Avaliação de tecnologias de geração de energia elétrica através da metodologia multicritério Macbeth

188

IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 14, NO. 1, JAN. 2016

Evaluation of Power Plants Technologies Using Multicriteria Methodology Macbeth G. N. Andrade, L. A. Alves, F. V. S Andrade and J. C. C. B. S. de Mello Abstract—1 The generation of electricity is a fundamental process in society. Different electricity generation technologies can influence many aspects of human life in earth. The present study, using the multicriteria methodology Macbeth, aims to consider the economic, technical, environmental and social influence to sort the different sources of power generation from the point of view of an expert in energy.

OUTROS - 4,5% HIDRO - 15,8% NUCLEAR - 11,7% GÁS NATURAL - 21,9%

Keywords— Energy, Multicriteria, Macbeth.

O

I. INTRODUÇÃO

APROVEITAMENTO das diferentes formas de energia sempre teve forte relação com o bem estar humano. A energia, embora seja uma variável física, insere-se sobre diversas formas na sociedade moderna. Seu uso, aliado ao desenvolvimento tecnológico, gera os chamados serviços energéticos, que são responsáveis pela ampliação do bem-estar econômico e social da sociedade moderna. Grande parte da expansão global da oferta de energia desde a década de 1970 se deu pela intensificação da utilização de fontes não renováveis[1]. Por trás de tal expansão a visão predominante era a técnico-econômica, ou seja, a fonte escolhida para expandir a matriz era aquela que, dadas as possibilidades de uma determinada sociedade, gerava um mesmo serviço energético a um menor custo. Deve-se ressaltar ainda que esta ótica econômica em grande parte deste período desconsiderou impactos positivos e negativos sobre o ambiente e a sociedade, as chamadas externalidades. Este viés conduziu à expansão predominantemente não renovável, conforme é possível verificar na Fig. 1, que apresenta a geração de eletricidade no mundo por fonte de energia. A matriz elétrica mundial apresentou significativa expansão ao longo das últimas décadas. De acordo com dados da Agência Internacional de Energia [1], o consumo de eletricidade em 1973 era de 6.115 TWh e evoluiu para 22.126 TWh em 2011, o que representa um crescimento médio anual de 3,4% ao ano neste período. A utilização de fontes fósseis de energia foi responsável por atender 80% dessa expansão.

G. N. Andrade, Universidade Federal Fluminense (UFF), Niterói, Rio de Janeiro, Brasil, [email protected] L. A. Alves, Universidade Federal Fluminense (UFF), Niterói, Rio de Janeiro, Brasil, [email protected] F. S. V. Andrade, Universidade Federal Fluminense (UFF), Niterói, Rio de Janeiro, Brasil, [email protected] J. C. S. de Mello, Universidade Federal Fluminense (UFF), Niterói, Rio de Janeiro, Brasil, [email protected]

RENOVÁVEIS - 20,3%

NÃO RENOVÁVEIS - 79,7% CARVÃO/COQUE - 41,3% PETRÓLEO - 4,8% MATRIZ 2011

MATRIZ 2011

Figura 1. Geração de eletricidade no mundo por fonte em 2011. [1]

Atualmente discute-se a possível mudança climática que pode estar em curso na Terra. Esta mudança pode estar associada tanto à variabilidade natural, quanto ser consequência das atividades do homem sobre o meio ambiente. Dentre essas consequências a que mais tem sido debatida na literatura é o crescimento das emissões de CO2 que intensifica o efeito estufa no planeta Terra. Segundo [2], mudanças no clima podem acarretar alterações na frequência, intensidade, extensão espacial e duração de eventos climáticos. As preocupações com o possível impacto que o padrão até então vigente pudesse exercer sobre as gerações futuras motivou governos nacionais na última década a desenvolverem programas de incentivos as fontes renováveis. A União Europeia, por exemplo, estabeleceu meta de em 2020 ter 20% da energia consumida nos seus países membros, proveniente de renováveis [3]. Desta forma os investimentos em renováveis se intensificaram nos últimos anos, incentivados em grande parte por tais programas. Em [4] observa-se que apesar da crise financeira internacional em 2009, houve significativa expansão das energias renováveis nesse período: a energia eólica cresceu 32% (adicionando 32 GW) e a fotovoltaica cresceu 53% (adicionando 7,5 GW). Em 2009 o acréscimo de capacidade de geração foi de 300 GW dos quais 140 GW provenientes de tecnologias renováveis. Outro ponto relevante na discussão sobre qual deveria ser o mix de geração a ser utilizado, diz respeito à exauribilidade das fontes fósseis e o quão insustentável é ampliar o consumo de energia baseado majoritariamente em tais fontes. Como contraponto, deve-se destacar que as fontes fósseis também possuem características importantes para a manutenção dos sistemas elétricos. Grande parte das fontes renováveis é intrinsicamente intermitente (solar e eólica),

NACIFF DE ANDRADE et al.: EVALUATION OF POWER

característica essa que, em determinados momentos pode prejudicar a operação ininterrupta dos sistemas elétricos. As fontes fósseis, ao contrário, são estocáveis sob sua forma original na natureza e sua utilização mais facilmente adaptada às especificidades do sistema onde está inserida. Além disso, a aplicação de novos desenvolvimentos tecnológicos vem ainda diminuindo o impacto de fontes fósseis sobre o meio ambiente. Estes fatos podem ser verificados de diversas formas tais como captura de carbono, catalisadores mais eficientes, dentre outros. [5] Entendendo a questão energética como um problema complexo de múltiplas dimensões, não é possível tratá-la como um problema de otimização via um único critério, mas deve-se analisar a problemática levando em consideração diversos critérios, muitas vezes conflitantes entre si. Desta forma, busca-se uma solução holística capaz de garantir a sustentabilidade, ou seja, satisfazer as necessidades presentes sem prejudicar as gerações futuras. O presente estudo se propõe a considerar as dimensões econômica, técnica, ambiental e social para ordenar as distintas fontes de geração de energia elétrica sob o ponto de vista de um decisor com experiência no setor de energia. Este atrigo está organizado da seguinte forma: no item II será realizada uma revisão da literatura considerando os diferentes interesses sobre o impacto da energia no cotidiano. No item III, serão apresentadas as bases do modelo multicritério de apoio à decisão MACBETH (Measuring Attractiviness by a Category-Based Evaluation Technique). [6]. No item IV é desenvolvida a modelagem multicritério para avaliar distintas fontes de energia a partir de diferentes critérios. A seguir será apresentado o estudo de caso (item V) e seus resultados serão discutidos (item VI). Por fim, serão apresentadas as conclusões (item VII). II. REVISÃO DA LITERATURA Na literatura, as especificidades de cada fonte são objetos de diferentes análises que levam em consideração diversas dimensões, sendo possível analisar aspectos técnicos, econômicos, ambientais, sociais, dentre outros. O enfoque em questões técnicas específicas da geração eólica pode ser observado em [7] , [8] e [9]. Em [7] discute-se as mudanças que a inserção da energia eólica em larga escala tem acarretado às redes elétricas, bem como os desafios que esta inserção traz à transmissão e distribuição de energia. Já em [8] utiliza-se o pacote de simulação Alternative Transients Program (ATP) para simular características técnicas de um parque eólico. Em [9] analisa-se a eficiência dos estados americanos com relação à capacidade de conversão dos seus recursos naturais em energia de origem eólica. A análise apresentada em [10] utiliza enfoque econômico para determinar o nível ótimo de penetração de geração eólica em sistemas com a presença de geradores térmicos centralizados. Neste estudo, simula-se também impactos que algumas variáveis (força e velocidade do vento, custo de implantação e correlação entre velocidade do vento e demanda do sistema) podem exercer sobre o retorno esperado pelo produtor. Diversos estudos avaliam a viabilidade econômica

