Livro Eco_Lógicas 2012 by Instituto ideal

PatrocĂnio

Eco_Lógicas Concurso Latino-Americano de Monografias sobre Energias Renováveis e Eficiência Energética

Trabalhos Selecionados

Florianópolis 2013

Quorum Comunicação Fone/fax: (48) 3334 4555 agencia@quorumcomunicacao.com.br www.quorumcomunicacao.com.br

E17 Eco_lógicas : Concurso Latino-Americano de Monografias sobre Energias Renováveis e Eficiência Energética : trabalhos selecionados / Instituto para o Desenvolvimento de Energias Alternativas na América Latina. – Florianópolis : Quorum Comunicação, 2013. 108 p. ISBN 978-85-63190-10-9 Inclui bibliografia 1. Energia – Fontes alternativas. 2. Energia – Aspectos ambientais. 3. Recursos naturais renováveis. CDU:620.9

Catalogação na publicação por Onélia S. Guimarães CRB-14/071

COMISSÃO ORGANIZADORA Fátima Martins Mauro Passos

COORDENAÇÃO CIENTÍFICA Ricardo Rüther - Ph.D. - Professor da Universidade Federal de Santa Catarina e Diretor Tecnico do Instituto IDEAL

COMISSÃO AVALIADORA Dra. Ana Ligia Papst de Abreu - Professora do Instituto Federal de Santa Catarina Dr. Wilson Negrão Macedo - Professor do Instituto de Tecnologia da Universidade Federal do Pará Dr.-Ing. Paulo Cesar Marques de Carvalho - Professor da Universidade Federal do Ceará Dr. Samuel Luna de Abreu - Professor do Instituto Federal de Santa Catarina Aldomar Pedrini - Ph.D. - Professor da Universidade Federal do Rio Grande do Norte Dr. Aloísio Leoni Schmid - Professor da Universidade Federal do Paraná Dr. Jorge Antonio Villar Ale - Professor da Pontifícia Universidade Catolica do Rio Grande do Sul Dr. Edson Bazzo - Professor da Universidade Federal de Santa Catarina Cícero Bley - Mestre em Engenharia Civil, Superintendente de Energias Renováveis da Itaipu Binacional

COMISSÃO JULGADORA Hamilton Pollis - Diretor Executivo da Organização Latino-Americana de Energia - OLADE Juan Carlos Rolon - Prof. Dr. da Universidad Nacional de Asunción, Paraguay Román Horacio Buitrago - Ph.D. da Universidad Nacional de Litoral, Argentina Miguel Arias Albornoz - Prof. Dr. da Universidad de Santiago de Chile, Chile

PRODUÇÃO EDITORIAL Quorum Comunicação Coordenação: Gastão Cassel Projeto Gráfico: Marina Righetto Diagramação: Audrey Schmitz Impressão: Alternativa Gráfica

APRESENTAÇÃO

>>> A REVOLUÇÃO COMEÇA PELO CONHECIMENTO

Desde a primeira edição do concurso Eco_Lógicas afirmamos que a inteligência é como energia: está em todo o lugar. E assim partimos de um evento regional para uma realização continental, que movimenta inteligências da América Latina. Entre todas as atividades do IDEAL – Instituto para o Desenvolvimento de Energias Alternativas na América Latina, este concurso de monografias é certamente um dos mais importantes. Simplesmente porque a revolução energética que precisamos não pode ter outro ponto de partida que não seja o conhecimento. A pesquisa científica é o vértice de qualquer mudança de matriz energética que se possa pretender. Estimular professores e estudantes a debruçarem-se sobre o tema da energia limpa é o gesto mais significativo que se pode fazer para aproximar nosso conturbado planeta de novas possibilidades energéticas, de novos paradigmas erguidos sob o signo da sustentabilidade, da harmonia entre o homem e o meio ambiente. Um mundo economicamente sustentável e socialmente mais justo passa pela revisão profunda das matrizes energéticas, que vivem em sinistra simbiose com o modelo econômico predominante. As pequenas e grandes iniciativas de instalação de parques geradores de energia limpa e renovável têm em comum o conhecimento como ponto de partida. E é esta percepção que sensibiliza os organizadores patrocinadores e colaboradores deste concurso. Neste livro temos os melhores trabalhos desta edição do concurso, contribuições efetivas para a transformação do mundo que o IDEAL, com o esforço e a cooperação de muitos, promove. Boa leitura.

MAURO PASSOS Presidente do Instituto Ideal

SUMÁRIO

ARGENTINA >>> Silvina Magdalena Manrique Oportunidades e limitações de sistemas bioenergéticos a partir de recursos do norte argentino em um contexto de sustentabilidade: estudo, propostas e avaliação (Trabalho Premiado) >>> 11 BRASIL >>> Ana Paula Melo Desenvolvimento de um método para estimar o consumo de energia de edificações comerciais através da aplicação de redes neurais >>> 41 PARAGUAI >>> Jorge Esteban Rodas Benítez Novos enfoques para a geração distribuída com base em sistemas de energia eólica e solar fotovoltaica

>>> 59

URUGUAI >>> Ernesto Elenter Análise de oportunidades de incorporação de projetos de eficiência energética de alto impacto

>>> 85

ARGENTINA

Trabalho Premiado >>> OPORTUNIDADES E LIMITAÇÕES DE SISTEMAS BIOENERGÉTICOS A PARTIR DE RECURSOS DO NORTE ARGENTINO EM UM CONTEXTO DE SUSTENTABILIDADE: ESTUDO, PROPOSTAS E AVALIAÇÃO Silvina Magdalena Manrique Orientadora: Dr.ª Judith Franco

RESUMO A biomassa – conjunto de materiais de origem orgânica não fossilizados – pode ser utilizada como fonte de energia renovável e contribuir para a substituição parcial de combustíveis fósseis (com reservas mundiais limitadas) e para a diminuição de gases contaminantes e causadores do efeito estufa (GEE) associados ao superaquecimento global. Na Argentina, 90% dependente de fontes fósseis, a bioenergia em particular poderia desempenhar um papel significativo, motivo pelo qual atualmente se está promovendo seu emprego. A província de Salta foi identificada como uma das áreas potenciais para a implementação de sistemas bioenergéticos (SB), mas no começo desta pesquisa praticamente não existia informação sobre os diferentes aspectos e possibilidades da biomassa local. O objetivo deste trabalho foi avaliar o nível de contribuição que a biomassa do Vale de Lerma (centro da província) poderia ter como instrumento estratégico para a implementação de sistemas energéticos mais sustentáveis. Foram estudadas, acordadas, quantificadas e medidas variáveis fundamentais (indicadores) de três SB definidos. Esses SB foram avaliados comparativamente por meio de um marco teórico-analítico de sustentabilidade – construído para este propósito –, que incluiu os seguintes elos (expressos como índices parciais, que integraram os valores dos indicadores medidos): participação, recursos, tecnologia e impactos. Cada SB obteve um índice de sustentabilidade (IS), que oscilou entre “aceitável” e “alto”, segundo a escala definida. As contribuições deste trabalho podem ser vislumbradas em três áreas fundamentais: a) geração de conhecimentos científico-técnicos para o manejo planejado da biomassa do Vale de Lerma; b) construção e desenvolvimento de novas metodologias de análise e avaliação da sustentabilidade; e c) contribuição de resultados específicos no campo da bioenergia, que permitirá alcançar a integração de setores e regiões com propostas concretas, direcionando-os para níveis de maior sustentabilidade local. PALAVRAS-CHAVE: biomassa, sistema bioenergético, sustentabilidade. 11

ABSTRACT Biomass-set not fossilized organic materials-can be used as source of renewable energy, contributing to the partial substitution of fossil fuels (with limited global reserves) and to the reduction of polluting gases and effect greenhouse (GHG) associated to global overheating. In Argentina, 90% dependent on fossil sources, bioenergy could play a significant role so it is being currently promoted their employment. The province of Salta has been identified as one of the potential areas for the implementation of Bioenergy Systems (BS) but at the beginning of this investigation, there was virtually no information generated on different aspects and possibilities of local biomass. The objective of this study was to assess the level of contribution that the biomass of the Lerma Valley (province center) could be as strategic tools for the implementation of more sustainable energy systems. The main variables (indicators) were studied, agreed, quantified and measured for three defined BS. These BS were comparatively evaluated through a theoretical-analytical framework of sustainability –built for this purpose– included the following links (expressed as partial Indices, which integrated the values of measured indicators): Participation, Resources, Technology and Impacts. The BS got an Index of Sustainability (IS) that ranged from “acceptable” to “high”, according to the defined scale. The contributions of this work can identify in three key areas: a) generation of scientific and technical knowledge for the planned management of the biomass of the Lerma Valley; b) construction and development of novel methodologies for analysis and evaluation of sustainability; and c) contribution of specific results in the field of bioenergy, which will allow the integration of sectors and regions with specific proposals, by directing them towards higher local sustainability levels. KEYWORDS: biomass, bioenergy system, sustainability.

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INTRODUÇÃO A biomassa: energia renovável e “limpa” A Argentina, como a grande maioria dos países do mundo, tem uma forte dependência de combustíveis fósseis para abastecimento energético (PASQUEVICH, 2012). Petróleo e gás, embora com diferentes proporções nos últimos 35 anos, representam 90% da matriz energética nacional, enquanto as energias renováveis contribuem com apenas 3% dela (SEN, 2012). Segundo dados do IAE, as reservas comprovadas totais desses hidrocarbonetos sofreram uma redução de 41% entre 2002 e 2011, aumentando as quedas descritas em períodos anteriores (IAE, 2012). A projeção de crescimento da demanda de energia, que provavelmente está perto de duplicar em um período de 15 anos (MONTAMAT, 2005), e as reservas de combustíveis fósseis em retrocesso configuram um cenário energético crítico, que se torna ainda mais complexo quando se considera o contexto ambiental global e nacional. O uso intensivo de combustíveis fósseis gerou fenômenos como a chuva ácida, a contaminação da atmosfera e um superaquecimento desta, que, na opinião de alguns especialistas, encaminha o ambiente para uma mudança climática irreversível (EZZATI et al., 2004; IPCC, 2007; ANGELIS-DIMAKIS et al., 2011; BAÑOS et al., 2011; DEDEURWAERDERE, 2013). Nesse contexto, o emprego de energias renováveis junto com medidas de eficiência energética poderia contribuir com alternativas estratégicas locais (ZHANG; COOKE, 2009; CICERONE; VEST, 2009; BORGES DE OLIVEIRA et al., 2011; SARDIANOU; GENOUDI, 2013). A biomassa, que inclui recursos de natureza orgânica não fossilizados em diferentes estados de transformação (FAO, 2009; EUBIA, 2013), foi a primeira e única fonte energética utilizada pelo homem até o advento do carvão (KAREKEZI; LATA; COELHO, 2004) e continua sendo umas das principais fontes energéticas da humanidade (IEA, 2012). Embora seu potencial energético varie em função do tipo e da quantidade de recurso e de suas características (umidade, composição elementar, cinzas, etc.), assim como do processo de conversão energética (HATJE; RUHL, 2000; DEMIRBAS, 2005; BALAT et al., 2009; STOLARSKI et al., 2013), em muitos países em desenvolvimento a biomassa – principalmente na forma de lenha ou madeira – é a mais importante fonte de energia e contribui em conjunto com cerca de 35% de sua energia primária e com valores muito superiores em alguns países africanos (HOOGWIJK et al., 2005; DEMIRBAS; BALAT; BALAT, 2009). As duas principais características pelas quais se revitalizou a promoção de sua utilização na atualidade são sua versatilidade como fonte de energia renovável e sua qualidade de ser “mais limpa”, 13

quanto a emissões de contaminantes (NOx, SO2) e de gases efeito estufa (GEE, principalmente CO2, responsável por 80% do superaquecimento global) (BAUEN; WOODS; HAILES, 2004; LECHÓN et al., 2009; BOLLINO; POLINORI, 2011; FELTEN et al., 2013). Em particular, considera-se que a biomassa é uma fonte “neutra” em emissões de carbono, uma vez que todo o CO2 emitido foi teoricamente fixado pelas estruturas vegetais antes de sua utilização1 (KIRSCHBAUM, 2003; KRAJNC; DOMAC, 2007; ZHANG et al., 2013). Na Argentina, a promoção da utilização de biomassa concentrou-se em cultivos energéticos dedicados à produção de combustíveis líquidos (biodiesel e bioetanol principalmente). A rápida expansão consequente desses cultivos (como em outras partes do mundo) causou grandes controvérsias com relação ao avanço do desflorestamento, à alta dependência de insumos e recursos envolvidos no cultivo (água, terra, fertilizantes, maquinário), à destinação dos biocombustíveis gerados e ao tipo de impactos nas áreas onde eles são produzidos (SARANDÓN; IERMANÓ, 2005a; SALOMON, 2006; LAMERS, 2006; VAN DAM, 2009; PANICHELLI; DAURIAT; GNANSOUNOU, 2009; TOMEI; UPHAM, 2009; RODRIGUEZ; JACOBO, 2010; AFFUSO; HITE, 2013). No entanto, outros recursos de biomassa ainda não tiveram o protagonismo que poderiam ter proporcionalmente a seu potencial. Um estudo recente denominado projeto WISDOM (FAO, 2009), realizado na Argentina para definir a potencialidade dos recursos lenha, carvão vegetal e resíduos agroindustriais, estima que o consumo total real duplica-se, o que é mencionado no Balanço Energético Nacional (que alcança os 5.000 ktep/ ano). Ainda assim, sua participação na matriz energética é baixa, e o governo está incentivando novas medidas para fazer com que sua participação alcance os 10% (aproximadamente 200 MW de eletricidade e outro tanto de energia calórica a partir da biomassa) (MINAGRI, 2012). Na província de Salta, no início desta pesquisa, praticamente não havia informação sobre a biomassa em seus diferentes aspectos e possibilidades, e, além dos usos não comerciais e improvisados (emprego de lenha de bosques sem planos de manejo), não existiam estudos científico-técnicos nem propostas participativas e integrais concretas que permitissem chegar a uma conclusão sobre o benefício do emprego de biomassa. O fato de a biomassa estar associada a alguns dos benefícios mencionados significava que o emprego da bioenergia na província era intrinsecamente sustentável? Quais critérios que permitiriam medir a sustentabilidade dos sistemas bioenergéticos (SB) poderiam ser propostos? E, em termos mais gerais, o que seria o sustentável? Para poder responder a essas perguntas, é necessário esclarecer alguns conceitos. 1 Isso depende de como e onde são produzidos (FARRELL et al., 2006; ALDER; GROSSO; PARTON, 2007; GIBBS et al., 2008).

