Package 'epe4md' reference manual

Title:	EPE's 4MD model to forecast the adoption of Distributed Generation and Behind-the-meter energy storage
Description:	EPE's 4MD model to forecast the adoption of Distributed Generation and Behind-the-meter energy storage
Authors:	Gabriel Konzen [aut, cre], Bruno Crotman [aut], João Santos [aut], Leticia Minini [aut], Empresa de Pesquisa Energética [cph, fnd]
Maintainer:	Gabriel Konzen <[email protected]>
License:	GPL (>= 3)
Version:	0.1.5
Built:	2025-03-11 15:28:24 UTC
Source:	https://github.com/epe-gov-br/epe4md

Roda o modelo 4MD

Description

O resultado do modelo 4MD são projeções de capacidade instalada, número de adotantes e geração de energia em base mensal.

Usage

epe4md_calcula(
  premissas_reg,
  ano_base,
  ano_max_resultado = 2060,
  altera_sistemas_existentes = FALSE,
  ano_decisao_alteracao = 2023,
  ano_final_alteracao = 2060,
  inflacao = 0.0375,
  taxa_desconto_nominal = 0.13,
  custo_reforco_rede = 200,
  ano_troca_inversor = 11,
  fator_custo_inversor = 0.15,
  pagamento_disponibilidade = 0.3,
  disponibilidade_kwh_mes = 100,
  filtro_renda_domicilio = "maior_3sm",
  fator_local_comercial = "residencial",
  desconto_capex_local = 0,
  anos_desconto = 0,
  tarifa_bonus = 0,
  ano_inicio_bonus = 2099,
  tx_cresc_grupo_a = 0,
  p_max = 0.01,
  q_max = 1,
  filtro_comercial = NA_real_,
  cresc_fv = 0,
  cresc_eol = 0,
  cresc_cgh = 0,
  cresc_ute = 0,
  ajuste_ano_corrente = FALSE,
  ultimo_mes_ajuste = NA_integer_,
  metodo_ajuste = NA_character_,
  simula_bateria = FALSE,
  bateria_eficiencia = 0.9,
  degradacao_bateria_mil_ciclos = 0.1,
  ano_recapex_bat = 11,
  filtro_renda_bateria = "maior_10sm",
  custo_deficit = 0,
  inicio_curva_bateria = 2023,
  curva_bateria = "propria",
  p_bat = 0.0015,
  q_bat = 0.3,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)
epe4md_calcula(
  premissas_reg,
  ano_base,
  ano_max_resultado = 2060,
  altera_sistemas_existentes = FALSE,
  ano_decisao_alteracao = 2023,
  ano_final_alteracao = 2060,
  inflacao = 0.0375,
  taxa_desconto_nominal = 0.13,
  custo_reforco_rede = 200,
  ano_troca_inversor = 11,
  fator_custo_inversor = 0.15,
  pagamento_disponibilidade = 0.3,
  disponibilidade_kwh_mes = 100,
  filtro_renda_domicilio = "maior_3sm",
  fator_local_comercial = "residencial",
  desconto_capex_local = 0,
  anos_desconto = 0,
  tarifa_bonus = 0,
  ano_inicio_bonus = 2099,
  tx_cresc_grupo_a = 0,
  p_max = 0.01,
  q_max = 1,
  filtro_comercial = NA_real_,
  cresc_fv = 0,
  cresc_eol = 0,
  cresc_cgh = 0,
  cresc_ute = 0,
  ajuste_ano_corrente = FALSE,
  ultimo_mes_ajuste = NA_integer_,
  metodo_ajuste = NA_character_,
  simula_bateria = FALSE,
  bateria_eficiencia = 0.9,
  degradacao_bateria_mil_ciclos = 0.1,
  ano_recapex_bat = 11,
  filtro_renda_bateria = "maior_10sm",
  custo_deficit = 0,
  inicio_curva_bateria = 2023,
  curva_bateria = "propria",
  p_bat = 0.0015,
  q_bat = 0.3,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)