189

de diferentes fontes de energia em diversos países. [11][12][13][14] Já a dimensão que envolve o meio ambiente pode ser observada através de análises que estimam impactos ambientais específicos de cada fonte, assim como o mix de geração de um país específico. Em [15] a matriz energética do Chile é analisada através de cenários, avaliando-se como diferentes tipos de matrizes podem conduzir a custos de expansão do sistema distintos, bem como níveis diferenciados de emissão de CO2 no longo prazo. A dimensão social da energia geralmente é discutida em termos da aceitação social das fontes, criação de empregos associada ao desenvolvimento de cada fonte ou ainda benefícios sociais que a implementação das mesmas pode trazer para a sociedade. Em [16], por exemplo, mostra-se o impacto que as fontes renováveis de energia terão sobre o emprego na região das Astúrias na Espanha. Já em [17] medese a eficiência na transformação do consumo de energia elétrica em rendimentos para a população em alguns municípios do estado do Rio de Janeiro no Brasil. Dada a natureza multidisciplinar dos estudos da área de energia, caso se objetive analisar as distintas fontes de energia em termos de benefícios e prejuízos para a sociedade é necessário utilizar uma abordagem multicritério. Os conceitos elementares deste tipo de abordagem envolvem o decisor, as alternativas e os critérios. O decisor é o responsável por fazer escolhas, assumindo preferências e, desta forma, avaliando as diferentes alternativas segundo os critérios selecionados. Segundo [18], os critérios devem obedecer as seguintes condições para serem considerados coerentes: • Exaustividade: obriga a descrição do problema em todos os seus aspectos relevantes. • Coesão: impõe a correta distinção de quais critérios são de maximização e quais são de minimização. • Não redundância: exclui critérios que avaliem características já avaliadas por outros critérios. Na literatura, diversos trabalhos ([19], [20], [21] e [22]) utilizam técnicas multicritério para resolver a problemática de ordenação entre fontes de energia, o que [18] definiu como problemática γ (gamma). Em [23] é realizada uma revisão bibliográfica sobre a aplicação de métodos multicritérios aplicados ao segmento de energia renovável e conclui-se que o método que mais tem sido utilizado para este tipo de análise é o Analytic Hierarchy Process (AHP [24]). Outra extensa revisão sobre energia, sustentabilidade e sistemas de apoio à decisão também elenca o AHP como um dos métodos mais utilizados. [25] No entanto, embora o método AHP seja bem difundido, ele sofre algumas críticas quanto a conflito de seus axiomas em relação aos da teoria da utilidade [26]. A não conformidade com a preservação da condição de ordem gerada pelo autovetor de comparação par a par do método também é uma critica relevante [27]. Diante de tais fatos, no presente estudo optou-se pela utilização do método multicritério MACBETH (Measuring Attractiviness by a Category-Based Evaluation Technique). [6]

190

IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 14, NO. 1, JAN. 2016

III. MACBETH COMO FERRAMENTA DE APOIO À DECISÃO O MACBETH é uma abordagem multicritério de apoio à decisão que permite mensurar a atratividade ou o valor de alternativas através da comparação não numérica par a par. Para tanto, o método utiliza sete categorias qualitativas de atratividade, definindo assim a preferência do decisor. Dados duas alternativas do modelo, o decisor deve comparar as opções e informar se é indiferente ou se a diferença é muito fraca, fraca, moderada, forte, muito forte ou extrema. A utilização exclusivamente de julgamentos qualitativos é a grande diferencial do MACBETH. [28] Em termos práticos, para que seja possível medir ordinalmente a atratividade das opções x de um conjunto finito X, é necessário associar a cada x um número real ( ) tal que satisfaça as condições: de preferência estrita (eq. 1) e de indiferença (eq. 2). ∀ , ∀ ,

∈ : ∈ :

⟺ ( )> ( ) ⟺ ( )= ( )

(1) (2)

Para evitar possíveis arbitrariedades típicas de agregação de ordenações feitas separadamente de cada critério (Teorema de Arrow [29]), é possível obter informações cardinais do decisor, de tal modo que também atenda à condição adicional (eq. 3).

“muito forte” ( ) e “extrema” ( ). Além disso, se ( ) e ( ) são, respectivamente, a maior e a menor pontuação entre as opções, a escala MACBETH de base pode ser encontrada resolvendo o problema de programação linear a seguir. LP MACBETH: [ ( ), ( )] Sujeito a: ( ) = 0 (pontuação arbitrária) ∀( , ) ∈ : ( ) − ( ) = 0. ∀( , ) ∈ ∪ … ∪ , ∈ 1,2,3,4,5,6 ≤ : ( )− ( )≥ ∀( , ) ∀( , ) ∈ ∪ … ∪ ∪…∪ , , ∈ ∈ 1,2,3,4,5,6 , ≤ , ´ ≤ ´, > ′ ∶ [ ( ) − ( )] − [ ( ) − ( )] ≥ − ´ O processo de validação das pontuações da escala base permite ainda ao decisor, caso necessário, ajustar a escala numérica, sem violar as relações de ordem entre os julgamentos emitidos. Por exemplo, na Fig. 3, o decisor pode ajustar a escala numérica da opção 2 (op 2) para qualquer valor entre 50,01 e 74,99 sem violar nenhum de seus julgamentos originalmente emitidos.

∀ , , , ∈ X com x mais atrativo que y e w mais atrativo que z: então o quociente (v(x)-v(y))/(v(w)-v(z)) mede a diferença de atratividade entre x e y quando a diferença de atratividade entre w e z é a unidade de medida. (3) Respeitando tais condições, é estabelecida uma escala numérica de intervalos ( : → : → ( )). No MACBETH a transição da informação ordinal para a cardinal é feita comparando as opções aos pares de forma qualitativa [30]. No software que implementa o modelo (M-MACBETH), a medida que as avaliações vão sendo inseridas na matriz de julgamentos (Fig. 2), verifica-se automaticamente a consistência e, caso haja alguma inconsistência, indica-se possíveis soluções.

Figura 2. Matriz de julgamentos do M-MACBETH.

A partir da matriz de julgamentos, o MACBETH propõe uma pontuação para cada opção que forma a escala numérica do método. Seja a diferença as categorias que diferem a atratividade ( ) com k=0,...,6, no qual “nula” ( ), “muito fraco” ( ), “fraco” ( ), “moderada” ( ), “forte” ( ),

Figura 3. Validação das pontuações na escala base M-MACBETH.

