a densidade
demográfica das regiões com maior potencial eólico menores do que as do Sudeste, tornando
com isso a implantação de parques eólicos mais acessível.
Adicionalmente, a partir do estudo apresentado no Atlas de Potencial Eólico Sazonal (FIGURA
7), também pode-se evidenciar o fato de que o regime hídrico e o regime dos ventos são
complementares. De acordo com Amarante et al. (2001), no período em que se tem menor
precipitação pluviométrica, tem-se a maior incidência de ventos no Brasil.
3.4 Aspectos técnicos da energia eólica
Nesta seção são apresentadas as características básicas dos aerogeradores, principalmente o de
eixo horizontal que é mais utilizado em parques eólicos de grande escala e é considerado neste
estudo. Não é o escopo desta pesquisa aprofundar-se nos detalhes técnicos da energia eólica.
São apresentados alguns dos conceitos físicos que são utilizados no processo de conversão de
energia eólica em energia elétrica a fim de elucidar as principais interações físicas do processo.
Finalmente apresenta-se um breve relato sobre os aspectos ambientais relacionados à energia
eólica, principalmente no que tange à instalação de grandes parques eólicos.
3.4.1 Características básicas dos aerogeradores
Aerogeradores são máquinas capazes de transformar a energia cinética capturada dos ventos
em energia mecânica ou energia elétrica. Inicialmente, utilizava-se predominantemente a
energia eólica convertida em energia mecânica nos moinhos de ventos. Com o passar dos anos
e a evolução tecnológica, grande parte da energia dos ventos é convertida em energia elétrica
(LOPEZ, 2004).
33
Existem diversos desenhos de turbinas eólicas sendo a maioria delas classificadas de acordo
com a posição do rotor e o tipo de gerador utilizado (FADIGAS, 2011).
3.4.1.1 Turbina eólica de eixo vertical
As turbinas de eixo vertical são máquinas que possuem o eixo de rotação perpendicular à
direção do vento. Atualmente, estas turbinas são pouco utilizadas, sendo que grande parte dos
aerogeradores instalados com esta configuração ainda estão em caráter experimental. A grande
vantagem deste tipo de máquina é a facilidade de manutenção em seus componentes, devido
ser instalados à altura do chão, além de não ser necessária a instalação de direcionador para
posicionar a turbina em relação ao vento. (VILARRUBIA, 2004; FADIGAS, 2011). Observa-
se na Figura 8 a foto de um aerogerador de eixo vertical.
Figura 8 - Aerogerador de eixo vertical
Fonte: CERESB, 2015.
3.4.1.2 Turbinas eólicas de eixo horizontal
Turbinas de eixo horizontal são as que tem seu eixo de rotação paralelo à direção do vento.
Trata-se do modelo mais conhecido e utilizado deste tipo de maquinário sendo empregados
neste formato desde a época dos moinhos de vento.
Estes aerogeradores podem ter variados números de pás sendo que cada uma das variações tem
uma aplicação mais adequada. Os geradores considerados lentos, que possuem entre 6 e 24 pás,
não são utilizados para geração de energia elétrica, devido à baixa velocidade. Estes geradores
34
mais lentos são utilizados, principalmente, para conversão em energia mecânica ou
acionamento direto de bombas hidráulicas (VILLARUBIA, 2004).
Figura 9 - Aerogerador horizontal
Fonte: DUTRA, 2008.
Para conversão da energia cinética em elétrica, precisa-se de velocidade alta e, no que diz
respeito à turbinas eólicas de eixo horizontal, quanto menos pás na hélice maior a velocidade
extraída do vento. Porém, por questões de estabilidade da máquina como um todo, o
aerogerador mais utilizado e com maior eficiência, de acordo com a tecnologia atual, é o que
contem três pás em sua hélice (ROGERS et al. 2009).
3.4.2 Componentes do aerogerador
O sistema de uma turbina aerogeradora de eixo horizontal é composto por cinco subsistemas,
conforme ilustrado na Figura 10:
a) rotor: onde estão acoplados as pás, o cubo e o mecanismo de controle de passo da pá;
b) sistema de transmissão mecânico: onde se encontram os componentes rotativos da
turbina, excluindo-se o rotor, caixa multiplicadora de velocidade, freio mecânico e
gerador elétrico;
c) nacele e sua base: onde se aloja diversos tipos de componentes e o sistema de orientação
do rotor;
35
d) controle da turbina;
e) estrutura de suporte.
Figura 10 - Principais componentes de um aerogerador de eixo horizontal
Fonte: VILLARUBIA, 2004.
3.4.2.1 Rotor
O rotor é o responsável direto tanto pela conversão, quanto pela perda da maior parte da energia
contida nos ventos. O rotor é composto por todas as partes rotativas do aerogerador que ficam
fora da nacele. Assim, no rotor estão contidas as pás, o cubo e o mecanismo de controle de
passo. (FADIGAS, 2011; VILLARUBIA, 2004; LOPEZ, 2008; ROGERS et al., 2009).
As pás são os componentes responsáveis por captar a energia do vento e transformá-la em
energia mecânica de rotação. Um projeto eficiente de pá, tanto no que diz respeito à
durabilidade quanto ao potencial de conversão energética, deve considerar dois aspectos:
36
aerodinâmica e estrutura (FADIGAS, 2011; VILLARUBIA, 2004; LOPEZ, 2008; ROGERS et
al., 2009).
Em relação ao aspecto aerodinâmico da pá, para se calcular seu comprimento, o qual determina
a área varrida pelo giro desta, é necessário conhecer a potência e velocidade nominal da turbina,
uma vez que a área varrida impacta diretamente na quantidade de energia elétrica gerada
(FADIGAS, 2011; VILLARUBIA, 2004; LOPEZ, 2008; ROGERS et al., 2009).
Outro aspecto a se analisar é a solidez, que é a razão entre a área sólida das pás e a área varrida
total da hélice. As turbinas utilizadas para geração de energia elétrica, que em sua maioria,
possuem três pás, contêm uma pequena área sólida para que possam, assim, interagir com o
vento que passa através do rotor o máximo possível otimizando o grau de extração da energia
eólica. Quanto menor a solidez das pás, maior a velocidade específica de ponta de pá. Isto faz
com que, apesar do número reduzido de pás, a velocidade alta de giro preencha virtualmente
todo o espaço da área de giro minimizando a possibilidade de que o vento passe pela turbina
sem interação com a ela. (FADIGAS, 2011; VILLARUBIA, 2004; LOPEZ, 2008; ROGERS et
al., 2009).
Devido à alta velocidade necessária para geração de energia elétrica por meio dos ventos, torna-
se importante a determinação do tipo de aerofólio empregado no aerogerador, para que se
mantenha a razão entre os coeficientes de sustentação e de arrasto. Usualmente, nas turbinas
eólicas, utiliza-se mais de um formato de aerofólio na pá, a fim de otimizar a relação entre a
resistência e a eficiência da pá (FADIGAS, 2011; VILLARUBIA, 2004; LOPEZ, 2008;
ROGERS et al., 2009). Nas turbinas modernas, utilizadas para geração de energia elétrica, é
vantajoso que se use um número reduzido de pás, diminuindo, assim, o custo do aerogerador.
Comparando-se turbinas de uma, duas e três pás de mesma área de varredura, tem-se que a
turbina de duas pás tem a velocidade de ponta de pá 1/3 maior que a de três pás.
Consequentemente, esta mesma turbina com apenas uma pá tem a velocidade de ponta duas
vezes maior do que a de duas pás. Porém, na comparação global entre estas três turbinas, a
turbina de três pás tem um desempenho melhor que as outras duas devido a fatores como: maior
estabilidade devido ao momento polar de inércia constante se comparado ao eixo de rotação;
redução da poluição sonora motivada pela menor resistência do vento ao passar pelas hélices;
melhor relação entre velocidade rotacional e produção de energia já que a turbina de três pás
demanda menor velocidade para o mesmo nível de produção das turbinas de duas ou de uma
37
pá; e um sistema mais simples de absorção das forças do rotor na turbina. Estes fatores fazem
com que, atualmente, a turbina de três pás seja a mais utilizada para geração de energia elétrica
em larga escala (FADIGAS, 2011; VILLARUBIA, 2004; LOPEZ, 2008; ROGERS et al.,
2009).
Para se acoplar as pás ao eixo principal de rotação, utiliza-se o cubo. Além disto, para turbinas
com controle de passo, tal mecanismo encontra-se também no cubo.
Devido à localização no sistema, o cubo está muito sujeito a estresse. Sendo assim, visando
evitar que a vida útil da turbina seja comprometida devido a falhas nesse componente, o cubo
geralmente é feito de aço fundido ou forjado que são materiais de boa durabilidade (FADIGAS,
2011; VILLARUBIA, 2004; LOPEZ, 2008; ROGERS et al., 2009).
O mecanismo de controle de passo atua com a finalidade de ajustar o ângulo das pás em relação
ao seu eixo de rotação, com o objetivo de controlar a velocidade e potência da turbina eólica.
Para este propósito, pode-se ter uma variação entre 20 e 25 graus de ângulo de passo. Outro
objetivo do controle de passo é o de frear o rotor utilizando a aerodinâmica. Para tal fim, é
necessário um intervalo de variação do ângulo de passo de 90 graus (FADIGAS, 2011;
VILLARUBIA, 2004; LOPEZ, 2008; ROGERS et al., 2009).
3.4.2.2 Sistema de Transmissão Mecânico
Além do mecanismo de controle de passo, é indispensável que haja um sistema de freios
mecânicos para frenagem do rotor. Este sistema é utilizado para manter o equipamento parado
durante uma rotina de manutenção. No caso de turbinas de menor capacidade, serve também
para auxiliar o freio aerodinâmico quando as turbinas entram no regime de sobre velocidade.
Para turbinas com elevada potência, este sistema serve para não se utilizar o freio para redução
de velocidade, pois, para tal, seria necessário um disco muito grande (FADIGAS, 2011;
VILLARUBIA, 2004; LOPEZ, 2008; ROGERS et al., 2009).
A velocidade de ponta de pá dos rotores eólicos é da ordem de 60 a 100 m/s, o que gera um
grande impacto mecânico com elevada vibração e empuxo, além de elevado ruído
aerodinâmico. Visando minimizar estes aspectos, a velocidade de rotação do rotor é limitada
entre 15 e 200 rpm. Os geradores elétricos comerciais possuem rotação entre 1500 e 1800 rpm.
38
Dessa maneira, para acoplar o eixo do rotor eólico ao eixo do gerador elétrico, é necessário
utilizar alguma forma de multiplicação de velocidade. Tem-se, então, na caixa de engrenagem
o tipo de multiplicador de velocidade mais utilizado no caso de turbinas eólicas (FADIGAS,
2011; VILLARUBIA, 2004; LOPEZ, 2008; ROGERS et al., 2009).
3.4.2.3 Nacele
A nacele é o compartimento com a função de alojar os componentes de um aerogerador. Ela
deve ter dimensões adequadas, tanto para alojamento dos componentes como para que os
técnicos possam trabalhar com segurança na manutenção dos equipamentos. Como a nacele se
posiciona atrás das hélices, região onde o vento é turbulento, não se tem preocupações
aerodinâmicas em seu projeto. Logo, ela deve ter formato e tamanho otimizados para cumprir
suas funções básicas. É importante ressaltar que quanto menor e mais leve a nacele, menor o
peso no topo da estrutura o que torna a base menos robusta e mais adequada em relação ao custo
(FADIGAS, 2011; VILLARUBIA, 2004; LOPEZ, 2008; ROGERS et al., 2009).
3.4.2.4 Torre estrutural
A torre tem como objetivo suportar o rotor e a Nacele a uma determinada altura da superfície
do solo. Quanto mais alta a torre, maior a velocidade do vento. Porém, há um custo adicional
não desprezível para cada acréscimo de um metro na altura da torre devido à necessidade de se
aumentar sua robustez de acordo com a altura. Não é aconselhável que se tenha torres com
menos de 20 metros de altura devido à menor velocidade do vento que se encontra abaixo deste
limiar, e também devido ao fato de que o vento próximo ao solo é mais turbulento (FADIGAS,
2011; VILLARUBIA, 2004; LOPEZ, 2008; ROGERS et al., 2009).
3.4.3 Principais fabricantes de turbinas eólicas no mundo
Os dez maiores fornecedores de turbinas eólicas do mundo, representados no Figura 11, são
liderados pela dinamarquesa Vestas já há alguns anos. Porém, em 2014, houve algumas
alterações significativas no que tange às demais posições desta classificação (NAVIGANT,
2015).
39
Figura 11 - Distribuição do mercado das principais fabricantes de aerogerador em 2015
Fonte: NAVIGANT, 2015.
A Siemens Wind Power formada por um consórcio Alemão e Dinamarquês, impulsionada pela
forte participação no setor de turbinas afastadas da costa marítima e pela importante evolução
do mercado Alemão em 2014, saltou da quarta posição para o segundo lugar, desafiando, assim,
a posição da Vestas (NAVIGANT, 2015).
A importante empresa americana GE Wind Energy também merece destaque nesta
classificação. A empresa que estava em queda neste mercado ganhou folego depois da
renovação da política de benefícios fiscais do governo americano para este produto e se
recuperou no ano de 2014, passando de quinto para terceiro lugar e ficando apenas 0,8% atrás
da segunda colocada (NAVIGANT, 2015).
A Chinesa Goldwind, apesar de ter uma boa parcela do mercado interno da China, não tem
expressão no mercado internacional. Como em 2014 observou-se um crescimento importante
de mercados como Alemanha, Brasil e EUA, ela foi ultrapassada pela Siemens e GE, perdendo,
dessa forma, a segunda colocação ostentada em 2013 (NAVIGANT, 2015).
Já a empresa Alemã Enercon foi responsável pelo suprimento de 40% das turbinas instaladas
na Alemanha, porém não possui representatividade no mercado externo que também apresentou
40
bom crescimento. Tal fato representou a queda de duas posições para esta empresa na
classificação em 2014 (NAVIGANT, 2015). A Enercon, instalou uma fábrica de turbinas
eólicas no Brasil. Este fato, frente à necessidade de nacionalização das turbinas a serem
financiadas pelo BNDES, fez com que a turbina escolhida para efeitos de análise desta
dissertação fosse da Enercon.
A Espanhola Gamesa já foi a quarta colocada deste nesta classificação. Porém, a retirada de
incentivos fiscais do governo espanhol para instalação de novos parques eólicos que levou
praticamente, à estagnação do setor naquele país, fez com que a fabricante perdesse força em
2014. Para se manter entre as dez maiores fabricantes, a Gamesa contou com o bom
desempenho da Índia e das Américas, regiões nas quais é fornecedora de turbina eólica
(NAVIGANT, 2015).
A chinesa Envision é a novidade da classificação em 2014 e ocupa a décima posição. Esta
posição foi conquistada devido ao espetacular crescimento de vendas na China, país no qual a
fabricante é a quarta maior fornecedora de turbina eólica (NAVIGANT, 2015).
Em resumo, o ano de 2014 foi importante para as tradicionais Siemens e GE que haviam perdido
espaço para fabricantes chineses e recuperaram mercado neste ano impulsionadas,
principalmente, pelo crescimento deste setor em seus respectivos países.
Outro fato que merece destaque é a crescente busca das empresas chinesas pelos mercados
internacionais pelo fato, principalmente, da Goldwind, que possui ótima parcela do mercado
interno, ter perdido duas posições na classificação, por causa da pequena representatividade no
mercado externo (NAVIGANT, 2015).
Ficou evidenciado que a Vestas se mantém no topo das fabricantes sendo uma empresa com
tecnologia já consolidada neste ramo.
3.4.4 Conceitos físicos para conversão de energia eólica em energia elétrica
A fim de esclarecer as principais interações físicas do processo de conversão de energia eólica
em energia elétrica, a seguir são descritos os principais conceitos físicos utilizados.
41
A energia a ser convertida em energia elétrica de uma determinada massa de ar é a energia
cinética. A quantidade de energia cinética é determinada pela seguinte equação:
2
2
1mvEc = (1)
em que,
m = massa de ar (kg);
v = velocidade do vento (m/s).
Para a determinação da quantidade de massa de ar que flui através de uma superfície de
determinada área perpendicular à direção do fluxo de vento, utiliza-se a seguinte expressão:
Avm ρ= (2)
em que,
ρ = massa específica do ar (kg/m³);
A = área da seção transversal (m²);
v = velocidade do vento (m/s).