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Desenvolvimento, desenvolvimento sustentável, sustentabilidade Em 1949, o presidente Truman utilizou a palavra “desenvolvimento” para comparar sua situação como país com relação ao crescimento econômico, progresso industrial e avanço científico alcançados, com todas as outras variadas e múltiplas realidades existentes no mundo. De uma hora para outra, dois terços da humanidade passaram a pertencer à categoria de subdesenvolvidos, cujas diferenças com relação aos países dominantes são consideradas uma síndrome de atraso, indignidade e ignorância (ESTEVA, 1992; BRESSERS, 2004; RAMIREZ, 2008). No entanto, o sentido desse termo se consolidou a partir do século XV, do “descobrimento”, quando o ocidente nasceu como tal e alcançou seu maior esplendor, uma vez completado o processo mercantil extrativista de colonização, por um lado, e a Revolução Industrial, por outro, vários séculos mais tarde (MERCHANT, 2006). Acreditou-se que o progresso ao estilo ocidental (de crescimento econômico, desenvolvimento da produção, aquisição de riqueza e utilização dos recursos que haviam surgido no contexto específico da industrialização e da colonização) era possível para todos e, como consequência da expansão desse modelo, começou a ser gerada a contaminação, desertificação, pobreza, esgotamento, superexploração, extinção (DEDEURWAERDERE, 2013; RAMIREZ, 2008; JERNECK, 2010). Uma série de relatórios científicos publicados no final dos anos 1960 e início dos 1970, de fato, começou a alarmar sobre uma crise ambiental (SALAS-ZAPATA; RÍOS-OSORIO; ÁLVAREZ-DEL CASTILLO, 2011; ANDERSON; TEISL; NOBLET, 2012) e impulsionou a criação de movimentos ambientalistas (embora com raízes em séculos anteriores), por um lado, e de diversos organismos internacionais relacionados com a área ambiental, por outro (FOLADORI; PIERRI, 2005), que em 1987 parecem confluir – ainda com suas diferenças – quanto a um novo conceito: o de “desenvolvimento sustentável” (WCED, 1987). Essa proposta de desenvolvimento com conservação limitada é reconhecida como a primeira tentativa global e institucionalizada de tratar simultaneamente de bem-estar econômico, da proteção ambiental e da justiça social, que foram considerados as três dimensões do desenvolvimento (HOLDEN; LINNERUD, 2007; LINDMARK; ACAR, 2013). Depois de quase três décadas dessa nova proposta de desenvolvimento, ainda subsistem e crescem os problemas que foram o foco da discussão meio século atrás. Provavelmente por isso a comunidade científica esteja começando a falar de uma nova “ciência da sustentabilidade” que busque e proponha verdadeiras soluções que favoreçam a transição das sociedades em direção a trajetórias mais sustentáveis (SALAS-ZAPATA; RÍOS-OSORIO; ÁLVAREZ-DEL CASTILLO, 2011; KATES, 2011; WHITE, 2013). O objeto de estudo dessa nova ciência, cujo enfoque epistemológico é o de sistemas complexos, parece ser definido como a resiliência socioecológica dos 15

sistemas (CLARK; DICKSON, 2003; FIKSEL, 2006; RÍOS; ORTIZ; ÁLVAREZ, 2009), embora o desenvolvimento de princípios próprios sobre os quais a comunidade de pesquisadores em sustentabilidade possa construir sistematicamente conceitos e teorias que sustentem um corpo autônomo de conhecimento ainda seja incipiente (CLARK; DICKSON, 2003; KAJIKAWA, 2008). As contribuições dessa ciência poderiam orientar as transições graduais na direção de condições mais sustentáveis para os sistemas globais, sociais e humanos (DEDEURWAERDERE, 2013; HAAS et al., 2008; GASPARATOS; SCOLOBIG, 2012). Nesse sentido, claramente, não é possível saber como será no futuro a sociedade ou o sistema “sustentável”, mas é possível reconhecer com certeza que algumas atividades ou práticas humanas, se não forem detidas ou modificadas, não contribuirão para alcançar essa sustentabilidade (FIKSEL, 2006). Entretanto, o manejo conjunto de informação proveniente de diferentes disciplinas que nutrem essa ciência – ética ambiental, economia ecológica, ecologia política, ecologia cultural, entre muitas outras (SALAS-ZAPATA; RÍOS-OSORIO; ÁLVAREZ-DEL CASTILLO, 2011) – só será possível se for desenvolvido um marco de referência dentro do qual as disciplinas individuais possam proporcionar critérios e indicadores quantificáveis para a avaliação da sustentabilidade (definida localmente), de maneira a facilitar o processo de tomada de decisões e a resolução de problemas complexos (LINDMARK; ACAR, 2012; GASPARATOS; SCOLOBIG, 2012). Já faz algum tempo que os pesquisadores vêm combinando esforços para propor diferentes métodos e ferramentas de avaliação, e este é um momento-chave para que colaborem para conciliar aqueles que melhor permitam medir o progresso na direção da sustentabilidade (NESS et al., 2007; BOND; MORRISON-SAUNDERS; POPE, 2012; PINTÉR et al., 2012). Neste trabalho, são resumidos alguns dos principais resultados da tese de doutorado da autora, cujo objetivo foi avaliar que nível de contribuição da biomassa local poderia haver no setor centro da província de Salta, enquanto instrumento estratégico para a implementação de sistemas energéticos mais sustentáveis. Para isso, foram estudados, definidos, combinados, quantificados e avaliados os recursos de biomassa locais e os potenciais sistemas bioenergéticos (SB) a serem implementados de maneira participativa, multidimensional e integral, realizando contribuições em três áreas fundamentais: a) geração de conhecimentos científico-técnicos para o manejo planejado da biomassa do Vale de Lerma, principalmente em função de seu potencial de mitigação de GEE e seu potencial bioenergético; b) construção e desenvolvimento de novas metodologias de análise e avaliação de sustentabilidade; e c) contribuição com resultados específicos no campo da biomassa e da bioenergia, que permitirão conseguir fazer a integração de setores e regiões com propostas concretas, direcionando-os para níveis de maior sustentabilidade local. 16

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METODOLOGIA Área de estudo O Vale de Lerma localiza-se na província de Salta, Argentina, entre as coordenadas 24º 22’ e 25º 43’ S e 65º 15’ e 65º 48’ W. Sua altitude média é 1.100 m acima do nível do mar, e a inclinação, de 1%.

Figura 1. Zoneamento topográfico do Vale de Lerma, segundo a quota de 1.600 m.a.n.m.

A área alcança os 5.005 km2 e é considerada uma unidade por suas características produtivas, ecológicas e climáticas, sendo a atividade agrícola a que regula a economia da região, dominada pelo cultivo de tabaco (NÚÑEZ, 2007). O Vale é integrado por 7 departamentos (incluindo a Capital) e 13 municípios, e concentra 53% da população da província (cerca de 600 mil pessoas) (INDEC, 2011). Distinguem-se duas regiões com características diferenciais (Figura 1): a área plana (70 mil habitantes), que corresponde a uma planície interior que serve para agricultura e onde se concentram os centros urbanos e de serviços (até os 1.600 m.a.n.m.); e a área montanhosa, que margeia o Vale, com altitudes máximas de 5.000 m.a.n.m no oeste e de 2.000 m.a.n.m. no leste, com uma população dispersa, que realiza práticas de autoconsumo e criação de gado extensiva. Os SB foram definidos para a área plana, de maior acessibilidade e diversidade de opções.

Plano de pesquisa O processo de pesquisa, com três níveis diferentes de abordagem – exploratória, descritiva e explicativa –, seguiu esquematicamente os seguintes passos: a) construção do marco teórico-analítico da sustentabilidade; b) estudo da área geográfica selecionada; c) identificação de recursos potenciais e disponíveis na área de estudo; d) levantamento e amostragem dos recursos de biomassa disponíveis; e) caracterização dos recursos de biomassa estudados; f) estimativa do potencial bioenergético e de mitigação de GEE dos recursos; g) seleção da aplicação, processos e tecnologias para cada recurso; e h) avaliação de sustentabilidade de cada um dos SB. Esses passos foram cumpridos em três etapas procedimentais (que não seguem uma ordem cronológica, pois se foram retroalimentando no processo de pesquisa): a) levantamento teórico (análise, revisão de literatura, reflexão, processamento e construção de conhecimento); b) campo: amostragem, entrevistas e pesquisas de opinião, oficinas locais; e c) laboratório: processamento de amostras.

Detalhamento metodológico As técnicas e as ferramentas metodológicas empregadas são descritas mais detalhadamente a seguir. Os resultados alcançados no item (a) são mostrados na seção “Desenvolvimento” e basearam-se em uma análise mais profunda de literatura relevante, contribuição de especialistas no tema e reflexão própria. 18

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a. Estudo da área geográfica selecionada Por meio da exploração bibliográfica (fontes primárias e secundárias), trabalho com imagens de satélites Landsat 5, coletadas em campo, e apanhado de dados de um sistema de informação geográfica (SIG), foram delimitados os principais tipos de cobertura de solo, vegetação e recursos.

b. Identificação de recursos potenciais e disponíveis (e outros aspectos de sustentabilidade) Por meio da observação participativa, de oficinas (5), entrevista a atores-chave (40 entrevistas), pesquisas de opinião locais (100 entrevistas) e trabalho de levantamento teórico, buscou-se conhecer e identificar a percepção local sobre fontes de biomassa e sobre as demandas energéticas existentes, assim como os aspectos a serem considerados nos SB para poder avançar na direção de sistemas mais sustentáveis. Os setores consultados foram: governos municipais, empresas do tabaco, associações, produtores e habitantes (agentes sanitários, professores, dirigentes locais, etc.). As pesquisas de opinião permitiram contrastar a informação reunida em entrevistas e oficinas, e padronizar os resultados.

c. Levantamento e amostragem dos recursos de biomassa disponíveis As amostragens, de dois tipos, destrutivos e não destrutivos, foram estatisticamente planejadas. No primeiro caso, envolveu a coleta do material e seu transporte ao laboratório; e, no segundo, apenas o registro de variáveis, em campo, como: diâmetro à altura do peito (dap, medido por convenção a 1,3 m), diâmetro na base, altura total e de fuste, qualidade da árvore (sadia, reta, torcida, bifurcada, doente, oca, morta em pé, caída, etc.), espécie e quantidade. Trabalhou-se com parcelas retangulares de 100 m2 no caso de vegetação nativa (ecossistemas naturais), nas quais também foram coletadas amostras de solo a 30 cm de profundidade. A quantidade de parcelas foi estimada em função da variabilidade do recurso a ser amostrado, considerando sua biomassa (como peso seco) por unidade de área. O erro de amostragem assumido foi de 20%, e o nível de confiança, de 95%. Trabalhou-se com provas estatísticas não paramétricas (Kruskall Wallis) e testes de duas hipóteses para as análises.

d. Caracterização dos recursos de biomassa selecionados As amostras foram caracterizadas quanto a aspectos físicos, químicos e energéticos no Laboratório Central de Análise do INTA Cerrillos (Salta). A secagem foi realizada em estufas a 105 ºC. As amostras foram moídas e passaram pela análise de: carbono orgânico (CO), pelo método de Walkley-Black; matéria seca 19

inicial (MSI), por gravimetria a 70 ºC; matéria seca final (MSF), por gravimetria a 105 ºC; cinzas, por gravimetria a 550 ºC durante 6 h; poder calorífico inferior e superior (PCI e PCS), por meio de bomba calorimétrica Parr 1108. Os resultados foram expressos em base seca. Para o solo, estimou-se também a densidade aparente pelo método do cilindro (BLAKE; HARTGE, 1986).

e. Estimativa de biomassa, bioenergia e mitigação de GEE Considerando que duas das qualidades mais apreciadas da biomassa em âmbito mundial são sua potencialidade energética e seu papel na mitigação de GEE, ambos os aspectos foram estudados. Para estimar a biomassa (t/ha) e o carbono (assumido como 50% da biomassa (IPCC, 2007)), foram aplicadas as equações da Tabela 1, em função do ecossistema estudado. Tabela 1. Equações alométricas utilizadas para estimar biomassa (Ec. 1 a 3) e carbono orgânico de solo (Ec.4). Em todos os casos, Y = biomassa árvore (kg), MT = biomassa do fuste da árvore (kg); D = dap (cm); H = altura total (m); S = densidade básica (g/cm3); H0 = altura de copa (a partir de galho de 2,5 cm) (m); COS = carbono orgânico de solo (t/ha); CO = %carbono; DA = densidade aparente (g/cm3); P = profundidade (cm). Ecossistema

Autor

Nº

Equação (Ec)

Yungas

Brown et al. (1989)

(1)

Chaco

Chave et al. (2005)

(2)

S ) Y = exp − 2.4090 + 0.9522 ln( D H 0.916 Y = 0.112 × S .D 2 .H

Matagais

Zhou et al. (2007)

(3)

Carbono de solo

Macdicken (1997)

(4)

{

M T

( = 0.1368 (D

)

×H

}

)

0.7559

COS=CO*DA*P

f. Definição dos SB para a área Neste passo, conjugou-se a informação relevada nas diferentes instâncias de participação, o conhecimento da temática adquirido pela autora e uma nova fonte de contribuição: a consulta a especialistas. Esta consulta, que partiu da identificação dos principais atores na temática de manejo de biomassa, aspectos de sustentabilidade e SB (internet, links de universidades e institutos e autores de publicações científicas), foi realizada por e-mail. A cada um dos atores identificados foi enviada planilha de cálculo no formato Excel, para que pudessem completar com suas respostas os três principais SB propostos para o Vale de Lerma, com a informação gerada anexa e a solicitação para que cada especialista desse sua própria opinião para definir critérios e indicadores, assim como a importância relativa destes. 20

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g. Avaliação de sustentabilidade dos SB definidos Um componente-chave das avaliações de sustentabilidade é a comparação de diferentes projetos ou alternativas (GASPARATOS; SCOLOBIG, 2012; BOND; MORRISON-SAUNDERS; POPE, 2012). Neste trabalho, optou-se por utilizar a Avaliação Multicritério (EMC), que pode ser definida como uma aproximação formal que busca considerar explicitamente múltiplos critérios para ajudar os indivíduos ou grupos a explorarem as decisões e soluções que lhes causam preocupação (SOLOMON; HUGHEY, 2007; BUCHHOLZ et al., 2009; STEWART; FRENCH; RIOS, 2013). O método de resolução matricial utilizado foi o de somatória linear ponderada (SLP), que dá um valor único, o qual permite comparar e ordenar as opções para a tomada de decisões. Assim, uma vez construído o âmbito de análise de sustentabilidade, definiu-se de maneira participativa quais seriam os aspectos (ou critérios) que deveriam ser considerados para propor SB mais sustentáveis e qual seria sua importância (escala de 1-100). Tais critérios (33 no total, com importância maior de 30%) foram ordenados hierarquicamente e avaliados por meio de indicadores específicos (variáveis qualitativas ou quantitativas que podiam ser medidas para avaliar a tendência de sustentabilidade do sistema). Os valores dos indicadores (assim como o índice de variação) foram obtidos a partir de cada um dos passos descritos no “Detalhamento metodológico”. Uma vez definidos os indicadores, especificou-se o tipo de relação que cada um deles tinha com o critério, ou seja, se o aumento do valor do indicador poderia refletir uma situação melhor (+) ou pior (–) para o critério considerado. Com a finalidade de adaptar os indicadores a uma escala comum, utilizou-se uma função de relativização, que se baseia na metodologia proposta pelo UNDP (2011) para calcular o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH). Nos casos em que os indicadores apresentavam uma relação positiva, adotou-se a fórmula da Eq. (5); e, quando ela era negativa, a Eq. (6), em que: x = valor correspondente da variável ou indicador para a unidade de análise; m = valor mínimo da variável em um período determinado; M = nível máximo da variável em um período determinado. Utilizando essas fórmulas, foram obtidos valores normalizados (entre 0 e 1, desde a pior situação até a melhor respectivamente) para cada indicador (Figura 4). Esses valores foram somados e refletiram índices parciais (Figura 5), que depois foram integrados para se obter um índice de sustentabilidade (IS) de cada SB analisado ao ser integrado à matriz de EMC. A escala de avaliação dos resultados obtidos em função de seu nível de sustentabilidade (IS*100) foi: 0-20%, muito baixo; 21-40%, baixo; 41-60%, aceitável; 61-80%, alto; e 81-100%, muito alto. Eq. (5) f ( x) = x − m M −m

Eq. (6) f ( x) = x − M

m−M

DESENVOLVIMENTO A sustentabilidade como contexto de análise A hipótese básica de trabalho foi que um SB sustentável para a região deveria estar baseado nos seguintes elos – como partes ou elementos – fundamentais: a) a sustentabilidade, localmente definida, como base de qualquer proposta; b) a participação como eixo transversal necessário para propor os sistemas, sua avaliação e seu funcionamento; c) os recursos, como plataforma para definir escala, aplicação e características de qualquer projeto bioenergético; d) a tecnologia, o conhecimento técnico-científico e os saberes populares, que definem as especificidades para a implementação dos SB; e e) os impactos, considerando o vínculo entre os fatores anteriores específicos do projeto e o contexto. Os aspectos econômicos e financeiros foram incluídos nas categorias de impactos e de tecnologias. A Figura 2 mostra os elementos necessários para alcançar SB mais ou menos sustentáveis e constitui o âmbito de análise das opções propostas. Os princípios solidamente definidos da sustentabilidade são a base sobre a qual se assentarão as políticas, projetos, planos ou sistemas. Há um ponto de equilíbrio, pois as opiniões dos diferentes atores envolvidos devem confluir e ser acordadas. No entanto, do equilíbrio dos componentes fundamentais que dão corpo e altura aos SB (participação, recursos, tecnologias, impactos) depende o futuro deste, assim como da influência dos fatores externos contextuais (sociais, políticos, econômicos, institucionais, ambientais, tecnológicos, etc.). Metodologicamente, cada elo constituiu um Índice Parcial, que refletiu o valor agregado dos diferentes indicadores definidos em cada caso. A soma dos índices parciais (IP, IR, IT, II) constituiu o IS de cada SB analisado.