O MACBETH tem sido utilizado na literatura para modelar e resolver diferentes problemas ([30]). Em [31], por exemplo, os autores utilizam este método para realizar uma ordenação multicritério das alternativas de geração disponíveis para um proprietário rural. As opções de energia avaliadas e ordenadas neste estudo foram: energia eólica, células fotovoltaicas, geração diesel e geração hidráulica. Já em [32] comparou-se as energias renováveis de pequena e de larga escala nos critérios sociais, econômicos e ambientais. Os resultados do estudo indicaram que, apesar das energias de pequena escala serem mais eficientes, as energias de larga escala são economicamente mais viáveis. [33] utilizou os critérios de eficiência, cogeração, ciclo de vida, impactos ambientais e custos para comparar diferentes sistemas de energia híbridos que funcionam através do biogás gerado por aterros sanitários municipais. Este estudo também obteve êxito na aplicação do MACBETH para análise de

NACIFF DE ANDRADE et al.: EVALUATION OF POWER

alternativas de energia considerando diversos critérios de seleção. Além da grande aplicabilidade do MACBETH no segmento de energia também é vasta sua aplicação em áreas como: Agricultura ([34]), Manufatura([35]), Educação ([36]), Meio Ambiente([37]) e Serviços([38]) entre outros. Em [30] é apresentada uma vasta revisão de aplicações do método em diferentes áreas. IV. MODELAGEM PROPOSTA O primeiro passo para avaliar a tecnologia é definir quais são os critérios relevantes para a análise. Nos estudos que utilizam técnicas de multicritério para avaliar diferentes fontes de energia, é usual que a avaliação seja realizada considerando como critérios primários as diferentes dimensões que a questão energética exerce na interação com a sociedade ([19], [20], [21] e [22]). No presente estudo os critérios primários analisados são: • Econômico-Financeiro: considera questões sobre o valor da energia disponibilizada aos consumidores, bem como o retorno do investimento. • Técnico: relaciona-se às características técnicas das fontes e do processo produtivo. • Ambiental: refere-se ao impacto que cada fonte exerce sobre o meio ambiente. • Social: capta o impacto que cada processo produtivo pode exercer sobre aspectos sociais nas localidades onde são inseridos. Estes critérios foram definidos a partir da experiência do decisor de forma a circunscrever a complexidade de impactos que a opção por determinada fonte de energia pode exercer sobre a sociedade. No entanto, do ponto de vista prático, tais critérios não são de pronta mensuração, razão pela qual se optou por construir uma escala de valor para cada um desses critérios através da avaliação de dois outros critérios (secundários) de fácil mensuração (Fig. 4). Tais critérios serão descritos a seguir.

Figura 4. Critérios avaliados.

A. Dimensão Econômica A dimensão econômica é vital para analisar qualquer questão que envolva plantas de geração de energia. Na prática,

191

observa-se que esta dimensão foi um dos principais drivers para a expansão elétrica mundial nos últimos anos, uma vez que as condições econômicas em última instância determinam quanto o consumidor da energia terá que pagar como remuneração para o projeto de geração. 1) Custo Nivelado O custo nivelado representa custo por quilowatt-hora de se construir, operar e manter uma planta de geração. O seu cálculo envolve a adoção de premissas sobre custos de investimentos, custos de combustível, custos operacionais (fixos e variáveis), custos de financiamento do empreendimento e uma taxa de utilização da planta. Cada fonte apresenta peculiaridades que influenciam o custo nivelado. Por exemplo, algumas fontes de energia apresentam custo de combustível (gás natural, carvão, entre outras), enquanto outras não possuem este custo (eólica e hidráulica). Assim, o custo nivelado é uma importante medida de competitividade econômica quando usado para comparar diversas fontes. O custo nivelado em dólares de 2011 de novos projetos de geração para o ano de 2018 é apresentado em [39]. A escolha do ano 2018, deve-se ao fato de o tempo de construção de determinadas plantas ser de cinco anos, ou seja, a decisão de investimento em 2013 só irá entrar em operação em 2018. 2) Custo de investimento Custo de investimento compreende os custos com terrenos e equipamentos necessários para instalação da planta em questão. Algumas tecnologias, ditas intensivas em capital, como a energia nuclear, são as que apresentam maiores custos de investimento. Neste caso, há uma maior necessidade de investimento por se tratar de um empreendimento mais intensivo em tecnologia e pela necessidade de investimento em segurança. Os custos de investimento também sofrem influência da própria difusão de mercado da fonte em questão. Isto porque há ganhos de escala de produção nas indústrias das fontes mais maduras no mercado. Em [40] são apresentados custos de investimentos típicos para série de plantas de geração. Dentre as plantas selecionadas para análise, observa-se que a nuclear, com custo estimado de 5.530 USD/KW, é de fato a mais intensiva em capital. No outro extremo, a menos intensiva em investimento é a usina de gás natural, com 1.023 USD/KW de estimativa de custo.

192

IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 14, NO. 1, JAN. 2016 TABELA I. CRITÉRIOS ECONÔMICOS AVALIADOS.

TABELA II. CRITÉRIOS TÉCNICOS AVALIADOS. EFICIÊNCIA LÍQUIDA FATOR DE DE GERAÇÃO CAPACIDADE FONTES [%] [INTERVALO %]

CUSTO NIVELADO

CUSTO DE INVESTIMENTO

[USD/MWH]

[USD/KW]

SOLAR-PV

144,3

4.183

SOLAR-PV

DE 4% A 22%

25%

EÓLICA

86,6

2.213

EÓLICA

DE 23% A 45%

34%

HIDRO

90,3

2.936

HIDRO

> 90%

52%

GEOTÉRMICA

89,6

4.362

GEOTÉRMICA

DE 10% A 20%

92%

BIOMASSA

111

4.114

BIOMASSA

DE 16% A 43%

83%

FONTES

NUCLEAR

108,4

5.530

NUCLEAR

DE 30% A 36%

90%

CARVÃO

100,1

2.934

CARVÃO

DE 32% A 45%

85%

GÁS NATURAL

67,1

1.023

GÁS NATURAL

DE 45% A 53%

87%

Fonte: [39] e [40]

Fonte: [41] e [39]

B. Dimensão Técnica A dimensão técnica busca externar questões referentes à operação da planta de geração. Ou seja, são questões associadas à operacionalidade da planta e, consequentemente, à eficiência do processo produtivo de geração de energia elétrica.

C. Dimensão Ambiental A dimensão ambiental busca mensurar os impactos da atividade de geração de energia elétrica sobre o meio ambiente. Podem ser diversas as externalidades ocasionadas por este processo, sendo a emissão de CO2 a mais discutida atualmente.

1) Eficiência Líquida de Geração. Este critério avalia a capacidade de converter a energia sob o prisma da primeira lei da termodinâmica. Em outras palavras, estabelece a relação entre energia disponibilizada pela planta na forma de energia elétrica e a energia disponibilizada para a planta através da fonte. [41] destaca a fonte hidráulica, que apresenta rendimento de mais de 90%, quase o dobro da eficiência do segundo processo mais eficiente (Gás Natural).