Substituindo-se a Equação (2) na Equação (1), obtém-se a expressão para a potência total
disponível (Ep) para uma determinada turbina:
3
2
1AvEp ρ= (3)
A área da seção transversal possui relação quadrática com o diâmetro do rotor.
2
4DA
π= (4)
em que,
D = diâmetro do rotor (m);
π = constante adimensional.
42
A expressão obtida por meio da Equação (3) revela o potencial eólico global sem que sejam
consideradas as perdas que ocorrem no processo de conversão da energia cinética do vento em
energia elétrica
A rugosidade aerodinâmica é um importante parâmetro para se modelar o comportamento do
vento próximo à superfície do solo. Ainda não se tem na literatura especializada, um consenso
quanto ao melhor método de cálculo da rugosidade, a maioria utiliza a escala
micrometereológica.
Tabela 2 - Valores típicos de rugosidade associados a classes de cobertura do solo
Tipo de Cobertura e/ou uso da terra
Faixa de rugosidade Z
[m] Áreas urbanas 0,7 – 3
Florestas 0,4 – 1 Reflorestamento 0,4 – 0,95
Vegetação de áreas úmidas
0,1 – 0,4
Culturas agrícolas 0,02 – 0,15 Pastagens 0,02 – 0,20
Solo Exposto 0,001 – 0,01 Corpos de água [lagos,
oceanos] Sem vento na superfície
0,0002 – 0,001
Fonte: Atlas eólico do Rio Grande do Sul, 2014.
Quanto maior a rugosidade do terreno mais energia é retirada do vento para vencer estes
obstáculos. Dessa maneira, a velocidade do vento é função do tipo de cobertura do solo. A
Tabela 2, contém alguns tipos de terrenos com sua respectiva faixa de rugosidade (RIO
GRANDE DO SUL, 2015).
3.4.5 Aspectos ambientais da energia eólica
Sob o prisma de redução da emissão de CO2 na atmosfera, não restam dúvidas de que a energia
eólica se mostra como uma opção viável e eficaz, uma vez que, no processo de transformação
de energia dos ventos para energia elétrica tem-se emissão zero de CO2 (TERCIOTE, 2002).
Vale também enfatizar o fato de que o recurso renovável utilizado para essa energia não é finito
e tão pouco depende de regime hídrico, seja como força motriz, com a finalidade de mover o
43
gerador de energia, ou em qualquer outra parte do processo de geração de energia elétrica.
Adicionalmente, apesar da implantação de parques eólicos de grande escala ocuparem uma área
de terreno considerável, devido à necessidade de distância entre as turbinas, pode-se aproveitar
grande parte do solo seja para pecuária ou agricultara (TOMALSQUIN, 2003).
Cabe destacar também, como aspecto positivo da implantação de parques eólicos, o viés
socioeconômico que tal empreendimento carrega. Quando implantado em regiões menos
desenvolvidas, o parque eólico propicia maior desenvolvimento econômico da região, por meio
de geração de empregos; tende a melhorar a infraestrutura de cidades próximas ao parque,
devido à necessidade de acessibilidade; combate a desertificação de regiões com redução do
estímulo ao êxodo rural e estimula outras atividades econômicas, uma vez que o aumento de
renda é benéfico para os negócios locais (TRUNINGER et al., 2013).
Alguns trabalhos desenvolvidos principalmente na Europa (TRUNINGER et al., 2013; BIRNIE
et al., 2005), evidenciam que o crescimento da utilização de energia eólica depende não
somente de incrementos tecnológicos de equipamentos e métodos construtivos, mas está
intimamente ligado à aceitação popular.
Pode-se citar como um impacto negativo da implantação de um parque eólico, os possíveis
impactos na fauna e flora, principalmente quando se trata da população local de aves e
morcegos, que tendem a se chocar com as hélices das turbinas. Ainda que se supõe que os
parques eólicos sejam menos prejudiciais aos pássaros do que outras intervenções humanas para
geração de energia (RODRIGUEZ; BARRIOS, 2004), não existe ainda uma pesquisa definitiva
capaz de mensurar a taxa de mortalidade devido a colisões ou outros fatores associados a
parques eólicos. Haja vista que este dado está muito ligado ao local de implantação do parque
e ao fluxo de aves, principalmente de caráter migratório, que passam pela região escolhida.
Desta forma, a melhor maneira para minimizar os impactos de um parque eólico na fauna é a
seleção adequada da localização de implantação, com a realização de estudos da biodiversidade
do local identificando as espécies que ali habitam para se mensurar qual o impacto ao meio
ambiente (WHITAKER et al., 2015).
Existem outras formas de se mitigar o problema depois que o parque já estiver instalado como
o desligamento das torres quando uma situação de risco ocorre durante um fluxo migratório de
pássaros perto das turbinas, por exemplo. O problema deste tipo de ação é que depende de um
44
observador em tempo real das turbinas para detectar a intrusão de pássaros. Recomenda-se
também que seja feito um gerenciamento do habitat, principalmente com a retirada de carcaças
de pássaros mortos que podem atrair animais carniceiros e criação de uma nova área de
alimentação para as espécies que ali habitam, com a finalidade de afastar os pássaros da região
do parque eólico (MARQUES et al., 2014).
Outro aspecto negativo, quanto à implantação de um parque eólico, é a poluição sonora. As
turbinas eólicas, principalmente as de grande escala, com diâmetros acima dos 20 metros,
emitem ruído aerodinâmico o qual vem sendo reduzido devido ao incremento de novas
tecnologias, porém ainda não foi eliminado (TOMALSQUIN, 2004; BIRNIE et al., 2005).
Há ainda os efeitos adversos no turismo, devido à poluição visual causada pelas turbinas. A
poluição visual, devido à altura das turbinas e ao aspecto moderno de sua arquitetura
aerodinâmica, tem sido considerada um aspecto negativo, principalmente se instaladas em áreas
com paisagens ou construções históricas (TRUNINGER et al., 2013).
Destaca-se também o aspecto da ligação emocional dos moradores com o local, principalmente
em áreas rurais e afastadas, onde a alteração paisagística com a implantação das turbinas pode
gerar um desconforto e vir a causar rejeição pela ideia de implantação do parque eólico
(TRUNINGER et al., 2013).
Não obstante aos aspectos negativos supracitados, uma pesquisa realizada na Escócia com
pessoas que vivem próximo a parques eólicos revela alguns números positivos. De acordo com
a pesquisa, 54% das pessoas entrevistadas aceitariam uma expansão do parque eólico e apenas
9% se opuseram ao fato; as demais são indiferentes a tal alteração. Destaca-se também o fato
de que apenas 7% das pessoas entrevistadas sentiram impacto negativo oriundo da instalação
do parque eólico, enquanto 20% viram mudanças positivas e 73% não sentiram alterações em
seu ambiente (BRAUNHOLTZ, 2003). Tais dados mostram que, apesar de ter aspectos
ambientais negativos, principalmente com a ideia da instalação do parque eólico, há uma boa
aceitação da população depois de sua instalação, além do anseio da população por energia limpa
que faz com que a aceitação pelo parque de energia eólica aumente.
45
3.5 Modelo regulatório e políticas tributárias do setor elétrico no Brasil
Esta seção tem como finalidade expor o modelo regulatório para contratação de novas fontes
produtoras de energia elétrica no Brasil. Apresenta-se também, as tarifas tributárias incidentes
na energia elétrica bem como as condições de financiamento oferecidas pelo governo.
3.5.1 Programa de Incentivos às Fontes Alternativas de Energia (PROINFA)
O programa de incentivos às fontes alternativas de energia, PROINFA, foi um marco
importante no desenvolvimento da energia eólica no Brasil. O programa teve por finalidade a
contratação de 3300 MW em projetos de energia eólica, biomassa e pequenas centrais
hidrelétricas interligadas ao sistema de distribuição nacional em sua primeira fase (DUTRA;
SZKLO, 2007).
Figura 12 - Projetos contratados na primeira fase do PROINFA
Fonte: Brasil, 2009.
No resultado do primeiro leilão de energia a partir do PROINFA, realizado em 2004, contratou-
se 2527 MW, dos quais 1442 MW foram de energia eólica distribuídos conforme ilustrado na
Figura 12. Esta contratação superou a cota prevista para esta tecnologia que era de 1100 MW
neste primeiro momento (BRASIL, 2009).
O PROINFA foi criado pela lei 10.438 de 15 de abril de 2002. A meta em sua segunda fase é
que as fontes renováveis de energia que dele participam atendam no mínimo 10% da demanda
46
total de energia elétrica brasileira em até vinte anos (DUTRA; SZKLO, 2007). Destaca-se ainda
o trecho da lei:
[...] à aquisição far-se-á mediante programação anual de compra da energia elétrica de cada produtor, de forma que as referidas fontes atendam o mínimo de 15% (quinze por cento) do incremento anual da energia elétrica a ser fornecida ao mercado consumidor nacional, compensando-se os desvios verificados entre o previsto e realizado de cada exercício, no subsequente. (Lei 10.438/2002 Art. 3-II-c).
Este trecho traz em si a obrigatoriedade da contratação de energias de fontes alternativas em
cada um dos leilões de incremento de energia elétrica realizados.
Como um dos principais benefícios do PROINFA, destaca-se a nacionalização de 60% dos
equipamentos de geração de energia, o que fomentou a indústria de base destes equipamentos
que contou com investimentos de R$ 4 bilhões. Outros benefícios do PROINFA são: a geração
de 150 mil empregos diretos e indiretos entre construção e operação; fortalecimento da
estabilidade elétrica do Brasil a partir da complementariedade sazonal entre os regimes
hidrológico e eólico; fundamentação para ambiente favorável para negócios de certificação de
redução de emissão de carbono, conforme protocolo de Kyoto, por meio da não emissão de 2,5
milhões de toneladas de CO2/ano (BRASIL, 2016).
3.5.2 Modelo de contratação
A Lei Nº 10.848/2004 sancionou o novo modelo do setor elétrico brasileiro que prega que a
contratação de energia elétrica se dá por meio de leilões. O objetivo é que, com os leilões, se
garanta a modicidade tarifária aos consumidores. Em contrapartida, concedeu-se aos
investidores deste setor contratos de longo prazo, de até 20 anos, gerando, com isso, maior
estabilidade e facilidade no planejamento econômico. Existem ainda, no novo modelo dois
ambientes de contratação: Ambiente de Contratação Regulada - ACR que é regido pelo MME,
e o Ambiente de Contratação Livre – ACL (DUTRA; SZKLO, 2007). O novo modelo determina
também que as distribuidoras contratem 100% da demanda do setor pelo qual são responsáveis.
Para que se mantenha a participação ativa das fontes de energia renováveis com a finalidade de
se atingir a meta da segunda fase do PROINFA, determinou-se que uma parcela da energia
contratada em leilões deve ser de fonte alternativa de energia (DUTRA; SZKLO, 2007).
47
Depois do término da primeira fase do PROINFA, o montante de energia de fontes alternativas
a ser contratada por leilão passou a ser determinado pelo MME. Para isso, como premissa,
adotou-se que o impacto destas contratações no âmbito do ACR não pode exceder 0,5% da
formação da tarifa de suprimentos, se comparada às fontes convencionais. Para garantir a
modicidade tarifária neste novo modelo, as fontes do PROINFA competem entre si, também
por meio de leilão, pela parcela determinada pelo MME (DUTRA; SZKLO, 2007).
3.5.3 Encargos setoriais, tributos e impostos
No Brasil, além do imposto de renda, existem alguns impostos setoriais específicos para o setor
de energia elétrica e encargos sociais que entram como despesas da empresa. Estes impostos e
encargos serão definidos a seguir.
O PIS/PASEP e o COFINS são encargos sociais. O primeiro, Programa de Integração Social
(PIS) busca a integração do funcionário do setor privado com o desenvolvimento da empresa.
Já o segundo, Programa de Formação do Patrimônio do Servidor Público (PASEP), tem por
objetivo a criação de um fundo destinado aos funcionários públicos (CAIXA ECONOMICA
FEDERAL, 2016). A Contribuição para Financiamento da Seguridade Social (COFINS) tem
como objetivo o aporte financeiro para o setor de seguros sociais do Brasil. Os valores
estipulados para estes dois encargos são de 1,65% e 7,6% da receita bruta da empresa,
respectivamente (ROSSETO, 2015).
A agência nacional de energia elétrica (ANEEL) cobra a Taxa de Fiscalização de Serviços de
Energia Elétrica (TFSEE). Esta taxa tem anualmente seus valores definidos e publicados por
meio de despacho da ANEEL sendo que, para o ano de 2016, o valor fixado foi de R$
645,01/kW instalado (ANEEL, 2016).
A taxa da ONS/CCEE refere-se ao ressarcimento de parte dos custos de administração e
operação do ONS (entidade responsável pela operação e coordenação da Rede Básica) por todas
as empresas de geração, transmissão e de distribuição, bem como os grandes consumidores
(consumidores livres) conectados à rede nacional. A tarifa é de 1% da receita bruta da empresa
(ANEEL, 2016).
48
A contribuição social sobre o lucro líquido (CSLL) tem uma alíquota de 9% conforme definido
pela Receita Federal. O diferencial deste tributo para os demais é a base de cálculo que se dá
sobre o lucro da empresa antes do imposto de renda, e não sobre a receita bruta (RECEITA
FEDERAL, 2008).
Existem ainda, para este setor, outras taxas, a saber: encargos de pesquisa e desenvolvimento
do PROINFA, conta de consumo de combustíveis e conta de desenvolvimento energético.
Porém, as empresas participantes do PROINFA são isentas destes tributos (ROSSETO, 2015).
Os encargos e tributos que incidem sobre a produção e distribuição de energia elétrica são
repassados ao consumidor por meio da tarifa de energia elétrica (GARBO; MELLO;
TOMASELLI, 2011). A composição da receita das concessionárias é a soma dos custos de
geração, distribuição, transmissão e encargos e tributos, distribuídos em média, nacionalmente
conforme Figura 13.
Figura 13 - Média nacional da composição de receita das concessionárias
Fonte: BNDES, 2016. Nota: Adaptado pelo autor.
3.5.4 Sistema de Financiamento
Para financiamento de projetos de energia eólica, pode-se utilizar a linha de crédito do Banco
Nacional de Desenvolvimento (BNDES). O valor mínimo a ser financiado é de R$ 20 milhões
e a parcela máxima do total do investimento é de 70% (BNDES, 2016).
49
Os aerogeradores somente podem ser financiados por esta instituição se credenciados em seu
banco de dados, sob os seguintes critérios (BNDES, 2016):
a) mínimo de 70% em peso de chapas de aço das torres fabricadas no Brasil. A montagem
da torre também deve ser realizada no Brasil, em unidade própria ou de terceiros;
b) fabricação das pás no Brasil em unidade própria ou de terceiros;
c) o cubo deve ser montado no Brasil em unidade própria com componentes de
procedência nacional, a saber, usinagem, fundição e pintura;
d) montagem da nacele em unidade própria no Brasil.
Estas medidas foram tomadas para que se cumpra o índice de nacionalização das usinas eólicas.
Para capitalização com apoio direto do BNDES, ou seja, sem a participação de outras
instituições financeiras, a taxa de juros é composta por três componentes: custo financeiro,
remuneração básica do BNDES e taxa de risco de crédito.
O custo financeiro fica a cargo da taxa de juros de longo prazo (TJLP) a qual foi instituída pela
medida provisória nº 684, de 31.10.94 e convertida em lei em 2001, sob o número 10.183. Esta
taxa, que tem validade trimestral, é calculada com base em dois parâmetros. Um desses
parâmetros é a meta de inflação para os próximos doze meses, fixadas pelo conselho monetário
nacional, e o outro é a taxa de prêmio de risco (BNDES, 2016).
A remuneração do BNDES é uma medida variável com base na atuação institucional, seu valor
é a partir de 1,5%, e tem como função o estipêndio do BNDES (BNDES, 2016).
Já a taxa de risco de crédito, que varia em função da avaliação do risco de crédito para o tomador
do financiamento, gera o aporte financeiro para cobrir os riscos da operação. Trata-se também
de uma taxa variável com um teto máximo estipulado em 2,87% a.a. (BNDES, 2016).
O sistema de amortização adotado pelo BNDES é o sistema de amortização constante (SAC).