Arguments

`premissas_reg`	data.frame. Input de premissas regulatórias para serem consideradas nos cálculos. O dataframe deve ter as seguintes colunas ano, numérico alternativa, numérico. Uma das seguintes opções: 0: Consumidor compensa todas as componentes tarifárias; 1: Paga TUSD Distribuição; 2: Anterior + TUSD Transmissão. 3: Anterior + TUSD Encargos. 4: Anterior + TUSD Perdas. 5: Anterior + TE Encargos. Ou seja, compensa somente a TE Energia. p_transicao, numérico. Parcela do custo da alternativa escolhida no parâmetro alternativa a ser pago pelo consumidor binomia e, binário. Define se há cobrança de uma tarifa binômia na baixa tensão, em que as componentes TUSD Distribuição e TUSD Transmissão passariam a ser cobradas de forma fixa, não sendo passíveis de compensação demanda_g, binário. Define se há cobrança de TUSDg para a demanda de consumidores do grupo A. Caso seja `FALSE`, é considerada a cobrança da TUSD consumo. Um arquivo excel instalado com este pacote, acessível via `system.file("dados_premissas/{ano_base}/premissas_reg.xlsx", package = "epe4md")`, contém um exemplo de premissas de entrada.
`ano_base`	numeric. Ano base da projeção. Define o ano em que a função irá buscar a base de dados. Último ano completo realizado.
`ano_max_resultado`	numeric. Ano final para apresentação dos resultados. Máximo igual a 2060. Default igual a 2060.
`altera_sistemas_existentes`	logic. TRUE se alterações regulatórias afetam investimentos realizados em anos anteriores à revisão da regulação. Default igual a FALSE.
`ano_decisao_alteracao`	numeric. Ano em que são definidas novas regras e se tornam de conhecimento público. Esse parâmetro só tem efeito caso o anterior seja igual a TRUE. Default igual a 2023.
`ano_final_alteracao`	numeric. Até qual ano as alterações regulatórias previstas afetam investimentos presentes. Só válido quando altera_sistemas_existentes igual a TRUE. Default igual a 2060.
`inflacao`	mumeric. Taxa anual de inflacao considerada no reajuste das tarifas e para calcular o retorno real de projetos. Default igual a 0.0375.
`taxa_desconto_nominal`	numeric. Taxa de desconto nominal considerada nos cálculos de payback descontado. Default igual a 0.13.
`custo_reforco_rede`	numeric. Custo em R$/kW aplicado a projetos de geracao remota em Alta Tensão. Representa um custo pago pelo empreendedor para reforços na rede. Default igual a 200.
`ano_troca_inversor`	numeric. Ano, a partir do ano de instalação, em que é realizada a troca do inversor fotovoltaico. Default igual a 11.
`fator_custo_inversor`	numeric. Custo do inversor para a substituição em percentual do CAPEX total do sistema de geração. Default igual a 0.15.
`disponibilidade_kwh_mes`	numeric. Consumo de disponbilidade do consumidor em kWh/mês. Default igual a 100, equivalente a um consumidor trifásico. Tem efeito somente até o ano de 2022.
`filtro_renda_domicilio`	string. Define o filtro aplicado a consumidores residenciais, de acordo com a renda mensal do responsável, em salários mínimos. Permite: "total", "maior_1sm", maior_2sm", "maior_3sm" ou "maior_5sm". Default igual a "maior_3sm".
`fator_local_comercial`	string. Define a origem dos dados do Fator de Aptidão Local "FAL" para os consumidores não residenciais atendidos em baixa tensão. Como default, são utilizados os mesmos valores dos consumidores residenciais. Caso selecionado "historico", utiliza o histórico do percentual de adotantes locais por distribuidora até o ano base.
`desconto_capex_local`	numeric. Percentual de desconto a ser aplicado no CAPEX de sistemas de geração local(ex: 0.1) para simulação de incentivos. Default igual a 0.
`anos_desconto`	vector. Anos em que há a incidência do desconto no CAPEX.Ex: c(2024, 2025). Default igual a 0.
`tarifa_bonus`	integer. Tarifa que representa benefícios adicionais da MMGD. Valor em R$/kWh. A tarifa é multiplicada pela energia injetada na rede para formar uma receita adicional ao empreendimento. Default igual a 0.
`ano_inicio_bonus`	integer. Ano em que o bônus começa a ser incorporado na receita.
`tx_cresc_grupo_a`	numeric. Taxa de crescimento anual dos consumuidores cativos do Grupo A. Default igual a 0.
`p_max`	numeric. Fator de inovação (p) máximo. Default igual a 0.01.
`q_max`	numeric. Fator de imitação (q) máximo. DEfault igual a 1.
`filtro_comercial`	numeric. Fator percentual para definir o nicho do segmento comercial. Default é calculado pelo modelo com base no nicho residencial.
`cresc_fv`	numeric. Taxa de crescimento da participação da fonte fotovoltaica. Default igual a 0 (mantém participação histórica).
`cresc_eol`	numeric. Taxa de crescimento da participação da fonte eólica. Default igual a 0 (mantém participação histórica).
`cresc_cgh`	numeric. Taxa de crescimento da participação da fonte hidráulica. Default igual a 0 (mantém participação histórica).
`cresc_ute`	numeric. Taxa de crescimento da participação da fonte termelétrica. Default igual a 0 (mantém participação histórica).
`ajuste_ano_corrente`	logic. Se TRUE indica que a projeção deverá incorporar o histórico mensal recente, verificado em parte do primeiro ano após o ano base. Default igual a FALSE. O arquivo base_mmgd.xlsx deve incorporar esse histórico.
`ultimo_mes_ajuste`	numeric. Último mês com dados completos na base_ano_corrente. Default igual a NA. Só tem efeito caso ajuste_ano_corrente seja igual a TRUE.
`metodo_ajuste`	string. Se igual a "extrapola" o modelo irá extrapolar a potência e o número de adotantes até o final do ano base + 1 com base no verificado até o ultimo_mes_ajuste. Default igual a NA. Só tem efeito caso ajuste_ano_corrente seja igual a TRUE.
`bateria_eficiencia`	numeric. Eficiência da bateria. Default igual a 0.829.
`degradacao_bateria_mil_ciclos`	numeric. Degradação linear da bateria, em percentual a cada 1000 ciclos. Default igual a 10%.
`ano_recapex_bat`	numeric. Ano em que será feito um investimento adicional em baterias para compensar a degradação. Default igual a 11.
`filtro_renda_bateria`	string. Define o filtro aplicado a consumidores residenciais para investimento em baterias, de acordo com a renda mensal do responsável, em salários mínimos. Permite: "total", "maior_1sm, maior_2sm", "maior_3sm", "maior_5sm" ou "maior_10sm". Default igual a "maior_10sm".
`custo_deficit`	numeric. Custo atribuído pelo consumidor à interrupção de energia. Em R$/MWh. Default = 0.
`inicio_curva_bateria`	numeric. Indica o ano que começa a difusão das baterias. Default igual a 2023.
`curva_bateria`	string. Pode ser "propria" (Default) ou "lag". A primeira opção utiliza os fatores p_bat e q_bat. A opção "lag" utiliza a curva de difusão de MMGD, atrasada no tempo, conforme o parâmetro inicio_curva_bateria.
`p_bat`	numeric. Fator de inovação (p) para baterias. Default igual a 0.0015.
`q_bat`	numeric. Fator de imitação (q) para_baterias. Default igual a 0.3.
`dir_dados_premissas`	Diretório onde se encontram as premissas. Se esse parâmetro não for passado, a função usa os dados default que são instalados com o pacote. É importante que os nomes dos arquivos sejam os mesmos da pasta default.
`pagamento_disponibilidade.`	numeric. Percentual de meses em que o consumidor residencial paga custo de disponbilidade em função da variabilidade da geração FV. Default igual a 0.3. Tem efeito somente até o ano de 2022.
`simula_bateria.`	Define se o modelo irá considerar a projeção de baterias no resultado final. Default igual a FALSE.