1) Emissão de CO2 O CO2 é um dos gases que pode ser emitido como resultado do processo produtivo de geração de energia elétrica e tem sido alvo de intenso debate na literatura. De fato, como atesta [42], o setor de geração de energia emitiu 26% do total de gases de efeito estufa em 2004, sendo o principal agente de emissão, seguido pela indústria (19%), mudança no uso do solo e florestas (17%) e agricultura (14%). Ainda segundo [42], o maior crescimento de emissões entre 1970 e 2004 no planeta Terra teve origem na oferta de energia, que cresceu 147% no período. Em [43] foram avaliadas diversas publicações, resultando na construção de uma base de dados com avaliação do ciclo de vida de gases de efeito estufa (GEE) emitidos a partir da geração de energia elétrica de diferentes combustíveis. Esta abordagem avalia não apenas as emissões causadas pelo processo de geração, mas também de todo o ciclo de vida da planta de geração, o que envolve etapas de planejamento, construção, operação e desativação da mesma. Será adotado neste estudo o valor mediano de emissões por fonte do levantamento realizado em [43]. A abordagem não considera tecnologias de sequestro de carbono, que podem reduzir substancialmente este indicador para tecnologias como gás natural e carvão.

2) Fator de capacidade O fator de capacidade pode ser definido como a relação entre um período definido e a parte deste tempo em que a planta está apta a gerar energia elétrica, já contemplando paradas programadas para manutenção e reparo. Portanto, trata-se de uma métrica importante para a confiabilidade da fonte para um sistema elétrico. Usualmente, as plantas nas quais o preço relativo do combustível é barato são utilizadas para operar na base do sistema e, consequentemente, apresentam fator de capacidade mais elevado. Já as fontes que tipicamente apresentam fatores de capacidade baixos possuem custo de combustível elevado (justificando seu acionamento somente para atendimento a demanda de pico) ou a sua operação depende da disponibilidade da fonte de energia (caso típico das fontes renováveis). Utilizam-se os dados apresentados em [39] para representar fatores de capacidades típicos para fonte, embora se reconheça que estes valores sofram influência do sistema elétrico a que estão interligados e das condições naturais que ocorrem nos locais onde as plantas estão instaladas.

2) Custos de Externalidade O conceito de externalidade é utilizado quando as atividades econômicas de um determinado grupo impactam outro grupo (positiva ou negativamente). O processo de geração de eletricidade pode causar diversos impactos sobre o meio ambiente. Tais impactos também devem ser medidos levando em consideração todos os estágios do ciclo de vida da tecnologia, e não apenas sua operação.

NACIFF DE ANDRADE et al.: EVALUATION OF POWER

193

Os custos das externalidades do processo de produção de energia elétrica consideram os impactos ambientais em diversos níveis, tais como: aquecimento global, saúde humana, impacto sobre plantações, ecossistemas e outros. Em [44] são calculados os custos de externalidades de emissão de poluentes do ar atmosférico local (SO2 e NOx) e também de emissões causadoras de aquecimento global (CO2). Como o critério anterior já avalia o impacto de cada tecnologia em termos de aquecimento global, neste item será considerado apenas as externalidades dos poluentes (SO2 e NOx). Em [44] foram publicados os dados por macrorregiões e, no presente estudo, adota-se como dados de referência os relativos à América Latina.

2) Disponibilidade do combustível Esta medida está associada ao quão sustentável é a utilização da fonte em questão pela sociedade. Os combustíveis fósseis têm um estoque finito e que vem sendo consumido pelo homem a uma razão superior ao tempo que a natureza leva para recompor esse recurso. Desta forma são exauríveis e, portanto, embutem incerteza sobre as perspectivas de utilização de tais fontes. Assim, do ponto de vista intergeracional, a utilização dos combustíveis renováveis tem impacto nulo sobre disponibilidade de recursos para gerações futuras. Em [19] é apresentada estimativa dos anos de reserva de cada combustível.

TABELA III. CRITÉRIOS AMBIENTAIS AVALIADOS. FONTES

EMISSÃO DE CO2

CUSTOS EXTERNOS

[gCO2EQ/KWH]

[EUR/KWH]

46

0,13

SOLAR-PV EÓLICA

12

0,13

HIDRO

4

0,13

GEOTÉRMICA

45

0,20

BIOMASSA

18

0,39

NUCLEAR

16

0,65

CARVÃO

1001

10,23

GÁS NATURAL

469

1,14

Fonte: [43] e [44] D. Dimensão Social Outra questão relevante é a aceitabilidade de uma determinada fonte pela sociedade. Neste sentido, a aceitação da fonte pode ser expressa através de benefícios sociais diretos e/ou o impacto que o uso de tal fonte pode vir a causar em gerações presentes e futuras. Assim, para análise desta dimensão, optou-se pela utilização de dois critérios: a geração de emprego associada ao processo produtivo de cada fonte e a disponibilidade do combustível enquanto reserva. 1) Geração de empregos A partir da análise de 25 estudos sobre as diferentes tecnologias, [45] calcula médias de geração de emprego por fonte. Nesta média estão inclusos tanto os empregos gerados nas fases de construção, operação e manufatura dos equipamentos, como também os empregos gerados para atividades de manutenção, operação e processamento de combustível requeridos no processo de geração. A unidade utilizada para permitir a comparação é o emprego-ano por unidade de energia gerada. De uma maneira geral, as fontes renováveis são mais intensivas na criação de empregos do que as demais. Notadamente a fotovoltaica se destaca, criando 0,87 empregoano/GWh.

FONTES

TABELA IV. CRITÉRIOS SOCIAIS AVALIADOS. DISPONIBILIDADE DE GERAÇÃO DE EMPREGOS COMBUSTÍVEL

[EMPREGO.ANO/GWH]

[ANOS]

SOLAR-PV

0.87

2.000.000.000

EÓLICA

0.17

2.000.000.000

HIDRO

0.27

2.000.000.000

GEOTÉRMICA

0.25

2.000.000.000

BIOMASSA

0.21

5000

NUCLEAR

0.14

100

CARVÃO

0.11

200

GÁS NATURAL

0.11

70

Fonte: [45] e [19] V. ESTUDO DE CASO A avaliação das diversas tecnologias de geração de energia foi realizada a partir do julgamento de um decisor com experiência no ramo de energia, utilizando para tanto o método multicritério MACBETH. Segundo [46], MACBETH é uma abordagem iterativa que utiliza julgamentos semânticos entre a diferença de atratividade das opções para quantificar a atratividade relativa de cada opção. O primeiro passo do processo de avaliação foi utilizar o decisor para a escolha de critérios relevantes capazes de avaliar a atratividade de uma tecnologia de geração de energia. Deste primeiro passo surgiu a árvore de critérios apresentada na Fig. 4. A seguir estruturou-se no software M-Macbeth o problema. A Tabela V apresenta as abreviações adotadas do nome das tecnologias e dos critérios adotados quando inseriu-se os dados nos software M-Macbeth. A seguir, como é recomendado em [46], criou-se uma escala de valor para cada critério. Para tanto, considere por exemplo o critério custo nivelado. É solicitado ao decisor que defina para esse critério quais seriam níveis “neutro” e “bom” de atratividade.