Neste sistema, as prestações decrescem progressivamente. As parcelas são o resultado da soma
da amortização com os juros do período. O montante amortizado da dívida permanece constante
e os juros são cobrados de forma decrescente com base na dívida real de um determinado
período.
50
Observa-se na Figura 14 as fórmulas para cálculo dos pagamentos tendo por base este sistema
(PUCCINI, 2015). A partir do fluxo de caixa da Figura 14, pode-se observar o decréscimo das
saídas que representam as parcelas do financiamento. Torna-se também evidente que o fator de
amortização, representado pela letra A na Figura 14, permanece constante e os juros,
representados por Ji, variam conforme o período (i = 1, 2, ..., n). O detalhamento das equações
para o cálculo destas duas variáveis é realizado a seguir.
Figura 14 - Sistema de amortização constante
Fonte: Puccini, 2007.
Para o cálculo do pagamento mensal, de acordo com o sistema SAC, deve-se, primeiramente,
calcular a amortização da dívida a partir da seguinte expressão (FARO, 2013):
n
Pa = (5)
em que,
a = amortização (R$/ano);
P = total do empréstimo (R$);
n = número de períodos total do financiamento (ano).
51
Para o cálculo do montante de juros para cada período tem-se (FARO, 2013):
in
PkPJ k ×
×−−=
)1( (6)
em que,
kJ = juros no período k (R$/ano);
P = total do empréstimo (R$);
n = número de períodos total do financiamento (ano).
i = taxa de Juros (%);
k = período (ano).
O valor total da parcela a ser paga no período k (FARO, 2013), é obtido somando-se as equações
(5) e (6).
3.6 Aspectos econômicos
Esta seção tem como objetivo apresentar de forma sucinta os indicadores econômicos que serão
utilizados para análise de viabilidade econômica do projeto de parque eólico.
Bodie et al. (2014) definem investimento como sendo o dispêndio de uma quantia no presente
com a perspectiva de se obter benefício no futuro. Isto é, há o sacrifício de algo de valor agora
com a expectativa de se ter ganhos acima do investido em um determinado tempo. Espera-se
que o tal benefício justifique o tempo de retenção do dinheiro e o risco do investimento.
Tendo em vista a importância do tempo no valor do dinheiro, os indicadores econômicos
adotados para a análise de investimentos no parque eólico, nesta pesquisa, são: VPL, TIR,
retorno sobre o investimento (TRI) e o período de retorno (PRI). Estes indicadores são
devidamente detalhados a seguir.
52
3.6.1 Fluxo de caixa
Um conceito importante e prévio à análise dos indicadores é o do fluxo de caixa de um projeto.
Conforme destacado por Barbosa et al. (2011), fluxo de caixa relaciona as entradas e saídas de
um determinado período do projeto apresentado, ou seja, o resultado financeiro por período
deste. É possível, por meio da análise do fluxo de caixa, se ter uma visão macro a respeito da
situação financeira da empresa, além de se trabalhar em formas de otimização do resultado. O
fluxo de caixa de um determinado período é igual às entradas menos as saídas daquele período.
3.6.2 Valor presente líquido (VPL)
O indicador conhecido como VPL representa a soma dos resultados do fluxo de caixa em um
tempo futuro, considerando uma determinada taxa de desconto. Esta deve ser consistente com
o risco do projeto. Leva-se em consideração, no tempo zero, o investimento inicial do projeto
(ARSHAD, 2012). A equação a seguir é utilizada para o cálculo do VPL.
Di
FCVPL
n
kk
k−
+= ∑
=1 )1( (7)
em que,
VPL - é o valor presente líquido do fluxo de caixa (R$);
k – é o período (ano);
n – é o total de períodos (anos);
i – é a taxa de juros (%);
kFC - é o fluxo de caixa no período k (R$);
D – é a entrada (R$).
Para se determinar a taxa de desconto no cálculo do VPL, utiliza-se o chamado custo de capital
da empresa que está investindo no projeto, como taxa mínima de atratividade (TMA) (GIRÃO
et al., 2012). Caso o VPL apresente um valor positivo, diz-se que o projeto é economicamente
53
viável. Dessa maneira, quanto maior o VPL do projeto, mais atrativo ele se torna para os
investidores (ARSHAD, 2012). A taxa mínima de atratividade (TMA) é única para cada
investimento e não existe fórmula matemática para sua definição. Ela deve ser definida
conforme o risco do projeto e representar o menor retorno esperado para a viabilidade de um
investimento (GIRÃO et al., 2012).
Como principais vantagens da utilização do VPL para análise de investimentos, segundo
Casarotto Filho e Kopittke (2010), podem-se citar:
a) a consideração de todos os capitais (positivos e negativos) envolvidos no projeto devido
à utilização do resultado do fluxo de caixa;
b) a possibilidade de somar o VPL de investimentos distintos ao se fazer uma análise de
portfólio, já que o VPL é um valor monetário;
c) a utilização da TMA, para o cálculo do VPL, fortalece o indicador, já que a TMA
considera os riscos dos investimentos.
Ainda segundo os autores, as principais desvantagens deste indicador são o fato de se precisar
conhecer a TMA para o cálculo e o fato de trazer dificuldade no que tange a comparações entre
projetos, já que retorna um valor monetário (absoluto) e não percentual.
3.6.3 Taxa interna de retorno (TIR)
Justamente para sanar a segunda desvantagem do VPL supracitada, é que se recomenda que a
análise do VPL seja feita em conjunto com um segundo indicador, a TIR. A taxa interna de
retorno é uma medida amplamente utilizada para análise de investimentos e representa a taxa
em que o VPL se tornará igual a zero. Pode-se afirmar, então, que se trata da taxa em que o
valor recuperado do projeto será igual ao valor investido (KIM; REINSCHHMIDT, 2012;
ARSHAD, 2012).
Não existe uma fórmula exata para cálculo da TIR. Geralmente, ela é feita por meio de
interpolação de dados e aproximação. Existem já vários programas computacionais que
auxiliam no cálculo deste indicador, tornando-o mais preciso e simples. Existem ainda diversos
métodos de aproximação para o cálculo manual da TIR de forma mais direta os quais reduzem
as interpolações (KIM; REINSCHHMIDT, 2012).
54
A partir do exemplo a seguir, Tabela 3, demonstrar-se-á a importância da simbiose entre os dois
indicadores até aqui apresentados para que seja feita uma análise mais robusta no que tange a
investimentos.
Tabela 3 - Comparativo entre VPL e TIR de dois projetos
Fonte: Do autor, 2016.
Observa-se na Tabela 3 dois projetos que possuem a mesma TMA. Supõe-se que eles sejam
mutuamente excludentes e com possibilidade de repetição do investimento. Pode-se observar
que o projeto denominado P2 apresenta um VPL maior que o do projeto P1. Dessa maneira, se
comparados somente pelo VPL, o investidor optaria por prosseguir com o emprego de seu
dinheiro no projeto P2. Porém, ao analisarmos a TIR, constata-se que o projeto P1 se mostra
mais atrativo, ou seja, ele apresenta um retorno maior diante do montante investido
inicialmente. Portanto, pode-se concluir que, ao se fazer a análise complementar dos dois
indicadores, tem-se que o melhor, nesta situação, seria aplicar o dinheiro no P1 por mais de
uma vez.
3.6.4 Retorno sobre o investimento (TRI)
Segundo Giel (2013), o retorno sobre o investimento é uma das diversas formas de se avaliar
uma proposta de investimento. Este indicador mostra, percentualmente, o potencial de ganho
de um determinado projeto comparado ao montante investido. Feibel (2003) define o TRI como
Período Valor Período Valor
0 145.000,00- 0 450.000,00-
1 30.000,00 1 85.000,00
2 30.000,00 2 85.000,00
3 30.000,00 3 85.000,00
4 30.000,00 4 85.000,00
5 30.000,00 5 85.000,00
6 30.000,00 6 85.000,00
7 30.000,00 7 85.000,00
8 30.000,00 8 85.000,00
9 30.000,00 9 85.000,00
10 30.000,00 10 85.000,00
TMA 10,00% TMA 10,00%
TIR 16,00% TIR 13,62%
VPL R$ 35.760,92 VPL R$ 65.716,55
Fluxo de Caixa P1 Fluxo de Caixa P2
55
sendo o ganho ou a perda gerada por um investimento, em termos percentuais, mediante o total
investido, ou seja, o TRI é o retorno do total investido.
Pode-se obter o TRI da seguinte maneira (GIEL, 2013):
100×−
=CIT
CITFCTRI (8)
em que,
TRI = retorno sobre o investimento (%);
FC = fluxo de caixa (R$);
CIT = custo total de implantação (R$).
As principais desvantagens deste indicador estão no fato de que ele não leva em consideração
o valor do dinheiro no tempo. Assim, não importa, para o cálculo do TRI, qual o período total
do investimento, apenas o resultado final. Outra desvantagem é o fato de que o TRI não
considera período a período. Dessa forma, ele considera que as contribuições estariam
disponíveis para todo o período dando sempre o mesmo resultado final. Apesar do exposto, o
TRI ainda é considerado uma importante e rápida ferramenta de análise de investimentos
(FEIBEL, 2003).
3.6.5 Período de Retorno do investimento - PRI
O período de PRI simples de um investimento mede em quanto tempo o capital aplicado em
determinado projeto terá retorno, sob análise do fluxo de caixa. Sendo assim, para o caso do
PRI simples, sem se considerar o valor do dinheiro no tempo, o período em que o gráfico dos
resultados se encontrar com a linha do investimento inicial demarca o tempo de PRI. Já o PRI
descontado utiliza o VPL para cálculo ao invés do resultado sem considerar a taxa de desconto
(ROSS et al., 2015).
56
Recomenda-se que o PRI seja trabalhado como um indicador econômico auxiliar uma vez que
ele está atrelado simplesmente ao tempo de recuperação do investimento. Algumas empresas
tendem a utilizar o PRI como um indicador restritivo para avaliação de investimentos, ou seja,
mesmo que os demais indicadores sejam positivos, um período longo de recuperação pode
excluir uma possibilidade de investimentos (SARI e KUCHTA, 2012).
Ross et al. (2015) reforçam o exposto, destacando pelo menos três problemas do PRI que o
caracterizam como um indicador auxiliar e não mandatário. O primeiro deles mostra que a
inferioridade deste indicador em relação ao VPL é devido ao fato de que o cálculo do período
de retorno não leva em consideração as variações no fluxo de caixa. Assim, se um projeto tem
uma entrada muito alta em um determinado período pode mascarar o PRI.
O segundo problema é a desconsideração do fluxo de caixa depois do período de PRI. Assim
sendo, caso o projeto comece a apresentar resultados negativos depois do retorno do capital
investido, não é possível identificar tal desvio pelo método PRI.
Por último, destaca-se a arbitrariedade na escolha do limite de corte do PRI, uma vez que não
existe um guia comparativo para escolha de qual o tempo ideal de retorno para um determinado
investimento (ROSS et al., 2015). Esse tempo é determinado de acordo com o interesse do
investidor.
Não obstante, tem-se no período de PRI uma importante ferramenta auxiliar para análise da
liquidez e risco de projeto. Este indicador se torna ainda mais relevante em cenários de grande
instabilidade econômica, o que torna projetos com um PRI elevado com grau de risco
igualmente alto.
3.7 Dinâmica de Sistemas
A dinâmica de sistemas (DS) foi introduzida por Jay Forrester, então professor do MIT
(Massachusetts Institute of Technology), para o estudo de problemas socioeconômicos. O
princípio básico da DS é a conceituação de sistema como sendo uma rede complexa de
elementos que se retroalimentam (TULINAYO et al., 2013). As malhas de retroalimentação
nos modelos de DS têm uma estrutura circular em que a condição do sistema fornece os
parâmetros de entrada para um processo de tomada de decisão que gera uma ação que altera o
57
estado do sistema. Assim, o sistema tende a ser modificado a cada tomada de decisão, gerando
novos parâmetros (FORRESTER, 1968). Com o auxílio da técnica de dinâmica de sistemas, é
possível entender melhor e analisar o comportamento dinâmico do sistema como um todo
(GOH et al., 2014). Esta técnica vem sendo amplamente utilizada em estudos de diversas áreas
como, por exemplo: gestão de mudanças de engenharia (REEDI et al., 2011), políticas sociais
(DEENAPANRAY, 2014), logística para cadeia de suprimentos (MULA et al., 2013),
avaliação de processos industriais (RAO et al., 2015), dentre outras áreas.
Goh et al. (2014) desenvolveu um modelo para o projeto de planejamento e desenvolvimento
de energia eólica por meio da técnica de dinâmica de sistemas e o aplicou na Malásia. O autor
subdividiu o modelo em três partes principais. A primeira parte diz respeito à relação entre a
demanda de energia no local a ser estudada e a capacidade produtiva do parque eólico avaliado.
A segunda parte do modelo trata do investimento inicial necessário para a implantação do
empreendimento tendo como base os parâmetros calculados na primeira parte. A terceira parte
do sistema diz respeito ao fluxo de caixa. Nesta parte, consideram-se as receitas oriundas da
venda de energia eólica, as despesas decorrentes do funcionamento do parque e o pagamento
dos custos iniciais para implantação.
Nesta pesquisa, para implementação do modelo de dinâmica de sistemas desenvolvido, utilizou-
se o software Vensim ®. O Software Vensim foi desenvolvido pela empresa Ventana Systems,
Inc, de Massachussets, a qual foi criada em 1985 (VENSIM, 2016).
58
4 METODOLOGIA
4.1 Modelo de dinâmica de sistemas para projeto de geração de energia elétrica a partir
de turbinas eólicas
A primeira etapa deste trabalho consistiu desenvolver a modelagem dinâmica para o projeto de
um parque para geração de energia eólica no Brasil com objetivo de analisar a sua viabilidade
econômica por meio da metodologia de dinâmica de sistemas, tendo por base o modelo proposto
por Goh et al. (2014). O modelo foi adaptado à fim de melhor representar a realidade do Brasil.
O modelo desenvolvido por Goh et al. (2014) foi subdividido em quatro subsistemas que,
quando interligados, formam o sistema geral de um projeto de geração de energia eólica. Os
quatro subsistemas e as adaptações feitas no modelo original estão detalhados a seguir.
O primeiro subsistema permite avaliar o investimento inicial necessário para a construção de
um parque eólico. Para se calcular o investimento para implantação do parque, consideram-se
o custo por megawatt (MW) instalado, o número de turbinas a serem construídas, as quais
devem ser dimensionadas conforme a demanda da região estudada, o tempo previsto para a
construção do parque e a potência nominal da turbina eólica (GOH et al., 2014). Observa-se,
na Figura 15, o diagrama de fluxo dos componentes do sistema em questão.
Figura 15 - Diagrama de fluxo representando o custo de implantação do projeto
Fonte: GOH et al., 2014. Nota: Adaptado pelo autor.
59
Para o cálculo do custo de implantação do projeto utiliza-se a seguinte equação:
tMW NPNVCIT ××= (9)
em que:
CIT = custo total de implantação (R$);
MWV = custo por MW instalado (R$/MW);
PN = capacidade instalada da turbina eólica (MW);
tN = número de turbinas eólicas (adimensional).
No modelo desenvolvido por Goh et al. (2014), utilizou-se como parâmetro para definição do
custo de implantação apenas o preço de uma turbina eólica. No Brasil, os aerogeradores são
responsáveis por 75% do custo total de implantação, ficando os demais 25% a cargo de obras
de infraestrutura, tanto elétrica quanto viária e estrutural (SOARES, 2010). Portanto, adaptou-
se este modelo, considerando-se, no custo por MW instalado, tanto o custo da turbina quanto
os custos oriundos da infraestrutura da turbina eólica e linhas de transmissão.
Figura 16 - Diagrama de fluxo para pagamento do investimento inicial
Fonte: GOH et al., 2014. Nota: Adaptado pelo autor.
60
Depois de definir os custos iniciais para implantação do projeto, pode-se observar na Figura 16
(segundo subsistema) a relação entre o custo inicial e o pagamento do empréstimo para a
realização do empreendimento.
O subsistema apresentado na Figura 16 foi adaptado em relação ao proposto por Goh et al.
(2014) devido ao sistema de amortização do modelo original ser diferente do sistema utilizado
no Brasil para este tipo de projeto. No modelo original, os autores consideraram o sistema de
amortização de acordo com a tabela Price e, nesta dissertação, utilizou-se o sistema de
amortização constante (SAC), já que é o sistema utilizado nos financiamentos de energia
renovável por parte do BNDES no Brasil (BNDES, 2016).
