Abstract:
O setor industrial é o maior consumidor de energia do mundo. Nesse setor, as empresas classificadas como não intensivas em energia, como as pequenas e médias empresas (PME), têm um potencial de eficiência energética inexplorado. É possível evidenciar que a literatura acadêmica reconhece a existência do chamado gap de eficiência energética, que está relacionado a não implementação de medidas de gestão de energia e eficiência energética, apesar da boa relação custo-benefício dessas iniciativas. As pesquisas destinadas a estudar esse potencial inexplorado apresentam soluções tecnológicas, e não abordam os riscos e as incertezas conjunturais que podem influenciar a adoção de uma solução tecnológica. Este estudo tem como objetivo propor um modelo de avaliação do potencial impacto financeiro de ações de eficiência energética e microgeração distribuída em unidades consumidoras industriais de uso não intensivo de energia. A Modelagem Dinâmica de Sistemas é utilizada para modelar o comportamento de duas empresas brasileiras de médio porte. Os cenários consideram como incertezas as variações no panorama macroenergético, a saber, alterações em parâmetros como Produto Interno Bruto (PIB), Bandeira Tarifária (BTar), Conta de Desenvolvimento Energético (CDE), Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) e Revisão Tarifária Periódica (RTP), que resulta na Revisão Tarifária Anual (RTA). Variáveis relacionadas especificamente ao ambiente para inserção de Microgeração Distribuída (MGD) complementam as variações de cenários, representando diferentes combinações do Sistema de Compensação de Energia (SCE), Incentivos Fiscais e Subsídios. Os resultados financeiros estimados em cada cenário são apresentados e analisados considerando as premissas do modelo computacional. O modelo desenvolvido permite avaliar medidas complementares às métricas financeiras atuais em ambiente de incertezas, identificando quais alternativas são mais robustas. A partir do modelo, é possível identificar decisões que acarretariam sobreinvestimento, destacando as variáveis que mais influenciam essa situação. O modelo preenche lacunas teóricas identificadas na literatura com relação ao processo de decisão sobre investimentos em eficiência energética.