194

IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 14, NO. 1, JAN. 2016 TABELA V. ABREVIAÇÕES DE TECNOLOGIAS E CRITÉRIOS UTILIZADOS. TECNOLOGIAS: CRITÉRIOS GN: GÁS NATURAL CN: CUSTO NIVELADO EOL: EÓLICA

CI: CUSTO DE INVESTIMENTO

GEO: GEOTÉRMICA

ELG: EFICIÊNCIA LÍQUIDA DE GERAÇÃO

HIDRO: HIDROELÉTRICA CAR: CARVÃO

FC: FATOR DE CAPACIDADE

NUCL: NUCLEAR

EXT: EXTERNALIDADES

BIO: BIOMASSA

EMP: GERAÇÃO DE EMPREGOS

PV: FOTOVOLTAICA

DIS_COM: DISPONIBILIDADE DE COMBUSTÍVEL

CO2: EMISSÃO DE CO2

Na próxima etapa solicita-se ao decisor que elabore um ranking de atratividade das tecnologias segundo o critério custo nivelado, incluindo as alternativas definidas como “neutro” e “bom”. Para este critério, o decisor elaborou o seguinte ranking em ordem crescente de atratividade: Fotovoltaica, “Neutro”, Biomassa, Nuclear, Carvão, Hidroelétrica, Geotérmica, “bom”, Eólica e Gás Natural. A seguir é solicitado ao decisor que faça julgamentos qualitativos a respeito da diferença de atratividade entre duas opções. A pergunta feita ao decisor neste momento é: “No critério Custo nivelado, qual a sua preferência da opção gás natural em relação à fotovoltaica?” O decisor deve responder com um dos julgamentos a seguir: “Extrema”, “Muito Forte”, “Forte”, “Moderada”, “Fraca”, “Muito fraca” ou “Nula”. O resultado dos questionamentos é inserido na matriz de preferências do referido critério (ver Fig. 5 e 6) Tal procedimento é realizado comparando a atratividade de cada par de opções na ordem sugerida por [46]: 1. Inicia-se comparando a alternativa mais atrativa com a menos atrativa. A seguir compara-se a segunda mais atrativa com a menos atrativa. E assim, sucessivamente até que todas as alternativas sejam comparadas à menos atraente. 2. Compara-se a alternativa mais atraente com cada uma das demais em ordem crescente de atratividade. 3. Compara-se a segunda mais atrativa com a terceira. A seguir a terceira mais atrativa com a quarta. Procedimento repetido sucessivamente até que todas tenham sido comparadas com as opções imediatamente menos atrativa ela própria, 4. Por fim são executados os demais julgamentos.

Figura 6. Matriz de preferências de fator de capacidade.

Em cada um dos passos anteriores o software M-Macbeth avalia a consistência dos julgamentos sugerindo alterações em caso de inconsistência. Para o critério custo nivelado, a matriz de julgamentos do decisor é apresentada na Fig. 5. Esta matriz é consistente e a partir dela é criada uma escala numérica. Esta escala é apresentada ao decisor para que este decida se representa adequadamente a magnitude relativa de seus julgamentos. Caso não seja, a critério do decisor é possível ajustar os valores dentro de um intervalo limitado no qual é possível ajustar a escala sem comprometer os julgamentos previamente realizados. Desta forma, na Fig. 5, a interseção da linha da tecnologia de geração a gás natural (gn) com a coluna Eólica (eol), observa-se o julgamento do decisor sobre o quão mais atrativo é o custo nivelado do gás natural (67,1 USD/MWh) em relação à eólica (86,6 USD/MWh). Neste caso, o decisor prefere moderadamente o custo nivelado do gás natural ao da eólica. Todo o processo descrito até o presente momento é repetido dentro de cada um dos critérios avaliados. A Fig. 7, condensa as ordenações finais obtidas a partir das preferências do decisor.

Figura 7. Tabela de ordenações M-Macbeth.

Figura 5. Matriz de preferências de custo nivelado.

Após definido as preferências dentro de cada critério, é necessário estabelecer relações de preferências entre os critérios, que permitirá o cálculo de um escore final para cada uma das alternativas. O procedimento de avaliação intercritérios segue o proposto em [46] e [28] e pode ser resumido em dois passos:

NACIFF DE ANDRADE et al.: EVALUATION OF POWER

Passo 1: Considerando os níveis de “neutro” e “bom” definidos para cada critério anteriormente, deve-se questionar o decisor da seguinte forma: “Imagine que exista uma opção que seja neutra em todos os critérios estabelecidos. Quanto aumentaria a atratividade geral desta opção se ela passasse de “neutra” para “bom” no critério X?” Passo 2: O decisor emite julgamentos sobre a diferença de atratividade entre diferentes trocas possíveis. Ou seja, é feita ao decisor perguntas do tipo: “Quanto mais atrativo é uma troca de neutro para bom no critério custo nivelado do que no critério custo de investimento?”. Novamente o decisor irá emitir um dos sete possíveis julgamentos de valor. A Fig. 8 sumariza os julgamentos de atratividade intercritérios emitidos pelo decisor. Observa-se, por exemplo, que o decisor julga como “muito forte” a mudança no desempenho geral de uma alternativa que altere seu desempenho de “neutro” para “bom” nos critérios disponibilidade de combustível e emissão de CO2.

Figura 8. Julgamentos inter-critérios.

VI. ANÁLISE DE RESULTADOS Os resultados do estudo de caso são apresentados na Tabela VI. A primeira coluna apresenta a fonte avaliada. A segunda coluna apresenta o escore global de cada fonte avaliada. Já as colunas seguintes apresentam cada um dos oito critérios avaliados pelo decisor. (As abreviações utilizadas na Tabela VI são descritas na Tabela V) TABELA VI. TABELA DE PONTUAÇÕES M-MACBETH.

A fonte com melhor desempenho foi a hidrelétrica (escore global de 98,35). O bom desempenho desta tecnologia está baseado no fato de ela apresentar boa atratividade em praticamente todos os critérios. No entanto, embora a fonte se destaque e 75% do potencial hidrelétrico mundial ainda seja inexplorado ([47]), observa-se que sua participação decresceu de 21,0% para 15,8%, entre 1974 e 2011[1]. Este fato pode ser

