O sistema elétrico brasileiro (seb) é um sistema hidrotérmico com predominância de geração de origem hidráulica. uma das principais maneiras de garantir a sustentabilidade técnica e econômica deste tipo de sistema é por meio da solução do problema do planejamento da operação energética (poe). o objetivo do poe é estabelecer políticas de operação que determinem o despacho de cada usina em um determinado horizonte de planejamento, de maneira que seja atendida a demanda ao menor custo esperado. devido a uma série de complexidades, o poe é resolvido indiretamente (e, portanto, aproximadamente) por uma cadeia de modelos, dentre os quais, destacam-se dois modelos de otimização estocástica referente as etapas de médio e curto prazos. em ambos os problemas, para obter uma solução numérica aproximada é necessário aproximar o processo estocástico original, associado com a vazão incremental afluente, por uma árvore de cenários. naturalmente, quanto maior for o conjunto de possíveis realizações futuras do evento incerto, melhor é a representação das incertezas. contudo, árvores com muitos cenários aumentam a complexidade do problema de otimização associado em termos do esforço computacional. nesse contexto, o desafio é manter um equilíbrio entre a representatividade do processo estocástico e o esforço computacional para obter soluções de boa qualidade. neste trabalho é utilizada uma estratégia baseada no uso de métricas probabilísticas para obter, a partir de uma árvore de cenários e de grande porte, uma árvore reduzida capaz de representar satisfatoriamente a árvore inicial. a métrica utilizada, denominada por distância aninhada, foi recentemente proposta por g.c. pflug e a. pichler para lidar com árvores de cenários multiestágio. com base nesta métrica é utilizado um algoritmo que atualiza iterativamente árvores reduzidas de modo a obter aquela que mais se aproxima, em termos da distância aninhada, da árvore de grande porte. finalmente, o desempenho da solução da árvore reduzida é avaliado com base no teste de kolmogorov-smirnov e da brecha de otimalidade.