Resumo

Os combustíveis fósseis são particularmente danosos ao clima do planeta, já que sua queima gera diariamente um resíduo de dióxido de carbono na casa de 70 milhões de toneladas. Há uma discussão crescente sobre o uso de fontes de energia limpa, como a eólica e a solar. No Brasil, políticas como o pró-álcool, entre 1976 e 1985, alteraram a matriz energética do país - esforço não visto com a energia solar, apesar de sua maior produtividade.

Nos últimos anos, diversos autores analisaram investimentos fotovoltaicos no Brasil, tendo concluído que estes não são recomendados, ou se mostram favoráveis somente em condições específicas - cenário alterado desde 2014 com sucessivos aumentos de tarifa. Em paralelo, há o desafio de considerar variáveis com alta variabilidade, como a radiação solar, e outras de difícil previsão, como inflação do preço da energia em um prazo de 25 anos. Neste contexto, se coloca o problema que motiva o presente trabalho: qual o retorno esperado sistemas fotovoltaicos para produção de energia na região sudeste?

A produtividade de um sistema de geração fotovoltaica é feita através da seguinte fórmula: Energia (KW) = Radiação Solar Anual X Eficiência Painéis X Área Painéis X Performance Sistema. A energia total gerada será determinada pela incidência de radiação solar na área ocupada pelos painéis. A eficiência dos painéis multiplicada pela área ocupada resultará na capacidade do sistema. A capacidade instalada será reduzida pela taxa de performance, geralmente estimada entre 75 e 80% da capacidade nominal; ainda, anualmente a performance é reduzida pela degradação natural do sistema.

Para lidar com numerosas variáveis, o método de Monte Carlo é mais recomendável do que análises de sensibilidade e construção de cenários visto que o primeiro considera todas as possíveis combinações, permitindo a análise de todos os resultados e suas probabilidades. A análise de sensibilidade considera o efeito de se alterar uma variável por vez, enquanto a construção de cenários leva em consideração uma combinação limitada de combinações plausíveis entre as variáveis.

Belo Horizonte tinha a maior tarifa autorizada pela Aneel no país, resultando no segundo melhor retorno de investimento da pesquisa, TIR médio entre 25% e 31%, de acordo com porte do sistema. A capital paulista recebe os mais baixos níveis de insolação do país em retorno anual de investimento entre 18% e 23%. Rio de Janeiro combina o maior preço pago pelo consumidor final com uma radiação igual à média brasileira, alcançando TIR entre 26% e 32%, maiores valores deste estudo. Vitória resultou em TIR médio entre 22% e 27%.

No sudeste do Brasil, as altas tarifas de eletricidade aliadas às maiores alíquotas de ICMS do país fazem com que o preço do consumo residencial de eletricidade se torne um incentivo para a autoprodução, percebido no maior retorno do investimento. Se detectou também que em todas as dimensões de sistema, em todas as capitais e em todos os cenários simulados, os sistemas fotovoltaicos residenciais apresentaram viabilidade financeira conforme se pode observar nas taxas internas de retorno e valores presente líquidos apresentadas.

BREALEY, Richard A; MYERS, Stewart C; ALLEN, Franklin (2011) Empresa de Pesquisa Energética (2015) Eletric Power Research Institute (2010) GORE, Al. (2008 e 2009) International Energy Agency (2014) INEICHEN, Pierre (2011 e 2014) Jordan e Kurtz (2012) KOZEN, Gabriel (2014) LOVELOCK, James (2010) Lowy, Michael (2014) Ministério de Minas e Energia (2015) MONTENEGRO, Alexande de A (2013) NAKABAYASHI, Rennyo K (2014) RÜTHER, Ricardo (2014 e 2015) SALAMONI, Isabel T. (2004 e 2009) VEYRET, Yvette (2012) VIGNOLA, F. (2001) ZILLES, Ricardo (2012)