Ainda em 2016, a chamada Tarifa Branca homologada pela ANEEL em 2012, gera polêmica entre as distribuidoras de energia, órgãos de classe e representantes dos consumidores, pois a regulamentação não foi incisiva, deixando para o consumidor a opção de escolher utilizar a tarifa horossazonal e, ficando a cargo e ônus da concessionária instalar o medidor eletrônico que permitisse esse tipo de faturamento. Somente no caso do consumidor optar por um medidor com funções adicionais (por exemplo: comunicação via internet ou um medidor bidirecional), a diferença seria paga pelo consumidor, o que acabou não ocorrendo.
Em virtude da falta de conhecimento dos consumidores sobre a tarifa horossazonal e da dificuldade de redução do consumo durante o horário de pico do sistema (horário de tarifa mais cara), poucos consumidores se aventuraram nessa nova modalidade tarifária.
Muitos projetos piloto de implantação de cidades inteligentes evoluíram, entretanto em função de sua pequena escala e do elevado custo de operação e manutenção desses projetos, os mesmos não se mostraram viáveis.
Ainda em 2016, um novo modelo de tarifação que foi testado em alguns projetos piloto, começa a se mostrar viável e com aceitação por parte do consumidor: a energia pré- paga. Aproveitando o grande sucesso da telefonia móvel, a energia pré-paga apresenta-se como uma solução viável para comunidades de baixo poder aquisitivo, pois os consumidores passam a racionalizar o uso da energia e gastar menos com a conta de energia e, por outro lado, as concessionárias reduzem os gastos com leitura e entrega de contas, cortes e religação, perdas não técnicas de energia e inadimplência.
O setor que mais evoluiu em termos da SG foi o de distribuição de energia, principalmente com a automação de equipamentos da rede. Essa melhoria da automação se deu nas subestações de distribuição e nos equipamentos de seccionamento instalados na rede elétrica, principalmente em função da exigência regulatória de melhoria constante dos indicadores de qualidade do serviço (redução da frequência e duração das interrupções de fornecimento).
Já os investimentos em infraestrutura do setor elétrico, principalmente na construção de grandes empreendimentos de geração e linhas de transmissão, ainda esbarram em grandes entraves ambientais e dificuldades de financiamento, levando o sistema a operar vários anos seguidos no limiar de sua capacidade, tendo que operar com as termelétricas emergenciais. Os grandes apagões estão cada vez mais frequentes, sejam em função da insuficiência de geração para atender a carga crescente ou em função de problemas operacionais em equipamentos, em final de vida útil, instalados em linhas de transmissão e subestações.
A geração distribuída existente, principalmente em função dos parques eólicos, tem causado distúrbios e prejudicado a estabilidade do sistema em função da dificuldade de controle da sua geração. Entretanto a geração eólica tem evoluído pouco nos últimos anos, por não se mostrar viável, em função dos baixos valores de tarifas negociadas nos leilões de energia futura.
Algumas empresas de distribuição de energia, principalmente do setor privado, instaladas em grandes centros urbanos, tem obtido algum êxito com a instalação de SM, voltados ao combate das perdas não técnicas de energia, onde têm obtido resultados economicamente viáveis. Entretanto, como a ideia inicial desses casos de sucesso não é puramente a criação de uma SG, verifica-se que estão sendo desenvolvidas diversas células de redes inteligentes com dificuldades de integração entre si, pois não há uma padronização entre os protocolos de medição, de comunicação, banco de dados, etc.
4.5.3.1. Consolidação do comportamento das variáveis no cenário 3 - “Curto-
Circuito”
Nesse cenário não houve a definição de políticas setoriais por parte do MME, assim como não houve a instituição do Marco Regulatório por parte da ANEEL para regulamentar o desenvolvimento da SG no país, sendo que desenvolvimento ocorreu de forma mais lenta, devido a iniciativas das distribuidoras. No quadro 10, estão apresentadas, de forma sequencial conforme descrito no cenário, as variáveis utilizadas na construção do cenário 3 – “Curto- circuito”, assim como a referência no texto ou comportamento assumido pelas mesmas.