Value

data.frame com os resultados da projeção de capacidade instalada de micro e minigeração distribuída, número de adotantes e geração mensal de energia.

Calibra o modelo de Bass com dados históricos e gera curvas S de adoção.

Description

Calibra o modelo de Bass com dados históricos e gera curvas S de adoção.

Usage

epe4md_calibra_curva_s(
  resultado_payback,
  consumidores,
  ano_base,
  ano_max_resultado = 2060,
  p_max = 0.01,
  q_max = 1,
  curva_bateria = "propria",
  p_bat = 0.0015,
  q_bat = 0.3,
  inicio_curva_bateria = 2023,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)
epe4md_calibra_curva_s(
  resultado_payback,
  consumidores,
  ano_base,
  ano_max_resultado = 2060,
  p_max = 0.01,
  q_max = 1,
  curva_bateria = "propria",
  p_bat = 0.0015,
  q_bat = 0.3,
  inicio_curva_bateria = 2023,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)

Arguments

`resultado_payback`	data.frame. Resultado da função epe4md_payback.
`consumidores`	list. Resultado da função epe4md_mercado_potencial.
`ano_base`	numeric. Ano base da projeção. Define o ano em que a função irá buscar a base de dados. Último ano completo realizado.
`ano_max_resultado`	numeric. Ano final para apresentação dos resultados. Máximo igual a 2060. Default igual a 2060.
`p_max`	numeric. Fator de inovação (p) máximo. Default igual a 0.01.
`q_max`	numeric. Fator de imitação (q) máximo. Default igual a 1.
`curva_bateria`	string. Pode ser "propria" (Default) ou "lag". A primeira opção utiliza os fatores p_bat e q_bat. A opção "lag" utiliza a curva de difusão de MMGD, atrasada no tempo, conforme o parâmetro inicio_curva_bateria.
`p_bat`	numeric. Fator de inovação (p) para baterias. Default igual a 0.0015.
`q_bat`	numeric. Fator de imitação (q) para_baterias. Default igual a 0.3.
`inicio_curva_bateria`	numeric. Indica o ano que começa a difusão das baterias. Default igual a 2023.
`dir_dados_premissas`	Diretório onde se encontram as premissas. Se esse parâmetro não for passado, a função usa os dados default que são instalados com o pacote. É importante que os nomes dos arquivos sejam os mesmos da pasta default.

Value

data.frame com curvas de difusão e mercado potencial

Cria a base de casos para serem simulados posteriormente no cálculo do payback.

Description

Cria a base de casos para serem simulados posteriormente no cálculo do payback.

