As regras definidas pelo Decreto 5.163/2004 trazem incentivos e penalidades aos Distribuidores no processo de apresentação de suas declarações de necessidades de compra de energia ao Ministério de Minas e Energia. Nesse sentido, é importante para os Geradores estabelecer uma metodologia robusta para prever o comportamento dos agentes de distribuição com confiabilidade razoável, de forma a permitir uma preparação adequada para os leilões de que pretendem participar e, adicionalmente, simular os cenários pós-leilões de modo a compreender os efeitos dos preços e volumes contratados no ambiente regulado sobre as condições de contratação no ambiente livre. Este trabalho propõe-se a analisar as referidas regras, apresentando um modelo de otimização utilizando Algoritmos Genéticos que simula o comportamento das distribuidoras, obtendo-se uma importante ferramenta de apoio à definição de estratégias de comercialização de uma empresa geradora.

The rules defined by the Decree 5.163/2004 bring incentives and penalties for Distribution companies to present their power purchase necessity declaration for the Ministry of Mines and Energy. In this sense, it is important for the Generation companies to establish a robust methodology for predicting Distribution companies behavior with enough accountability in order to allow an adequate preparation for the auctions in which those agents intend to participate and, additionally, simulate post auctions scenarios in order to understand the effects of prices and contracted volumes in the regulated environment over the free market contracting conditions. This work is supposed to analyze those rules, presenting an optimization model using Genetic Algorithms, which simulates Distribution companies behavior, getting an important power trading strategy decision support tool for a Generation Company.