epe4md (version 0.1.4)

epe4md_payback: 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,
  sequencial,
  filtro_de_uf,
  filtro_de_segmento,
  filtro_de_custo_unitario_max,
  altera_sistemas_existentes = TRUE,
  ano_decisao_alteracao = 2023,
  inflacao = 0.0375,
  taxa_desconto_nominal = 0.13,
  custo_reforco_rede = 200,
  ano_troca_inversor = 11,
  pagamento_disponibilidade = 0.3,
  disponibilidade_kwh_mes = 100,
  desconto_capex_local = 0,
  anos_desconto = 0,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)

Value

data.frame. Métricas financeiras para cada caso.

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.

sequencial

logic. Parâmetro que define se a projeção deve ser realizada de forma sequencial ou paralela. Para executar a projeção de forma sequencial defina o parâmetro como TRUE. Para executar a projeção de forma paralela, defina o parâmetro como FALSE.

filtro_de_uf

string. Parâmetro que define uma unidade federativa (UF) a ser filtrada. Caso uma UF não seja indicada ou seja informado um valor inválido, o resultado será apresentado sem filtros.

filtro_de_segmento

string. Parâmetro que define um segmento a ser filtrado. Pode se escolher entre "comercial_at", "comercial_at_remoto", "comercial_bt", "residencial" e "residencial_remoto". Caso não seja informado um valor ou seja informado um valor inválido o resultado será apresentado sem filtro.

filtro_de_custo_unitario_max

numeric. Parâmetro que define o valor máximo do custo unitário para ser utilizado no cálculo do payback. Default igual a NULL.

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 2021.

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.

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.

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. 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.

Examples

casos_payback <- tibble::tibble(
  segmento = "comercial_at",
  fonte_resumo = "Fotovoltaica",
  fator_autoconsumo = 0.8,
  oem_anual = 0.01,
  nome_4md = c("OUTRA", "RGE", "RORAIMA", "SULGIPE", "UHENPAL"),
  fc = c(0.1633388, 0.1513311, 0.1505592, 0.1649651, 0.1481121),
  vida_util = 25,
  degradacao = 0.005,
  pot_sistemas = 70,
  geracao_1_kwh = c(100159.36, 92796.22, 92322.91, 101156.62, 90822.36),
  ano = 2021,
  custo_unitario = 3.81,
  custo_inversor = 0.5715,
  capex_inicial = 266700,
  capex_inversor = 57808.98
)

premissas_regulatorias <- tibble::tibble(
  ano = 2021,
  alternativa = 0,
  p_transicao = 1.00,
  binomia = FALSE,
  demanda_g = FALSE
)

payback <- epe4md_payback(
  casos_payback = casos_payback,
  premissas_reg = premissas_regulatorias,
  ano_base = 2021,
  sequencial = TRUE,
  filtro_de_uf = "RR",
  filtro_de_segmento = "comercial_at",
  filtro_de_custo_unitario_max = 6,
  altera_sistemas_existentes = TRUE,
  ano_decisao_alteracao = 2023,
  inflacao = 0.0375,
  taxa_desconto_nominal = 0.13,
  custo_reforco_rede = 200,
  ano_troca_inversor = 11,
  pagamento_disponibilidade = 0.3,
  disponibilidade_kwh_mes = 100,
  desconto_capex_local = 0,
  anos_desconto = 0,
  dir_dados_premissas = NA_character_
)