Figura 2. O delicado equilíbrio dos sistemas bioenergéticos; onde P é participação; R, recursos; T, tecnologias; I, impactos; e SB, sistema bioenergético.

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Participação Considera-se que os enfoques participativos e os processos colaborativos de geração e intercâmbio de conhecimentos contribuem para a sustentabilidade e relevância dos projetos e facilitam o fortalecimento de comunidades locais. Assim, o eixo transversal para a apresentação de propostas úteis, ajustadas à realidade e autônomas no longo prazo, foi o envolvimento dos diferentes setores e atores vinculados aos projetos a serem desenvolvidos. Neste caso, apesar do reconhecimento da demanda energética existente em nível nacional, interessou enfocar o estudo na demanda local, considerando que esta tinha prioridade a partir de um enfoque de sustentabilidade. Buscou-se reduzir o universo possível, concentrar esforços, otimizar recursos escassos (tempo, dinheiro, pessoal) e definir SB possíveis de ser desenvolvidos no Vale, que foram apropriados e apropriáveis. Para isso, os atores do processo tiveram oportunidades para expressar seus conhecimentos, valores e preferências sobre o tema em discussão. Por outro lado, a participação externa atuou como disparador de ideias e enriqueceu as discussões, permitindo – no consenso – definir os critérios e indicadores para avaliar este “elo” (Tabela 2). Os valores medidos para cada indicador são mostrados na Tabela 7, e sua normalização, na Figura 4. Tabela 2. Critérios e indicadores definidos e avaliados para o elo P (participação). A letra S refere-se a “sinal” da relação. Critério

Indicador

Índice

Marco legal e político

Leis que respaldam a atividade (N°)

0-10

Aceitação cultural

Respostas favoráveis ao uso do recurso (%)

0-150

Condições de trabalho

Cobertura de benefícios sociais no sistema (%)

0-100

Respeito aos direitos de propriedade

Fração de recurso não disponível (%)

0-100

População que Organização e pertence a algum tipo vínculo de associação (N°)

0-150

Comunicação e informação

0-100

População que se vincula com outro setor do Vale (%)

Descrição Probabilidade de que continue existindo a fonte de geração do recurso e o SB, considerando o respaldo político e legal local e nacional. Percepção sobre o recurso e seu interesse de uso ou aceitação social no SB proposto (apropriável). Condições de trabalho atuais que seriam incluídas no SB (retribuição com salário justo, trabalho infantil, benefícios sociais, etc.) Restrições de propriedade particular, restrições legais de áreas protegidas ou outras existentes na região. Vínculos entre atores e setores por meio de cooperativas ou associações que favoreçam contratos e acordos de fornecimento ou outros. Mecanismos de comunicação e intercâmbio de informação entre todos os elos da cadeia que facilitará a execução de SB.

Critério

Indicador

Índice

Acesso a bens

População que deve arrendar bens para produzir (%)

0-100

Mecanismos de persistência

Subsídio necessário para executar o sistema (% )

0-100

Respeito cultural

Fração de recurso não disponível por outros usos (%)

0-100

P10

Aplicação

População que demanda esta aplicação (%)

0-100

Descrição Quantidade de pessoas que deveriam pagar aluguel de ferramentas e maquinário para colocar em prática os SB propostos. Subsídio governamental financeiro ou de infraestrutura considerando porcentagem sobre o custo total do sistema atual. Usos atuais. Usos estabelecidos do recurso; por exemplo, adubo, forragem, artesanato, etc., em % sobre recurso total. Aplicações energéticas ou uso final da biomassa mais demandado(s) na região (calórica, elétrica, etc.)

Recursos A base biofísica ou fonte, ou seja, o recurso e suas características marcam o ponto de partida de qualquer projeto de bioenergia. Nem toda a biomassa potencial identificada em um local pode ser utilizada, pois existem diversos tipos de restrições e diferentes potenciais de aproveitamento. Para estudar os recursos de biomassa do Vale de Lerma, foram consideradas as seguintes categorias (ANGELIS-DIMAKIS et al., 2011; PUIGDEVALL; GALINDO, 2007): a) biomassa potencial (BP): total gerado na área de estudo, sem levar em consideração outros usos dela; b) biomassa disponível (BD): fração de BP que não tem outros usos já estabelecidos, nem restrições de propriedade ou ambiental; e c) biomassa utilizável (BU): fração de BD que pode ser coletada sem barreiras técnicas ou econômicas. Os critérios e indicadores de avaliação deste elo estão na Tabela 3, e os valores medidos para cada indicador são mostrados na Tabela 7 e na Figura 4. Tabela 3. Critérios e indicadores definidos e avaliados para o elo R (recursos). Critério

Indicador

Índice

Uso do solo

Área total envolvida na oferta (ha/ano)

1-150.000

Distribuição territorial

Nível de distribuição do recurso (%)

1-100

Descrição Refere-se à área na qual se gera o recurso de biomassa, sem que isso implique mudança de uso do solo. Quanto mais concentrado for o recurso, mais fácil será aproveitálo. Estima-se em % coberta da área total.

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Critério

Indicador

Índice

Potencial energético

Bioenergia disponível (GJ/ha.ano)

1-15

Aptidão do recurso

Índice de valor combustível ou FVI (adimensional)

100-1.700

Aptidão do território

Biomassa gerada (t MS/ano)

1-20.000

Disponibilidade do recurso

Índice de resíduo/produto (adimensional)

0-1

Renovabilidade do recurso

Crescimento de biomassa anual (t/ ha.ano)

0-1,5

Especificidade tecnológica

Necessidade de tratamento prévio do recurso (N°)

1y4

Descrição Toda a energia que pode ser obtida quando a biomassa é submetida a algum tipo de processo de transformação. Onde δ: densidade básica; Z: cinzas e W: umidade. P.CI.(Kj/g) × δ (g/cm 3 ) FVI = Z (g/g) × W (g/g) Dependerá da climatologia e/ou regime de irrigação, contexto de plantação, espécie, entre outros. Considera-se peso seco (MS) em unidade de área. Acessibilidade física por orografia ou porcentagens que naturalmente não podem ser utilizadas (fator de uso possível do recurso adimensional ou porcentagem). Para fins energéticos deve ser utilizada a biomassa abaixo de sua taxa de renovação (quantidade produzida/unidade de tempo). Necessidade de adequação do recurso para aplicá-lo a determinado processo, considerando: redução, umidade, tamanho, compactação ou eliminação de componentes não desejados.

Processos-tecnologias A tecnologia, entendida não só como artefatos, mas também como habilidades requeridas para desenvolver, produzir e usar artefatos (SEGHEZZO, 2008), é um fator-chave para projetos de intervenção local de SB. Foi necessário realizar o levantamento das opções de aplicação, junto com as de conversão energética, que implicam processos e tecnologias determinados, indicados pela própria população. Interessava selecionar a proposta tecnológica que apresentasse melhores qualidades do ponto de vista local (aceitação, disponibilidade, acessibilidade, conhecimento) e seu entrecruzamento com as experiências de especialistas internacionais no tema. Os critérios e indicadores para avaliar esse elo são mostrados na Tabela 4, e os valores medidos para cada SB, na Tabela 7 e Figura 4. Alguns dados de custos incorporados nas análises deverão ser revisados no momento de implementar os SB definidos.

Tabela 4. Critérios e indicadores definidos e avaliados para o elo T (tecnologia). Critério

Indicador

Índice

Desenvolvimento da tecnologia

Estado de desenvolvimento tecnológico (adimensional)

0-1

Eficiência

Eficiência total do processo de conversão (%)

0-100

Consumo de combustível (heat rate)

Quantidade de energia para produzir um kwh (kcal/kwh)

0-5.000

Complexidade tecnológica

Nível de complexidade (adimensional)

0y1

Custo de intalação

Custo em % do custo total do projeto

1-100

Custos de operação e manutenção

Custos em US$/ kwh gerado

0,01-5

Descrição Estados de desenvolvimento em nível mundial, considerando 0=piloto; 0,5=experimental; 1=comercial. Considerando que está diretamente ligado a um dispositivo particular, pode ser considerado o de uso mais comum. Expresso em porcentagem. É outra maneira de expressar a eficiência elétrica. Calcula quanto um gerador usa eficientemente a energia térmica. Tipo de desempenho do processo quanto a seu nível de complexidade. Considera-se complexidade alta=0; média=0,5 ou baixa=1. Existe uma série de custos fixos que, no caso das pequenas instalações, têm mais repercussão por kW instalado. São assumidas porcentagens atuais. As tecnologias que requerem maiores períodos de manutenção provocam uma maior dependência de fornecedores externos. São assumidos valores teóricos.

Impactos Embora os impactos apareçam acima da pirâmide, isto não significa que eles tenham menor nível de importância, mas que só poderão ser avaliados quando tiverem sido consideradas as especificidades de cada um dos SB (recursos, processos/tecnologias, aplicações). A partir de um enfoque de sustentabilidade, conseguir benefícios em uma área, como o fornecimento de energia, por exemplo, não deveria gerar novos problemas em outras áreas, como contaminação ou degradação de recursos naturais; alteração de modos de vida ou deslocamento de comunidades; avassalamento de direitos humanos; escassez de alimentos ou aumento de preços destes; debilitação das economias regionais; geração de emissões contaminantes ou de GEE, entre outros. Portanto, o tipo de impactos a serem avaliados e sua priorização deveriam ser definidos e acordados com a participação dos atores envolvidos (Tabelas 5 e 7 e Figura 4).

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Tabela 5. Critérios e indicadores definidos e avaliados para o elo I (impactos). Critério

Indicador

Índice

Acesso aos recursos

Pessoas que têm acesso aos recursos (%)

0-100

Ameaça à biodiversidade

Uso de espécies ameaçadas (adimensional)

0-1

Contaminação do ar

Emissão de N total (%)

0,1-3

Satisfação de demandas

Mitigação de GEE

Conservação de sumidouros

Experiência popular

Impacto econômico na região

Dependência de inputs externos

Pessoas beneficiadas 0-100 energeticamente (%) Emissões evitadas por 1-10.000 substituição de fósseis (tC/ano) Sequestro de carbono aéreo (tC/ha) População que conhece a tecnologia (%) Capacidade de economia por emprego de biomassa (%) Gasto com insumos (%)

Descrição

A segurança de fornecimento energético depende, entre outros fatores, do acesso às + fontes de combustíveis, neste caso, medido em % do total de habitantes. Preservação de espécies nativas vulneráveis, - raras, ameaçadas ou em perigo. Considerase Sim=0 e Não=1. Na presença de luz solar, os óxidos de nitrogênio (NOx) e os compostos orgânicos voláteis (COV) produzem o smog fotoquímico, ozônio e/ou chuva ácida. +

0,1-80

0-100

1-100

Adequação do projeto à satisfação das necessidades energéticas detectadas. Considera-se apenas a substituição de gás natural, cujo fator de emissão de carbono é de 15,3 tC/TJ2, a densidade é de 0,75 t/m3 e o PCI de 8.800 kcal/m3N. O sequestro de carbono é um incremento em qualquer reservatório não atmosférico. Este dado permitirá fazer o balanço de carbono total do ciclo ou sistema bioenergético. Nível de conhecimento ou experiência no manejo do processo/tecnologia por parte da população destinatária. Economia de gasto em combustíveis fósseis por uso de biomassa em cada lar em particular, contribuindo para o alívio na economia individual e local. É considerado o % de gastos com insumos, reposição e outros custos externos sobre o custo total de produção para colocar em prática o SB.

Os sistemas bioenergéticos propostos As classes de coberturas de solo (associadas com um ou mais tipos de recursos de biomassa) identificadas no Vale de Lerma são mostradas na Figura 3. A área total coberta por vegetação é de 412.000 ha, e o resto dela corresponde a corpos de água, trilhas, zonas urbanas, etc.

2 Ver outros fatores de emissão de carbono para combustíveis fósseis em Barros et al. (1999).

Figura 3. Área ocupada pelas principais classes de cobertura de solo do Vale de Lerma (Salta).

Os SB com relação aos quais a população participante mostrou maior interesse e sua importância relativa (quantidade de respostas favoráveis sobre o total) foram a lenha para combustão em fornos e estufas eficientes (56%), resíduos agrícolas para estufas de tabaco (23%), RSU para geração de biogás em um aterro sanitário regional (14%), resíduos de criação de gado e efluentes industriais (3% cada um, sem definição de sistemas específicos), e, por último, resíduos florestais para diversas aplicações (1%). Os principais ecossistemas identificados, que poderiam contribuir com lenha em condições de manejo são (CABRERA, 1994): Chaco, Yungas e matagais. Dentro do ecossistema de matagal, foram identificadas e destacadas particularmente quatro espécies de acácias (Acacia caven, A. aroma, A. furcatispina e A. praecox) de maior frequência e densidade, e considerada sua oferta de biomassa particular. Foram trabalhados os três principais SB definidos, que são mostrados na Tabela 6. Tabela 6. Os SB definidos para o Vale de Lerma. SB

Recurso

Processo

Tecnologia

Produto

Aplicação

Resíduos sólidos urbanos (RSU)

Digestão anaeróbica

Aterro sanitário e motor de combustão interna

Biogás

Eletricidade

Calor ou eletricidade em pequena escala Resíduos Calor e Calor de C Combustão Estufas e fornos melhorados agrícolas gases processo As letras A, B e C designam cada um dos SB. Para “resíduos agrícolas”, foram incluídos resíduos de tabaco Criollo, tabaco Virginia e ají (tipo de pimenta). Os dados computados na Tabela 7 em todos os casos correspondem a um valor médio. B

Lenha de acácias

Combustão

Fornos e estufas melhorados e/ ou motores Stirling

Calor e gases

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No caso dos RSU, considerou-se a cobertura de demanda elétrica por lar tomando os valores mencionados pela Comissão Nacional de Energia Atômica (CNEA, 2007) e utilizados no Documento de Referência da Pegada de Carbono (Secretaria do Meio Ambiente e Desenvolvimento Sustentável - SAyDS, 2008) de consumo de 1.200 kWh/per capita-ano. Aplicou-se um valor de eficiência de 28% dos motores de combustão interna (MACI). No caso de lenha de acácias, considerou-se a porcentagem de cobertura da demanda de lenha para estufas de secagem de tabaco (que, no total, aproxima-se das 55.400 t/ano) (MANRIQUE; FRANCO, 2012). Só nos casos em que foram necessários os valores comparáveis estimou-se a possibilidade de geração elétrica por motor Stirling de pequena escala. Para resíduos agrícolas, considerando que a demanda de lenha para a secagem de tabaco em estufas não é coberta pela lenha anual obtida por manejo das acácias, estimou-se também como porcentagem dessa demanda. Os valores dos indicadores obtidos para cada SB são mostrados na Tabela 7 (anexa), e sua normalização, na Figura 4.

Figura 4. Valores normalizados dos indicadores para cada um dos SB considerados.

Avaliação (Multicritério) da Sustentabilidade Os valores inseridos na matriz de EMC mostram os resultados da Figura 5, em que se destaca a participação relativa de cada um dos índices parciais considerados (IP, IR, IT, II). Com uma simples observação, pode-se notar que nenhum dos três SB propostos alcança um nível de sustentabilidade “muito alto” (mais de 81%), mas não mostra um nível “muito baixo” (menos de 20%). Isso significa que cada um dos SB definidos poderia, em primeira instância, ser implementado na região de estudo com mais benefícios que prejuízos.