Usage

epe4md_casos_payback(
  ano_base,
  ano_max_resultado = 2060,
  inflacao = 0.0375,
  ano_troca_inversor = 11,
  fator_custo_inversor = 0.15,
  ano_recapex_bat = 11,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)
epe4md_casos_payback(
  ano_base,
  ano_max_resultado = 2060,
  inflacao = 0.0375,
  ano_troca_inversor = 11,
  fator_custo_inversor = 0.15,
  ano_recapex_bat = 11,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)

Arguments

`ano_base`	numeric. Ano base da projeção. Define o ano em que a função irá buscar a base de dados. Último ano completo realizado.
`ano_max_resultado`	numeric. Ano final para apresentação dos resultados. Máximo igual a 2060. Default igual a 2060.
`inflacao`	numeric. Taxa de inflacão considerada no reajuste das tarifas e para calcular o retorno real de projetos.
`ano_troca_inversor`	numeric. Ano, a partir do ano de instalação, em que é realizada a troca do inversor fotovoltaico. Default igual a 11.
`fator_custo_inversor`	numeric. Custo do inversor para a substituição em percentual do CAPEX total do sistema de geração. Default igual a 0.15.
`ano_recapex_bat`	Ano em que será feito um investimento adicional em baterias para compensar a degradação. Default igual a 11.
`dir_dados_premissas`	Diretório onde se encontram as premissas. Se esse parâmetro não for passado, a função usa os dados default que são instalados com o pacote. É importante que os nomes dos arquivos sejam os mesmos da pasta default.

Value

data.frame. Casos para serem simulados posteriormente no cálculo do payback.

Copia as planilhas de premissas originais do modelo para um novo diretório.

Description

Copia as planilhas de premissas originais do modelo para um novo diretório.

Usage

epe4md_copia_premissas(ano_base, destino = "dados_premissas")
epe4md_copia_premissas(ano_base, destino = "dados_premissas")

Arguments

`ano_base`	numeric. Ano base das premissas que serão copiadas.
`destino`	string. Diretório de destino das planilhas. Se não for preenchido, a função cria uma pasta chamada dados_premissas na raiz do projeto atual do RStudio.

Value

Cópia das planilhas de premissas.

Altera fatores para facilitar entendimento em publicações

Description

Altera fatores para facilitar entendimento em publicações

Usage

epe4md_fatores_publicacao(dados)
epe4md_fatores_publicacao(dados)

Arguments

dados

data.frame. Base de dados para ser alterada.

Value

data.frame com nomes dos segmentos alterados.

Gráfico da capacidade de armazenamento acumulada

Description

Gráfico da capacidade de armazenamento acumulada

Usage

epe4md_graf_cap_arm_acum(
  dados,
  ano_inicio = 2013,
  cor = "#13475d",
  tamanho = 14
)
epe4md_graf_cap_arm_acum(
  dados,
  ano_inicio = 2013,
  cor = "#13475d",
  tamanho = 14
)

Arguments

dados

data.frame Resultados mensais de potencia e energia

Gráfico da geração anual em MWmed

Description

Gráfico da geração anual em MWmed

Usage

epe4md_graf_geracao_ano(
  dados,
  ano_inicio = 2013,
  cor = "#953735",
  tamanho = 14
)
epe4md_graf_geracao_ano(
  dados,
  ano_inicio = 2013,
  cor = "#953735",
  tamanho = 14
)

Arguments

dados

data.frame Resultados mensais de potencia e energia

Gráfico da geração mensal em MWmed

Description

Gráfico da geração mensal em MWmed

Usage

epe4md_graf_geracao_mes(
  dados,
  ano_inicio = 2013,
  cor = "#953735",
  tamanho = 14
)
epe4md_graf_geracao_mes(
  dados,
  ano_inicio = 2013,
  cor = "#953735",
  tamanho = 14
)

Arguments

dados

data.frame Resultados mensais de potencia e energia

Gráfico da participação de cada tecnologia na geração de energia

Description

Gráfico da participação de cada tecnologia na geração de energia

Usage

epe4md_graf_part_fonte_geracao(dados, cor = "#953735", tamanho = 14)
epe4md_graf_part_fonte_geracao(dados, cor = "#953735", tamanho = 14)

Arguments

dados

data.frame Resultados mensais de potencia e energia

Gráfico da participação de capacidade por fonte

Description

Gráfico da participação de capacidade por fonte

Usage

epe4md_graf_part_fonte_potencia(
  dados,
  ano_inicio = 2013,
  cor = "#112446",
  tamanho = 14
)
epe4md_graf_part_fonte_potencia(
  dados,
  ano_inicio = 2013,
  cor = "#112446",
  tamanho = 14
)

Arguments

dados

data.frame Resultados mensais de potencia e energia

Gráfico da evolução da participação por segmento

Description

Gráfico da evolução da participação por segmento

Usage

epe4md_graf_part_segmento(dados, ano_inicio = 2013, tamanho = 14)
epe4md_graf_part_segmento(dados, ano_inicio = 2013, tamanho = 14)

Arguments

dados

data.frame Resultados mensais de potencia e energia

Gráfico da capacidade instalada acumulada

Description

Gráfico da capacidade instalada acumulada

Usage

epe4md_graf_pot_acum(dados, ano_inicio = 2013, cor = "#13475d", tamanho = 14)
epe4md_graf_pot_acum(dados, ano_inicio = 2013, cor = "#13475d", tamanho = 14)

Arguments

dados

data.frame Resultados mensais de potencia e energia

Gráfico da capacidade instalada anual

Description

Gráfico da capacidade instalada anual

Usage

epe4md_graf_pot_anual(dados, ano_inicio = 2013, cor = "#13475d", tamanho = 14)
epe4md_graf_pot_anual(dados, ano_inicio = 2013, cor = "#13475d", tamanho = 14)