O valor total do empréstimo a ser solicitado é calculado por meio da equação:
DCITP −= (10)
em que:
P = Valor total do empréstimo (R$);
CIT = custo total de implantação (R$);
D = Entrada (R$).
A taxa de entrada que representa o percentual do custo de implantação total a ser pago no ato
do empréstimo, como uma forma de garantia, é definida conforme condições propostas para o
financiamento (GOH et al., 2014).
De acordo com o SAC, o juro é calculado somente sobre o valor devido do principal e reduz a
cada período. Dessa maneira, pode-se observar que as parcelas apresentam o comportamento
de uma progressão aritmética decrescente. O montante de juros devido no período k é dado pela
equação (6). Para o cálculo do valor a ser amortizado, utilizou-se a equação (5) (FARO, 2013).
n
Pa = (5)
61
em que,
a = amortização (R$/ano);
P = Valor total do empréstimo (R$);
n = Prazo da dívida (ano).
in
PkPJ k ×
×−−=
)1( (6)
em que,
kJ = juros no período k (R$/ano);
P = total do empréstimo (R$);
n = Prazo da dívida (ano).
i = taxa de Juros (%);
k = período (ano).
As duas primeiras etapas do modelo, a que concerne ao custo de implantação do parque eólico
e a que trata do aporte financeiro para tal investimento, relacionam entre si apenas uma vez
durante a simulação. Portanto, entre elas não há um ciclo de retroalimentação. A relação entre
estas duas partes é linear. Pode-se observar na Figura 17, o diagrama causal entre esses dois
subsistemas.
Figura 17 - Diagrama causal entre custos de implantação e o financiamento do projeto
Fonte: Do autor, 2016.
62
O terceiro subsistema do modelo proposto por Goh et al. (2014) diz respeito à capacidade de
geração de energia de uma turbina eólica e é representado pelo diagrama de fluxo mostrado na
Figura 18. O diagrama apresentado na Figura 18 já foi devidamente adaptado neste trabalho, a
fim de melhor representar a realidade do Brasil. A adaptação consistiu em não utilizar
diretamente o limite de Betz para o cálculo da quantidade de energia gerada. Primeiramente,
fez-se uma análise da curva de potência da turbina fornecida pelo fabricante (anexo A) e
considerou-se a seguinte condição: se o coeficiente de potência for menor que o limite de Betz,
utiliza-se o próprio coeficiente; caso contrário utiliza-se o limite de Betz, uma vez que, o limite
de Betz é o valor máximo que se pode extrair de energia elétrica de uma turbina eólica. A
quantidade de energia gerada é, então, calculada depois da determinação deste coeficiente. Os
parâmetros deste subsistema são detalhados a seguir.
Figura 18 - Diagrama de fluxo para geração de energia elétrica a partir dos ventos
Fonte: GOH et al., 2014. Nota: Adaptado pelo autor.
Inicialmente calculou-se a quantidade de energia gerada que é a quantidade total de energia
disponível na massa de ar a ser convertida em energia mecânica pela turbina eólica. Para se
obter a quantidade de energia gerada, é necessário considerar quatro parâmetros: velocidade do
vento, área varrida pela turbina, massa específica do ar e coeficiente de potência. Tais
parâmetros relacionam-se entre si por meio da Equação 11 (GOH et al., 2014).
pg CAvE ³2
1ρ= (11)
63
em que
gE = Potência total (W);
ρ = Massa específica do ar, kg/m3;
A = Área varrida pela aresta da turbina eólica, m2;
v = Velocidade do vento, m/s;
pC = Coeficiente de Potência (decimal).
O coeficiente de potência indica o valor máximo da energia disponível nos ventos que pode ser
convertido em energia mecânica. Em condições ideais, tal coeficiente recebe o valor de 59,26%,
número este conhecido como limite de Betz (AMARANTE et al., 2001; SANTOSO, 2011).
Deve-se ainda considerar outros tipos de perdas durante o processo de conversão da energia
mecânica gerada pelas pás da turbina eólica em energia elétrica. O primeiro tipo é a perda por
disponibilidade técnica da turbina, que trata da probabilidade de não haver geração elétrica no
parque eólico por questões de restrição técnica da própria turbina, seja por paradas para
manutenção preventiva ou corretiva. Considera-se neste último tipo de perda que todas as
turbinas estarão paradas devido a falhas (LEITE et al., 2006).
Existem ainda as perdas aerodinâmicas devido a fricção no rotor, vórtices gerados na
extremidade das pás e torques reativos nas pás do rotor (CASTRO et al., 2013).
Diante do exposto, pode-se calcular a energia aproveitada por meio da seguinte expressão:
Fc
HDtEgEa
a××= (12)
em que:
Ea = Energia aproveitada (kWh);
Eg = Potência total (W);
64
Dt = Disponibilidade técnica (decimal);
aH = Total de horas por ano (h);
Fc = Fator de conversão (adimensional).
Finalmente, tem-se o quarto subsistema do modelo (FIGURA 19) que tem por base as
informações recebidas dos outros três subsistemas e permite obter a projeção do fluxo de caixa
anual do projeto.
Para se fazer a projeção do fluxo de caixa anual do projeto, a primeira variável a ser calculada
é a quantidade de energia elétrica média anual. Este parâmetro é obtido a partir do produto entre
a quantidade de energia aproveitada, Equação (12), e o número de turbinas eólicas a serem
implantadas no parque eólico (GOH et al., 2014).
Figura 19 - Diagrama de fluxo para cálculo do fluxo de caixa do projeto
Fonte: Fonte: GOH et al., 2014. Nota: Adaptado pelo autor.
65
Com a finalidade de se obter a receita gerada pelo parque eólico, utiliza-se a Equação (13), a
qual relaciona a quantidade de energia gerada ao preço de venda por kWh, além de considerar
uma taxa de aumento de preço de venda que trata de um provisionamento da inflação para os
próximos anos (GOH et al., 2014). Então, a receita total pode ser obtida da seguinte maneira:
akWh iPERt ××= (13)
em que
Rt = Receita total (R$);
E = Quantidade de energia elétrica gerada média anual (kWh);
kWhP = Preço de venda por kWh (R$/kWh);
ai = Taxa de aumento de preço (decimal).
Para se obter a progressão da taxa de aumento do preço de venda (ia), é utilizada a teoria da
capitalização de juros compostos em que, partindo-se de uma taxa i no período k=1, acrescenta-
se a cada período seguinte um valor pré-determinado (ROMAIS, 2016), conforme a Equação
(14).
ka ii )1( += (14)
ai = Taxa de aumento de preço (decimal);
i = taxa de aumento inicial (decimal);
k = período (ano).
Para se obter o montante dos custos variáveis de operação e manutenção, deve-se considerar a
quantidade de energia média anual gerada, o custo unitário de operação e manutenção por kWh
e a taxa de aumento deste custo. O custo variável de operação e manutenção total do projeto
(GOH et al., 2014), é obtido por meio da Equação (15).
akWh iCECvt ××= (15)
66
em que
Cvt = Custo variável total (R$);
E = Quantidade de energia elétrica média anual (kWh);
kWhC = Custo de produção por kWh (R$/kWh);
ai = Taxa de aumento de custo variável por ano (decimal).
Obtém-se a progressão da taxa de aumento de custo variável, utilizando-se a Equação (14).
Cabe ressaltar que o montante de custos do projeto não se resume aos custos variáveis
supracitados. Conforme destacado na Figura 20, a qual é parte do subsistema de fluxo de caixa
do projeto (FIGURA 19), observa-se que na composição de custos considera-se também os
impostos e o pagamento das prestações oriundas do empréstimo.
Figura 20 - Diagrama de fluxo do custo total anual
Fonte: GOH et al., 2014. Nota: Adaptado pelo autor.
67
Dessa maneira, obtém-se o total de custos do projeto por meio da seguinte expressão (GOH et
al., 2014):
aCSLLIRCvTd +++= (16)
em que
Td = Total dos custos (R$);
Cvt = Custo variável total (R$);
IR = Imposto de Renda (R$);
CSLL = Contribuição social sobre lucro líquido (R$);
a = Pagamento (R$).
No Brasil, o cálculo do imposto de renda (IR) e da contribuição sobre o lucro líquido (CSLL)
deve ser feito a partir do resultado operacional e não da receita bruta. Assim sendo, como base
de cálculo para tais tarifas, utiliza-se o chamado resultado operacional que é o lucro depois do
pagamento dos impostos e custos. Assim, calcula-se o resultado operacional por meio da
Equação (17) (ROSSETO et al., 2015):
)( kvtt JDeCRRo ++−= (17)
em que
Ro = Resultado Operacional (R$);
tR = Receita total (R$);
tCv = Custo variável total (R$);
De = Depreciação (R$);
kJ = Total de juros no período k (R$/ano).
68
O imposto de renda anual possui duas alíquotas definidas pelo governo federal. Para resultados
operacionais de até 240 mil reais no ano de exercício, a alíquota é de 15% sobre o resultado
operacional, para valores superiores a 240 mil reais no mesmo exercício, tem-se uma redução
da alíquota para 10%. O cálculo do imposto anual devido, é obtido a partir da Equação (18)
(RECEITA FEDERAL, 2008).
%10)240000(%)15( ×−+×= RoRoIR (18)
em que
IR = Imposto de renda (R$)
Ro = Resultado operacional
A CSLL tem uma alíquota pré-determinada de 9% sobre o resultado operacional da empresa, e
é calculada a partir da Equação (19).
%)9( ×= RoCSLL (19)
O fluxo de caixa do projeto é a receita menos o total dos custos, ano a ano, e é calculado a partir
da Equação (20), em que o valor da entrada apenas ocorre no período zero (GOH et al., 2014).
)( DTdRtFC +−= (20)
em que
FC = Fluxo de Caixa (R$);
Rt = Receita (R$);
Td = Total das despesas (R$);
D = Entrada (R$).
Neste subsistema (FIGURA 19), as adaptações feitas no modelo de Goh et al. (2014) tiveram
como finalidade adequá-lo ao sistema tributário do Brasil.
69
A Figura 21 ilustra o sistema completo com todas as interligações entre os quatro subsistemas,
já adaptado à realidade brasileira.
70
.
Fig
ura
21 -
Dia
gram
a de
flu
xo c
ompl
eto
adap
tado
Fon
te: G
OH
et a
l., 2
014.
N
ota:
Ada
ptad
o pe
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utor
.
4.2 Indicadores Econômicos para Tomada de Decisão em Projetos de Investimento
A segunda parte do trabalho, consistiu em calcular os indicadores econômicos para auxiliar na
tomada de decisão. Como indicadores econômicos para tomada de decisão em projetos de
investimento, utiliza-se tipicamente o cálculo do valor presente líquido (VPL) e a taxa interna
de retorno (TIR), conforme exposto por Min et al. (2015).
O VPL permite calcular a soma dos valores para todos os períodos do fluxo de caixa, dada uma
determinada TMA. De acordo com o VPL, para que um projeto seja economicamente viável,
seu valor deve ser positivo (ALMAKTAR et al., 2015).
A taxa interna de retorno (TIR) é a taxa para a qual o VPL se tornará nulo. De acordo com
Arshad (2012), investidores tendem a ter preferência por analisar a TIR ao invés do VPL. Esta
escolha deve-se ao fato de se poder confrontar a TIR com a TMA a fim de se tomar a decisão
sobre qual projeto investir. O mais indicado para análise de viabilidade econômica de projetos
é que se realize a análise de ambos os indicadores, o VPL e a TIR (ARSHAD, 2012). Por esta
razão, neste trabalho calculou-se o VPL por meio da Equação (7)
Di
FCVPL
n
kk
k−
+= ∑
=1 )1( (7)
em que,
VPL - é o valor presente líquido do fluxo de caixa (R$);
k – é o período (ano);
n – é o total de períodos (anos);
i – é a taxa de juros (%);
kFC - é o fluxo de caixa no período k (R$);
D – é a entrada (R$).
72
Adicionalmente, apresentou-se neste trabalho, o retorno sobre o investimento do projeto.
Enquanto por meio da TIR pode-se calcular a taxa de retorno relacionada ao fluxo de caixa, o
TRI permite calcular, em valores percentuais, o ganho total obtido por este fluxo de caixa. Ele
compara o ganho potencial do projeto com os custos de investimento. Pode-se obter o TRI a
partir da Equação (8) (GIEL, 2013).
100×−
=CIT
CITFCTRI (8)
em que,
TRI = retorno sobre o investimento (%);
FC = fluxo de caixa (R$);
CIT = custo total de implantação (R$).
Como indicador complementar, calculou-se também, nesta dissertação, o tempo de retorno do
investimento (PRI). O PRI representa a quantidade de períodos que se leva para recuperar o
investimento inicial. (YILMAZOGLU; AMIRABEDIN, 2012). Porém, como no caso desta
análise de investimento não se tem um fluxo de caixa linear, ou seja, com os mesmos valores
por período, adotou-se a análise gráfica para determinação aproximada do PRI.
4.3 Dados de simulação
4.3.1 Região escolhida
A Associação Europeia de Energia Eólica (EWEA) cita que as melhores práticas para escolha
de um local para instalação de um parque eólico podem ser divididas em três etapas as quais
são descritas a seguir (EWEA, 2015).
A primeira etapa consiste nas considerações técnicas/comerciais que é realizada em escritório
e deve levar em consideração todos os dados técnicos e ambientais publicados obtidos por meio
de pesquisas sobre o assunto.
73
A segunda fase para seleção de um local de implantação, definida pela EWEA, tem um caráter
mais prático, abrangendo visitas e inspeções ao local escolhido para determinar melhor sua
viabilidade. Estes levantamentos têm como objetivo levantar os seguintes dados: detalhamento
da monitoração do vento para realização de projeto esquemático das torres, medições reais do
regime dos ventos, avaliação das restrições de planejamento da área, análise de ocupação e uso
da terra, além de levantamento topográfico e estudos de sondagem.
A terceira fase para análise de implantação do parque eólico, consiste na elaboração do projeto
executivo do parque. Este projeto deve conter um relatório para tratamento de todas as
interferências identificadas nas fases um e dois, além de uma nova análise de viabilidade
econômica, já com todos os aspectos considerados.
Por questão de viabilidade de tempo e recurso financeiro, nesta pesquisa, considerou-se apenas
a primeira etapa para a escolha da região de implantação do parque eólico. Para a realização
da primeira fase, de acordo com a EWEA (2015), devem ser identificados, principalmente, os
seguintes fatores:
a) Potencial Eólico: identifica-se o potencial eólico da região por meio de uma estimativa
aproximada da velocidade do vento em diversas regiões. No caso do Brasil, pode-se
utilizar, para esta estimativa inicial, o atlas de potencial eólico brasileiro, o qual
apresenta, detalhadamente, por região, o regime dos ventos ao longo do ano. Considera-
se como velocidade adequada de ventos locais uma média anual acima de 6 m/s;
b) Conexão à rede elétrica: a ligação da energia gerada pelo parque eólico à rede de
distribuição existente é de responsabilidade do empreendedor do parque. Logo, é
importante avaliar a proximidade do local de implantação do parque com a subestação
de ligação. Em alguns casos, poderá ser necessário inclusive de se construir uma nova
subestação o que virá a onerar ainda mais o empreendimento. Deve-se também
considerar que o custo de ligação com a rede existente é diretamente proporcional a
distância entre os dois pontos (LATEC, 2007). As informações sobre o ponto de acesso
mais próximo e até a estimativa de custos de uma possível conexão podem ser
adquiridas junto à concessionária de energia elétrica responsável pelo local de instalação
(EWEA, 2015);
c) Acesso ao local: deve-se realizar um estudo da malha rodoviária local para identificação
de restrições de acesso ou necessidade de implantação de novas vias;
74
d) Dimensão do projeto: com base na demanda de energia da rede próxima ao possível
local de instalação, avaliar a dimensão do parque eólico a ser implantado, fator
importante para análise de viabilidade econômica do parque.
Esta pesquisa apenas levou em consideração a primeira fase para seleção de uma região para
implantação de um parque eólico. Para maior aprofundamento sobre as demais fases,
recomenda-se a leitura do relatório publicado pela Associação Européia de Energia Eólica
(EWEA, 2015).