Figura 5. Análise de sustentabilidade dos SB propostos para o Vale. As letras correspondem a: IP, índice de participação; IR, índice de recursos; IT, índice de tecnologias; II, índice de impactos.

As fraquezas e ameaças detectadas para os SB (refletidas em baixos valores dos indicadores medidos) são as que deverão ser trabalhadas, a fim de elevar seu “nível de sustentabilidade”; e, possivelmente, se não houver consensos locais, o SB não deverá ser implementado. Os indicadores específicos de um SB que mostram baixos valores, em alguns casos, podem representar “bandeiras vermelhas”, ou seja, aspectos que repercutiram em magnitude ou direção de maneira irreversível no meio em que se projeta seu emprego, motivo pelo qual, embora sejam resgatados aspectos positivos que permitirão avançar na direção de maiores níveis de sustentabilidade, estes talvez não compensem em seu conjunto para um ou dois dos indicadores negativos. Portanto, o parâmetro de decisão (ou seja, que “nível de sustentabilidade” será considerado para definir qual sistema se deve implementar e qual não) definido localmente para a tomada de decisões de implementação também é um componente fundamental para assegurar o êxito do SB na região. Por isso, considerando que o resultado total mascara os indicadores avaliados em cada caso (no interior dos índices parciais) e não permite detectar os aspectos mais fracos dos SB, tampouco suas forças, é necessário explorar detalhadamente cada um. Observando a Figura 6, é possível notar que a área sombreada, que representa o IS do sistema, é irregular e escassa, mostrando um sistema que responde muito bem em certos indicadores (altos valores) e muito mal em outros (em que obtém valores muito baixos). Um sistema ideal seria aquele 30

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que mostrasse um diagrama com uma distribuição regular entre seus indicadores e com uma área sombreada de 100%. Possivelmente este poderia ser, em alguns casos, o parâmetro de decisão mais prudente, mas talvez não o mais adequado à realidade local, em função das demandas e necessidades.

Figura 6. Representação do IS, em que se pode ver o comportamento total de cada SB analisado e a contribuição individual de cada indicador.

De maneira geral, é possível reconhecer que, analisando-se os valores atuais de cada um dos indicadores dos SB propostos, existem perspectivas bioenergéticas e de mitigação de GEE positivas para o Vale de Lerma, embora de diferente magnitude. Dos sistemas analisados, o que maior IS apresenta é o sistema “C”, de aproveitamento de resíduos agrícolas (restos de cultivos de tabaco Virginia, Criollo e “ají”), para as estufas de secagem de tabaco, que mostra uma grande aceitação, conhecimento da tecnologia, qualidades dos recursos e fortalezas locais (o IS é de 0,7). Então, se contaria com cerca de 46.000 Gcal/ano, a partir de 18.000 t (peso seco) de resíduos gerados mediante essas produções em uma área cultivada anualmente de 17.300 ha em média (Tabela 7). O aproveitamento desse produto para as estufas de secagem de tabaco (ou outras demandas calóricas dos ciclos de produção desses cultivos) possibilitaria substituir – segundo o tipo de estufa – gás natural ou lenha obtida atualmente sem nenhum plano de manejo dos ecossistemas locais. Este IS é seguido de perto pelo sistema A (IS= 0,67) de aproveitamento de RSU por meio da digestão anaeróbica em um aterro sanitário regional (que é um projeto atual da província) para produzir eletricidade (considera-se 70% de valorização do biogás). São gerados no Vale de Lerma cerca de 24.100 t (peso úmido) anuais, com um potencial energético de 9.000 Gcal/ano, o que poderia ser utilizado na iluminação pública, por exemplo, ou beneficiar cerca de 2.200 pessoas. Em último lugar, embora não muito distante dos dois SB anteriores, está o aproveitamento de lenha de acácias para calor de processo (e/ou para geração de

eletricidade em pequena escala), com um IS de 0,54. As espécies estudadas se encontram dispersas em uma área de 68.000 ha e, em alguns setores, formam pequenos bosques quase intactos. Assim, seria possível contar com cerca de 50.900 Gcal/ano a partir de uma oferta lenhosa anual de 15.500 tMS. Para executar este SB, é necessária uma forte intervenção governamental para implementar planos de manejo que permitam a renovação dos matagais, acompanhados de sistemas de monitoramento e controle. Os principais ecossistemas identificados na região, apenas com planos de manejo adequados, poderiam ser utilizados de maneira complementar para alcançar os objetivos mencionados (energia calórica), sem os quais poderiam ter sua biodiversidade e possibilidades de subsistência afetadas. Além das especificidades de cada um dos SB analisados, que podem ser largamente discutidas, as análises refletem a realidade dos sistemas complexos que a ciência da sustentabilidade tenta abordar: a análise de um ou de poucos aspectos do sistema não permite a tomada de decisões acertadas sobre eles. Ou seja, ter uma ampla área de um recurso, excelentes qualidades combustíveis, capacidade de mitigação de GEE ou uma tecnologia disponível local ou facilmente apropriável e “mais limpa” não leva a uma conclusão efetiva sobre os benefícios de um SB – neste caso –, nem permite a tomada direta de decisões sobre sua implementação. Assim como em outros sistemas, as inúmeras inter-relações que se retroalimentam umas às outras podem atuar em sinergia ou gerando o que atualmente se denomina como “fugas”, isto é, efeitos não desejados em outro local ou outro aspecto não contemplado, se não forem devidamente estudadas. Uma conclusão ineludível das análises realizadas é que se deve assumir como imprescindível para a tomada de decisões em projetos de bioenergia a formação de equipes multidisciplinares, que integrem não só múltiplas perspectivas de análise, mas também que incluam os múltiplos olhares com relação a ela (dos diferentes setores e atores envolvidos). O papel da ciência e dos cientistas é muito importante no processo de obtenção de comunicação da informação necessária para reduzir o risco inerente a todo processo de tomada de decisões em condições de incerteza, porém esse processo exige ampla participação social e requer o uso de metodologias específicas. Para que a incipiente ciência da sustentabilidade contribua com soluções práticas para os problemas atuais, é imprescindível a cooperação estreita entre governos, pesquisadores, empresários, comunidades e todos os atores direta ou indiretamente afetados ou interessados em cada problema ou projeto em particular. Com esta premissa, a geração de conhecimento passará das esferas acadêmicas para conseguir integrar setores e regiões à corrente que conduz na direção de maiores níveis de sustentabilidade, nos quais os elos se encontram balanceados em seu ponto de equilíbrio perfeito.

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CONCLUSÕES Embora a abordagem do objeto de estudo – biomassa – tenha sido feita considerando-se múltiplas dimensões e perspectivas, existe uma complexa conjunção de fatores, elementos, inter-relações, energias, conjunturas temporais, que entram em sinergia e em sintonia na constituição concreta de cada SB definido para o Vale de Lerma (Salta) e de seus aspectos relacionais individuais. As partes aparentemente mais simples estão formadas por inter-relações entre seus componentes e com o entorno que as cerca (contexto territorial, temporal e humano), e o próprio sujeito que analisa não está à margem dessa realidade, mas, sim, é parte do processo da realidade e de seu conhecimento refletido. Portanto, a exploração, descrição, explicação e avaliação das partes dos SB estudados não esgotaram o conhecimento sobre eles. Por outro lado, as análises parciais realizadas mostraram resultados diferentes dos obtidos quando foram avaliados todos em seu conjunto (a partir do marco de análise de “sustentabilidade”). O contexto analítico construído possibilitou, portanto, conhecer o comportamento integral comparativo de três SB e também permitirá testar as tendências de cada sistema, ao avaliarem-se indicadores idênticos no tempo. A implementação dos SB mais sustentáveis localmente levará a população do Vale de Lerma a uma situação mais sustentável por definição. O estudo realizado oferece uma contribuição significativa em três direções: a) geração de conhecimentos científico-técnicos para o manejo planejado da biomassa do Vale de Lerma, principalmente em função de seu potencial de mitigação de GEE e seu potencial bioenergético; b) construção e desenvolvimento de novas metodologias de análise e avaliação de sustentabilidade; e c) contribuição de resultados específicos no campo da bioenergia, que permitirá fazer a integração de setores e regiões com propostas concretas, orientando-os na direção de níveis de maior sustentabilidade local.

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ANEXO Valores de cada indicador medidos para os SB do Vale de Lerma Tabela 7 - Valores estimados para cada um dos indicadores trabalhados na pesquisa. Indicador P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 T1 T2 T3 T4 T5 T6 I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 I9

Unidade N째 % % % N째 % % % % % ha/ano % GJ/ha.ano Adim. t MS/ano Adim. t/ha.ano N째 Adim. % kcal/ kwh Adim. % US$/kwh % Adim. % % tC/ano tC/ha % % %

A Valor 8 20 45 0 40 30 0 80 2 81 100.000 40 3 307 12.050 0,6 0,12 1 1 30 4.536 0 80 0,1 100 0 0,84 3 4.908 0,45 58 3 15

SB B valor 3 56 7 20 40 15 25 50 80 50 68.000 80 3 1500 15.476 0,8 0,54 3 0,5 12 2.200 0,5 60 0,2 80 0,5 1,02 7,62 4.220 9 10 11 8

C Valor 7 65 17 8 78 14 65 100 5 35 17.315 25 14,6 603 17.800 0,56 1,01 2 1 13 3.000 0 10 0,01 78 0 1,71 32 3.153 3,11 78 36 75

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BRASIL

>>> DESENVOLVIMENTO DE UM MÉTODO PARA ESTIMAR O CONSUMO DE ENERGIA DE EDIFICAÇÕES COMERCIAIS ATRAVÉS DA APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS Ana Paula Melo Orientador: Prof. Roberto Lamberts

RESUMO Este estudo apresenta o desenvolvimento de um método mais preciso para avaliar o consumo de energia de edificações comerciais. O estudo baseou-se no modelo simplificado para a avaliação da eficiência da envoltória presente no Regulamento Técnico da Qualidade do Nível de Eficiência Energética de Edifícios Comerciais, de Serviços e Públicos (RTQ-C). Inicialmente, avaliou-se a utilização do método estatístico de redes neurais artificiais para o desenvolvimento de um novo modelo simplificado baseando-se nos dados de entrada e saída adotados para o modelo simplificado presente no RTQ-C. Outra etapa do método consiste na aplicação do método Hipercubo Latino para combinar a interação entre diferentes parâmetros de entrada. Pode-se observar que, com a aplicação da técnica de modelagem estatística de redes neurais e aplicação da técnica de amostragem pelo Método Hiperbubo Latino, foi possível descrever a correlação entre os dados de entrada e de saída que não possuem um comportamento linear. Como resultado final, os objetivos da tese foram alcançados, permitindo o desenvolvimento de um modelo mais preciso para estimar o consumo de energia elétrica das edificações comerciais.

PALAVRAS-CHAVE: modelo simplificado, redes neurais artificiais, RTQ-C.

ABSTRACT The main objective of this study is to develop a more accurate method to estimate the energy consumption of commercial buildings in the design stage. The study is based on the simplified model presented in the Regulation for Energy Efficiency Labelling of Commercial Buildings in Brazil (RTQ-C). The first step was to evaluate the feasibility and relevance of more complex statistical modeling techniques, such as neural network. The second step of the assessment consisted

of applying the Latin Hypercube sampling technique to combine the effects of several input parameters. Based on artificial neural network and Latin Hypercube method it was able to describe the relation between inputs parameter and energy consumption in the case of commercial buildings in Brazil. As a result, the objectives of this research were achieved letting to develop a simplified model which can predict the commercial buildings energy consumption. KEYWORDS: simplified model, artificial neural network, RTQ-C.

INTRODUÇÃO O conceito de sustentabilidade e a busca por edifícios eficientes vêm modificando práticas e colocando em foco a área da construção civil. Os edifícios sustentáveis, os quais são supostamente construídos com o mínimo de impacto ambiental possível, vêm ganhando grande conceito no mercado e contribuindo para a construção de edificações mais eficientes energeticamente. Entretanto, ressalta-se a importância da integração dos projetos arquitetônicos com os projetos prediais de sistema de condicionamento de ar, iluminação e equipamentos, para elevar o desempenho energético dessas edificações de forma sustentável. A sustentabilidade vem-se intensificando com a demanda crescente de certificações e selos sustentáveis, como, por exemplo, LEED, BREEAM e AQUA. Muitos países vêm percebendo a importância de construir de forma sustentável, buscando elaborar certificações que aumentem a eficiência de suas edificações. Investimentos na eficiência energética de edificações, além de oferecer benefícios financeiros, também proporcionam benefícios ambientais. Pérez-Lombard et al. (2009) relatam que o sucesso de uma certificação baseia-se em três fatores: obtenção de uma certificação que derive resultados de qualidade para o investimento aplicado; precisão da economia de energia alcançada; e compromisso de reduzir os gases de efeito estufa, a fim de prevenir os impactos do aquecimento global. Atualmente, muitas das certificações adotam o uso de simulação computacional de edificações para sua avaliação energética, através de programas como EnergyPlus, ESP-r e Trnsys. Entretanto, muitos países, como Portugal, Holanda e Brasil, vêm desenvolvendo seus próprios métodos para a avaliação energética da edificação, tendo estes como base, geralmente, um modelo simplificado. Em Portugal, o novo regulamento térmico foi implementado em 2006, sendo dividido entre edifícios residenciais (RCCTE, 2006) e edifícios de escritórios (RSECE, 2006). O tipo e o nível dos requisitos dependem da categoria do edifício. A precisão do método simplificado da regulamentação térmica de Portugal para os edifícios existentes foi avaliada por Silva et al. (2009). Com base em medições 42

