O processo de sazonalização de garantia física (GF) das usinas hidrelétricas participantes do Mecanismo de Realocação de Energia (MRE) influenciam nas estratégias comerciais dos agentes do setor elétrico e traz impactos aos resultados de suas operações, uma vez que a sazonalização pode levar a exposições indesejáveis que serão liquidadas no Mercado de Curto Prazo (MCP), ou seja, os agentes estão sujeitos às incertezas do PLD, além da incerteza de geração (alocação de energia como resultado da contabilização do MRE). Com isso, cada agente participante do MRE define sua estratégia de sazonalização da GF com o objetivo de maximizar seu retorno frente aos riscos de exposições involuntárias ao MCP. Em complemento, a definição da sazonalidade individual de cada agente forma a sazonalização do MRE, utilizada no processo de realocação de energia de todos os agentes participantes do mecanismo. Isto é, a estratégia individual afeta a estratégia global de todos os agentes e vice-versa. Com base nesse racional, essa dissertação apresenta diferentes ferramentas de teoria dos jogos e inteligência de mercado aplicadas ao processo de sazonalização de GF para fins do MRE. As metodologias servem como suporte teórico no momento de decisão da estratégia de sazonalização e procuram inferir a estratégia adotada individualmente pelos agentes com base na análise do seu comportamento ao longo dos anos. Por meio das análises realizadas torna-se possível identificar um padrão na estratégia de sazonalização adotada pelos agentes de grande expressividade em termos de GF que, por sua vez, são o alicerce para a definição da sazonalização por parte de um agente específico. Além disso, os resultados obtidos contribuem para um melhor entendimento das estratégias de sazonalização e suas implicações tanto no retorno, quanto no risco. Ao final, é apresentada a junção das ferramentas de inteligência de mercado e teoria dos jogos em um único modelo, de forma a auxiliar o processo de decisão de sazonalização de GF para fins do MRE. A metodologia desenvolvida mostra-se de muita relevância por antecipar o comportamento dos agentes do mercado servindo como importante apoio à tomada de decisão considerando as inerentes variáveis e restrições do processo.

The hydroelectric plants energy monthly allocation for Energy Reallocation Mechanism (ERM) purpose influences the commercial businesses of electricity sector agents and has effects on their operations results, since the energy allocation may lead to involuntary exposures that are settled on Spot Market. Therefore, the agents are subjects to Spot Price, generation and ERM energy allocation uncertainties. For this reason, each ERM agent defines its energy monthly allocation strategy to maximize its results considering the Spot Market risks. In the scheme, the individual and the monthly allocation system are supported, therefore, a strategy applied by a representative agent in the system can directly impact the other participants results. In order to study the allocation strategies process, this dissertation presents many different game theory and market intelligence tools that serves as theoretical support at the ERM allocation decision moment and pursue to identify the variables that most represents the agents' decisions. The results show a standard adopted by the representative agents in the system over the years and contributes to a better understanding of allocation strategies and its implications. At the end, it is shown a model formulation and application, emphasizing its associated market intelligence and game theory tools previous presented, to support the ERM decision-making process. The methodology provides an important aid to anticipate the market behavior, giving a strong support to a rational decision considering inherent decision-making process variables and constraints.