Considerando que o objetivo desta pesquisa não é ser exaustivo e muito menos conclusivo
quanto ao local de instalação de um parque eólico, e sim apresentar uma ferramenta de análise
e gerenciamento de implantação de um projeto de energia eólica no Brasil tendo por base a
dinâmica de sistemas, adotou-se como critérios para escolha de um possível local de
implantação apenas os dados básicos da fase um de um projeto, descritos na revisão de literatura
que tratam do potencial eólico da região e conexão à rede elétrica. Nesta dissertação,
considerou-se que o parque eólico será ligado à rede elétrica nacional de distribuição, portanto,
não há necessidade de se dimensionar o número de turbinas eólicas para uma determinada
demanda.
Para este estudo, com base nos dados disponibilizados no atlas eólico do Rio Grande do Sul
(2014), escolheu-se a região denominada Coxilha de Santana, destacada em vermelho na Figura
16. Esta região possui várias características favoráveis à implantação de um parque eólico.
De acordo com a Figura 22, pode-se observar que a região selecionada, destacada em vermelho,
possui ventos com velocidade média de 7,5 m/s, a uma altura de 100 m em relação à superfície
do solo. De acordo com Rosseto e Souza (2015), a velocidade média para implantação de um
parque eólico deve ser a partir de 6,5 m/s. Sendo assim a região escolhida atende ao primeiro
critério de avaliação para escolha de uma região de implantação de um parque eólico, o
potencial eólico da região.
75
Figura 22 - Atlas do potencial eólico de Coxilha de Santana
Fonte: Rio Grande do Sul, 2015.
Outra característica importante da região escolhida é o fato de já existirem parques eólicos
instalados, o que facilita a conexão do novo parque ao sistema interligado nacional de energia.
A região escolhida fica à aproximadamente 20 quilômetros da subestação de Uruguaiana 5, a
qual já é devidamente preparada para receber energia elétrica oriunda de turbinas eólicas. Esta
distância, no que tange à instalação de redes de distribuição é considerada pequena.
Adicionalmente, à região escolhida ser próxima à subestação de Uruguaiana já existe um
processo de licitação para uma nova subestação e cinco linhas de transmissão, focadas em
76
atender o potencial eólico da região (ATLAS EÓLICO DO RIO GRANDE DO SUL, 2014).
Devido à estas características a região atende ao critério dois de seleção, que diz respeito à
conexão à rede elétrica.
Com relação à acessos, tanto a subestação de Uruguaiana 5 quanto a área escolhida para
implantação do parque eólico, ficam às margens da rodovia Osvaldo Aranha (BR 290). Este
fato e a característica geográfica da região, a qual é plana, facilitam o acesso ao local de
implantação e reduzem os gastos futuros com vias de acesso ao parque eólico.
A dimensão do projeto, que deve ser baseada na demanda local, especificamente em relação à
cidade de Uruguaiana, localizada próxima à região escolhida, justifica-se a instalação do parque
eólico, devido à utilização de usinas termelétricas para atendimento à demanda energética local.
Além de ser uma energia com alto índice de poluição, há uma crise no setor de gás natural
Argentino, que abastece essas usinas, causando transtornos para a qualidade do atendimento de
energia elétrica na região, segundo o balanço de energia elétrica do Rio Grande do Sul (BERS,
2015).
Cabe destacar que, segundo o balanço energético nacional (BEN) em 2013, o Brasil importou
33,8 TWh de energia elétrica, o que representa 5,4% da produção interna (BEN, 2013). O fato
de se ter a possibilidade de interligar a usina eólica com a rede nacional, elimina o problema de
fronteiras, ou seja, não importa qual o local da produção, os dados vão para o BEN, reduzindo,
com isso, a taxa de importação (BERS, 2015).
Conforme explicado anteriormente (capítulo 3), um dos fatores que influencia a qualidade dos
ventos é a rugosidade do terreno. A região escolhida no Rio Grande do Sul também possui
característica favorável à implantação de um parque eólico também por possuir baixa
rugosidade. A região, que possui bioma pampa, é plana (ROVEDDER, 2013). Este bioma tem
como característica a predominância herbácea formada por gramíneas e espécies vegetais de no
máximo 50 cm de altura (KILCA et al., 2015). Este tipo de vegetação favorece a utilização de
turbinas eólicas, uma vez que oferece poucos obstáculos para o vento (menor rugosidade),
diminuindo a turbulência do mesmo. A Figura 23 contém uma foto do local onde foi instalado
um dos anemômetros (ATLAS EÓLICO DO RIO GRANDE DO SUL, 2014).
77
Figura 23 - Região dos pampas, Rio Grande do Sul
Fonte: Rio Grande do Sul, 2015.
4.3.2 Custo de implantação e financiamento do parque eólico
Para se ter uma análise efetiva do custo de implantação de uma usina eólica é necessária uma
campanha de medição de ventos no local determinado, que dura em média 3 anos (SILVA et
al., 2015).
Devido a esta característica, para efeitos de construção de um modelo que se aproxime da
realidade, utilizou-se como valor de referência o custo do MW instalado, já incluídas as
despesas de infraestrutura.
O custo foi determinado com base em uma pesquisa no banco de dados da Câmara de
Comercialização de Energia Elétrica (CCEE), a qual publica mensalmente um resumo dos
resultados dos leilões de energia elétrica, contendo dentre outros dados, a potência nominal
instalada e o custo de implantação de cada empreendimento. A partir destes dois parâmetros,
pode-se obter o custo médio por MW instalado.
De acordo com Ildeu (2014), os custos de instalação dependem diretamente da tecnologia
empregada no aerogerador que está em evolução nos últimos anos aumentando, assim, a
produtividade do aerogerador. Portanto, neste trabalho, optou-se por adotar a média do valor
por MW instalado no Brasil resultante dos leilões do ano de 2015 (CCEE, 2016). O resultado
obtido foi um custo médio de R$ 4.467.618,61/MW instalado.
78
É importante destacar que, apesar de se utilizar a média anual da velocidade do vento para se
calcular os resultados financeiros operacionais do parque eólico, para o cálculo do custo de
implantação utiliza-se a capacidade total instalada. Isto porque, pode-se ter variações na
velocidade média, logo o potencial a ser considerado para o parque eólico é o máximo de
geração elétrica possível, conforme indicações da turbina eólica a ser instalada.
As condições para financiamento do custo de implantação de um parque eólico oferecidas pelo
Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES) nos leilões de geração de
energia em 2016 estão apresentadas na Tabela 4. Estas condições de financiamento são para
composição da taxa de juros anual para apoio direto, ou seja, sem intermediação de instituições
financeiras credenciadas com o banco (BNDES, 2016).
Tabela 4 - Condições de financiamento do BNDES
Parcelas Condições do BNDES
Referência
Custo Financeiro (TJLP)
7,5% Abril a Junho de 2016
Remuneração básica do BNDES
A partir de 1,5% ao ano
Conforme avaliação do cliente/projeto.
Taxa de risco de crédito Até 2,87% ao ano Conforme risco de crédito do
cliente/projeto.
Prazo de amortização Até 16 anos Prazo para projetos de energia eólica.
Valor a ser financiado 70% Valor máximo do financiamento para as
condições supracitadas
Sistema de Amortização SAC
Fonte: BNDES, 2016.
Conforme pode-se observar na Tabela 4, duas das parcelas das condições do financiamento, a
saber, a remuneração básica do BNDES e a taxa de risco de crédito, são dependentes de uma
análise de risco do projeto realizada por critérios internos do BNDES. Tomando por base esta
constatação, para efeitos de simulação do modelo, considerou-se o pior caso para a taxa de risco
de crédito, a saber, 2,87% ao ano, e a menor das taxas de remuneração básica do BNDES, ou
seja, 1,5% ao ano. Além disso, foram considerados também o prazo máximo de financiamento
e de montante financiado pelo BNDES de 16 anos e 70%, respectivamente. Portanto, é
79
necessária uma entrada de 30% do custo total de implantação. Feitas as devidas considerações,
tem-se que a taxa de juros é de 11,870% ao ano.
4.3.3 Dados da turbina eólica selecionada no projeto
A turbina eólica a ser considerada inicialmente na simulação foi o modelo E-101 produzida
pela empresa ENERCON. A turbina selecionada, de fabricação nacional, tem uma potência
nominal de 3,05 MW. A escolha deste aerogerador foi devido , principalmente, à flexibilidade
que ele apresenta em relação à possibilidade de altura do cubo, podendo ser instalado, segundo
os dados do fabricante nas alturas de 99, 124, 135 ou 149 metros. Sendo que, para o modelo
base, adotou-se a altura de 99 metros. As especificações técnicas detalhadas da turbina E-101,
inclusive a sua curva de potência, encontram-se no Apêndice A.
4.3.4 Tempo médio de construção do parque eólico
Segundo Gonçalves et al. (2007), o tempo médio para construção de um parque eólico de
grande porte (a partir de 30 MW) é de 1,5 anos, o qual foi utilizado para a simulação do modelo
proposto. A fim de simular um parque eólico de grande porte foram consideradas dez turbinas
eólicas de 3,05 MW de capacidade cada no modelo base deste trabalho.
Considerando que só se tem receita depois do início da operação da usina, inseriu-se no modelo
um fator de atraso. Na simulação base, o valor do fator de atraso foi igual a um, ou seja, não se
considerou atraso.
4.3.5 Dados para o cálculo da quantidade de energia gerada
Para se calcular a quantidade total de energia a ser convertida pela turbina, considerou-se quatro
parâmetros: velocidade média do vento, massa específica do ar, área varrida pelas pás da turbina
e o coeficiente de potência da turbina. O primeiro parâmetro é a velocidade média do vento que
é obtida por meio do atlas eólico do Rio Grande do Sul com o valor médio de 7,5 m/s para a
região estuda. A massa específica do ar que é obtida a partir do atlas do potencial eólico
brasileiro (AMARANTE et al., 2001) foi considerada como sendo de 1,18 kg/m³. A área varrida
pelas pás da turbina que, segundo Goh et al. (2014), varia de acordo com o modelo e altura da
80
torre escolhida para o local, é informada pelo fabricante da turbina, nas especificações técnicas
da turbina, e é de 8.012 m² conforme especificação técnica do fabricante.
O tempo sem produção de energia elétrica, devido a perdas por disponibilidade técnica da
turbina, ou seja, por não haver geração elétrica no parque eólico por questões de restrição
técnica da própria turbina, é de 5,481% (LEITE et al., 2006; GOH et al., 2014). Sendo assim,
utilizou-se o índice de 94,519% de disponibilidade técnica das turbinas.
4.3.6 Dados para o cálculo do fluxo de caixa do projeto.
O custo variável por kWh, é composto basicamente pelos custos de operação e manutenção
(OeM). Devido a instalações de parque eólico no Brasil serem recentes, não foi encontrado na
literatura a média de custos para OeM. De acordo com Wiser e Bollinger (2014), a média para
custos desta natureza nos Estados Unidos é de 0,024 $/kWh. Em países da Europa, esta média
varia entre 0,02 e 0,03 US$/kWh (IRENA, 2014). O valor utilizado no modelo desenvolvido
neste trabalho foi a média dos EUA convertida para o Real, com a cotação do dólar a R$ 3,265
no mês de julho do ano de 2016 (BCB, 2016), igual a 0,07836 R$/kWh.
Para se ter uma taxa de aumento do custo de OeM compatível com a realidade, utilizou-se a
média dos últimos 15 anos do índice nacional de preços ao consumidor amplo (IPCA)
(MARTINEZ; CERQUEIRA, 2013). A série histórica obtida na página da internet (IBGE,
2016) apresenta um valor médio de 6,789% ao ano, taxa esta que foi utilizada para efeitos de
simulação utilizando o modelo.
Para o cálculo do fluxo de caixa do projeto, há ainda que se considerar a despesa contábil,
chamada depreciação, para o caso de equipamentos das concessionárias de energia elétrica. A
taxa de depreciação anual é definida pela ANEEL por meio do Manual de Controle Patrimonial
do Setor Elétrico (MCPSE). No ano de 2009, o MCPSE foi revisado definindo, assim, uma taxa
de depreciação para turbinas eólicas de 5% de seu valor total por ano.
A definição do preço da energia por kWh utilizado na simulação foi baseada no oitavo leilão
de energia elétrica realizado no Brasil, com contratação de energia eólica (CCEE, 2015). O
valor vencedor do leilão foi o de R$ 203,46/MWh. Para se manter coerência de unidade na
simulação com o modelo, este valor foi convertido para R$ 0,20346/kWh.
81
A taxa de aumento de preço anual foi obtida com base na média histórica do Rio Grande do Sul
nos últimos 10 anos (ENERGIA EM FOCO, 2015). Para efeitos de determinação da média de
aumento de preço, excluíram-se os anos de 2013 e 2015 do cálculo da média de aumento de
preço. O ano de 2013 foi excluído do cálculo da média, já que neste ano houve uma intervenção
do governo para renovação das concessões com pressão para redução das tarifas em troca de
benefícios. Já no ano de 2015, houve uma crise hídrica grave aumentando, com isso, o uso de
termoelétricas, que causou um aumento atípico no preço da energia. Como a geração de energia
por meio de termoelétricas é mais cara, houve um aumento do custo de geração de energia, o
qual foi repassado para as tarifas por meio da utilização de bandeiras tarifárias. Portanto,
desconsiderando os anos de 2013 e 2015 que foram considerados dados discrepantes da
amostra, chegou-se a uma taxa de aumento de preço média de 8,129% ao ano. Esta taxa foi,
então, utilizada nas simulações.
Tabela 5 - Parâmetros utilizados para simulação do cenário base.
Parâmetro Valor
Valor por MW instalado 4.467.618,61
R$/MW Capacidade instalada da turbina eólica 3,05 MW
Número de turbinas eólicas 10 unidades Tempo de construção 1,5 ano
Fator de atraso 1 Taxa de entrada 30%
Prazo de financiamento 16 anos Taxa anual de juros 11,87% a.a.
Velocidade média do vendo 7,5 m/s Área Varrida 8012 m²
Densidade do ar 1.18 kg/m³ Disponibilidade técnica 94,519%
Horas por ano 8760 Custo Variável/kWh 0,07836 R$/kWh
Taxa de aumento do custo de O&M 6,789% a.a. Preço/kWh 0,20346 R$/kWh
Taxa de aumento do preço 8,129 % a.a. Depreciação 5% a.a. TMA Bruta 12,482% a.a.
TMA Real (TMA Bruta – taxa de aumento de preço)
4,35% a.a
Fonte: Do autor, 2016.
82
Para cálculo do VPL, é necessário que se tenha definida a taxa mínima de atratividade (TMA).
Devido ao escopo desta pesquisa não compreender a análise de uma empresa específica, não é
possível obter o custo de oportunidade para definir como TMA. Portanto, utilizou-se nas
simulações a taxa SELIC como a taxa mínima de atratividade. O valor adotado refere-se à média
dos últimos 15 anos deste indicador, a qual resultou em 12,482% ao ano (BCB, 2016). Observa-
se na Tabela 5 um resumo dos parâmetros supracitados utilizados para simulação do cenário
base.
4.3.7 Análise de sensibilidade.
Análises de sensibilidade são realizadas a fim de testar o comportamento do sistema diante da
variação de seus parâmetros. No caso desta pesquisa, os parâmetros foram alterados para se
medir quão sensível era a viabilidade econômica do projeto em relação a cada um deles. Os
parâmetros analisados neste trabalho foram: velocidade média anual do vento, número de
turbina eólicas implantadas no parque, preço de venda por kWh definido nos leilões, custo de
implantação por MW e o prazo do contrato com a Eletrobrás.
Para determinação da faixa de variação de cada parâmetro supracitado, realizaram-se pesquisas
bibliográficas a fim de saber os valores mais frequentes de cada parâmetro para o sistema
analisado. Os valores encontrados referentes a cada parâmetro e as fontes de informação são
devidamente detalhados no capitulo 5 desta pesquisa.
83
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os resultados apresentados foram obtidos por meio da técnica de dinâmica de sistemas usando
o programa computacional Vensim® que permite a modelagem e simulação de sistemas reais.
Os resultados obtidos tiveram por base os dados de entrada disponibilizados a seguir.