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in situ para a calibração de dados de entrada, os resultados mostram que, em geral, o modelo simplificado apresenta resultados em torno de 11% superiores aos resultados do método detalhado. Desde 1995, as novas construções de edificações na Holanda devem estar de acordo com o Código Holandês (BUILDING DECREE, 1994) para determinar o desempenho energético dos edifícios não residenciais. Esse código é adotado para estimar o consumo total de energia primária para iluminação, refrigeração, aquecimento, ventiladores, bombeamento, umidificação e água quente para uso doméstico. Além disso, esse código estabelece as necessidades energéticas de aquecimento e refrigeração para diferentes sistemas de condicionamento de ar. Entretanto, a relação entre o desempenho energético com base na certificação e no real consumo da edificação foi avaliada (CDC, 2004; SANTIL; ITARD; VISSCHER, 2009), e os resultados demonstram que há uma diferença significativa entre os valores de EPC (Energy Performance Coefficient) e o consumo atual. O comportamento do usuário pode variar em até 4,2% do consumo de energia para aquecimento, mas nota-se que essa variação pode alcançar os 42%, dependendo da utilização de isolamento térmico e da presença de termostato na edificação. Com a crise do setor elétrico, em 2001, o Brasil começou a estabelecer ações para estimular o uso eficiente da energia elétrica. O primeiro passo foi a elaboração da Lei nº 10.295, publicada pelo Ministério de Minas e Energia em 17 de outubro de 2001, que estabelece a criação de mecanismos que resultem em edificações mais eficientes energeticamente (BRASIL, 2001a). Em dezembro de 2001, essa lei foi regulamentada pelo Decreto nº 4.059 (BRASIL, 2001b), advertindo que os fabricantes e importadores de máquinas e aparelhos consumidores de energia são obrigados a respeitar níveis máximos de consumo de energia e mínimos de eficiência energética, de acordo com os estudos referentes a cada máquina e aparelho. Depois de alguns anos de discussão e de trabalhos envolvendo diversas instituições, foi aprovado sob a Portaria nº 53, no dia 27 de fevereiro de 2009 (BRASIL, 2009), o Regulamento Técnico da Qualidade do Nível de Eficiência Energética de Edifícios Comerciais, de Serviços e Públicos (RTQ-C). Este regulamento visa à etiquetagem de edificações no Brasil, classificando-as pelo nível de eficiência energética e baseando-se em três requisitos principais: eficiência e potência instalada do sistema de iluminação; eficiência do sistema do condicionamento de ar; e desempenho térmico da envoltória da edificação, quando for condicionada artificialmente. Inicialmente, o regulamento é de caráter voluntário, mas depois de alguns anos de sua implantação essa proposta passará a ter caráter obrigatório, sendo a edificação avaliada de acordo com requisitos que variam de eficiência A (mais eficiente) a E (menos eficiente). O RTQ-C apresenta dois métodos para a avaliação do nível final de eficiência da edificação: Método Prescritivo, que se refere a uma equação onde são atribuídos pesos a cada requi43

sito; ou através do Método de Simulação, que adota a utilização de um programa de simulação computacional. O nível de eficiência da edificação ou dos sistemas é indicado pela Etiqueta Nacional de Conservação de Energia (Ence). Mediante a utilização de programas de simulação energética é possível avaliar o desempenho térmico e energético de edificações. Nos últimos anos, nota-se que diferentes programas de simulação têm sido desenvolvidos (CRAWLEY, 2008), aumentando a possibilidade de analisar a interação de diferentes sistemas presentes no projeto. Por outro lado, a utilização desses programas exige uma demanda considerável de tempo e recursos. Além disso, o uso de programas de simulação do desempenho térmico requer um nível de conhecimento muito amplo e complexo quando comparado com os métodos simplificados, os quais geralmente adotam poucos dados de entrada e são desenvolvidos considerando diversas suposições quanto ao clima, padrões de uso e tipo de construções. Esses métodos fornecem uma ferramenta rápida para a avaliação do desempenho da edificação, mas também podem envolver uma incerteza considerável em seus resultados, levando a comprometer o processo de certificação dos edifícios. Durante o desenvolvimento do modelo simplificado para a avaliação da envoltória presente no RTQ-C, foram encontradas algumas limitações com relação à volumetria do edifício e da transmitância térmica das paredes (CARLO, 2008). A solução encontrada foi determinar dois modelos simplificados para a avaliação da envoltória das edificações, baseando-se na área da projeção e na área da fachada da edificação; e excluir do modelo simplificado o parâmetro transmitância térmica das paredes para encontrar uma correlação de alta qualidade entre os dados de entrada e o dado de saída, através da utilização do método estatístico de regressão linear múltipla. Essas limitações foram avaliadas (CARLO; LAMBERTS, 2010; MELO et al., 2011) observando-se que o modelo simplificado apresenta limites quanto ao uso de diferentes volumetrias de edificações e limitações quanto à utilização de vidros de alto desempenho juntamente com grande área de janela. O estudo realizado por Melo et al. (2012) analisou a precisão do modelo simplificado presente no RTQ-C, concluindo que o modelo simplificado apresenta resultados fora do limite estabelecido quando comparado com casos do Bestest (Building Energy Simulation Test) (ASHRAE, 2004). A maioria dos casos excedeu em até 60% o limite estabelecido. Outra limitação encontrada neste estudo foi com relação ao nível de eficiência estabelecido pelos métodos presentes no RTQ-C. O modelo simplificado presente no RTQ-C resulta em nível de eficiência de envoltória inferior quando comparado com o método de simulação. Observou-se também que o modelo simplificado presente no RTQ-C apresenta o resultado final estabelecido como um indicador de consumo, e não como um resultado de consumo de energia da edi-

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ficação. Como consequência, recomenda-se adotar o método de simulação para edificações mais complexas (com grande área condicionada, diferentes ambientes, presença de equipamentos, entre outros). Com relação ao método estatístico empregado para o desenvolvimento do modelo simplificado, pode-se concluir que este não conseguiu representar as interações entre os dados de entrada e de saída, influenciando na precisão de seus resultados. Diante dessas limitações e com base nos resultados apresentados nos estudos citados acima, verifica-se a necessidade de desenvolver um método mais preciso para calcular o consumo de energia de edificações comerciais.

MÉTODO Comparação entre as técnicas de modelagem estatística aplicadas nos casos do RTQ-C Este capítulo apresenta uma comparação entre duas técnicas de modelagem estatística aplicadas nos casos utilizados para o desenvolvimento do modelo simplificado presente no Regulamento Técnico da Qualidade do Nível de Eficiência Energética de Edifícios Comerciais, de Serviços e Públicos: regressão linear múltipla e redes neurais artificiais. O método de regressão linear múltipla foi utilizado para o desenvolvimento do modelo simplificado presente no RTQ-C. O método de regressão linear é um método simples de desenvolver e fácil de se utilizar quando comparado ao uso de programas de simulação computacional. Como consequência, nota-se a crescente utilização dessa ferramenta para determinar o consumo de energia de edificações. Entretanto, atualmente existem outros métodos estatísticos que permitem avaliar a resposta do desenvolvimento de modelos simplificados. Entres os métodos que vêm destacando-se e criando interesse pelo estudo e desenvolvimento é o método estatístico de redes neurais artificiais. As redes neurais artificiais (RNA) são baseadas no funcionamento do cérebro humano, mais precisamente no comportamento dos neurônios. Segundo Bezdek e Pal (1992), entre as vantagens da utilização do método estatístico de redes neurais destacam-se a qualidade superior ante outros métodos estatísticos; imunidade a falhas e ruídos; e modelos compactos com respostas rápidas. Para o desenvolvimento desta etapa, a mesma base de dados adotada para o desenvolvimento do modelo simplificado presente no RTQ-C (CARLO, 2008) foi utilizada para a aplicação do método estatístico de redes neurais, permitindo comparar entre os dois métodos os valores encontrados de erro médio, desvio padrão e coeficiente de determinação. Esses valores foram obtidos comparan45

do-se os resultados encontrados através de simulação computacional com os valores equacionados. Para a utilização do método de redes neurais adotou-se o programa EasyNN-Plus (2011). A arquitetura da rede neural foi classificada como feed-forward, na qual a camada de saída conecta-se somente com a camada anterior. Adotou-se a metodologia em que 50% dos casos são selecionados para o treinamento da rede neural e 25% dos casos são selecionados para a validação da rede. Os outros 25% são selecionados para verificar o desempenho da rede, os quais não fazem parte do treinamento e da validação. Todos os casos foram aleatoriamente selecionados pelo programa EasyNN-Plus. Os parâmetros considerados para o desenvolvimento do modelo simplificado foram considerados como dados da camada de entrada. O consumo de energia da edificação (kWh/m2 de área condicionada) foi considerado como dado de saída. Os parâmetros de entrada e seus devidos valores foram considerados como variáveis independentes, e o consumo de energia, como variável dependente. Para o treinamento da rede neural, foi considerada a mesma metodologia utilizada para o desenvolvimento dos modelos simplificados presentes no RTQ-C, ou seja, foram treinadas duas redes neurais: uma para edificações com área de projeção superior a 500 m2 e outra para edificações com área de projeção inferior ou igual a 500 m2. Com esse procedimento, tornou-se possível comparar os resultados fornecidos pelos dois métodos estatísticos para os dois modelos simplificados considerados. As etapas dessa metodologia estão apresentadas na Figura 1. As etapas realizadas anteriormente para o desenvolvimento do modelo simplificado presente no RTQ-C estão destacadas na cor vermelha. As etapas desenvolvidas neste trabalho estão destacas na cor preta.

Figura 1. Técnicas de modelagem estatística consideradas.

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Comparação entre as técnicas de amostragem aplicadas nos casos do RTQ-C Este capítulo apresenta uma comparação entre duas técnicas de amostragem aplicadas nos casos utilizados para o desenvolvimento do modelo simplificado presente no Regulamento Técnico da Qualidade do Nível de Eficiência Energética de Edifícios Comerciais, de Serviços e Públicos: a mudança de somente um parâmetro para cada novo caso e o método Hipercubo Latino. Entre as etapas de uma análise estatística, destaca-se o aspecto importante das formas de amostragem. É necessário garantir que a amostra utilizada para o estudo consiga representar e executar o método estatístico utilizado (RISSO; RISSO; SCHIOZER, 2010; OLSSON; SANDBERG; DAHLBLOM, 2003; XU et al., 2005). A determinação de uma amostra com baixa qualidade poderá refletir em erros, comprometendo os resultados finais (DE WIT; AUGENBROE, 2002). Deve-se ter um cuidado especial e criterioso com relação à amostra escolhida. Para o desenvolvimento dos casos do RTQ-C foi adotada a técnica de amostragem onde há a mudança de somente um parâmetro para cada novo caso. Essa técnica permite observar a influência de cada parâmetro no resultado do dado de saída da simulação, porém exige que sejam elaborados diversos casos de acordo com o número de parâmetros a serem analisados mesmo que estes não influenciem significativamente no resultado final. Além disso, essa técnica oculta a influência da interação de dois ou mais parâmetros em cada simulação. Com a utilização do método Hipercubo Latino (MHL), é possível analisar a influência da combinação de diferentes fatores. Com essa técnica é possível reduzir o número de casos a ser simulados, sem que seja reduzida a qualidade dos resultados (McKAY; CONOVER; BECKMAN, 1979). A comparação entre ambas as técnicas de modelagem permite entender o comportamento e a influência delas no desenvolvimento de um modelo simplificado. Depois de analisar as duas técnicas de amostragem (mudança de um parâmetro por vez e MHL), aplicou-se a técnica de modelagem estatística de redes neurais artificiais (adotada na etapa anterior) nos casos gerados com a aplicação dessas duas técnicas de amostragem, ou seja, foi aplicado o método estatístico de redes neurais tanto nos casos gerados para o desenvolvimento do modelo simplificado presente no RTQ-C quanto nos casos gerados através do método Hipercubo Latino. As etapas realizadas para o desenvolvimento do modelo simplificado estão destacadas na cor vermelha, e as etapas desenvolvidas neste trabalho estão destacas na cor preta (Figura 2).

Figura 2. Técnicas de amostragem consideradas.

Base de dados ampliada para o desenvolvimento de um modelo simplificado mais preciso Para alcançar o objetivo do estudo, foram consideradas diferentes tipologias, com diferentes números de pavimento tipo, área construída, área condicionada, área de cobertura, entre outros, para abranger as características de grande parte das edificações brasileiras. Além disso, foram considerados diferentes dados de entrada, variando esses valores de mínimos a máximos. Foi considerado um total de dezesseis tipologias, considerando pequenas e grandes lojas, pequenos e grandes escritórios, hotéis e escritórios verticais. Quanto aos dados de entrada, preocupou-se em abranger valores mínimos e máximos respectivos aos dados de entrada, conforme apresentado na Tabela 1. Ressalta-se que a análise foi realizada levando-se em consideração o clima da cidade de Florianópolis, Brasil. Após a geração de todos os casos, adotou-se o programa de simulação computacional EnergyPlus, versão 6.0 (DOE, 2010), para obter o consumo final de energia para cada caso. Com base nesses resultados foi possível observar a influência dos dados de entrada no consumo final das edificações e a variação encontrada nos resultados de consumo para cada tipologia. Tabela 1. Parâmetros adotados. Parâmetros

Valores considerados

Percentual de janela na fachada

5; 15; 30; 45; 65; 90

Densidade de carga interna (W/m )

20; 35; 40; 65

Transmitância térmica das paredes (W/(m2.K))

0,66; 1,61; 2,02; 2,28; 2,49; 3,7; 4,4

Transmitância térmica da cobertura (W/(m2.K))

0,62; 1,03; 1,18; 1,75; 1,92; 2,25; 4,56

Ângulo de projeção do brise vertical

0 (sem brise); 35; 45

Ângulo de projeção do brise horizontal

0 (sem brise); 45

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Parâmetros

Valores considerados

Solar Heat Gain Coefficient dos vidros

0,87; 0,81; 0,76; 0,59; 0,49; 0,25

Infiltração de ar (ACH)

0,5; 1; 3

Absortância das paredes à radiação solar

0,2; 0,5; 0,8

Absortância da cobertura à radiação solar

0,2; 0,5; 0,8

Padrão de uso (horas/dia)

11; 14; 24 (hotel)

Orientação (o norte verdadeiro)

Norte-Sul; Leste-Oeste

Sistema de condicionamento de ar

Split com COP de 3,20 (wtérmico/welétrico)

Modelos simplificados baseados na nova base de dados Para o desenvolvimento do novo modelo simplificado, adotou-se o método estatístico de redes neurais com a utilização do programa EasyNN-Plus. Foram considerados os parâmetros como dados da camada de entrada (variáveis independentes), e o consumo da edificação em kWh/m2 como dado de saída (variável dependente) para o treinamento da rede neural. Além dos parâmetros de entrada, também foram considerados parâmetros relacionados com a área construtiva de cada uma das 16 tipologias adotadas. Todos os parâmetros considerados na camada de entrada para o treinamento da rede neural podem ser observados na Tabela 2. Tabela 2. Dados de entrada. Parâmetros construtivos

Parâmetros relacionados com a área das tipologias

WWR (%)

Pé-direito (m)

SHGC

Comprimento (m)

AVS (o)

Número de andares

AHS (o)

Área de fachada (m2)

Upar (W/(m2.K))

Área de projeção da cobertura (m2)

Ucob (W/(m2.K))

Área de piso condicionada (m2)

Infiltração (ACH)

Área de piso não condicionada (m2)

ILD (W/m2) Absortância parede Absortância cobertura Padrão de uso (horas)

Através dos resultados obtidos com a aplicação da rede neural, foi calculado o coeficiente de determinação (R2), a média dos erros (ē) e desvio padrão dos erros (σе). Esses resultados foram obtidos com a comparação entre os resultados do programa EnergyPlus e os do método estatístico de redes neurais, uma vez que ambos possuem os resultados na mesma unidade, kWh/m2. A frequência dos erros entre o resultado simulado e o equacionado foi observada por meio de um histograma. 49

Validação do modelo Esta seção apresenta a aplicação dos modelo simplificado desenvolvido, para avaliação da precisão de seus respectivos resultados. Para a avaliação do novo modelo foram adotadas três tipologias: uma considerada como pequena edificação, uma como grande edificação e uma como edificação vertical. As três tipologias em questão não foram consideradas para o desenvolvimento do modelo simplificado. Avaliou-se também a precisão do modelo através de uma tipologia com dimensões não convencionais para verificar o erro encontrado entre o resultado simulado e o equacionado. Além das diferentes tipologias adotadas, determinaram-se valores de dados de entradas que também não foram levados em consideração no desenvolvimento do modelo simplificado. Com base nesses resultados, foi possível verificar o erro final do modelo simplificado em responder a tipologias que não foram adotadas na nova base de dados.

RESULTADOS Comparação entre as técnicas de modelagem estatística aplicadas nos casos do RTQ-C Segundo Carlo (2008), a aplicação do método estatístico de regressão linear múltipla alcançou um R2 de 0,99 para as tipologias com área de projeção inferior ou igual a 500 m2, e R2 de 0,99 para as tipologias com área de projeção superior a 500 m2. Aplicando o método estatístico de rede neural, o R2 encontrado foi de 0,98 para as tipologias com área de projeção inferior ou igual a 500 m2, e R2 de 0,99 para as tipologias com área de projeção superior a 500 m2. Nota-se que os resultados de consumo final com a utilização do programa EnergyPlus são praticamente os mesmos encontrados com a utilização do método estatístico de redes neurais (Figura 3). Porém, avaliando-se os resultados de IC encontrados para o modelo simplificado para as tipologias com área de projeção inferior ou igual a 500 m2, nota-se uma grande diferença entre os resultados calculados pelo modelo simplificado e os pelo método estatístico de redes neurais.

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Figura 3. Tipologias com área de projeção inferior ou igual a 500 m2.

Para as tipologias com área de projeção superior a 500 m2, nota-se o mesmo comportamento observado anteriormente. Comparando os resultados do programa EnergyPlus com o método de redes neurais, nota-se, através da Figura 4, que os valores encontrados são semelhantes. Entretanto, comparando com o modelo simplificado, nota-se uma grande diferença entre os resultados.

Figura 4. Tipologias com área de projeção superior a 500 m2.

