Desde o final dos anos 90, o setor elétrico brasileiro vem passando por grandes reformas, cujos principais objetivos são aumentar a competição e a eficiência na alocação de recursos. Exatamente em função deste aumento de eficiência na alocação de recursos e devido ao consumo sazonal de energia no Brasil, foi estabelecida uma flexibilidade para as hidrelétricas conhecida como sazonalização. A sazonalização permite que a cada ano o agente de geração declare para o próximo ano o quanto é a energia mensal respeitando-se certos limites. Neste artigo, propõe-se um modelo de análise de decisão da sazonalização a partir da otimização da medida ômega com restrições de valor em risco, a qual consegue incorporar todos os momentos de uma distribuição de probabilidade numa análise de decisão. Para o cálculo desta medida, utiliza-se simulação dos preços de curto prazo. Aplica-se este modelo ao caso de uma pequena central hidrelétrica. Os resultados indicam que a decisão de sazonalização muda substancialmente quando há restrição de valor em risco (Value at Risk - VaR), fazendo com que a decisão ótima fique mais próxima de uma alocação uniforme ao longo do ano. Quando não há restrição de VaR, a decisão ótima difere consideravelmente da alocação uniforme.

Since the late 1990s, the Brazilian electric power industry has been undergoing significant structural changes, the main objective being to increase competition and resources allocation efficiency. Due to this increase in efficiency and because of seasonal electricity consumption, there is the inclusion of a contractual flexibility, named seazonalization. This flexibility in the contract allows the generation agent (hydropower plant) to choose the monthly electricity amount generated and supplied to the system, each year, within certain limits. In this article it is proposed a model for the analysis and decision of the best energy supply profile, for the twelve months of the contract time span, based on the optimization of the omega measurement (consider all moments), subjected to value at risk restrictions. In order for this omega measurement to be employed, the simulation of short term prices is used and the model then applied to a small hydroelectric generation facility. The results indicate that the seazonalization decision will change substantially when there are value at risk restrictions, forcing the optimal decision to be closer the flat allocation throughout the year.