To date, over 84% of countries worldwide have renewable energy targets (RET), requiring that a certain amount of electricity be produced from renewable sources by a target date. Despite the worldwide prevalence of these policies, little research has been conducted on ex-ante RET policy analysis. In an effort to move toward evidence-based policymaking, this thesis develops computational models to assess the tradeoffs associated with alternatives for both RET achievement and RET policy formulation, including the option of creating renewable energy credit (REC) markets to facilitate meeting an RET goal. A mixed integer linear program (MILP), a probabilistic cost prediction model and a mixed complementarity problem (MCP) serve as the theoretical bases for the RET alternative and policy formulation analyses. From these models it was found, inter alia, that RET goals set too low run the risk of creating technological lock-in and could inhibit achievement of higher goals;​ probabilistic cost predictions give decision-makers essential risk information, when cost estimation is an integral part of alternatives assessment;​ and though REC markets may facilitate RET achievement, including REC markets in an RET policy formulation may not result in the lowest possible greenhouse gas emissions (GHG).

Atualmente mais de 84% dos países do mundo têm metas definidas para quotas de produção de energia de fontes renováveis (renewable energy target ou RET). Apesar da prevalência global destas políticas, pouca investigação tem sido conduzida na área da análise ex ante de políticas de RET. Com o objetivo de contribuir para uma formulação fundamentada destas políticas, esta tese propõe modelos computacionais para avaliar os compromissos associados a diferentes alternativas de cumprimento de metas e de formulação de políticas de RET, incluindo a opção de criar mercados de créditos de energias renováveis (renewable energy credit ou glsrec) para facilitar o cumprimento de metas de RET. Um modelo de programação linear inteira mista (mixed integer linear program ou MILP), um modelo probabilístico de previsão de custos, e um problema de complementaridade misto (mixed complementarity problem ou MCP), constituem as bases teóricas para as análises de alternativas de cumprimento de metas e de formulação de políticas de RET. Com recurso a esses modelos, mostra-se, inter alia, que metas de RET demasiado baixas podem criar dependências tecnológicas (technological lock-in) e podem também impedir o cumprimento de metas mais ambiciosas;​ que previsões probabilísticas de custos disponibilizam aos decisores informação de risco essencial, quando a estimação de custos é parte integrante da avaliação de alternativas;​ e que embora os mercados de REC facilitem o cumprimento de metas de RET, a sua inclusão numa política de RET poderá não conduzir ao nível mais baixo de emissões de gases com efeito de estufa (greenhouse gas emissions ou GHG).