Analisando o resultado do cálculo da média e do desvio padrão dos erros para o método estatístico de redes neurais, observa-se que para as tipologias com área de projeção inferior ou igual a 500 m2 os valores encontrados foram de 2,3 kWh/m2 e 4,7 kWh/m2 respectivamente. Para as tipologias com área de projeção superior a 500 m2 os valores encontrados foram de 0,7 kWh/m2 e 5,1 kWh/m2 respectivamente. Esses valores podem ser observados na Tabela 3. Tabela 3. Aplicação do método estatístico de redes neurais. Características

Tipologias Área de projeção Área de projeção ≤ 500 m2 > 500 m2 NN

0,98

0,99

Média dos erros (kWh/m2.ano)

2,3

0,7

Desvio padrão (kWh/m2.ano)

4,7

5,1

Os valores de média dos erros calculados informam que a média pode ser próxima ou distante de 4,7 kWh/m2 para as tipologias com área de projeção inferior ou igual a 500 m2; e de 5,1 kWh/m2 para as tipologias com área de projeção superior a 500 m2. Observando esses valores, nota-se que o método estatístico de redes neurais conseguiu representar com precisão os resultados de consumo de energia obtidos com o programa EnergyPlus. 51

Mesmo observando que as unidades dos resultados do método de simulação (kWh/m2) e do modelo simplificado (IC) são diferentes, pode-se concluir nesta etapa que o método estatístico de redes neurais foi mais eficiente para a representação da interação entre os dados de entrada e saída quando comparados com o método de regressão linear múltipla adotado para o desenvolvimento do modelo simplificado presente no RTQ-C. O comportamento do modelo simplificado diante das simulações computacionais é explicado com base nas mesmas conclusões observadas anteriormente: o modelo simplificado apresenta resultado impreciso; e o método estatístico de regressão linear múltipla adotado para o desenvolvimento do modelo simplificado foi incapaz de capturar adequadamente a relação entre os dados de entrada e o consumo de energia. Avaliando o R2 encontrado para o método de redes neurais e o modelo simplificado, nota-se que o valor encontrado é praticamente o mesmo, apresentando uma correlação satisfatória entre os casos reais e os resultados equacionados. Porém, avaliando a média e o desvio padrão dos erros para o método estatístico de redes neurais, nota-se que este apresenta um desvio padrão máximo de 5,1 kWh/m2 para as tipologias com área de projeção superior a 500 m2 e de 4,7 para as tipologias com área de projeção inferior ou igual a 500 m2. Já para o modelo simplificado, é possível observar a existência de uma grande diferença entre os resultados de IC e kWh/m2. Observa-se que ambos os métodos possuem o mesmo valor de R2, mas avaliando-se a ordem dos resíduos nota-se que os resultados do método estatísticos de redes neurais apresentam resultados inferiores de média dos erros e desvio padrão. Ressalta-se a importância em avaliar a média e o desvio padrão dos erros entre o valor calculado e o observado antes de implicar que o modelo encontrado apresenta comportamento satisfatório.

Comparação entre as técnicas de amostragem aplicadas nos casos do RTQ-C Mediante a aplicação e os resultados obtidos com a utilização do método estatístico de redes neurais, observou-se que esse método foi capaz de representar os valores de consumo de energia calculados por simulação computacional para cada modelo simplificado (baseando-se na área de projeção das tipologias). Com base nesses resultados, optou-se por observar o comportamento desse método estatístico para o treinamento de todos os casos em uma única equação. Como resultado, observou-se que, com a utilização do método estatístico da rede neural, foi possível integrar todos os casos na mesma equação, encontrando um valor de R2, média dos erros e desvio padrão que conseguem representar o

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comportamento dos casos gerados por ambas as técnicas de amostragem: mudança de um parâmetro para cada novo caso e método Hipercubo Latino. Para os casos gerados através da técnica de amostragem em que somente um parâmetro é modificado para cada novo caso, observou-se que o R2 encontrado foi de 0,98. Avaliando a média dos erros e o desvio padrão, nota-se novamente uma diferença mínima entre os resultados calculados com o programa de simulação computacional e os resultados encontrados pela aplicação do método estatístico de redes neurais. Para os casos gerados através do método Hipercubo Latino, o valor de R2 encontrado foi de 0,96. Os resultados encontrados para a média dos erros e desvio padrão do erro para este método foram de -0,2 kWh/m2 e 5,3 kWh/ m2 respectivamente. Esses valores podem ser observados na Tabela 4. Tabela 4. Aplicação das técnicas de amostragem. Tipologias Área de projeção ≤ 500 m2 + > 500 m2 Um parâmetro por caso Hipercubo Latino

Características R2

0,98

0,96

Média dos erros (kWh/m )

-1,9

-0,2

Desvio padrão (kWh/m )

6,6

5,3

Avaliando os resultados encontrados para ambas as técnicas de amostragem, nota-se que tanto a técnica em que ocorre somente a mudança de um parâmetro a cada novo caso como o MHL conseguiram representar o consumo de energia obtido através de simulação computacional. Entretanto, comparando os resultados, percebe-se que a técnica de amostragem do método Hipercubo Latino conseguiu melhor representar o comportamento das tipologias analisadas. Este método apresentou uma média de -0,2 kWh/m2, com um desvio de 5,3 kWh/m2 próximo ou distante da média encontrada. Além de o MHL permitir que seja avaliada a influência da interação de dois ou mais parâmetros no dado de saída da edificação, este método também permite que seja reduzido o número de simulações necessárias sem interferir na qualidade dos resultados. Observou-se que, mesmo adotando um número reduzido de casos para o desenvolvimento do modelo simplificado, este apresentou os melhores resultados de média dos erros e desvio padrão. O desenvolvimento de dois modelos simplificados para a avaliação da eficiência energética da envoltória das edificações no RTQ-C foi necessário, pois o método estatístico de regressão linear não conseguiu ter um comportamento favorável para

abranger todas as tipologias em uma mesma equação. A aplicação do método estatístico de redes neurais de acordo com a área de projeção de cada tipologia conseguiu melhor representar os resultados obtidos com simulação computacional.

Modelo simplificado baseado na nova base de dados Para o desenvolvimento do novo modelo foram consideradas todas as tipologias (total de 3.200 casos), adotando-se o método estatístico de rede neural. Foi selecionado um total de 25% (800 casos) dos casos para validação da rede, 25% (800 casos) para verificar o desempenho da rede, e o restante (1.600 casos) para o treinamento da rede. Após o treinamento e a validação da rede neural, o programa fornece um arquivo de saída em .csv, o qual permite que sejam analisados os casos que foram selecionados para a avaliação do desempenho da rede. Esse arquivo permite que sejam comparados os valores de consumo equacionado (kWh/m2) pela rede neural e o consumo simulado (kWh/m2) pelo programa EnergyPlus. Com base nesses resultados foi possível avaliar a média dos erros dos resultados, o desvio padrão e o coeficiente de determinação, e analisar através de um histograma a frequência de ocorrência dos erros (simulado x equacionado). Os resultados de média e desvio padrão dos erros para esses casos foram de -3,7 kWh/m2 e de 8,7 kWh/m2 respectivamente. O valor da média dos erros encontrado é relativamente baixo, e o valor do desvio padrão informa que os valores dos quais foi extraída a média são 8,7 kWh/m2 próximos ou distantes do resultado da média de -3,7 kWh/m2. O valor do coeficiente de determinação encontrado foi de 0,89, apresentado na Figura 5. Avaliando os resultados encontrados por meio de um histograma, nota-se que 241 do total de 800 casos adotados para a avaliação do desempenho da rede apresentaram diferença entre o consumo simulado e o equacionado entre -5 kWh/m2 e 0 kWh/m2.

Figura 5. Coeficiente de determinação do novo modelo simplificado.

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Entre os resultados para uma diferença de -10 kWh/m2 e -5 kWh/m2 foi encontrado um total de 195 casos. Para a diferença entre 0 e 10 concentra-se um total de 140 casos. A maior diferença entre os casos simulados e equacionados considerando todas as tipologias encontra-se entre os limites de -10 kWh/m2 e 10 kWh/m2 (84% dos casos). Entre os limites -5 kWh/m2 e 5 kWh/m2 encontra-se um total de 64% dos casos. Os resultados do valor obtido para o coeficiente de determinação e do histograma com a diferença entre o consumo simulado e equacionado mostram que o método estatístico de redes neurais conseguiu representar a interação entre os dados de entrada e o dado de saída para o modelo considerando todas as tipologias estudadas.

Validação do modelo Os resultados de consumo de energia por metro quadrado das tipologias consideradas para a avaliação da precisão do novo modelo simplificado foram obtidos através do programa EasyNN-Plus. O modelo desenvolvido fica armazenado no próprio programa e, com base nas características da edificação em análise, o mesmo fornece os resultados de consumo de energia por metro quadrado. Os resultados podem ser observados na Tabela 5. Tabela 5. Validação do modelo simplificado. Consumo (kWh/m2) EnergyPlus Rede neural

Diferença (kWh/m2)

Pequena Edificação

182

168

Grande Edificação

102

-7

Edificação Vertical

-9

Não convencional

Calculando-se o consumo através do programa computacional EnergyPlus para o modelo representando as pequenas edificações, o resultado encontrado foi de 182 kWh/m2. Entretanto, avaliando o consumo através do modelo simplificado desenvolvido pela utilização de redes neurais foi encontrado o valor de 168 kWh/m2. A diferença encontrada entre o resultado do simulado e o do equacionado é de 14 kWh/m2. O modelo representando as grandes edificações resultou em um consumo de 102 kWh/m2. Avaliando esta mesma tipologia através do programa EnergyPlus,

o valor encontrado foi de 95 kWh/m2. Comparando o valor simulado com o equacionado, encontrou-se um valor de -7 kWh/m2. Comparando os resultados simulado e equacionado para a tipologia representando as edificações verticais, nota-se que o resultado encontrado por simulação computacional foi de 46 kWh/m2 e para o modelo foi de 55 kWh/m2, com uma diferença de -9 kWh/m2. Para a tipologia com dimensões não convencionais, o resultado encontrado através do programa EnergyPlus foi de 58 kWh/m2. Avaliando-se o consumo obtido através da aplicação do modelo simplificado, o valor encontrado foi de 49 kWh/m2. A diferença encontrada entre o resultado simulado e o equacionado foi de 9 kWh/m2. Analisando os resultados encontrados, nota-se que o modelo simplificado apresentou uma diferença inferior a 15 kWh/m2 quando comparado com o resultado de simulação através do programa EnergyPlus. Com base nos resultados encontrados, pode-se concluir que, quanto mais detalhados os dados de entrada e quanto maior o número de informações, melhor será o aprendizado de uma rede neural. Uma vez que o modelo que considera todas as edificações abrange desde pequenas até grandes tipologias, nota-se que este modelo apresentou um melhor aprendizado durante seu desenvolvimento com a utilização do método estatístico de redes neurais.

CONCLUSÕES O objetivo principal deste trabalho foi desenvolver um método para estimar o consumo de energia em edificações comerciais. O estudo deu ênfase ao modelo simplificado presente no Regulamento Técnico da Qualidade do Nível de Eficiência Energética de Edifícios Comerciais (RTQ-C), de Serviços e Públicos. Com base nos resultados é possível traçar as seguintes conclusões: • o método estatístico adotado para o desenvolvimento do modelo simplificado do RTQ-C não foi capaz de entender a influência dos dados de entrada no dado de saída. Porém, a aplicação do método estatístico de redes neurais apresentou resultados com pouca diferença quando comparados com os resultados do programa EneryPlus; • a aplicação do método Hipercubo Latino reduz o número de casos a ser gerados para determinada análise quando comparado com a técnica de alterar somente um parâmetro por caso e não influencia na qualidade dos resultados; • a aplicação do método estatístico de redes neurais permitiu abranger todas as tipologias com diferentes áreas de projeção de cobertura em uma única equação; 56

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• o desenvolvimento do novo modelo simplificado considerando todas as tipologias conseguiu representar a interação entre os dados de entrada e o dado de saída, apresentando como resultado uma média de erros de -3,7 kWh/m2 e um desvio padrão de 8,7 kWh/m2; e • o novo modelo simplificado considerando todas as edificações apresentou uma pequena diferença entre o consumo simulado e o equacionado para as tipologias que não foram consideradas em seu desenvolvimento, até mesmo para a tipologia considerada como não existente.

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>>> NOVOS ENFOQUES PARA A GERAÇÃO DISTRIBUÍDA COM BASE EM SISTEMAS DE ENERGIA EÓLICA E SOLAR FOTOVOLTAICA Jorge Esteban Rodas Benítez Orientador: Prof. Dr. Eng. Raúl Gregor

RESUMO A América Latina enfrentará durante a próxima década um novo contexto em matéria energética, impulsionado por uma mudança estrutural na demanda de energia mundial como consequência do desenvolvimento econômico acelerado de países industrializados e de economias emergentes. O papel da região, nesse sentido, não está dissociado da tendência gradual para a consolidação de um novo regime internacional de combate à mudança climática e, portanto, espera-se uma expansão no uso e nas aplicações de novas tecnologias que colaborem para a redução dos problemas associados à mudança climática. Nesse contexto, o presente trabalho discute o desenvolvimento e a implementação de novas abordagens para a geração distribuída com base no sistema de energia eólica e solar fotovoltaica, com especial ênfase no aumento da eficiência dos sistemas de geração a partir de uma perspectiva proativa, propondo, assim, novas tecnologias que garantam energia limpa e desenvolvimento sustentável. PALAVRAS-CHAVE: Geração distribuída, Energia eólica, Energia solar fotovoltaica.

ABSTRACT In the next decade, the region is going to face a new international context regarding the energy demand, promoted by a structural change in the global energy demand as a consequence of the economic development in industrialized countries and those of emerging economies. Latin America’s role concerning that is not dissociated from the progressive trend towards the consolidation of a new international framework against the climatic changes, and according to that, is foreseen an expansion in the usage and application of new technologies that collaborates to the mitigation of the problems associated to climatic changes. In this context, the present work intends for development and implementation of new ap-

proaches for distributed energy generation based on wind and photovoltaic power systems, making a special emphasis on increasing the efficiency of generation systems from a proactive perspective, by proposing new technologies that allows guaranteeing clean energy and a sustainable development. KEYWORDS: Distributed generation, Wind Energy, Photovoltaic solar energy.

JUSTIFICATIVA E METODOLOGIA O interesse na geração de energia elétrica a partir de fontes de energias renováveis (ER) tem experimentado um crescimento significativo nos últimos anos, justificado principalmente pelo reduzido impacto gerado ao meio ambiente. O esforço de pesquisa nessa área é atribuído (por muitos autores) ao incipiente investimento orientado por uma política de energia impulsionada, inicialmente, pelo primeiro período do protocolo de Quioto, que forçou os países ratificantes a reduzir as emissões de gases de efeito estufa no período entre 2008 e 2012, com 5,2% de média anual em relação ao nível base de 1990 (NU, 1998), que, recentemente, foi consolidado em um segundo período vigente, compreendido entre 1º de janeiro de 2013 até 31 de dezembro de 2020, no qual foram marcadas metas concretas focadas na direção de financiamento e tecnologias de apoio aos países em desenvolvimento, o que resulta, sem dúvida, em um nítido processo de consolidação progressiva de um novo regime internacional para fazer frente à problemática que implica a mudança climática, embora estudos recentes tenham demonstrado que a América Latina tenha pouco peso nas emissões mundiais de CO2 associadas ao setor energético (3,5% em 2005), e não são previstas grandes variações nessa participação da região nos cenários disponíveis (2005-2030). As oportunidades na América Latina e no Caribe para contribuir com o cenário de redução da mudança climática mundial se concentram, por um lado, na melhora da eficiência no uso de energia em todos os setores (geração elétrica, transporte, industrial, edificações etc.) e, por outro, na participação proativa no desenvolvimento e na implementação de novas tecnologias que permitam reduzir a mudança climática, garantir energia limpa e um desenvolvimento sustentável. Nesse contexto, o presente trabalho aborda o desenvolvimento de novas tendências em sistemas de geração de energia, tanto eólicos quanto solares fotovoltaicos, do ponto de vista técnico, com a projeção do uso deles em sistemas sob o conceito de geração distribuída, a serem aplicados concretamente na República do Paraguai.