5.1 Resultados do cenário base
A Figura 24 contém o fluxo de caixa anual do projeto do parque eólico. Analisando-se o gráfico,
pode-se deduzir que, depois de quatro anos de operação da usina, tem-se um resultado de fluxo
de caixa positivo. Desconsiderando-se o prazo de construção de um ano e meio. Este fato
demonstra que, a partir daquele ano, a receita gerada pela produção de energia elétrica já é
suficiente para cobrir, além dos custos operacionais, o pagamento das parcelas do
financiamento. Pode-se verificar neste gráfico também a importante influência do valor da
parcela no fluxo de caixa. Este fato é evidenciado quando, a partir do período 17, tem-se uma
elevação da inclinação do gráfico, sendo este o momento de término de pagamento das parcelas.
Figura 24 - Fluxo de caixa anual do projeto em função do tempo
Fonte: Do autor, 2016.
Em contrapartida, ao se analisar o fluxo de caixa acumulado (FIGURA 25), deduz-se que,
apesar do fluxo de caixa anual se tornar positivo já nos primeiros anos de operação do parque
eólico, o resultado financeiro não é suficiente para cobrir o investimento inicial em um curto
84
espaço de tempo. Pode-se observar que o período de retorno do investimento (PRI) é em torno
de 13,19 anos, momento este em que o fluxo de caixa acumulado passa a ser positivo. Este
tempo de recuperação pode ser considerado um fator negativo na decisão do investimento, pois
gasta-se aproximadamente 66% do tempo de contrato, para se recuperar o montante total
investido.
Figura 25 - Fluxo de caixa anual acumulado do projeto em função do tempo
Fonte: Do autor, 2016.
Cabe destacar que, ao simular um parque eólico na Malásia, Goh et al. (2014), obtiveram um
período de retorno de aproximadamente 5,5 anos. Os fatores preponderantes para tal diferença
foram as condições de financiamento na Malásia onde a taxa anual de juros é de apenas 2% e o
valor de entrada fixado em 10% do custo total de implantação do parque. No Brasil, por outro
lado, tem-se um valor de entrada de 30% e uma taxa anual de juros de 11,87%.
Rosseto e Souza (2015) fizeram uma avaliação econômica da implantação de turbinas eólicas
para abastecer uma indústria de alimentos e bebidas no Rio Grande do Sul por meio de análise
de riscos. Foi obtido neste estudo um período de retorno do investimento de 8,6 anos. Este
período é inferior ao obtido nesta dissertação devido, mais uma vez, ao fato de que os juros
anuais no trabalho realizado por Rosseto e Souza (2015) foi de 3,5% com amortização em 8
anos, isto é, um valor bem inferior aos dados fornecidos pelo BNDES e utilizados neste
trabalho. Outro parâmetro relevante que influenciou o resultado inferior obtido no trabalho
85
citado foi a velocidade média do vento. Rosseto e Souza (2015) utilizaram a velocidade média
de 7,9 m/s, enquanto neste trabalho utilizou-se 7,5 m/s.
Pode-se observar na Figura 26 a relação entre a receita e o custo variável de operação e
manutenção (OeM) anual do projeto do parque eólico. Na Figura 26, a prestação do
financiamento e os impostos não foram considerados. Observa-se que há uma diferença
considerável entre os valores anuais destas duas variáveis. Nota-se que a receita apresenta maior
aumento ao longo dos anos quando comparada ao aumento dos custos de OeM. Isto se deve ao
fato da taxa de aumento do custo ser de 6,789% ao ano, enquanto a taxa de aumento do preço
de venda do kWh é 8,129% ao ano. Adicionalmente, cabe destacar que o valor inicial do custo
variável de OeM é de apenas 38,5% do preço de venda, o que implica no valor superior da
receita em relação a este custo ao longo dos anos e corrobora para a viabilidade econômica do
projeto.
Figura 26 - Receita e custo variável de operação e manutenção em função do tempo
Fonte: Do autor, 2016.
Do ponto de vista de indicadores econômicos, o projeto apresentou um VPL positivo de
R$83.194.000,00, o que torna o projeto do parque eólico na região sul do Brasil
economicamente viável, com a TMA bruta proposta (12,48%). Outras pesquisas sobre a
viabilidade econômica de implantação de um parque eólico no Brasil, com diferentes
parâmetros, foram realizadas, tais como as pesquisas realizados por Gonçalves, Salles e
Pizollato (2007), Rosseto e Souza (2015) e Garbe, Mello e Tomaselli (2011). Todas elas
apresentaram um VPL positivo, porém em nenhuma destas pesquisas utilizou-se da dinâmica
86
de sistemas para análise dos projetos. Vale ressaltar que não é usual a comparação dos valores
absolutos de VPL de projetos diferentes, porque, esse valor depende do montante investido e
das demais particularidades dos projetos, o ponto fundamental desta comparação está no fato
de que todos os projetos avaliados foram economicamente viáveis dentro de seus parâmetros.
A taxa interna de retorno deste projeto foi igual a 12,08% a.a., acima da TMA real considerada
de 4,02% ao ano. Tal qual o VPL este indicador também seguiu o resultado das pesquisas
supracitadas. Apresentou-se uma TIR superior à TMA, tornando o projeto economicamente
atrativo para os investidores.
Ao final do período simulado, observou-se uma TRI de 42,96%, desconsiderando-se, neste
valor, a influência do tempo no dinheiro. Apesar de ser um indicador que desconsidera o valor
do dinheiro no tempo, este índice acima de 42% traz maior confiabilidade aos demais
indicadores. Com ele demonstra-se que o investimento inicial será recuperado com bonificação.
5.2 Análise de sensibilidade do Modelo
As análises de sensibilidade foram realizadas alterando os parâmetros críticos do modelo, a fim
de avaliar o impacto desses parâmetros no desempenho e viabilidade econômica do projeto.
5.2.1 Influência da velocidade do vento na viabilidade econômica do projeto
A velocidade do vento, conforme evidenciado na Equação (3), tem relação cúbica com a
quantidade de energia gerada pela turbina. A energia quantidade de gerada, por sua vez,
interfere nos indicadores econômicos do projeto. Portanto, avaliou-se o impacto da velocidade
média do vento no VPL e no tempo de retorno do investimento.
Para a análise, consideraram-se velocidades médias diferentes da adotada na região de estudo
(7,5 m/s). Foram realizadas simulações com a velocidade média do vento variando entre 5 m/s
e 8 m/s, já que estas são as velocidades médias mais frequentes a 100 m de altura em relação
ao solo, apresentadas no Atlas eólico do Rio Grande do Sul (FIGURA 22).
Observa-se na Figura 27 o comportamento do VPL em função da variação da velocidade média
do vento na região.
87
Figura 27 - VPL em função da velocidade média anual do vento
Fonte: Do autor, 2016.
A partir da análise gráfica, pode-se afirmar que, para qualquer velocidade média anual acima
de 6,55 m/s, o projeto é economicamente viável. Constata-se também o crescimento vertiginoso
do VPL em relação a pequenos incrementos na velocidade do vento nos intervalos de
velocidade de 5 a 6,5 m/s e de 6,8 a 8 m/s.. Observa-se que entre a velocidade de 7,5 m/s
(cenário base) e 8 m/s, obteve-se um aumento de 59% no VPL em comparação com um aumento
de 6% na velocidade média do vento.
Figura 28 - TIR em função da velocidade média anual do vento
Fonte: Do autor, 2016.
88
Em relação à TIR, tem-se um comportamento mais moderado do que o acréscimo do VPL,
conforme observa-se pela diferença na inclinação da curva da Figura 28. Neste caso, quando se
acrescenta os mesmos 6% na velocidade média do vento, tem-se um aumento de 30,18% na
TIR. O ponto em que o projeto se torna economicamente viável, ou seja, em que a TIR do
projeto se torna maior que a TMA, ocorre para velocidade do vento acima de 6,55 m/s, tal qual
o VPL. O crescimento inferior (em termos percentuais) ao VPL, sob as mesas condições, deve-
se ao fato de que, com o acréscimo na geração de energia elétrica, tem-se também um aumento
nas despesas com operação e manutenção, portanto, apesar de se ter um ganho maior em valores
monetários, o acréscimo na taxa de retorno é menor, devido ao acréscimo de custos.
Figura 29 - Período de retorno em função da velocidade média anual do vento
Fonte: Do autor, 2016.
Na Figura 29, observa-se que, variando a velocidade média do vento entre 7,5m/s (cenário base)
e 8 m/s, obteve-se uma redução de aproximadamente dois anos no período de retorno do
investimento. Esta redução é significativa, porém representa apenas 16,9% de variação em
função do aumento na velocidade do vento neste intervalo. A redução deste indicador foi
pequena comparada à variação obtida no VPL (59%) em função da mesma variação da
velocidade média do vento. O principal motivo da pequena redução no período de retorno do
investimento em função do aumento da velocidade do vento é que o investimento inicial
(entrada) permaneceu sendo igual a 30% do valor total investido no projeto que é o principal
parâmetro deste indicador e será discutido mais detalhadamente adiante.
89
A taxa de retorno do investimento, conforme observa-se na Figura 30, apresenta um acréscimo
de 138%, quando se tem a variação da velocidade média do vento de 7,5 m/s para 8 m/s.
Portanto, mostra-se, assim como os demais indicadores, visivelmente sensível às variações na
velocidade do vento, sejam elas positivas ou negativas.
Figura 30 - TRI em função da velocidade média anual do vento
Fonte: Do autor, 2016.
5.2.2 Influência do número de turbinas do parque eólico na viabilidade econômica do
projeto.
Pode-se observar, na Tabela 6, que a variação do número de turbinas implantadas no parque
eólico, apesar de apresentar influência diretamente proporcional no VPL e no fluxo de caixa,
uma vez que estes dois indicadores estão diretamente relacionados à quantidade de energia
gerada, não trouxe alterações significativas na TIR e no TRI. No caso da TIR, houve uma
redução média de apenas 0,03% e no caso do TRI de 0,015%. Sendo assim, pode-se concluir
que o número de turbinas não é um fator preponderante para tomada de decisão econômica, no
caso do modelo proposto. O número de turbinas seria um parâmetro relevante para o projeto,
se a demanda da região estivesse atrelada à produção de energia elétrica. Dessa maneira, um
grande número de turbinas poderia gerar uma produção exagerada de energia elétrica, acima da
quantidade demandada, que não traria efeitos positivos na receita, entretanto, aumentaria o
custo de produção. No modelo proposto, considerou-se que toda a produção de energia elétrica
do parque eólico será vendida à Eletrobrás independentemente da demanda regional
90
Tabela 6 - Influência do número de turbinas nos indicadores econômicos do projeto.
Nº de turbinas VPL (R$) TIR (% a.a.) ROI (%)
1 8.510.998,00 12,209 45,291
5 41.706.328,00 12,091 42,830
10 (Base) 83.194.000,00 12,076 42,874
15 124.681.696,00 12,071 43,226
20 166.169.328,00 12,068 42,962
Fonte: Do autor, 2016.
5.2.3 Influência do preço de venda da energia (R$/kWh) na viabilidade econômica do projeto
O preço de venda da energia eólica por kWh é também um valor suscetível a variações já que
este parâmetro é definido por meio de leilão de energia elétrica gerada por fonte eólica.
Analisando-se o histórico dos leilões dos últimos anos (FIGURA 31), nota-se a tendência de
crescimento do preço homologado do MWh. A análise de sensibilidade do preço de venda é
importante a fim de auxiliar na identificação do valor mínimo de venda da energia que deve ser
aceito em um leilão, para que o projeto do parque eólico continue sendo viável economicamente
na região escolhida.
Figura 31 - Série histórica dos resultados de leilão de energia elétrica para fonte eólica, de 2014 a 2015.
Fonte: ANEEL, 2016
91
Conforme pode-se observar no gráfico da Figura 31, nos leilões realizados entre 2014 e 2015,
o valor mínimo de venda da energia por MWh foi de R$ 128,98/MWh e o máximo foi de
R$212,39/MWh. Portanto, utilizou-se nas simulações este intervalo para a análise de
sensibilidade do VPL em função do preço de venda. Os resultados dessas simulações
encontram-se na Figura 32.
Figura 32 - VPL em função do preço de venda da energia por kWh.
Fonte: Do autor, 2016.
A partir das simulações, observa-se que, para qualquer valor de venda superior a
R$0,1560/kWh, o VPL passa a ser positivo o que garante a viabilidade econômica do projeto
do parque eólico na região.
Figura 33 - TIR em função do preço de venda da energia por kWh
Fonte: Do autor, 2016
92
A variação da TIR com relação ao preço, é bem similar à do VPL, sendo que a partir do preço
de R$ 0,1560 o projeto tem uma TIR superior a TMA (FIGURA 33).
Quanto ao período de retorno do investimento (PRI), obteve-se, na melhor das hipóteses
(R$0,21239/kWh) um período de 12,44 anos para o retorno do investimento inicial. Este
período é bem próximo dos 13,19 anos obtidos com a simulação inicial. Em termos percentuais,
obteve-se uma redução de 5,71% no período de retorno do investimento a partir de um aumento
de 4,38% no preço de venda. Vale ressaltar que o período de retorno é um indicador de
viabilidade econômica sem um método pré-determinado para definição do seu valor ideal. O
valor ideal deste indicador é uma decisão dos investidores (ROSS et al., 2015). A relação entre
o preço de venda (R$/kWh) e o período de retorno (ano) pode ser observada na Figura 34.
Figura 34 - Período de retorno em função do preço de venda do kWh
Fonte: Do autor, 2016.
Pode-se afirmar com base nas observações que, se mantida a tendência de aumento do preço de
venda do kWh dos leilões, observada na Figura 31, o período de retorno do investimento tende
a reduzir.
Observa-se na Figura 35 que a taxa de retorno do investimento não apresenta o mesmo
comportamento dos demais indicadores, mais uma vez por desconsiderar o valor do dinheiro
no tempo. Pode-se constatar que somente a partir de um preço de venda de 0,1821 R$/kWh o
projeto teria retorno do investimento.
93
Outro ponto observado na Figura 35 é o aumento de 34,07% na TRI contra um aumento de
apenas 4,38% no preço de venda, ao variar o preço de venda do valor base para o valor máximo
de 0,2110 R$/kWh. Esta variação no TRI demonstra o quanto este indicador é sensível ao preço
de venda dos leilões.
Figura 35 - TRI em função do preço de vendo do kWh
Fonte: Do autor, 2016.
5.2.4 Influência do custo máximo por MW instalado na viabilidade econômica do projeto.
Segundo dados da ANEEL (2016) sobre os leilões de energia elétrica, a variação do custo por
MW instalado de turbinas eólicas entre os anos de 2014 e 2015 foi de R$ 2,21 milhões a R$8,97
milhões (FIGURA 36). Esta diferença se dá, principalmente, devido à variabilidade dos custos
de infraestrutura, sobretudo os que dizem respeito à transformação de energia devido à
construção de subestações e linhas de transmissão que depende, por sua vez, da distância entre
o parque eólico e a linha de distribuição da rede nacional. Utilizou-se o intervalo supracitado
de custo por MW instalado a fim de verificar sua influência nos indicadores econômicos do
projeto do parque eólico.
94
Figura 36 - Variação do custo por MW instalado conforme dados apresentados nos leilões de
energia elétrica de fonte eólica
Fonte: Agencia Nacional de Energia Elétrica – 2016
A partir de simulações realizadas, constata-se na Figura 21 que, para as condições
parametrizadas no modelo, os custos por MW instalado superiores a R$ 6,89 milhões faz com
que o VPL do projeto seja negativo, ou seja, torna o projeto do parque eólico economicamente
inviável.
Para o valor mínimo encontrado nos leilões, R$ 2,21 milhões de reais por MW, o projeto
apresentou uma alta rentabilidade, com período de retorno do investimento igual a 6,42 anos, a
TIR igual a 26,11% ao ano e o VPL igual a R$ 148,60 milhões. Comparando-se com o cenário
base desta dissertação, tem-se uma redução de 49% no período de retorno do projeto, quando o
custo médio é de 2,21 milhões/MW instalado. Além disso, há um acréscimo de 78,62% no VPL
e um aumento de 116,32% na TIR. Os resultados obtidos podem ser observados nas Figuras 37
e 38.
95
Figura 37 - VPL em função do custo por MW instalado
Fonte: Do autor, 2016.
Figura 38 - TIR em função do custo por MW instalado.
Fonte: Do autor, 2016.
O período de retorno do investimento se mostrou sensível à variação do parâmetro custo/MW
instalado, uma vez que este custo tem grande influência sobre o investimento inicial do projeto.
