Modelagem Probabilística Multivariada da Viabilidade Econômica e Ambiental de Sistemas Fotovoltaicos Distribuídos
Energia solar fotovoltaica, geração distribuída, análise de viabilidade econômica e ambiental, LCOE, DCO2, MANOVA, Elipse de confiança.
Ao longo da história da humanidade, a escassez de recursos sempre representou uma preocupação central, mesmo diante dos avanços tecnológicos, da descoberta de novos materiais e da adoção de processos produtivos mais eficientes. Como os recursos permanecem limitados frente às crescentes necessidades humanas, a alocação racional torna-se determinante para a prosperidade e a qualidade de vida. Entre os fatores que impulsionaram esse progresso, a descoberta e o uso da energia foram fundamentais, mas a expansão populacional e produtiva intensificaram a pressão sobre a infraestrutura de geração ainda dependente de fontes fósseis, exigindo alternativas renováveis e ambientalmente sustentáveis. Nesse contexto, o Brasil apresenta vantagens competitivas pela elevada disponibilidade de radiação solar em sua região intertropical e pelos incentivos à geração distribuída, embora fatores como a variabilidade climática, as condições meteorológicas e particularidades do sistema elétrico introduzam incertezas relevantes para os investimentos. Assim, esta tese propõe um modelo de simulação probabilístico para avaliar a viabilidade econômica e ambiental de sistemas fotovoltaicos distribuídos de 100 kWp em 17 municípios brasileiros, integrando dois indicadores-chave: o Custo Nivelado de Energia (LCOE), como métrica de desempenho econômico, e a Densidade de Mitigação de Emissões de CO₂ (DCO₂), como medida de desempenho ambiental. A incerteza inerente ao processo é incorporada por meio da Simulação de Monte Carlo, cujos resultados são tratados estatisticamente a partir da construção de elipses de confiança e da aplicação da Análise Multivariada de Variância (MANOVA), possibilitando avaliar simultaneamente a dispersão dos indicadores e as diferenças regionais. Os resultados evidenciam significativa heterogeneidade entre as localidades, com destaque para aquelas que conciliam menores custos, maior potencial de mitigação e menor variabilidade nos indicadores, o que demonstra maior atratividade para a implantação de projetos fotovoltaicos. Dessa forma, a abordagem probabilística e multivariada apresentada consolida-se como ferramenta robusta de apoio à tomada de decisão em investimentos e à formulação de políticas públicas voltadas ao setor de energia solar.