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O cenário energético atual das ER no Paraguai Na República do Paraguai, a Lei nº 3.009, promulgada em 2006, cria o marco legal que regula a produção e o transporte independente de energia elétrica (PTIEE) e que impulsiona, entre outras coisas, a geração de energia elétrica mediante ER, tal como a eólica, a solar, a hidráulica, a biomassa e o hidrogênio. Estudos de viabilidade anteriores, publicados pelo Vice-Ministério de Minas e Energia (VMME, 2005a), e as projeções no âmbito do plano estratégico do setor energético da República do Paraguai (2004-2013) demonstraram que uma parte importante da matriz energética nacional pode ser impulsionada, de um lado, por sistemas de geração eólicos, identificando as regiões de maior potencial – o norte do Chaco, o eixo nordeste-leste-sudeste da região oriental e sudoeste da mesma – e, de outro, pelos sistemas solares, relatando-se ainda várias experiências centradas no aproveitamento da energia solar passiva. No entanto, tem sido demonstrado que o Paraguai conta com grandes potenciais para uso fotovoltaico, justificado principalmente em função da radiação recebida da luz solar, especialmente nas regiões ocidental e norte, devido à grande uniformidade em termos geográficos dos níveis de radiação solar e faixas de intensidade, que alcançam valores de pico de mais de 6,0 kWh/m2 por dia, com uma média diária próxima aos 4,5 kWh/m2. Esses dados mostram que a energia solar disponível no país é abundante e com níveis apropriados para a aplicação fotovoltaica (VMME, 2005a, 2005b). Mediante o cenário energético atual (escassamente diversificado no país) e os estudos realizados pelo VMME (2005a, 2005b), que preveem, de um lado, um aumento de 300% para o ano 2013 na produção de energia elétrica em relação à produção nacional alcançada em 2008, se for considerado como meio de produção a energia eólica e, de outro, a revisão periódica de instalações de energia solar fotovoltaica para o fornecimento de energia em áreas de difícil acesso da rede de distribuição, em que se projetou a instalação de 40 kW durante os anos 20082013, com uma produção estimada em 2013 de 60 MWh (VMME, 2005a), detecta-se a necessidade de pesquisar soluções avançadas para os problemas relativos à maximização da eficiência energética tanto dos sistemas eólicos quanto dos solares fotovoltaicos, sob o conceito de geração distribuída, que contribuam para o processo de redução dos problemas associados à mudança climática.

Metodologia O trabalho aborda o desenvolvimento de novas tendências no uso e nas aplicações das ER, tendo como ponto de partida duas vertentes complementares sob o conceito da geração distribuída: o sistema eólico baseado no gerador multifásico (mais de três fases) e o sistema solar fotovoltaico. A problemática mundial abordada neste trabalho 61

fundamenta-se em um estudo focado na análise e na avaliação de geradores de indução multifásicos (GIM) orientados para aplicações de ER através do projeto e da implementação de uma plataforma de ensaios experimentais que permita emular um sistema de geração de energia elétrica e que, por sua vez, permita pesquisar diferentes algoritmos de controle em tempo discreto, focados na melhoria da eficiência energética do sistema de geração a partir do projeto de algoritmos cujas referências de controle tenham como objetivo atingir o ponto de máximo seguimento de potência (MPPT, sua sigla em inglês), que garanta o máximo aproveitamento energético, abordando, em seguida, o projeto e a revisão periódica do sistema solar fotovoltaico, com especial ênfase na maximização da eficiência mediante o controle de posição de uma estrutura-suporte de dois graus de autonomia. Cabe mencionar, neste ponto, que a quantificação dos resultados obtidos em termos de potência gerada, correlacionada com dados meteorológicos de irradiação solar, temperatura, umidade, vento, etc., pretende aprofundar os conhecimentos sobre o “estado da arte” em âmbito local, tendo em vista a futura implementação de sistemas de geração solar fotovoltaica e eólica, de um lado, em comunidades isoladas, aonde não chega o gerador elétrico do Sistema Interconectado Nacional (SIN) e, de outro, como uma alternativa sustentável focada na diversificação da matriz energética atual. Os objetivos do presente trabalho resumem-se nos seguintes pontos: a) o desenvolvimento do modelo matemático e de simulação do sistema de geração de energia elétrica com base em sistemas eólicos e do projeto em nível de protótipo de uma plataforma de ensaios experimentais que permita uma avaliação sobre um sistema real dos algoritmos de controle propostos; b) o desenvolvimento do modelo matemático e de simulação do sistema de geração de energia elétrica com base em sistemas solares fotovoltaicos e o projeto, a implementação e a montagem da estrutura de dois graus de autonomia que permita validar os resultados de simulação obtidos anteriormente; c) a promoção e a diversificação da matriz energética do Paraguai, incentivando o uso de fontes de energias renováveis (principalmente a energia solar fotovoltaica e eólica) e a busca de soluções não convencionais associadas à maximização da eficiência energética; e d) a busca de estratégias de minimização de harmônicos e de controle de potência ativa e reativa, orientada à interligação dos sistemas de geração ao Sistema Interligado Nacional (SIN). Este trabalho é dividido em quatro capítulos principais. O primeiro introduz o gerador multifásico, citando as vantagens que justificam sua utilização em aplicações de ER e apresentando os resultados da simulação de acionamento de seis fases. O segundo capítulo mostra os resultados da simulação da turbina eóli-

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ca e o projeto da plataforma de ensaio experimental para extração de resultados experimentais. O terceiro capítulo concentra-se nos resultados da simulação dos diferentes esquemas de ligação de painéis solares fotovoltaicos (PSFs), bem como o projeto e a implementação da estrutura de dois graus de autonomia para sua aplicação. Propõe-se a utilização do controle preditivo baseado no modelo (MBPC, sua sigla em inglês) para o desenvolvimento deste trabalho. No parágrafo seguinte são desenvolvidos dois métodos de controle de velocidade focados em atingir o MPPT, baseados no observador de Luenberguer e no Filtro de Kalman respectivamente. Posteriormente, aborda-se o sistema completo e propõem-se dois métodos de controle de corrente como etapa prévia para o controle da potência ativa e reativa entregue a uma carga trifásica. O trabalho é finalizado com as conclusões mais relevantes.

ENERGIA EÓLICA BASEADA EM GERADORES MULTIFÁSICOS As máquinas multifásicas foram recentemente propostas em várias aplicações devido às importantes vantagens que oferecem – redução de harmônicos de corrente, melhor distribuição da potência por cada uma das fases e aumento de confiabilidade –, fazendo desse tipo de máquina uma opção bastante interessante para aproveitá-lo em aplicações onde seja necessária alta potência. Embora a análise e as aplicações sobre máquinas multifásicas remontem ao ano 1920, o desenvolvimento e as pesquisas tiveram um crescimento considerável no início do século (LEVI, 2008). Isso foi devido, em grande parte, ao aumento significativo na capacidade de processamento de dados dos dispositivos eletrônicos digitais, que permitem implementar estratégias de controle sobre esses sistemas (pouco convencionais e complexos). Algumas soluções associadas às máquinas multifásicas relatadas na literatura, com base na solução trifásica, são: • redução da corrente que circula por cada fase: as correntes da fase da máquina podem atingir valores extremamente altos, para ser implementadas com um único dispositivo eletrônico de potência; além disso, a utilização de vários desses dispositivos em paralelo é muito complexa e pouco econômica; • alta confiabilidade: no caso em que a aplicação necessite de uma elevada confiabilidade, para trabalhar inclusive no caso de perda de um ou mais ramais do inversor; • redução dos harmônicos: as máquinas multifásicas têm menor conteúdo de harmônicos, além disso o conteúdo de harmônicos da corrente do DC-Link (Vdc), que alimenta os inversores, deve ser reduzido para ter

uma capacidade do filtro de entrada menor, principalmente quando o inversor opera com formas de onda quadrada; • redução do 6º harmônico associado ao par pulsante: o 6º harmônico pode ser eliminado através da solução multifásica por meio de um cancelamento, produto de uma distribuição apropriada das bobinas da máquina; • redução do tamanho de componentes: podem ser obtidos inversores de fonte de corrente (CSI, sua sigla em inglês) econômicos, reduzindo o tamanho dos componentes reativos e os picos das tensões de comutação; • redução de perdas no rotor: em comparação com a solução trifásica, as perdas por harmônicos no rotor da máquina são mais reduzidas para o caso multifásico; • controle multimáquina: nas soluções multifásicas podem ser aproveitados os graus de autonomia para realizar um controle simultâneo de múltiplas máquinas, utilizando somente um conversor de potência; • redução dos pulsos do par eletromagnético: principalmente em máquinas alimentadas por conversores de potência de tipo CSI ou conversores de potência de fonte de tensão (VSI, sua sigla em inglês) operando em modo de geração de ondas de tensão quadrada; • modificação da velocidade de giro: quando se deve manter constante a frequência de alimentação, a solução multifásica permite variar a velocidade, modificando o número de pares de polos da máquina; e • redução das perdas no estator: existe uma redução significativa das perdas por efeito Joule no cobre do estator conforme aumenta o número de fases da máquina, em comparação com a solução trifásica. As máquinas elétricas de seis fases podem ser classificadas em simétricas e assimétricas. As simétricas são aquelas cujo deslocamento espacial entre as bobinas do estator é uniforme. Por outro lado, nas máquinas assimétricas, o deslocamento espacial das bobinas de duas fases consecutivas é diferente. Este, por sua vez, provoca uma distribuição assimétrica dos eixos magnéticos e é o caso particular utilizado neste trabalho. Nesse contexto, as máquinas multifásicas que oferecem bom desempenho são os acionamentos eletromecânicos, que recebem o nome de máquinas hexafásicas de dupla bobina trifásica independente e assimétrica, esquematizada na Figura 1a. Esse tipo de máquina elétrica possui duas bobinas trifásicas independentes, defasadas entre si 30 graus elétricos, com neutros isolados e acionados de dois conversores trifásicos diferentes. As vantagens que oferecem esses tipos de acionamentos incluem as associadas às máquinas multifásicas antes mencionadas, além de outra muito importante, que é a possibilidade de utilizar muitos dos desenvolvimentos de hardware e software existentes para os

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acionamentos trifásicos convencionais (sistemas de microprocessador com periféricos especiais para o controle de conversores de potência trifásicos, conversores de potência convencionais, semicondutores e dispositivos eletrônicos especiais para controle e disparo de interruptores de potência inclusos em conversores comerciais e outros).

Figura 1. (a) Esquema geral do acionamento de seis fases assimétrico. (b) Projeção dos 64 vetores de tensão no subespaço (α – β).

Uma metodologia que simplifica o modelo do acionamento de seis fases baseia-se na Teoria de Decomposição de Vetores (VSD, sua sigla em inglês). Essa teoria foi introduzida por Zhao e Lipo (1995) e é utilizada para transformar o sistema original representado mediante seis equações diferenciais, em três subespaços ortogonais bidimensionais (α – β), (x – y) e (z1 – z2), que possuem eixos de referência estáticos, utilizando uma matriz de transformação de variáveis de fase para subespaços ortogonais. A partir da teoria VSD é possível enfatizar que a conversão da energia eletromecânica encontra-se relacionada com as variáveis (tensões e correntes) projetadas no subespaço (α – β), enquanto as variáveis projetadas no subespaço (x – y) representam harmônicos de ordem 6n ± 1 (n = 1, 3, 5, ...) e estão relacionadas com as perdas por efeito Joule, razão pela qual devem ser controladas de maneira que essas variáveis sejam as menores possíveis. Os vetores de tensão projetados no subespaço (z1 – z2) são zero para o caso particular da máquina de seis fases assimétrica com neutros independentes, assim esse subespaço não tem influência alguma no controle. A projeção dos 26 = 64 diferentes vetores de tensão para o caso particular da máquina de seis fases no subespaço (α – β) pode ser vista na Figura 1b.

Análise através de simulações Utilizando as equações que modelam o funcionamento da máquina de indução de seis fases e a ferramenta de simulação Matlab/Simulink, estão resumidos a seguir os resultados obtidos a partir do modelo de simulação. Os parâmetros utilizados nas simulações foram extraídos de uma máquina real, utilizando métodos clássicos, de experimento de vazio (tensão nominal) e rotor bloqueado (corrente nominal). Nos gráficos da Figura 2a são mostrados os resultados simulados da evolução do par da máquina ao longo do tempo total de simulação (2 segundos), quando a máquina é alimentada com tensões sinusoidais com uma frequência elétrica de 50 Hz. Nesta figura pode-se ver a oscilação característica da curva de par devido ao desequilíbrio das correntes do estator (ver Figura 2a). Esse comportamento transitório coincide com as afirmações realizadas em Krause (1995). Posteriormente, a curva de par evolui até um valor diferente de zero, que depende do coeficiente de atrito (Bi) da máquina. Por outro lado, a velocidade do acionamento tende a atingir a velocidade síncrona1, no entanto, tal como pode ser visto na Figura 2b, a velocidade em regime permanente não atinge a velocidade síncrona devido às características próprias da máquina de indução assíncrona, pelo efeito do deslizamento.

Figura 2. (a) Evolução do par. (b) Evolução da velocidade. (c) Corrente do estator, correspondente a uma das fases da máquina. (d) Corrente do rotor.

Nos gráficos na Figura 2c mostra-se a evolução da corrente de uma das fases do estator da máquina em uma janela de tempo de simulação equivalente a 2 segundos. Nessa figura é possível observar o consumo de corrente da máquina no momento do arranque. No instante de tempo igual a 1,5 segundo, a máquina chega a sua velocidade nominal (aproximadamente a 1.000 rpm, de acordo com a Figura 2b), e o consumo de corrente no vazio do acionamento multifásico é 1 A velocidade síncrona é de 1.000 rpm para o caso particular da máquina com 3 pares de polos.

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próximo a 3 amperes. Finalmente, no gráfico da Figura 2d mostra-se a evolução da corrente do rotor; nessa figura é possível notar que a frequência da senoidal de corrente diminui à medida que aumenta o tempo até que a máquina atinja sua velocidade nominal, devido, principalmente, a uma redução do deslizamento. Pode-se observar, além disso, que, uma vez que a máquina atinja a velocidade nominal, flui pelo rotor uma corrente muito pequena, que neste caso é resultante do coeficiente de atrito da máquina (considera-se que a máquina não tem carga).

Projeto da plataforma de ensaio experimental Nesta seção resumem-se o projeto e a revisão periódica da plataforma de ensaio experimental, que atualmente [março 2013] se encontra funcional, e os trabalhos estão centrados na extração de resultados experimentais que permitam validar os resultados que se obtiveram previamente em nível de simulações. Nesse contexto, com a finalidade de simular o comportamento da turbina eólica e supondo que o objetivo da onda de controle de velocidade seja alcançar o controle, de maneira eficiente, da velocidade de giro do rotor do acionamento, a fim de alcançar o MPPT que garanta a máxima entrega de potência para a carga, foi utilizado o modelo matemático da turbina para realizar simulações. Na Figura 3 pode-se observar uma simulação paramétrica da variação da potência gerada em função da velocidade angular da turbina para diferentes velocidades de vento, extraída utilizando-se o modelo de simulação MatLab/Simulink.

Figura 3. Modelo da turbina eólica. Potência vs. velocidade do rotor.