Quadro 10 – Consolidação do comportamento das variáveis no cenário 3
VARIÁVEL VARIÁVEL - DESCRIÇÃO REFERÊNCIA
Governo 1 (variável chave)
O MME prioriza e define políticas de planejamento setorial com metas e prazos para implantação da SG
Nesse cenário o MME não definiu tais políticas
Regulador 1 (variável chave)
A expansão da SG pressiona o
desenvolvimento do marco regulatório (setor de energia)
Nesse cenário o Regulador não implantou o marco regulatório sobre SG
Consumidor 2 A implantação da tarifa horossazonal para os consumidores atendidos em baixa tensão (tarifa branca) possibilitará a gestão da demanda e redução dos gastos com energia elétrica
Ainda em 2016 a chamada Tarifa Branca, homologada pela ANEEL em 2012, gera polêmica entre as distribuidoras de energia
Consumidor 2 (variável chave)
A implantação da tarifa horossazonal para os consumidores atendidos em baixa tensão (tarifa branca) possibilitará a gestão da demanda e redução dos gastos com energia elétrica
Em virtude da falta de conhecimento dos consumidores, poucos se
aventuraram nessa nova modalidade tarifária
Distribuidora 1 (variável chave)
A evolução e difusão da SG resultam em aumento de produtividade das
distribuidoras
Em função da adoção do modelo de tarifação de energia pré-paga as concessionárias reduzem os gastos com leitura e entrega de contas, cortes e religação, perdas nãontécnicas e inadimplência
Indústria 2 O desenvolvimento da indústria de SM influencia a definição de protocolos de comunicação
Estão sendo desenvolvidas diversas células de redes inteligentes que apresentarão dificuldades futuras de integração entre si
Fonte: Elaborado pelo autor
O cenário foi construído tendo como principais direcionadores as variáveis chave, entretando foram utilizadas outras variáveis que foram identificadas e avaliadas durante a etapa de levantamento de dados, conforme foi possível verificar no quadro 10.
4.6. CONCLUSÃO DO CAPÍTULO
A primeira rodada de entrevistas possibilitou a identificação dos stakeholders do setor e geração das variáveis do ambiente de estudo, que contemplaram 35 variáveis, nesta etapa. Na segunda rodada de entrevistas aos especialistas foi realizada a avaliação dessas variáveis em termos de importância e incerteza. O critério de importância permitiu selecionar as 10 variáveis de maior importância para o setor em estudo. Já o critério incerteza possibilitou classificar as variáveis quanto a sua categoria: tendência ou incerteza.
Para a rodada final de entrevistas, as 10 variáveis selecionadas, foram avaliadas em termos de influência e dependência. Com isso foi possível selecionar 04 variáveis de maior influência e menor incerteza, denominadas variáveis chave do sistema.
As variáveis chave foram utilizadas para a geração dos três cenários, assim denominados: i) Potência Máxima; ii) Meia Luz, e; iii) Curto-circuito. Esses cenários traçaram diferentes panoramas de difusão da Smart Grid no Brasil em função de comportamentos assumidos pelas variáveis chave: Governo; Regulador; Distribuidora e; Consumidor e tiveram como objetivo apresentar uma projeção de tendências para servir de base à definição de ações referentes ao planejamento estratégico e operacional dos diversos agentes envolvidos.
Dos três cenários apresentados, o cenário Meia Luz apresenta-se, atualmente, como o cenário de maior chance de ocorrência em virtude do posicionamento do Governo Federal em não intervir e/ou não focar ações que visam estabelecer políticas de desenvolvimento da tecnologica da Smart Grid para o setor elétrico, em função da possíbilidade de causar desequilíbrio econômico no setor. Por outro lado, a ANEEL já está desenvolvendo ações específicas e pontuais que estão direcionando as distribuidoras de energia elétrica a implantarem melhorias tecnológicas que permitirão o desenvolvimento da Smart Grid no Brasil. Ainda nessa linha de tendência, as distribuidoras de energia elétrica estão desenvolvendo projetos de implantação de medidores inteligentes para resolver problemas específicos, principalmente furtos e fraudes de energia.