195

interpretado como uma consequência de os melhores aproveitamentos em termos técnicos e econômicos terem sido desenvolvidos inicialmente. Custos de operação relativamente baixos, não produção de rejeitos, baixa emissão de CO2 e o fato de ser uma tecnologia madura em termos de desenvolvimento são pontos que conferem uma maior atratividade a tecnologia hidrelétrica. Por outro lado, dificulta a difusão da mesma o fato de a tecnologia ser intensiva em capital, em alguns casos exigir a disponibilidade de vasta quantidade de terra para reservatórios. Já a tecnologia de geração eólica, também apresentou alta atratividade para o decisor (escore 82,8). De fato nos últimos anos esta tecnologia tem apresentado crescimento expressivo. Segundo a Agência Internacional de Energia, essa tecnologia era responsável por 0,7% da energia gerada no mundo no ano de 2006 enquanto que em 2011 foi responsável por cerca de 2%([48]). No Brasil, os últimos leilões de energia elétrica essa tem sido a fonte mais competitiva de tal forma que entre 2011 e 2013, 50% da energia contratada de novos empreendimentos via leilões é de origem eólica. [49] São pontos fortes da energia eólica o fato de ser renovável, apresentar baixa emissão de poluentes e baixo custo de manutenção e operação. Além disso, esta fonte pode ser uma boa solução para atendimento à regiões remotas. No outro extremo, a intermitência da fonte conjuntamente com o não desenvolvimento de um sistema de armazenamento com preço acessível, são fatores limitantes ao desenvolvimento da mesma. Outras duas fontes renováveis apresentaram bom desempenho: geotérmica (escore de 78,48) e fotovoltaica (escore de 63,47). Embora a tecnologia fotovoltaica como forma centralizada de geração ainda não seja competitiva frente às outras ([50]), o que contribui negativamente para sua avaliação, há a perspectiva de inserção desta fonte na geração distribuída (telhados de residências, comércios e indústrias). Neste caso, o critério de investimento se dá por comparação com o preço final e não pela geração de eletricidade. De uma maneira geral a tecnologia fotovoltaica apresenta como ponto forte a rápida instalação, alta confiabilidade do equipamento e o fato de, se aplicado na geração distribuída, não competir por área com outros empreendimentos uma vez que na maioria dos casos é instalada no telhado de casas e prédios. Por outro lado, assim como a tecnologia eólica, a intermitência e armazenamento com preço acessível, são fatores chaves a um maior desenvolvimento da tecnologia. Em [51], a Agência Internacional de Energia estima que entre 6% e 12% da energia elétrica gerada no mundo em 2050 será de origem fotovoltaica. Caso este cenário favorável se concretize, espera-se que os ganhos de escala permitam uma significativa redução do custo nivelado e de investimento, o que em última instância contribuiria para uma melhor avaliação econômica da fonte. Observa-se que as fontes renováveis e não térmicas ficaram melhor posicionadas no ranking final. A tecnologia de geração a partir da biomassa foi a que mais pontuou dentre as fontes térmicas. Seu valor enquanto alternativa foi limitado por possuir baixa atratividade frente às outras fontes nos critérios

196

custo nivelado, eficiência líquida de geração e custo de investimento. Seu desempenho mais atrativo é observado em fator de capacidade e disponibilidade de combustível. Embora no que tange a disponibilidade do combustível seja necessário fazer ressalvas, uma vez que os crescimentos populacional e econômico podem aumentar a demanda por alimentos e por terras aráveis, em [52] estima-se que até 2050 a demanda por alimentos deva aumentar em 70%. A sétima tecnologia em termos de pontuação é o gás natural, que embora possua alta atratividade frente às outras nos critérios econômicos e técnicos, é pouco atrativa em termos de emissão de CO2 em seu ciclo de vida, externalidade e geração de empregos. Dentre os pontos positivos da tecnologia destaca-se a sua flexibilidade e o fato de ser um combustível eficiente para geração de eletricidade. Além disso, como destaca [53] são crescentes as reservas provadas de gás, tanto por conta de reavaliações das reservas existentes, quanto pelas descobertas de recursos não convencionais, como o shale gas que vem revolucionando o mercado norte americano de gás natural. De acordo com [1], o gás natural foi a tecnologia que mais ganhou participação em termos percentuais na matriz elétrica mundial entre 1973 e 2011, saindo de 12,2% para 21,9%, o que pode ser justificado pelo bom desempenho técnico e econômico da tecnologia. A tecnologia nuclear, por ser intensiva em capital, é mal avaliada em custos de investimento, tendo o pior desempenho neste critério. Também apresenta atratividade moderada nos critérios ambientais e sociais. A fonte apresenta alta eficiência, baixa emissão de CO2 no ciclo de vida e é utilizada para operar na base. No entanto é intensiva em capital e sua difusão é limitada por questões relacionadas à preocupação pública com o manejo e tratamento dos rejeitos, bem como preocupações relacionadas à possíveis acidentes. A tecnologia pior avaliada foi o carvão que, embora seja avaliado razoavelmente bem nos critérios técnicos e econômicos, apresenta desempenho sofrível nos aspectos ambientais. O bom desempenho nas dimensões técnica e econômica justifica em parte a sua predominância na matriz elétrica mundial. De acordo com [1] em 1973 o carvão era a tecnologia dominante na matriz elétrica mundial respondendo por 38,3% do total gerado de energia elétrica, tendo aumentado sua participação para 41,3% em 2011. No entanto atualmente há uma crescente preocupação acerca dos impactos da ação antropogênica sobre o planeta Terra e os seus desdobramentos, com destaque para o aquecimento global. A própria Agência Internacional de Energia (IEA), em suas projeções de longo prazo para o mercado de energia, desenvolveu o Cenário 450, no qual há 50% de chance de limitar as emissões em 450 partes por milhão de dióxido de carbono equivalente (ppm CO2-eq). Segundo especialistas, tal limite de emissão reduziria o aquecimento global a no máximo 2 ºCelsius em comparação ao período pré-industrial. [54] Diante de tais preocupações não é razoável imaginar uma expansão baseada na tecnologia de carvão tradicional visto que nos aspectos ambientais esta apresenta desempenho

IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 14, NO. 1, JAN. 2016

sofrível. Deve-se ressaltar que a tecnologia analisada foi a convencional. Os desenvolvimentos tecnológicos, dentre os quais se encontram opções de sequestro de carbono, podem minimizar impactos ambientais de tal fonte, o que poderia melhorar seu desempenho. Em contrapartida, tais desenvolvimentos devem, inicialmente, gerar aumento dos custos de investimento e nivelado da fonte, piorando sua análise sob a perspectiva econômica. A expansão via fontes renováveis, como sugerido pela necessidade de minimizar impactos ambientais tem esbarrado em alguns obstáculos. Como destaca [55], um deles é o baixo custo das fontes não renováveis, em parte devido a não internalização dos impactos ambientais nos custos. Desta forma, as não renováveis apresentam baixo custo privado, mas alto custo social. No entanto, como as decisões de investimento muitas vezes são guiadas pela visão privada, prioriza-se as melhores alternativas sobre este prisma. Outro obstáculo é a questão da intermitência característica de parte das renováveis, caso notadamente da eólica e fotovoltaica. Assim, sistemas baseados majoritariamente nessas fontes não poderiam prever oferta contínua de energia, de maneira que a expansão dessas fontes gera uma necessidade de outras fontes (inclusive não renováveis) capazes de funcionar como uma espécie de backup das fontes intermitentes. VII. CONCLUSÃO O presente estudo avaliou, segundo múltiplos critérios, diferentes tecnologias de geração de energia elétrica, dadas as múltiplas dimensões que estas tecnologias podem impactar. A avaliação foi realizada a partir dos julgamentos de um decisor com experiência no ramo de energia, utilizando para tanto o método multicritério MACBETH. A expansão da matriz elétrica mundial vem considerando, majoritariamente, aspectos econômicos e técnicos. No entanto, a questão ambiental vem ganhando importância dada a crescente preocupação com os desdobramentos da ação antropogênica sobre o planeta Terra. Reconhecendo tais impactos e preocupados com o futuro, diversos governos pelo mundo vêm desenvolvendo programas de incentivos às fontes renováveis, de forma a viabilizá-las em seus países. Desta forma, a problemática de ordenação de tecnologias segundo diferentes aspectos torna-se relevante para que seja possível estabelecer uma discussão sobre quais devem ser priorizadas considerando uma diversidade maior critérios. Neste sentido, o presente artigo avaliou fontes considerando critérios diversos que o decisor julgou relevantes para a análise. Deve-se ressaltar ainda que tal analise não é estática no tempo uma vez que desenvolvimentos tecnológicos e ganhos de escala podem alterar substancialmente todas as dimensões analisadas. O incentivo governamental de determinadas fontes pode, por exemplo, funcionar como indutor de custos de investimentos e custos nivelados mais baixos. Já o desenvolvimento tecnológico pode interferir nas preferencias do decisor e consequentemente no ordenamento das fontes no longo prazo.