Arguments

dados

data.frame Resultados mensais de potencia e energia

Gráfico da capacidade instalada acumulada com baterias

Description

Gráfico da capacidade instalada acumulada com baterias

Usage

epe4md_graf_pot_bat_acum(dados, ano_inicio = 2013, tamanho = 14)
epe4md_graf_pot_bat_acum(dados, ano_inicio = 2013, tamanho = 14)

Arguments

dados

data.frame Resultados mensais de potencia e energia

Gráfico da capacidade instalada anual com baterias

Description

Gráfico da capacidade instalada anual com baterias

Usage

epe4md_graf_pot_bat_anual(dados, ano_inicio = 2013, tamanho = 14)
epe4md_graf_pot_bat_anual(dados, ano_inicio = 2013, tamanho = 14)

Arguments

dados

data.frame Resultados mensais de potencia e energia

Gráfico da capacidade instalada acumulada por cenário

Description

Gráfico da capacidade instalada acumulada por cenário

Usage

epe4md_graf_pot_cenario(dados, ano_inicio = 2013, tamanho = 14)
epe4md_graf_pot_cenario(dados, ano_inicio = 2013, tamanho = 14)

Arguments

dados

data.frame Resultado resumido com coluna cenario

Gráfico da capacidade instalada acumulada por região

Description

Gráfico da capacidade instalada acumulada por região

Usage

epe4md_graf_pot_regiao(dados, ano_inicio = 2013, tamanho = 14)
epe4md_graf_pot_regiao(dados, ano_inicio = 2013, tamanho = 14)

Arguments

dados

data.frame Resultados mensais de potencia e energia

Gráfico da capacidade instalada acumulada por segmento

Description

Gráfico da capacidade instalada acumulada por segmento

Usage

epe4md_graf_pot_segmento(dados, ano_inicio = 2013, tamanho = 14)
epe4md_graf_pot_segmento(dados, ano_inicio = 2013, tamanho = 14)

Arguments

dados

data.frame Resultados mensais de potencia e energia

Calcula o montante investido

Description

Calcula o montante investido

Usage

epe4md_investimentos(
  resultados_mensais,
  ano_base,
  ano_max_resultado = 2060,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)
epe4md_investimentos(
  resultados_mensais,
  ano_base,
  ano_max_resultado = 2060,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)

Arguments

`ano_base`	numeric. Ano base da projeção. Define o ano em que a função irá buscar a base de dados. Último ano completo realizado.
`ano_max_resultado`	numeric. Ano final para apresentação dos resultados. Máximo igual a 2060. Default igual a 2060.
`dir_dados_premissas`	Diretório onde se encontram as premissas. Se esse parâmetro não for passado, a função usa os dados default que são instalados com o pacote. É importante que os nomes dos arquivos sejam os mesmos da pasta default.
`resultados_mensais.`	Resultado da função epe4md_calcula.

Value

data.frame com o montante estimado de investimentos relativos à expansão da capacidade instalada de micro e minigeração distribuída.

Cria a base do mercado potencial inicial para a adoção.

Description

Cria a base do mercado potencial inicial para a adoção.

Usage

epe4md_mercado_potencial(
  ano_base,
  filtro_renda_domicilio = "maior_3sm",
  filtro_renda_bateria = "maior_10sm",
  filtro_comercial = NA,
  fator_local_comercial = "residencial",
  tx_cresc_grupo_a = 0,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)
epe4md_mercado_potencial(
  ano_base,
  filtro_renda_domicilio = "maior_3sm",
  filtro_renda_bateria = "maior_10sm",
  filtro_comercial = NA,
  fator_local_comercial = "residencial",
  tx_cresc_grupo_a = 0,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)

Arguments

`ano_base`	numeric. Ano base da projeção. Define o ano em que a função irá buscar a base de dados. Último ano completo realizado.
`filtro_renda_domicilio`	string. Define o filtro aplicado a consumidores residenciais, de acordo com a renda mensal do responsável, em salários mínimos. Permite: "total", "maior_1sm, maior_2sm", "maior_3sm" ou "maior_5sm". Default igual a "maior_3sm".
`filtro_renda_bateria`	string. Define o filtro aplicado a consumidores residenciais para investimento em baterias, de acordo com a renda mensal do responsável, em salários mínimos. Permite: "total", "maior_1sm, maior_2sm", "maior_3sm", "maior_5sm" ou "maior_10sm". Default igual a "maior_10sm".
`filtro_comercial`	numeric. Fator percentual para definir o nicho do segmento comercial. Default é calculado pelo modelo com base no nicho residencial.
`fator_local_comercial`	string. Define a origem dos dados do Fator de Aptidão Local "FAL" para os consumidores não residenciais atendidos em baixa tensão. Como default, são utilizados os mesmos valores dos consumidores residenciais. Caso selecionado "historico", utiliza o histórico do percentual de adotantes locais por distribuidora até o ano base.
`tx_cresc_grupo_a`	numeric. Taxa de crescimento anual dos consumidores cativos do Grupo A. Default igual a 0.
`dir_dados_premissas`	Diretório onde se encontram as premissas. Se esse parâmetro não for passado, a função usa os dados default que são instalados com o pacote. É importante que os nomes dos arquivos sejam os mesmos da pasta default.