A sensibilidade observada durante as simulações e evidenciada no gráfico da Figura 37 e 38,
torna o parâmetro custo/MW um importante fator no momento de tomada de decisão para
implantação do parque eólico. Uma vez que, ele tem influência direta no período de retorno do
investimento, indicador mais crítico do cenário base deste projeto.
96
Observa-se a partir da análise gráfica da Figura 42, que a variação do período de retorno é
praticamente proporcional à variação do custo por MW instalado. Como exemplo, quando se
reduz o custo de 4,467 milhões R$/MW (cenário base) para 3,431 milhões R$/MW instalado,
tem-se uma queda de aproximadamente 25% no custo e 23% no período de retorno do
investimento. O mesmo ocorre para os demais valores.
Figura 39 - Fluxo de caixa do projeto em função do tempo para diferentes custos por MW instalado.
Fonte: Do autor, 2016.
A taxa de retorno do investimento, observada na Figura 40, não obstante aos demais
indicadores, demonstrou sensibilidade elevada ao fator custo de implantação do projeto. Houve
um acréscimo de mais de seis vezes do valor inicial da TRI (42,96%), quando o custo de
implantação foi reduzido em apenas 25%. Este resultado reforça o fato de que o custo de
implantação é a variável mais importante para análise de viabilidade econômica de um parque
eólico.
97
Figura 40 - Taxa de retorno do investimento em função de diferentes custos por MW instalado.
Fonte: Do autor, 2016.
5.2.5 Influência do prazo do contrato do parque eólico na viabilidade econômica do projeto.
Uma possível intervenção do governo para tornar o projeto do parque eólico mais atrativo
economicamente seria a alteração do prazo de contrato com a Eletrobrás de 20 para 25 anos, a
fim de coincidir com o período de vida útil da turbina eólica. Este prazo foi utilizado como o
tempo de simulação do sistema.
Na Figura 41 pode-se constatar que a variação de cinco anos no prazo do contrato gera um
acréscimo considerável na TIR do projeto que passa de 11,72% ao ano para 14,13% ao ano. Já
o VPL passou de R$ 78,69 milhões para R$ 178,94 milhões. A TRI, por sua vez, aumentou de
37,59% para 217,96%. O período de retorno do investimento foi o único indicador econômico
que não foi influenciado por este aumento no prazo do contrato.
98
Figura 41 - Variação dos principais indicadores econômicos do projeto em função do aumento
do tempo de contrato – (A) Variação do TRI, (B) Variação do VPL, (C) Variação da TIR e (D)
Variação do período de retorno do investimento
Fonte: Do autor, 2016.
A discrepância nos valores dos indicadores econômicos para as simulações com 20 e 25 anos
deve-se ao fato de que com 5 anos a mais no prazo do contrato tem-se maior tempo de
comercialização de energia depois do término do pagamento do financiamento, que é um dos
parâmetros que mais contribui para o aumento dos custos de produção da energia eólica no
modelo proposto.
99
6 CONCLUSÃO
Neste trabalho aplicou-se a metodologia de dinâmica de sistemas a um projeto de planejamento
e desenvolvimento de um sistema de geração de energia elétrica a partir de energia eólica no
Brasil. A fim de identificar os fatores mais críticos que afetam o desempenho e a viabilidade
do projeto, realizaram-se uma análise econômica e uma análise de sensibilidade dos principais
parâmetros do modelo.
Os resultados obtidos por meio das simulações utilizando dinâmica de sistemas e análise de
sensibilidade permitem concluir que:
a) a região sul do país, mais especificamente Coxilha de Santana, escolhida como local de
implantação do parque eólico para esta pesquisa, possui, além de velocidade média
adequada dos ventos, uma vegetação predominantemente rasteira (pequeno porte),
proporcionando baixa rugosidade da superfície do solo, garantindo, com isso, a
qualidade dos ventos. Além destes fatores, destaca-se também, na região escolhida,
proximidade à subestações e linhas de transmissão de energia elétrica, reduzindo com
isto o custo de implantação do parque eólico;
b) apesar de apresentar viabilidade econômica, ou seja, VPL positivo e TIR acima da
TMA, o projeto mostrou um ponto desfavorável, que pode ser fator excludente na
tomada de decisão do investimento, que é o alto período de retorno do capital inicial
investido (13,42 anos);
c) devido à relação direta entre a geração de receita e custos com o número de turbinas,
verificou-se que o número de turbinas não influencia diretamente na TIR ou TRI do
projeto, desde que toda energia produzida seja comercializada;
d) mantidas as demais condições, é possível uma redução de até 23% no preço de venda
do kWh determinado por leilão, em relação ao cenário base, que ainda assim, o projeto
se mantem viável do ponto de vista econômico;
e) o custo por MW instalado do projeto é um fator a ser analisado criteriosamente no ato
do planejamento da instalação de um parque eólico. Conforme observado nas
simulações de análise de sensibilidade a variável que mais impactou nos indicadores
econômicos foi o custo por MW instalado. Constatou-se também que o custo por MW
instalado tem relação direta com o período de retorno, ou seja, quanto menor o custo
por MW menor o período de retorno do investimento;
100
f) a fim de minimizar o impacto do alto período de retorno, pode-se potencializar o VPL
e a TIR, caso haja um aumento no tempo de contrato de prestação de serviço entre a
concessionária e o governo de 20 para 25 anos, que é o período de vida útil das turbinas
informado pelo fabricante;
g) como conclusão final, a técnica de dinâmica de sistemas se mostrou eficiente para o
estudo de viabilidade econômica do parque eólico. Por meio da utilização desta
metodologia, obteve-se resultados adequados quando comparados aos resultados de
pesquisas similares. O principal diferencial proporcionado por esta técnica foi permitir
avaliar dinamicamente o comportamento do sistema como um todo, além de possibilitar
melhor compreensão da influência de parâmetros significativos do modelo nos
indicadores econômicos do projeto.
101
REFERÊNCIAS
AMARANTE, Odilon A. Camargo; ZACK, Michael Brower e Jhon; SÁ, Antônio Leite. Atlas do Potencial Eólico Brasileiro. Brasília: CRESESB, 2001. 44 p. Disponível em: <http://www.cresesb.cepel.br/index.php?section=atlas_eolico&>. Acesso em: 24 ago. 2015. AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA. Resumo do resultado dos leilões. Brasília: ANEEL, 2016. Disponível em: <http://www.aneel.gov.br/resultados-de-leiloes>. Acesso em: 23 jul. 2016. ALMAKTAR, Mohamed; RAHMAN, Hasimah Abdul; HASSAN, Mohammad Yusri. Economic Analysis Using Net Present Value and PRI Period: Case Study of the 9kWp Grid-Connected PV System at UTM. Johor Bahru Campus. Applied Mechanics and Materials, v. 818, p. 119-123, jan. 2015. ARSHAD, Asma. Net Present Value is better than Internal Rate of Return. Interdisciplinary Journal of Contemporary research in business, v. 4, n. 8, p. 211-219, dez. 2012. BANCO CENTRAL DO BRASIL. Cotação do dólar. Disponível em: <http://www4.bcb.gov.br/pec/taxas/batch/taxas.asp?id=txdolar>. Acesso em: 16 jul. 2016. BANCO CENTRAL DO BRASIL. Taxa SELIC. Disponível em: <http://www.bcb.gov.br/Pec/Copom/Port/taxaSelic.asp#notas>. Acesso em: 17 jul. 2016. AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA. Banco de Informações de Geração. Disponível em: <http://www.aneel.gov.br/aplicacoes/capacidadebrasil/capacidadebrasil.cfm>. Acesso em: 26 jun. 2015. BANCO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO. Condições para financiamento de empreendimentos de energia eólica. Disponível em: <http://www.bndes.gov.br/SiteBNDES/bndes/bndes_pt/Areas_de_Atuacao/Infraestrutura/Energia/Leilao_Energia/leilao_geracao_energia_renovavel_nao_renovavel_2016.html>. Acesso em: 29 ago. 2016. BARBOSA, Daiane dos Santos; QUINTANA, Alexandre Costa; MACHADO, Débora Gomes. Análise da Produção Científica sobre os fluxos de caixa e a demonstração dos fluxos de caixa: um estudo da Revista de Contabilidade e Finanças da Universidade de São Paulo, no período de 1989 a 2009. UEM Paraná, v. 30, n.2, p. 52-66, mai./ago. 2011.
102
BARRIOS, Luís; RODRIGUEZ, Alejandro. Behavioural and environmental correlates of soaring-bird mortality at on-shore wind turbines. Journal of Applied Ecology, Inglaterra, v.41, p.72-81, nov. 2004. BIRNIE, Richard V.; WARREN, Charles R.; LUMSDEM, Carolyn. Green on Green: Public perceptions of wind power in Scotland and Ireland. Journal of Environmental Planning and Management, Newcastle, n.6, v.48, p. 853-875, nov. 2005 BRASIL. Ministério das Minas e Energias. Benefícios do Proinfa. Brasília: MME, [201-?]. Disponível em: <http://www.mme.gov.br/web/guest/acesso-a-informacao/acoes-e-programas/programas/proinfa/beneficios>. Acesso em: 07 jul. 2016. BRASIL. Ministério das Minas e Energias. Secretaria de Planejamento e Desenvolvimento Energético. Programa de incentivo às fontes alternativas de energia elétrica. Brasília: MME, 2009. Disponível em: <http://www.mme.gov.br/programas/proinfa/galerias/arquivos/apresentacao/ProINFA-ANEXO1-InstitucionalMME.pdf>. Acesso em: 02 jul. 2016. BRASIL. Congresso Nacional. Lei 10.438/2002 Art. 3-II-c. Dispõe sobre a expansão da oferta de energia elétrica emergencial, recomposição tarifária extraordinária, cria o Programa de Incentivo às Fontes Alternativas de Energia Elétrica (Proinfa). Imprensa Nacional. Diário Oficial da União, Brasília, 26 de abril de 2002; 181º da Independência e 114º da República. Disponível em: < http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/Leis/2002/L10438.htm>. Acesso em: 07 dez. 2016. AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA. Despacho Nº 86, de 14 de janeiro de 2016, Brasília, ANEEL, 2016. Disponível em: <http://www2.aneel.gov.br/cedoc/dsp2016086ti.pdf>. Acesso em: 02 jul. 2016. CAIXA ECONÔMICA FEDERAL. Benefícios e encargos sociais. Disponível em: <http://www.caixa.gov.br/beneficios-trabalhador/pis/Paginas/default.aspx>. Acesso em: 02 jul. 2016. RECEITA FEDERAL DO BRASIL. Receita regulamenta alterações de alíquotas da CSLL. Brasília, RFB, 2015. Disponível em: <http://idg.receita.fazenda.gov.br/noticias/ascom/2008/janeiro/receita-regulamenta-alteracoes-de-aliquotas-da-csll>. Acesso em: 29 ago. 2016. BRAUNHOLTZ, Simon. Publics Attitudes to windfarms a survey of local residents in Scotland. Mori, Scotland: Social Research, 2003. 39 p.
103
CASAROTTO FILHO, Nelson; KOPITTKE, Bruno Hartmut. Análise de Investimentos. 11. ed. São Paulo: Atlas, 2010. 472 p. CASTRO, Daniel E. et al. Análise das perdas de eficiência produtiva em sistemas de geração de energia eólica utilizando o coeficiente de eficiência global do OEE do TPM. Belo Horizonte: TECEM, 2013. 16 p. disponível em: <http://www.tecem.com.br/wp-content/uploads/2013/03/analise-perdas-energia-eolica-via-oee-do-tpm-Tecem.pdf>. Acesso em: 29 de ago. 2016. COSTA, Ricardo Cunha; PIEROBON, Ernesto Costa. Leilão de energia nova: análise da sistemática e dos resultados. BNDES Setorial, Rio de Janeiro, n. 27, p. 39-58, mar. 2008 CRANE Brasil. O Potencial eólico brasileiro. São Paulo, 2015. Disponível em: <http://cranebrasil.com.br/newsite/index.php/o-potencial-eolico-brasileiro/>. Acesso em: 19 fev. 2016. DEENAPANRAY, Prakash N. K.; BASSI, Andrea M. The experience of Islands in deploying system dynamics modeling as an integrated policy tool. Natural Resources Forum, Inglaterra, n. 38, p. 67-81, nov. 2014. DUTRA, Ricardo Marques; SZKLO, Alexandre Salem. Incentive policies for promoting wind power production in Brazil: Scenarios for the Alternative Energy Sources Incentive Program (PROINFA) under the New Brazilian electric power sector regulation. Renewable Energy, v.33, p. 65-76, mar. 2008. EMPRESA DE PESQUISA ENERGÉTICA. Balanço Energético Nacional 2013: ano base 2012 = Brazilian Energy Balance: year 2013. Brasília, DF: MME, 2013. 284 p. Disponível em: <https://ben.epe.gov.br/downloads/Relatorio_Final_BEN_2013.pdf >. Acesso 29 ago. 2016. EMPRESA DE PESQUISA ENERGÉTICA. Relatório Síntese ano base 2013. Brasília, DF: MME, 2014. 54 p. EUROPEAN WIND ENERGY ASSOCIATION. Enviroment, health and a safety guidelines for wind energy. Disponível em: <http://www.ifc.org/wps/wcm/connect/2c410700497a7933b04cf1ef20a40540/FINAL_Aug+2015_Wind+Energy_EHS+Guideline.pdf?MOD=AJPERES>. Acesso em: 29 ago. 2016. FADIGAS, Eliane A. Faria Amaral. Energia Eólica. 1. ed. São Paulo: Manole, 2011. 285 p.
104
FARO, Clovis. Uma nota sobre amortização de dívidas: juros compostos e anatocismo. RBE, Rio de Janeiro. v. 67, n. 3, p. 283-295, jul.-set. 2013. FEIBEL, Bruce J. Investment performance measurement, 1. ed. EUA: John Wiley & Sons, 2003. FLEMING, Fernanda Pereira. Avaliação do potencial de energias oceânicas no Brasil. 2012. 85 f. Dissertação (Mestrado em Planejamento Energético) - COPPE, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2012. FORRESTER, Jay W. Industrial Dynamics-After the first decade. Management Science, Massachussets, v. 14, n. 7, p. 398-415, mar. 1968. GALDINO, Marco A. E.; LIMA, Jorge H. G.; RIBEIRO, Cláudio M.; SERRA, Eduardo T. O contexto das energias renováveis no Brasil. Revista da Diretoria de Engenharia da Aeronáutica, v.10, n. 18, p.17 - 25, nov. 2000. GIEL, Brittany K.; ISSA, Raja, R. A. Return on investiment analysis of using building information modeling in construction. Journal of Computing in Civil Engineering, v. 27, n. 5, p. 511-521, set. 2013. GIPE, Paul. Wind power: renewable energy for home, farm and business. 2. ed. EUA: Chelsea Green Publishing, 2004. 491 p. GIRÃO, Luiz Felipe de Araújo Pontes et al. Análise da viabilidade da troca de equipamento de condicionamento de ar como alternativa para redução de custos operacionais. Revista de Gestão, Finanças e Contabilidade, Salvador, v.2, n.2, p. 19-34, mai./ago. 2012. GLOBAL WIND ENERGY COUNCIL. Global Wind Report 2014: annual market update. Brussels, Belgium: GWEC, 2015. Disponível em: <http://www.gwec.net/publications/global-wind-report-2/global-wind-report-2014-annual-market-update/>. Acesso em: 29 ago. 2016. GOH, H. H. et al. Renewable energy project: project management, challenges and risks. Renewable and Sustainable Energy Reviews, EUA, n. 38, p. 917-938, out. 2014. GONÇALVES, Mário Jorge de Queiroz; SALLES, José Alberto da Costa; PIZOLATTO, Nélio Domingues. Implantação de uma usina eólica: avaliação estratégica e análise da viabilidade operacional e econômica do projeto. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA OPERACIONAL E LOGISTICA DA MARINHA, 15., 2007, Rio de janeiro. Anais… Rio de Janeiro: SPOLM, 2007.