NACIFF DE ANDRADE et al.: EVALUATION OF POWER

REFERÊNCIAS [1] [2] [3]

[4] [5] [6] [7] [8]

[9] [10]

[11] [12]

[13] [14]

[15] [16] [17]

[18] [19] [20]

[21]

[22]

IEA/OECD. “Key World Energy Statistics”, Paris, 2013. URL: http://www.iea.org/publications/freepublications/publication/KeyWorld 2013_FINAL_WEB.pdf IPCC. “Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation”. Cambridge University Press, p. 582, 2012. Commission Of The European Communities. “Limiting Global Climate Change to 2 degrees Celsius: The way ahead for 2020 and beyond”, 2007.URL:http://eurlex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=CO M:2007:0002:FIN:EN:PDF IPCC. “Renewable Energy Sources and climate change mitigation: Summary for policymakers and technical summary”. Cambridge University Press, p. 582, 2011 R. N. E. Huaman, T. X. Jun, “Energy related CO2 emissions and the progress on CCS projects: A review”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 31, p. 368-385, 2014 C. A. Bana e Costa e J.-C. Vansnick. “Uma nova abordagem ao problema da construção de uma função de valor cardinal: MACBETH”, Investigação Operacional, No 15, p. 15-35, 1995. R. P. S. Leão, F. L. M. Antunes, T. G. M. Lourenço e K. R. Andrade Jr. “A Comprehensive Overview on Wind Power Integration to the Power Grid”, IEEE Latin America Transactions, v. 7, No 6, p. 620-629, 2009. J. Vaschetti, J. C. Gomez Targarona e J. Arcurio. “Simulation of a Wind-Power Plant Linked to a Transmission Grid Part I: Modeling the Basic Wind Farm”, IEEE Latin America Transactions, v. 11, No 1, p. 545-551, 2013. L. C. S. Cortez, J. C. B. Soares de Mello. “Análise de eficiência na utilização do potencial eólico dos Estados Unidos”, Pesquisa Operacional para o Desenvolvimento, v.4, p. 43-51, 2012. A. Mota, L. Mota e F. Galiana. “Analytical Economic Assessment of Distributed Wind Power Penetration in Electric Power Systems with Centralized Thermal Generation”, IEEE Latin America Transactions, v. 9, No 1, p. 545-551, 2011. B. Herrera, D. Watts. “The Capacity Value of Wind: Foundations, Review and Applications in Chile”, IEEE Latin America Transactions, v. 10, No 2, p. 1574-1580, 2012. G. Mazzanti, E. Santini e D. Z. Romito. "Towards grid parity of solar energy in Italy: The payback time trend of photovoltaic plants during the last years", Power and Energy Society General Meeting, v. 1, No 8, p 22-26, 2012. A. Zahedi e L. Jun. "Economic evaluation of grid-connected solar PV production cost in New Zealand", Power System Technology (POWERCON) IEEE International Conference, v. 1, No 4, 2012. M. Dowling, S. Kibaara, S. Chowdhury e S. P. Chowdhury. "Economic feasibility analysis of electricity generation from landfill gas in South Africa", Power System Technology (POWERCON) IEEE International Conference, v. 1, No 6, 2012. D. Watts, V. J. Martinez. “Long-Run Energy and Emissions Modeling in Chile: Scenario Assessment using MESSAGE”, IEEE Latin America Transactions, v. 10, No 2, p. 1525-1536, 2012. B. Moreno e A. J. López, “The effect of renewable energy on employment. The case of Asturias (Spain)”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 12, No 3, p. 732-751, 2008. J. C. C. B. Soares de Mello, L. Angulo Meza, E. G. Gomes, A. J. S. Fernandes e L. Biondi Neto “Estudo não paramétrico da relação entre consumo de energia, renda e temperatura”, IEEE Latin America Transactions, v. 6, n. 2, 2008. B. Roy e D. Boyssou. “Mèthodologie Multicritère d’Aide à la Dècision. Economica”, Paris, 1985. E. W. Stein. “A comprehensive multi-criteria model to rank electric energy production technologies”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 22, p. 640-654, 2013. I. Athanasios, P. Chatzimouratidis e P. A. Pilavachi. “Technological, economic and sustainability evaluation of power plants using the Analytic Hierarchy Process”, Energy Policy, v. 37, No 3, p. 778-787, 2009. I. Athanasios, P. Chatzimouratidis e P. A. Pilavachi. “Sensitivity analysis of technological, economic and sustainability evaluation of power plants using the analytic hierarchy process”, Energy Policy, v. 37, No 3, p. 788-798, 2009. E. Heo, J. Kim e K. Boo. “Analysis of the assessment factors for renewable energy dissemination program evaluation using fuzzy AHP”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 14, No 8, p. 2214-2220, 2010.