Value

list com dois data.frames. "consumidores" possui o mercado potencial incial. "consumidores_totais" possui dados de mercado total.

Roda um fluxo de caixa para cada caso e retorna métricas financeiras.

Description

Roda um fluxo de caixa para cada caso e retorna métricas financeiras.

Usage

epe4md_payback(
  casos_payback,
  premissas_reg,
  ano_base,
  altera_sistemas_existentes = TRUE,
  ano_decisao_alteracao = 2023,
  ano_final_alteracao = 2060,
  inflacao = 0.0375,
  taxa_desconto_nominal = 0.13,
  custo_reforco_rede = 200,
  ano_troca_inversor = 11,
  ano_recapex_bat = 11,
  degradacao_bateria_mil_ciclos = 0.1,
  pagamento_disponibilidade = 0.3,
  disponibilidade_kwh_mes = 100,
  desconto_capex_local = 0,
  anos_desconto = 0,
  tarifa_bonus = 0,
  ano_inicio_bonus = 2099,
  custo_deficit = 0,
  bateria_eficiencia = 0.9,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)
epe4md_payback(
  casos_payback,
  premissas_reg,
  ano_base,
  altera_sistemas_existentes = TRUE,
  ano_decisao_alteracao = 2023,
  ano_final_alteracao = 2060,
  inflacao = 0.0375,
  taxa_desconto_nominal = 0.13,
  custo_reforco_rede = 200,
  ano_troca_inversor = 11,
  ano_recapex_bat = 11,
  degradacao_bateria_mil_ciclos = 0.1,
  pagamento_disponibilidade = 0.3,
  disponibilidade_kwh_mes = 100,
  desconto_capex_local = 0,
  anos_desconto = 0,
  tarifa_bonus = 0,
  ano_inicio_bonus = 2099,
  custo_deficit = 0,
  bateria_eficiencia = 0.9,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)

Arguments

`casos_payback`	data.frame. Base gerada pela função epe4md_casos_payback
`premissas_reg`	data.frame. Input de premissas regulatórias para serem consideradas nos cálculos.
`ano_base`	numeric. Ano base da projeção. Define o ano em que a função irá buscar a base de dados. Último ano completo realizado.
`altera_sistemas_existentes`	logic. TRUE se alterações regulatórias afetam investimentos realizados em anos anteriores à revisão da regulação. Default igual a FALSE.
`ano_decisao_alteracao`	numeric. Ano em que são definidas novas regras e se tornam de conhecimento público. Esse parâmetro só tem efeito caso o anterior seja igual a TRUE. Default igual a 2023.
`ano_final_alteracao`	numeric. Até qual ano as alterações regulatórias previstas afetam investimentos presentes. Só válido quando altera_sistemas_existentes igual a TRUE. Default igual a 2060.
`inflacao`	mumeric. Taxa anual de inflacao considerada no reajuste das tarifas e para calcular o retorno real de projetos. Default igual a 0.0375.
`taxa_desconto_nominal`	numeric. Taxa de desconto nominal considerada nos cálculos de payback descontado. Default igual a 0.13.
`custo_reforco_rede`	numeric. Custo em R$/kW aplicado a projetos de geracao remota em Alta Tensão. Representa um custo pago pelo empreendedor para reforços na rede. Default igual a 200.
`ano_troca_inversor`	numeric. Ano, a partir do ano de instalação, em que é realizada a troca do inversor fotovoltaico. Default igual a 11.
`ano_recapex_bat`	numeric. Ano em que será feito um investimento adicional em baterias para compensar a degradação. Default igual a 11.
`degradacao_bateria_mil_ciclos`	numeric. Degradação linear da bateria, em percentual a cada 1000 ciclos. Default igual a 10%.
`disponibilidade_kwh_mes`	numeric. Consumo de disponbilidade do consumidor em kWh/mês. Default igual a 100, equivalente a um consumidor trifásico. Tem efeito somente até o ano de 2022.
`desconto_capex_local`	numeric. Percentual de desconto a ser aplicado no CAPEX de sistemas de geração local(ex: 0.1) para simulação de incentivos. Default igual a 0.
`anos_desconto`	vector. Anos em que há a incidência do desconto no CAPEX.Ex: c(2024, 2025). Default igual a 0.
`tarifa_bonus`	integer. Tarifa que representa benefícios adicionais da MMGD. Valor em R$/kWh. A tarifa é multiplicada pela energia injetada na rede para formar uma receita adicional ao empreendimento. Default igual a 0.
`ano_inicio_bonus`	integer. Ano em que o bônus começa a ser incorporado na receita.
`custo_deficit`	numeric. Custo atribuído pelo consumidor à interrupção de energia. Em R$/MWh. Default = 0.
`bateria_eficiencia`	numeric. Eficiência das baterias. Default igual a 0.95.
`dir_dados_premissas`	Diretório onde se encontram as premissas. Se esse parâmetro não for passado, a função usa os dados default que são instalados com o pacote. É importante que os nomes dos arquivos sejam os mesmos da pasta default.
`pagamento_disponibilidade.`	numeric. Percentual de meses em que o consumidor residencial paga custo de disponbilidade em função da variabilidade da geração FV. Default igual a 0.3. Tem efeito somente até o ano de 2022.

