Ranking dos Recursos Energéticos para o PIR da RAA Setembro de 2009

1. Novos Instrumentos de Planejamento Energético Regional visando o Desenvolvimento SustentávelFAPESP _ 03/06441-7 Ranking dos Recursos Energéticos para o PIR da RAA Setembro de 2009 Décio Cicone Junior decio.cicone@gmail.com Alexandre Orrico Reinig Andre Luiz Veiga Gimenes

2. Ranking de Recursos Energéticos Necessário para o PIR Auxílio ao tomador de decisão Características: Utilize a ACC - Avaliação de Custos Completos Considere recursos energéticos de oferta e demanda Considere valorações determinísticas e de percepções Considere todos os En-In Gere um único ranking 2

3. ACC – Avaliação de Custos Completos • A ACC é utilizada de 2 maneiras distintas • ACC determinística • Notas dos recursos são calculadas deterministicamente • Complexo. Toda equipe PIR participa. • Pesos dos sub-critérios são calculados qualitativamente somente pelos especialistas • ACC valorada pelos En-In • Notas dos recursos são qualitativas • Pesos dos sub-critérios são qualitativos • Todos os En-In participam • Os 2 rankings são analisados e comparados convergindo em uma única resposta.

4. Processo Analítico Hierárquico (PAH) • O PAH foi proposto por Saaty (1977) como uma metodologia de comparação de critérios e alternativas, baseado na árvore de decisão visando auxiliar o decisor. • Portanto para que se possa aplicar PAH no processo decisório é necessário inicialmente estruturar-se o problema em uma árvore de decisão.

5. OBJ OBJ OBJ SUB OBJ SUB OBJ SUB OBJ SUB OBJ SUB OBJ SUB OBJ Alternativas ESTRUTURA DO PAH META

6. Passos para a Construção do Ranking • Determinação da árvore de decisão • Critérios, Sub-critérios e Alternativas • ACC valorada deterministicamente • Levantamento de dados (Equipe PIR) • ACC valorada pelos En-In • Aplicação de oficinas na região • Comparação das ACCs • Geração do Ranking Final

7. ACC Araçatuba – Árvore de Decisão

8. ACC Araçatuba – Árvore de Decisão

9. ACC Araçatuba – Árvore de Decisão

10. ACC Araçatuba – Árvore de Decisão

11. ACC Araçatuba – Árvore de Decisão

12. ACC Araçatuba – Árvore de Decisão

13. Valoração Determinística • Existe valoração determinística dos recursos energéticos em relação aos sub-critérios. • Para todo sub-critério existe um valor numérico de cada uma das alternativas. • Não existe valoração determinística dos sub-critérios em relação aos critérios. • Utiliza-se a análise subjetiva dos especialistas • Utiliza-se a “tabela de valores”

14. ACC Determinística Pesos dos sub-critérios – Árvore de Decisão

15. ACC Determinística Pesos dos sub-critérios – Árvore de Decisão

16. ACC Determinística Pesos dos sub-critérios – Árvore de Decisão

17. ACC Determinística Pesos dos sub-critérios – Árvore de Decisão

18. ACC Determinística Pesos dos sub-critérios – Árvore de Decisão

19. ACC Determinística Ranking • Boa posição dos recursos de demanda • Posição ruim dos recursos de oferta de fontes não-renováveis

20. ACC Determinística Análise de Sensibilidade • Termo-acumulação ganha posições • Divisão geral continua a mesma • Recursos de Demanda na parte superior • Recursos de Oferta de Fontes Não Renováveis na parte inferior

21. ACC Valorada pelos En-In Oficina em Araçatuba • Oficina realizada em Araçatuba • Votação para comparação par-a-par dos subcritérios • Votação dos recursos energéticos em relação aos sub-critérios

22. ACC Valorada pelos En-In Pesos dos sub-critérios – Árvore de Decisão

23. ACC Valorada pelos En-In Pesos dos sub-critérios – Árvore de Decisão

24. ACC Valorada pelos En-In Pesos dos sub-critérios – Árvore de Decisão

25. ACC Valorada pelos En-In Pesos dos sub-critérios – Árvore de Decisão

26. ACC Valorada pelos En-In Pesos dos sub-critérios – Árvore de Decisão

27. ACC Valorada pelos En-In Ranking • Boa posição dos recursos de demanda • Posição ruim dos recursos de oferta de fontes não-renováveis • Destaque para Nuclear e Célula Combustível que estão em posição relativamente alta no ranking

28. ACC Valorada pelos En-In Análise de Sensibilidade • Não há mudanças significativas • Melhora da “Célula Combustível” • Queda das “Medidas de Informação e Educação”

29. Comparação das ACCs Árvore de Decisão

30. Comparação das ACCs Árvore de Decisão

31. Comparação das ACCs Árvore de Decisão

32. Comparação das ACCs Árvore de Decisão

33. Comparação das ACCs Árvore de Decisão

34. Comparação das ACCs Rankings

35. Comparação das ACCs Rankings • En-In mais rigoroso que ranking determinístico • Simetria até 18º recurso • Variação entre nota do 1º e último recurso na ACC valorada pelos En-In é menor. • Quanto maior a variação, melhor • Menor chance de empates • Diferença mais clara de prioridades

36. Comparação das ACCs Rankings

37. Comparação das ACCs Rankings • Grupo A • Mesmos recursos • Mesma ordem • Grupo B • Mesmos recursos • Pqna diferença 7º e 9º • Grupo C • Mesmos recursos • 1 inversão

38. Comparação das ACCs Rankings • Grupo D • Maior grupo • Mais inversões • Diferença Nuclear • Grupo E • Último recursos nas 2 ACCs

39. Comparação das ACCs Rankings • Grupos A e B • Recursos Lado da Demanda • Recursos de Oferta – renováveis • Grupos C, D e E • Recursos de tecnologia em aprimoramento • Recursos Lado da Oferta – Não renováveis

40. Comparação das ACCs Rankings • Conclusão dos Rankings • Coerentes • Inversões somente dentro dos grupos • Robustez do ranking final

41. Novos Instrumentos de Planejamento Energético Regional visando o Desenvolvimento SustentávelFAPESP _ 03/06441-7 Ranking dos Recursos Energéticos para o PIR da RAA Setembro de 2009 Decio Cicone Junior