197 [23] R. Abu-Taha. “Multi-criteria applications in renewable energy analysis: A literature review” PICMET: Portland International Center for Management of Engineering and Technology, Proceedings, art. no. 6017902, 2011. [24] T. L. Saaty. “The Analytic Hierarchy Process”. McGraw-Hill, New York, 1980. [25] J.-J. Wang, Y.-Y. Jing, C.-F. Zhang e J.-H. Zhao. “Review on multicriteria decision analysis aid in sustainable energy decision-making”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 13, No 9, p. 2263-2278, 2009. [26] J. E. Smith e D. von Winterfeldt. “Decision analysis in Management Science”, Management Science, v. 50, No 5, p. 561–574, 2004. [27] C. A. Bana e Costa e J.-C. Vansnick. “A critical analysis of the eigenvalue method used to derive priorities in AHP”, European Journal of Operational Research, v. 187, No 3, p. 1422-1428, 2008. [28] C. A Bana e Costa, J.-M. de Corte e J.-C. Vansnick. “MACBETH” International Journal of Information Technology and Decision Making, v. 11, No 2, p. 359-387, 2012. [29] K. J. Arrow. Social Choice and individual values. New York, Wiley, 1951. [30] C. A. Bana e Costa, L. Angulo-Meza e M. D. Oliveira. “O método MACBETH e aplicação no Brasil”, Engevista, v. 15, No 1, p. 3-27, 2013. [31] J. C. C. B. Soares de Mello, T. R. Fialho e E. G. Gomes. “Escolha multicritério de uma opção de geração distribuída”, XXIII Encontro Nacional de Engenharia de Produção, 2003. [32] J. Burton e K. Hubacek. “Is small beautiful? A multicriteria assessment of small-scale energy technology applications in local governments”, Energy Policy, v. 35, p. 6402-6412, 2007. [33] A. Barin, L. N. Canha, A. R. Abaide, R. B. Orling e L. F. G. Martins. “Selection of hybrid renewable energy systems in landfills”, European Energy Market, 9th International Conference, 2012. [34] E. G. Gomes, J. C. C. B. Soares de Mello, J. A. D. C. Mangabeira. “Índice multicriterio de bem estar social rural em municipio da região amazônica”, Pesquisa Operacional, v. 28, p. 141-160, 2008 [35] C. A. Bana e Costa, L. Ensslin, E. C. Correa, J. C. Vansnick. “Decision Support Systema in action: Integrated application in a multicriteria decision aid process”, European Journal of Operational Research, v. 113, p. 315-335, 1999 [36] J. C. C. B. Soares de Mello, M. P. E. Lins, E. G. Gomes. “Evaluating the performance of Calculus classes using operational research tools”, European Journal Of Engineering Education, v. 27, p. 209-218, 2002. [37] F. S. Rosa, S. R. Ensslin, L. Ensslin, R. J. Lunkes. “Environmental disclosure management: a constructive case”, Management Decision, v. 50, p. 1117-1136, 2012. [38] J. C. C. B. Soares de Mello, E. G. Gomes, L. F. A. M. Gomes, L. Biondi Neto, F. R. Leta. “Seleção de rota aérea com uso do apoio multicritério à decisão”, Engevista, v. 5, p. 71-84, 2003. [39] U.S. Energy Information Administration (EIA). “Levelized Cost of New Generation Resources in the Annual Energy Outlook 2013”. URL: http://www.eia.gov/forecasts/aeo/pdf/electricity_generation.pdf, 2013. [40] U.S. Energy Information Administration (EIA). “Updated Capital Cost Estimates for Utility Scale Electricity Generating Plants”. URL: www.eia.gov/forecasts/capitalcost/pdf/updated_capcost.pdf, 2013. [41] A. Evans, V. Strezov e T. Evans. “Comparing the sustainability parameters of renewable, nuclear and fossil fuel electricity generation Technologies”. Proceedings of 21st World Energy Congress Montreal, Montreal, Canada, September 11 – 16, 2010. [42] B. Metz. “Climate change 2007: mitigation: contribution of working group III to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change”, Intergovernmental Panel on Climate Change, 2007. [43] O. Edenhofer, R. Pichs-Madruga, Y. Sokona, K. Seyboth, P. Matschoss, S. Kadner, T. Zwickel, P. Eickemeier, G. Hansen, S. Schlömer e C. von Stechow. “IPCC Special Report on Renewable Energy Sources and Climate Change Mitigation”, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom; New York, NY, USA, 2011. [44] P. Rafaj e S. Kypreos. “Internalisation of external cost in the power generation sector: Analysis with Global Multi-regional MARKAL model”, Energy Policy, v. 35, No 2, p. 828-843, 2007. [45] M. Wei, S. Patadia e D.M. Kammen. “Putting renewables and energy efficiency to work: How many jobs can the clean energy industry generate in the US?”, Energy Policy, v. 38, p. 919–931, 2010.

198 [46] C. A. Bana e Costa, M. P. Chagas. “A career choice problem: An example of how to use MACBETH to build a quantitative value model based on qualitative value judgments”, European Journal of Operational Research, v. 153, p.323-331, 2004. [47] IJHD (2010). World Atlas & Industry Guide. International Journal of Hydropower and Dams, Wallington, Surrey, UK, 405 pp. [48] IEA. “Renewable Energy, Medium Term Market Report”, Paris. Disponível em: http://www.iea.org/textbase/npsum/mtrenew2013sum.pdf, 2013 [49] CCEE(Câmara de Comercialização de Energia Elétrica). “Resultado consolidado dos leilões - 02/2014”. São Paulo, 2014. [50] S. Reichelstein, M. Yorston. “The prospects for cost competitive solar PV power”, Energy Policy, v. 55, p. 117-127, 2013. [51] OECD/IEA. “Energy Technology Perspectives 2012: Pathways to a Clean Energy System”. OECD/IEA, Paris, 2012. [52] FAO (Food and Agriculture of the United Nations). “Global Agriculture Towards 2050”. URL:www.fao.org/fileadmin/templates/wsfs/docs/Issues_papers/HLEF 2050_Global_Agriculture.pdf. [53] WEC (World Energy Council). “World Energy Resources. 2013 Survey: Summary”. URL: http://www.worldenergy.org/wpcontent/uploads/2013/10/WEC_Resources_summaryfinal_180314_TT.pdf [54] IEA, “World Energy Outlook 2012”, OECD/IEA, Paris, 2012. [55] L. Byrnes, C. Brown, J. Foster e L. D. Wagner. “Australian renewable energy policy: Barriers and challenges”, Renewable Energy, v. 60, p. 711-721, 2013. Gustavo Naciff Andrade é graduado em Engenharia de Produção pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ). É especialista em Engenharia Econômica e Financeira e Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Federal Fluminense (UFF). Atualmente é aluno do doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal Fluminense. Suas principais áreas de pesquisas são: Sistemas de Apoio à Decisão e Análise de Eficiência aplicados ao setor energético. Laura Araújo Alves nasceu na cidade de Campos dos Goytacazes, Rio de Janeiro, Brasil. Fez graduação em Engenharia de Produção na Universidade Federal Fluminense, Niterói, Brasil, em 2010. Em 2009, foi aluna de iniciação científica em gestão sustentável e monitora de Metodologia de Desenvolvimento de Produto e Planejamento e Controle da Produção nos anos 2009 e 2010, respectivamente. É Mestre em Engenharia de Produção (área de Pesquisa Operacional) da mesma universidade. Suas principais áreas de pesquisa são: Análise de Eficiência e Redes Neurais Artificiais. Fernando do Valle Silva Andrade é graduado em Engenharia de Produção na Universidade Federal Fluminense, Niterói, Brasil, em 2010. Foi monitor das disciplinas de Estudo de Movimentos e Tempos e de Fundamentos da Economia em 2008 e 2009, respectivamente. Em 2010 foi aluno de iniciação científica, atuando em pesquisas nas áreas de Avaliação Educacional e Análise Envoltória de Dados. É Mestre em Engenharia de Produção da mesma Universidade. Suas principais áreas de pesquisas são: Sistemas de Apoio à Decisão e Análise de Eficiência, aplicados a Educação e Esportes. João Carlos Soares de Mello nasceu em Lisboa, Portugal. Fez graduação em Engenharia Mecânica e mestrado em Matemática na Universidade Federal Fluminense, Brasil. Fez doutorado em Engenharia de Produção, área de Pesquisa Operacional, na Universidade Federal do Rio de Janeiro, Brasil. Foi chefe do Departamento de Matemática Aplicada na Universidade Federal Fluminense e atualmente é professor do Departamento de Engenharia de Produção da mesma universidade. Tem artigos publicados nas áreas de Análise Envoltória de Dados e Auxilio Multicritério à Decisão e é bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq.

IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 14, NO. 1, JAN. 2016