105
THE WIND WORLD ENERGY ASSOCIATION. Half-year report 2014. Bonn, Germany: WWEA, 2014. Disponível em: <http://www.wwindea.org/webimages/WWEA_half_year_report_2014.pdf>. Acesso em: 24 ago. 2015. INTERNATIONAL ENERGY AGENCY. World Energy Outlook 2013. Paris, France: IEA, 2013. 708 p. Disponível em: <http://www.worldenergyoutlook.org/publications/weo-2013/>. Acesso em: 24 ago. 2015. ILDEU, Vítor Alexandre Caixeta et al. Estudo de viabilidade da construção de um parque eólico na região do triângulo mineiro e Alto Parnaíba. In: CONFERÊNCIA DE ESTUDOS EM ENGENHARIA ELÉTRICA, 12., 2014, Uberlândia. Anais... Uberlândia: Universidade Federal de Uberlândia, 2014. p. 1-6. International Renewable Energy Agency. renewable power generation costs in 2014. Disponível em: <http://www.irena.org/documentdownloads/publications/irena_re_power_costs_2014_report.pdf>. Acesso em: 20 ago. 2016. KILCA, Ricardo V. et al. Application of fisher’s discriminant analysis to classify forest communities in the pampa biome. Ciência Florestal, Santa Maria, v. 25, n. 4, p. 885-895, out.-dez., 2015. KIM Byung-Cheol; REINSCHMIDT, Kenneth F. A second moment approach to probabilistic IRR using Taylor series. The Engineering Economist, v.57, p.1-19, 2012. KOSTIC, Milivoje M. Energy: Global and historical background. Encycloped of energy enginnering, Illinois, EUA, 15 p. 2007. LEITE, Andréa P.; BORGES, Carmen L.T.; FALCÃO, Djalma M. Modelagem de usinas eólicas para estudos de confiabilidade. Revista Controle & Automação, v.17, n. 2, p.177-188, abr. a jun. 2006. LIMA, Elaine Carvalho; NETO, Calisto Rocha de Oliveira. Energia eólica no Brasil, uma abordagem crítica. SOCIEDADE BRASILEIRA DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E SOCIOLOGIA RURAL, 8., 2013, Parnaíba. Anais... SOBER Nordeste, Parnaíba, 2013, 16 p. LOPEZ, Miguel Villarrubia. Ingeniéria de la energia eólica, 1. ed. Barcelona: Marcombo, 2012. 281 p.
106
LOPEZ, Escudero José Maria. Manual de energia eólica, 2 ed. Madrid: Mundi-Prensa, 2004. 471 p. MARENGO, José Antônio. Água e mudanças climáticas. Estudos Avançados, São Paulo, n. 22, p. 83-96, jul. 2008. MARQUES, Ana Teresa et al. Understanding bird collisions at wind farms: an updated review on the causes and possible mitigation strategies. Biological Conservation, v.179. p. 40-52 ago. 2014. MARTINEZ, Thiago Sevilhano; CERQUEIRA, Vinícius dos Santos. Estrutura da inflação brasileira: determinantes e desagregação do IPCA. Economia e Sociedade, Campinas, v. 22, n. 2, p. 409-456, ago. 2013. MARTINS, Fernando Ramos; PEREIRA, Enio Bueno; ECHER, Mariza Pereira de Souza. Levantamento dos recursos de energia solar no Brasil com o emprego de satélite geoestacionário – O Projeto Swera. Revista Brasileira de ensino de física, v. 26, n. 2, p. 145-159, mar. 2004. MIN, Chang-Gi et al. The economic viability of renewable portfolio standard support for offshore wind farm projects in Korea. Energies, v.8, p. 9731-9750. set. 2015. MELO, Elbia. Proinfa e a consolidação do setor eólico brasileiro. Revista Concreto IBRACON, v.75, p.133 – 135, 2015. MULA, Josefa et al. A system dynamics model for the supply chain procurement transport problem: comparing spreadsheets, fuzzy programming and simulation approaches. International Journal of production research, v. 51, n. 13, p. 4087-4104, fev. 2013. NASCIMENTO, Thiago Cavalcante; MENDONÇA, Andrea Torres Barros Batinga; CUNHA, Sieglinde Kindl. Inovação e sustentabilidade na produção de energia: o caso do sistema setorial de energia eólica no Brasil. Cadernos EBAPE.br, Rio de Janeiro, v. 10, n. 3, p. 630-651, set. 2012. NAVIGANT. World wind energy market update 2015 disponível em < https://www.navigantresearch.com/media/world-wind-energy-market-update-2015 > Acesso em 15 set. 2015.
107
OLIVEIRA, Ronaldo. Histórico das tarifas de energia elétrica no RS. Rio Grande do Sul, 2015. Disponível em: <http://energiaemfoco.com/2015/07/14/valores-da-energia-eletrica-no-rio-grande-do-sul/>. Acesso em: 29 ago. 2016. PUCCINI, E. C, Matemática Financeira. 1. ed, Brasília: Sistema Universidade Aberta Governo Federal, 2007. RAO, M. S.; NAIKAN, Vallayil N. A. A system dynamics model for transient availability modeling of repairable redundant systems. Intenational Journal of Performability Engineering , India, v. 11, n. 3, p. 203-211, mai. 2015. REDDI, Krishna R.; MOON, Young B. System dynamics modeling of engineering chance management in a collaborative environment. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Londres, n. 55, p. 1225-1239, fev. 2011. RIO GRANDE DO SUL. Atlas Eólico 2014. Governo do Estado do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brasil. 2014. 124 p. Disponível em: <http://www.sema.rs.gov.br/conteudo.asp?cod_menu=28&cod_conteudo=7130>. Acesso em: 15 set. 2015. RIO GRANDE DO SUL, Balanço Energético do Rio Grande do Sul 2015 - ano base 2014. Rio Grande do Sul: CEEE, 2015. Disponível em: <http://www.ceee.com.br/pportal/ceee/Component/Controller.aspx?cc=21193>. Acesso em: 20 ago. 2016. ROGERS, A.L.; MCGOWAN, J.G.; MANWELL, J.F. Wind energy explained: theory, design and application. 2. ed. Wiltshire: John Wiley and sons, 2010. 689 p. ROSS, Stephen A. et al. Administração Financeira.10. ed. São Paulo: Bookman, 2015. 1175 p. ROMAIS, Rodrigo; SOUZA, Pablo de Oliveira. Reconfiguração e padronização de um modelo exponencial de uma equação aplicada em operações financeiras – Revista de ciências sociais do norte do Mato Grosso, v.5, n.1, p 1-11, 2016. ROSSETTO, Carolina; SOUZA, Joana Siqueira. Avaliação econômica da implantação de turbinas eólicas por meio da análise de riscos. Cadernos do IME – Série Estatística, Rio de Janeiro, v. 38, p. 21-36, 2015.
108
ROVEDDER, Ana Paula. Bioma pampa: relações solo-vegetação e experiências de reestruturação. SOCIEDADE BOTÂNICA DO BRASIL, 64., 2013, Belo Horizonte. Anais... 64° CNB & XXXIII ERBOT, Belo Horizonte, 2013, p. 46-53. SANTOSO, Surya; SINGH, Mohit. Dynamic models for wind turbines and wind power plants. National Renewable Energy Laboratory. Austin, Texas: NREL, 2011. Disponível em: <http://www.nrel.gov/docs/fy12osti/52780.pdf>. Acesso em: 29 ago. 2016 SARI Irem Uçal; KUCHTA, Dorota. Fuzzy capital budgeting: fuzzy bailout payback period and fuzzy accrual accounting rate of return methods. J. of Mult.-Valued Logic & Soft Computing, v.21, p. 247-268, jul. 2012. SCHULTZ, Dario Jackson et al. Sistemas complementares de energia eólica e hidráulica no Brasil. Espaço Energia, n.3, p. 1-7, out. 2005. SILVA, Leilton Cavalcanti et al. Implantação de parques eólicos no Brasil. ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 35., 2015, Fortaleza. Anais... ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO, Fortaleza, 2015. p. 1-19. SOARES, Luciana Teixeira. Planejamento e implantação de um parque eólico. 2010, 76f. Trabalho de Conclusão de Curso- TCC (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal do Ceará, 2010. TERCIOTE, Ricardo. A energia eólica e o meio ambiente. Unimcamp – Departamento de Energia, Campinas. 2002 TOMALSQUIM, Maurício Tiomno, Fontes renováveis de energia no Brasil. 1. ed. Rio de janeiro: Interciência, 2003. 515 p. TOMASELLI, Ivan; MELLO, Renato; GARBE, Ernesto Augusto. Projeto conceitual e análise de viabilidade econômica de geração de energia elétrica eólica na Lago dos Patos, RS. Revista Economia e Energia, Rio de Janeiro, v.83, p. 24-48. dez. 2011. TRUNINGER, Mónica et al. Ambiente, paisagem, património e economia: Os conflitos em torno de parque eólicos de Portugal. Revista Crítica de Ciências Sociais, Coimbra, v.100 p. 11-36. Mai. 2013. TULINAYO, Fiona P.; BOMMEL, Patrick Van. Enhancing the system dynamics modeling process with a domain modeling method. International Journal of Cooperative Information Systems, v. 22, n. 2, p. 1-34, out. 2013.
109
TUNDISI, José Galizia. Recursos hídricos no futuro: problemas e soluções. Estudos Avançados, São Paulo, n. 22, p. 7-17, jul. 2008. YILMAZOGLU, M. Zeki; AMIRABEDIN, Ehsan. The verification of the payback time for a solar driven absorption cooling system depending on technological development and design data. Gazi Université Journal of Science, n.25, v.3, p. 793-801, mar. 2012. VENSIM 2016, disponível em: <https://vensim.com/vensim-personal-learning-edition/> Acesso em: 15/11/2015. VILARRUBIA, Miguel. Energia Eólica. .1 ed. Barcelona: CEAC, 2004. 322 p. WHITAKER, Samir; GOVE, Benedict; HAYES, Genevieve. Avoiding ecological ‘constraints’ in wind energy.IMPACT ASSESSMENT IN THE DIGITAL ERA, 35., Firenze. Anais… Annual Conference of the International Association for Impact Assessment, Firenze, Itália, 2015. p. 1-6. WISER, Ryan; BOLINGER, Mark. 2014 Wind Technologies Market Report, U.S. Department of Energy, EUA, disponível em: <http://www.osti.gov/scitech/biblio/1220532-wind-technologies-market-report>. Acesso em: 29 ago 2016.
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APÊNDICE A – Algoritmo do Modelo Desenvolvido no Vensim "% Entrada"= 0.3 Units: Dmnl Amortização= IF THEN ELSE(Time<Tempo de construção, 0 , IF THEN ELSE(Time<=Prazo da Dívida +Tempo de construção, Aux Emprestimo/Prazo da Dívida , 0 )) Units: R$/(Year*Year) Área Varrida= 8012 Units: m² Aux Emprestimo= INITIAL( Empréstimo) Units: R$/Year Balanço da Dívida1= INTEG ( Empréstimo-Amortização, 0) Units: R$ Coeficiente de Potencia= WITH LOOKUP ( Velocidade do Vento, ([(0,0)-(40,10)],(0,0),(1,0),(2,0.076),(3,0.279),(4,0.369),(5,0.412),(6,0.442 ),(7,0.46),(8,0.468),(9,0.47),(10,0.465),(11,0.43),(12,0.377),(13,0.315),(14 ,0.257),(15,0.211),(16,0.174),(17,0.145),(18,0.122),(19,0.104),(20,0.089),( 21,0.077),(22,0.067),(23,0.059),(24,0.052),(25,0.046) )) Units: m/s Crescimento do custo variável por kWh= (1+Taxa de aumento do custo OeM)^Time Units: 1/Year CSLL= IF THEN ELSE(Resultado Operacional>0,Resultado Operacional*0.09 , 0 ) Units: R$/Year Custo Anual= Crescimento do custo variável por kWh*Custo Variável por kWh O e M*Eletrecidade Média Anual Units: R$/Year Custo Variável= IF THEN ELSE(Time>0, (Custo Variável por kWh O e M*Eletrecidade Média Anual )*Crescimento do custo variável por kWh , 0 )
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Units: R$/kWh/Year Custo Variável por kWh O e M= 0.07836 Units: R$/kWh Custos de Implatação= Número de Turbinas eólicas*Potencia nominal da turbina eólica*Valor por MW instalado Units: R$ Densidade do ar= 1.18 Units: kg/m³ Depreciação= Custos de Implatação*0.05 Units: R$/Year Disponibilidade Técnica= 0.94519 Units: Dmnl Eletrecidade Média Anual= IF THEN ELSE( Time<Tempo de construção , 0 , Número de Turbinas eólicas*Energia Aproveitada ) Units: kWh/Year Eletricidade Gerada pela Turbina de vento= INTEG ( Energia Aproveitada, 0) Units: kW Empréstimo= IF THEN ELSE(Time=0, Custos de Implatação-Entrada , 0 ) Units: R$/Year Energia Aproveitada= (Disponibilidade Técnica*Energia Gerada*Horas por ano)/"Fator de convesão (W para KW)" Units: kWh/Year Energia Gerada= IF THEN ELSE( Coeficiente de Potencia>Limite de Betz,(0.5)*Densidade do ar *Área Varrida*(Velocidade do Vento^3)*Limite de Betz ,(0.5)*Densidade do ar *Área Varrida*(Velocidade do Vento^3)*Coeficiente de Potencia ) Units: W Entrada=
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IF THEN ELSE(Time=0, "% Entrada"*Custos de Implatação , 0 ) Units: R$ Fator de Atraso= 1 Units: Year "Fator de convesão (W para KW)"= 1000 Units: Dmnl FINAL TIME = 21 Units: Year Fluxo de Caixa= INTEG ( Receita Anual-Total dos Custos, -Entrada) Units: R$/Year Fluxo de caixa Anual= (Receita Anual-Total dos Custos)-Entrada Units: R$/Year Horas por ano= 8760 Units: HH/Year Imposto de renda= IF THEN ELSE(Resultado Operacional>0, IF THEN ELSE(Resultado Operacional>240000 , (Resultado Operacional*0.15)+((Resultado Operacional-240000)*0.1) , Resultado Operacional *0.15 ) , 0 ) Units: R$/Year INITIAL TIME = 0 Units: Year Limite de Betz= 0.593 Units: Dmnl Número de Turbinas eólicas= 10 Units: Dmnl Pagamento= Amortização+Pagamento dos Juros Units: R$/Year
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Pagamento dos Juros= IF THEN ELSE(Time<Tempo de construção, 0 , IF THEN ELSE(Time<=Prazo da Dívida +Tempo de construção, (Aux Emprestimo-(((Time-1)*Aux Emprestimo)/Prazo da Dívida ))*Taxa anual de juros , 0 )) Units: R$/Year Potencia nominal da turbina eólica= 3.05 Units: MW Prazo da Dívida= 16 Units: Year Preço por kWh= 0.20346 Units: R$/(kWh*Year) Receita= INTEG ( IF THEN ELSE(Time>0, (Preço por kWh*Eletrecidade Média Anual)*Taxa de aumento de preço , 0 ), 0) Units: R$/Year Receita Anual= Preço por kWh*Taxa de aumento de preço*Eletrecidade Média Anual Units: R$/Year Resultado Operacional= Receita Anual-(Custo Anual+Pagamento dos Juros+Depreciação) Units: R$/Year TRI= ((Fluxo de Caixa-Custos de Implatação)/Custos de Implatação)*100 Units: Dmnl SAVEPER = TIME STEP Units: Year [0,?] Taxa anual de juros= 0.1187 Units: Juros/Year Taxa de Aumento= 0.08129 Units: Dmnl
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Taxa de aumento de preço= (1+Taxa de Aumento)^Time Units: Dmnl Taxa de aumento do custo OeM= 0.06789 Units: Dmnl Taxa Selic= 0.12482 Units: Dmnl Tempo de construção= 1.5*Fator de Atraso Units: Year TIME STEP = 1 Units: Year [0,?] TIR= INTERNAL RATE OF RETURN(Fluxo de caixa Anual, 1 , 0 , Time ) Units: Dmnl TMA= ((1+Taxa Selic)/(1+Taxa de Aumento))-1 Units: Dmnl Total dos Custos= Custo Variável+Imposto de renda+Pagamento+CSLL Units: R$/Year Valor por MW instalado= 4.46762e+006 Units: R$/MW Velocidade do Vento= 7.5 Units: m/s VPL= Fluxo de caixa Anual/((1+TMA)^Time) Units: R$/Year VPLAcm= INTEG ( VPL, 0) Units: R$/Year
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ANEXO A – Especificação Técnica da Turbina