Value

data.frame. Métricas financeiras para cada caso.

Prepara a base de dados da ANEEL com geradores existentes para ser utilizada nas funções seguintes.

Description

Prepara a base de dados da ANEEL com geradores existentes para ser utilizada nas funções seguintes.

Usage

epe4md_prepara_base(
  base_aneel,
  ano_base,
  resumida = TRUE,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)
epe4md_prepara_base(
  base_aneel,
  ano_base,
  resumida = TRUE,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)

Arguments

`ano_base`	numeric. Ano base da projeção. Define o ano em que a função irá buscar a base de dados. Último ano completo realizado.
`dir_dados_premissas`	Diretório onde se encontram as premissas. Se esse parâmetro não for passado, a função usa os dados default que são instalados com o pacote. É importante que os nomes dos arquivos sejam os mesmos da pasta default.
`base_aneel.`	Dataframe com a base de dados disponibilizada pela ANEEL na sua página de dados abertos com dados individualizados dos micro e minigeradores distribuídos.
`resumida.`	Logic. Se TRUE, retorna a base resumida (Default). Se FALSE retorna base com mais desagregações.

Value

data.frame. Base tratada e resumida.

Realiza a projeção do número de adotantes de micro e minigeração distribuída

Description

Realiza a projeção do número de adotantes de micro e minigeração distribuída

Usage

epe4md_proj_adotantes(
  casos_otimizados,
  consumidores,
  ano_base,
  cresc_fv = 0,
  cresc_eol = 0,
  cresc_cgh = 0,
  cresc_ute = 0,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)
epe4md_proj_adotantes(
  casos_otimizados,
  consumidores,
  ano_base,
  cresc_fv = 0,
  cresc_eol = 0,
  cresc_cgh = 0,
  cresc_ute = 0,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)

Arguments

`casos_otimizados`	data.frame. Resultado da funcao epe4md_calibra_curva_s. #' @param consumidores list. Resultado da função epe4md_mercado_potencial.
`ano_base`	numeric. Ano base da projeção. Define o ano em que a função irá buscar a base de dados. Último ano completo realizado.
`cresc_fv`	numeric. Taxa de crescimento da participação da fonte fotovoltaica. Default igual a 0 (mantém participação histórica).
`cresc_eol`	numeric. Taxa de crescimento da participação da fonte eólica. Default igual a 0 (mantém participação histórica).
`cresc_cgh`	numeric. Taxa de crescimento da participação da fonte hidráulica. Default igual a 0 (mantém participação histórica).
`cresc_ute`	numeric. Taxa de crescimento da participação da fonte termelétrica. Default igual a 0 (mantém participação histórica).
`dir_dados_premissas`	Diretório onde se encontram as premissas. Se esse parâmetro não for passado, a função usa os dados default que são instalados com o pacote. É importante que os nomes dos arquivos sejam os mesmos da pasta default.

Value

list com dois data.frames. "proj_adotantes" possui os resultados da projeção de adotantes de micro e minigeração distribuída. "part_adotantes" possui o resultado em termos de participação do número de adotantes frente ao total de unidades consumidoras.

Estima a geração de eletricidade a partir da projeção de potência

Description

Estima a geração de eletricidade a partir da projeção de potência

Usage

epe4md_proj_geracao(
  proj_mensal,
  ano_base,
  bateria_eficiencia = 0.9,
  degradacao_bateria_mil_ciclos = 0.1,
  simula_bateria = FALSE,
  ano_recapex_bat = 11,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)
epe4md_proj_geracao(
  proj_mensal,
  ano_base,
  bateria_eficiencia = 0.9,
  degradacao_bateria_mil_ciclos = 0.1,
  simula_bateria = FALSE,
  ano_recapex_bat = 11,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)

Arguments

`proj_mensal`	dataframe. Resultado da função epe4md_proj_mensal.
`ano_base`	numeric. Ano base da projeção. Define o ano em que a função irá buscar a base de dados. Último ano completo realizado.
`bateria_eficiencia`	numeric. Eficiência da bateria. Default igual a 0.829.
`degradacao_bateria_mil_ciclos`	numeric. Degradação linear da bateria, em percentual a cada 1000 ciclos. Default igual a 10%.
`ano_recapex_bat`	Ano em que será feito um investimento adicional em baterias para compensar a degradação. Default igual a 11.
`dir_dados_premissas`	Diretório onde se encontram as premissas. Se esse parâmetro não for passado, a função usa os dados default que são instalados com o pacote. É importante que os nomes dos arquivos sejam os mesmos da pasta default.
`simula_bateria.`	Define se o modelo irá considerar a projeção de baterias no resultado final. Default igual a FALSE.

Value

data.frame com os resultados da projeção de capacidade instalada de micro e minigeração distribuída, número de adotantes e geração mensal de energia.

Faz a abertura mensal da projeção de potência

Description

Faz a abertura mensal da projeção de potência

Usage

epe4md_proj_mensal(
  lista_potencia,
  ano_base,
  ano_max_resultado = 2060,
  ajuste_ano_corrente = FALSE,
  ultimo_mes_ajuste = NA,
  metodo_ajuste = NA,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)
epe4md_proj_mensal(
  lista_potencia,
  ano_base,
  ano_max_resultado = 2060,
  ajuste_ano_corrente = FALSE,
  ultimo_mes_ajuste = NA,
  metodo_ajuste = NA,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)

Arguments

`lista_potencia`	list. Resultado da função epe4md_proj_potencia.
`ano_base`	numeric. Ano base da projeção. Define o ano em que a função irá buscar a base de dados. Último ano completo realizado.
`ano_max_resultado`	numeric. Ano final para apresentação dos resultados. Máximo igual a 2060. Default igual a 2060.
`ajuste_ano_corrente`	logic. Se TRUE indica que a projeção deverá incorporar o histórico mensal recente, verificado em parte do primeiro ano após o ano base. Default igual a FALSE. O arquivo base_mmgd.xlsx deve incorporar esse histórico.
`ultimo_mes_ajuste`	numeric. Último mês com dados completos na base_ano_corrente. Default igual a NA. Só tem efeito caso ajuste_ano_corrente seja igual a TRUE.
`metodo_ajuste`	string. Se igual a "extrapola" o modelo irá extrapolar a potência e o número de adotantes até o final do ano base + 1 com base no verificado até o ultimo_mes_ajuste. Se igual a "substitui", o modelo substitui a projeção até o ultimo_mes_ajuste e mantém o restante do ano com a projeção normal. Só tem efeito caso ajuste_ano_corrente seja igual a TRUE.
`dir_dados_premissas`	Diretório onde se encontram as premissas. Se esse parâmetro não for passado, a função usa os dados default que são instalados com o pacote. É importante que os nomes dos arquivos sejam os mesmos da pasta default.

Value

data.frame com os resultados da projeção de capacidade instalada de micro e minigeração distribuída e número de adotantes mensal

Realiza a projeção da capacidade instalada de micro e minigeração distribuída

Description

Realiza a projeção da capacidade instalada de micro e minigeração distribuída

Usage

epe4md_proj_potencia(
  lista_adotantes,
  ano_base,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)
epe4md_proj_potencia(
  lista_adotantes,
  ano_base,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)

Arguments

`lista_adotantes`	list. Resultado da função epe4md_proj_adotantes.
`ano_base`	numeric. Ano base da projeção. Define o ano em que a função irá buscar a base de dados. Último ano completo realizado.
`dir_dados_premissas`	Diretório onde se encontram as premissas. Se esse parâmetro não for passado, a função usa os dados default que são instalados com o pacote. É importante que os nomes dos arquivos sejam os mesmos da pasta default.
`perc_pot_bateria`	numeric. Percentual de potência atribuída a baterias. Default igual a 0.35 (35%).

Value

list com dois data.frames. "proj_potencia" possui os resultados da projeção de capacidade instalada de micro e minigeração distribuída. "part_adotantes" possui o resultado em termos de participação do número de adotantes frente ao total de unidades consumidoras.

Resume os resultados de capacidade instalada

Description

Resume os resultados de capacidade instalada

Usage

epe4md_sumariza_resultados(resultados_mensais)
epe4md_sumariza_resultados(resultados_mensais)

Arguments

resultados_mensais

data.frame. Saída da função epe4md::epe4md_calcula

Value

data.frame com projeção de capacidade instalada nacional, em GW e geração de energia, em GWh e MWméd.

Package 'epe4md'

Help Index

Roda o modelo 4MD

Description

Usage

Arguments

Value

Calibra o modelo de Bass com dados históricos e gera curvas S de adoção.

Description

Usage

Arguments

Value

Cria a base de casos para serem simulados posteriormente no cálculo do payback.

Description

Usage

Arguments

Value

Copia as planilhas de premissas originais do modelo para um novo diretório.

Description

Usage

Arguments

Value

Altera fatores para facilitar entendimento em publicações

Description

Usage

Arguments

Value

Gráfico da capacidade de armazenamento acumulada

Description

Usage

Arguments

Gráfico da geração anual em MWmed

Description

Usage

Arguments

Gráfico da geração mensal em MWmed

Description

Usage

Arguments

Gráfico da participação de cada tecnologia na geração de energia

Description

Usage

Arguments

Gráfico da participação de capacidade por fonte

Description

Usage

Arguments

Gráfico da evolução da participação por segmento

Description

Usage

Arguments

Gráfico da capacidade instalada acumulada

Description

Usage

Arguments

Gráfico da capacidade instalada anual

Description

Usage

Arguments

Gráfico da capacidade instalada acumulada com baterias

Description

Usage

Arguments

Gráfico da capacidade instalada anual com baterias

Description

Usage

Arguments

Gráfico da capacidade instalada acumulada por cenário

Description

Usage

Arguments

Gráfico da capacidade instalada acumulada por região

Description

Usage

Arguments

Gráfico da capacidade instalada acumulada por segmento

Description

Usage

Arguments

Calcula o montante investido