O diagrama de blocos dos vários componentes que compõem a plataforma experimental pode ser visto na Figura 4. Pode-se observar no diagrama da figura que a turbina é simulada usando-se um software proprietário, que é executado no PC Controlador do Sistema e pressupõe como variáveis de entradas certos parâmetros que são extraídos, em tempo real, de uma estação meteorológica da série Vantage Vue, da Davis Instruments. Este dispositivo tem um console que recebe os dados da estação sem fio e se conecta, via USB, ao PC Coletor de Dados, do qual são extraídos os dados que são usados para simular a turbina eólica. Esse PC opera com sistema operacional Debian 6.1, que é uma distribuição de GNU/Linux de licença grátis. Os dados são utilizados para realizar cálculos em tempo real da velocidade ótima de giro do rotor do GIM para extrair a máxima potência. O software executado no PC Controlador do Sistema recebe como entrada os seguintes parâmetros: características da turbina (ângulo de inclinação e o rádio das aspas Rt) e a velocidade do vento (v), com as quais se calcula o coeficiente de potência máximo (Cmax) e o valor ideal da velocidade linear da turbina Xopt. Dessa forma, o software gera como saída a velocidade angular de referência ideal (ωt*) para atingir o ponto de máxima potência.

Figura 4. Fotografia dos diferentes componentes que compõem a plataforma experimental, onde é detalhado o protocolo de comunicação entre cada dispositivo.

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Por outro lado, o PC Controlador do Sistema deve comunicar-se com o PC Coletor de dados para extrair a informação da estação em tempo real. Com relação a isso foi desenvolvido um software que extrai dados do console do Vantage Vue periodicamente (configurável) e os armazena em um arquivo com um formato especial, que é típico da aplicação. O mesmo programa, em um espaço separado, atua como um servidor Modbus TCP, esperando, assim, as solicitações entrantes através da rede TCP/IP. As solicitações provêm de um cliente e solicitam sempre a mesma coisa: que sejam enviados os últimos dados climáticos lidos – este programa, portanto, é chamado Servidor Vantage. Para esse sistema, o cliente de Modbus que se conecta ao Servidor Vantage é o software de simulação da turbina. Por outro lado, o software de simulação se conecta via Modbus RTU a um inversor de frequência (série CFW09 da marca WEG) acoplado ao GIM. O inversor de frequência recebe como parâmetro a velocidade ótima de giro do GIM, que representa uma entrada para o bloco de controle de velocidade. A comunicação estabelecida entre o PC Controlador do Sistema e o Inversor de Frequência é regida pelo protocolo Modbus RTU e é feita em uma rede serial sob o protocolo de camada física RS-485; nesta rede o software se comporta como um Master Modbus RTU, e o Inversor de Frequência funciona como um escravo. Para alcançar essa aplicação foi desenhado um cartão conversor de protocolo RS232 para RS485, que estabelece o meio de comunicação entre ambos os módulos. Esse cartão é mostrado na fotografia da Figura 5d. Na fotografia da Figura 5a pode-se ver a montagem concluída do sistema de potência desenhado, onde são mostrados os conversores de potência, os dispositivos de proteção e as placas de acomodação de sinal, que, como pode ser visto na fotografia, integram a placa de controle2. Para manter a integridade do sistema, os sinais conectados aos periféricos de entrada e saída da placa de controle têm sido isolados galvanicamente pelo isolador ISO7230CDW, fabricado pela empresa Texas Instruments. Na fotografia da Figura 5b mostra-se a integração dos diferentes módulos que compõem a plataforma experimental desenhada. Por outro lado, a conexão de um banco de capacitores nos terminais do GIM é necessária para fornecer a potência reativa à carga. Para o caso específico do gerador de indução de dupla bobina trifásica independente e assimétrico abordado neste trabalho, montou-se um banco de capacitores usando-se duas configurações independentes em estrelas, ligadas em paralelo com as bobinas do estator do acionamento. Uma fotografia do sistema de potência desenhado para o caso dos capacitores de magnetização é mostrada na Figura 5c. O GIM foi desenhado a partir de um motor originalmente trifásico de 15 kW de potência nominal, com 2 A placa de controle baseia-se no DSP TMS320F28335 do ponto flutuante fabricado pela empresa Texas Instruments e no sistema de desenvolvimento MSK28335 da empresa Technosoft, conforme mostrado na Figura 4.

72 ranhuras e três pares de polos. Uma fotografia do acionamento rebobinado, montado sobre a plataforma de ensaio e acoplado ao motor trifásico que emula a turbina eólica, pode ser vista na Figura 5e.

Figura 5. Fotografia dos diferentes componentes que compõem a plataforma experimental.

Os módulos inversores da série SKS 35F, fabricados pela empresa Semikron, utilizados para o desenvolvimento do trabalho (Figura 4), possuem internamente uma resistência de pré-carga de maneira a limitar a corrente sobre os capacitores, que, segundo especificações do fabricante, deverá permanecer ativa enquanto o banco de capacitores (que compõe o Dc-Link) atinja sua carga nominal. Nesse contexto, e com a finalidade de automatizar o controle das resistências de pré-carga, projetou-se um cartão de controle, prevendo dois modos de operação: por hardware ou por software respectivamente. Uma fotografia do cartão de controle projetado é mostrada na Figura 5f. A fim de avaliar o funcionamento correto da plataforma experimental, têm sido realizados testes em laço aberto gerando os disparos dos IGBTs usando-se a técnica de modulação por largura de pulso, considerando uma frequência de amostragem (equivalente à frequência da portadora) de 5 kHz e uma frequência elétrica de 50 Hz. Na Figura 6, do lado esquerdo, mostra-se a resposta transitória do acionamento, considerando-se uma das correntes de fase no caso de acionamento de seis fases. Como pode ser visto nessa figura, no momento do arranque, o acionamento atinge picos de corrente superiores a 25 A com um

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pico transitório que se extingue em 0,45 segundo. Por outro lado, na Figura 6, à direita, mostra-se o consumo de corrente em vazio que, para uma frequência nominal de 50 Hz, pode ser quantificada em 5 A. Esses resultados demonstram o excelente funcionamento da plataforma projetada e são o ponto de partida para a extração de resultados experimentais que suportam a eficácia dos métodos de controle que foram propostos no âmbito deste trabalho.

Figura 6. Ensaio experimental em laço aberto aplicado ao GIM. Na esquerda, resposta transitória do acionamento. Na direita, consumo de corrente em vazio para uma frequência nominal de 50 Hz.

Geração Eólica A Figura 7 mostra o esquema de controle proposto, os algoritmos associados com o controle de velocidade do GIM, focado na obtenção de MPPT (denominado “controle do lado do gerador”), e, de outro lado, o controle de corrente orientado para o controle da potência ativa e reativa entregue à carga (denominado “controle do lado da rede”), que serão descritos na seção “Sistema de Geração Distribuída”.

Figura 7.

Como pode ser observado na Figura 8, o controlador do tipo preditivo não requer, a priori, técnicas de modulação, característica que o torna atrativo no campo do controle dos acionamentos eletromecânicos. Em sua forma mais básica, o objetivo da onda interna de controle de corrente é encontrar o esforço de 71

controle que atinja o seguimento da corrente, onde is* é a ordem de corrente ou corrente de referência, conforme é mostrado na Figura 8. Para isso, o controle preditivo utiliza um otimizador, que seleciona o esforço de controle U mais adequado que minimize uma função de custo. Geralmente, existe mais de um método para aplicar isso a acionamentos eletromecânicos, dependendo da complexidade da função de custo considerada (BARRERO et al., 2011). Uma taxonomia das possíveis funções de custo que podem ser implementadas pode ser consultada em Rodríguez e Cortés (2012). No esquema proposto as referências são proporcionadas pelo bloco que simula a turbina, e são recalculadas em cada período de amostragem de maneira a atingir, em cada amostra, o MPPT. Para o controle de velocidade utiliza-se um controlador Proporcional Integral (PI), baseado no esquema do controle vetorial indireto. No esquema proposto, o controlador PI de velocidade é utilizado para gerar a referência de corrente i*ds em coordenadas dinâmicas. A corrente de referência utilizada no modelo preditivo é obtida mediante o cálculo do ângulo elétrico, onde este parâmetro é utilizado para converter a referência de corrente originalmente especificada em coordenadas dinâmicas (d – q) a coordenadas estáticas (a – β), tal como é mostrado na Figura 8.

Análise de eficiência através de simulações Um ambiente de simulação baseado na ferramenta MatLab/Simulink foi projetado de forma a avaliar a eficiência do esquema proposto. A eficiência é medida em relação ao erro quadrático médio (ECM) com relação à velocidade das correntes do estator. Na Figura 9 pode-se ver que o ECM associado ao controle com base no Filtro de Kalman tem melhor desempenho do que o caso do controle com base no observador de Luenberguer, resultando em uma maior diferença à medida que os ruídos de medida (Ru) e de processo (Rρ) aumentam. Pode-se observar, além disso, que os dois métodos de controle propostos apresentam melhoras significativas se forem comparados com a técnica de controle que não utiliza observadores de estados no modelo de predição. O subíndice (α – β) representa quantidades de corrente no sistema de referência estacionário. A medida de velocidade é realimentada, e o erro é injetado ao controlador PI, tal como é mostrado na Figura 8.

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Figura 8. Diagrama de bloco do esquema proposto de controle de velocidade.

Figura 9. Resultados de simulação. (Esq.) ECM da corrente do estator nos eixos a e β, variando o ruído de medida (Rv) e o ruído de processo (Rρ), através dos métodos (a) Sem utilizar observadores, (b) Observador de Luenberger e (c) Filtro de Kalman. (Dir.) ECM da corrente do estator nos eixos α e β, variando-se o ruído de medida (Rv), o ruído de processo (Rρ) e o par de carga (TL), usando os métodos (a) Sem utilizar observadores, (b) Observador de Luenberger e (c) Filtro de Kalman.

GERAÇÃO DE ENERGIA SOLAR FOTOVOLTAICA Existem atualmente na literatura várias abordagens para aumentar a eficiência de um sistema de geração fotovoltaico; uma delas se concentra nos sistemas de rastreamento solar que baseiam seu funcionamento em algoritmos de controle dinâmicos ou ativos. Diferentes ensaios demonstraram que os painéis fotovoltaicos têm uma máxima potência de saída quando a incidência (dos raios de sol) é perpendicular aos painéis (LARARD, 1998; HAMILTON, 1999) e a melhora pode ser quantificada, inclusive, em 50% (ARGESEANU; RITCHIE; LEBAN, 2010). Por outro lado, considerando a localização geográfica do Paraguai, especialmente em dias de verão, quando a irradiação solar atinge os níveis mais elevados, pode-se ob73

servar que nesse período existe uma variação aproximada de 30° em azimute, o que justifica plenamente a necessidade de utilizar um sistema de dois graus de autonomia para maximizar a potência produzida pelos painéis solares fotovoltaicos. Esse contexto é apresentado neste parágrafo: de um lado, os resultados da simulação do desempenho dos painéis solares fotovoltaicos (PSFs) em suas diferentes formas de ligação e, de outro, o projeto e a revisão periódica de uma estrutura-suporte móvel de dois graus de autonomia (para os painéis solares fotovoltaicos). Em um futuro trabalho abordaremos a implementação de algoritmos de controle de posição em tempo discreto focados em melhorar a eficiência energética do sistema de geração através do desenho de algoritmos, cujas ordens de controle estão focadas em atingir o MPPT, garantindo o máximo aproveitamento energético dos painéis fotovoltaicos. Na Figura 10a pode-se observar uma fotografia do módulo da série ZDNY – 100C36, utilizado neste trabalho, enquanto na Figura 10b mostra-se o circuito elétrico que modela uma célula do painel solar fotovoltaico, onde também estão representadas as características elétricas mais marcantes desse dispositivo para elaborar as equações que descrevam o comportamento dinâmico do PSF. As equações assim obtidas modelam matematicamente o comportamento dos módulos solares, desprezando os efeitos térmicos.

Figura 10. (a) Fotografia do módulo da série ZDNY-100C36. (b) Circuito elétrico do PSF.

Simulação das capacidades dinâmicas do PSF ZDNY-100C36 Para implementar o modelo de simulação dos PSFs da série ZDNY-100C36, utiliza-se o modelo matemático obtido na forma mencionada no parágrafo anterior. Para isso é utilizado o ambiente de simulação MatLab/Simulink e as características técnicas fornecidas pela folha técnica do fabricante dos painéis que estão resumidos na Figura 12a, onde Vm e Im representam a tensão e a corrente ótima de operação respectivamente. Na Figura 12b pode-se ver uma simulação paramétrica da evolução da intensidade da corrente IPV em função da tensão de Vpvcell para diferentes valores de irradiação3. Por outro lado, na Figura 12c mostra-se 3 Consideraram-se nas simulações faixas de irradiância compreendidas entre 200 e 1.000 em passos de 200 [W/m2].

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a variação da potência elétrica gerada pelos painéis de acordo com a tensão para as mesmas faixas de variação de irradiação considerados para o caso da Figura 12b. Pode-se observar nesses gráficos que, para cada valor de irradiação, existe um ponto máximo de potência que garante a máxima entrega de potência ativa desde o sistema de geração solar fotovoltaica até a carga.

Esquema de ligação em paralelo Nesta configuração considera-se um arranjo de 24 PSFs ligados em paralelo, e todos têm a mesma tensão de operação (VPVcell). A corrente total da configuração em paralelo é obtida pela soma das correntes de saída de cada um dos módulos (IPV). A potência total gerada (PPVtotal) é igual ao produto entre a tensão de operação e a corrente total do arranjo (IPVtotal); o diagrama de blocos do esquema proposto pode ser visto na Figura 11a. Deve-se levar em conta que a principal limitação dessa topologia reside nos níveis de corrente, que deve suportar a eletrônica de potência associada ao processo de conversão de energia, que para esta aplicação em particular (considerando a máxima irradiação) pode atingir valores de 24 x IPV, como se pode observar na Figura 11b. Por outro lado, na Figura 11c podem ser vistas as curvas de potência em função da intensidade de corrente para diferentes valores de irradiação para o caso específico da ligação em paralelo.

Figura 11. Simulação paramétrica para diferentes valores de irradiação. (a) Esquema proposto de ligação em paralelo. (b) Curvas de corrente vs. tensão. (c) Curvas de potência vs. tensão.

Esquema de ligação série-paralelo Nesta configuração os módulos são agrupados em dois conjuntos de 12 PSFs, como ilustrado na Figura 13a. Em cada conjunto os módulos estão ligados através da configuração série, de tal forma que os PSFs operem com uma mesma referência de corrente (IPV). A tensão total da cada conjunto será, então, igual ao produto entre o número de módulos solares fotovoltaicos em cada conjunto e a tensão de operação dos módulos (12 x VPvcell). Finalmente, ambos os conjuntos estão ligados entre si mediante uma configuração paralela, cujo modo de operação é análogo ao abordado no capítulo anterior. A vantagem do esquema de conexão série-paralelo reside, por um lado, em que se opera com níveis de correntes menores em comparação ao caso do esquema de conexão em paralelo e, por outro, em que a tensão total do arranjo é próximo da amplitude (RMS) equivalente em alternada, tal como pode ser visto nos gráficos da Figura13b. Pode ser visto também na Figura 13c que a potência nominal máxima (2,4 kW) ocorre para os níveis máximos de irradiação e corrente respectivamente.

Figura 12. Resposta dinâmica do painel ZDNY – 100C36 para diferentes valores de irradiação. (a) Representação do modelo MatLab/Simulink com os respectivos parâmetros. (b) Curvas de intensidade de corrente IPV vs. Tensão de VPVcell. (c) Curvas de potência vs. tensão VPVcell.

Projeto e implementação da estrutura de dois graus de autonomia O processo de projeção da estrutura de dois graus de autonomia para a aplicação solar fotovoltaica foi abordado seguindo a sequência a seguir. Em primeiro lugar, foi realizado o projeto geométrico da estrutura, em que se levaram em conta as dimensões físicas dos painéis fotovoltaicos. Para dimensionar os materiais a serem utilizados na elaboração da estrutura utilizando-se a ferramenta do projeto computacional Solidwork, realizou-se o cálculo da força equivalente do vento sobre cada painel solar, para posteriormente realizar o cálculo do estado de carga da estrutura. Finalmente, com os resultados teóricos, foram dimensionados os elementos que compõem a estrutura-suporte proposta para o desenvolvimento do trabalho.

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Figura 13. Simulação paramétrica para diferentes valores de irradiação. (a) Esquema proposto de conexão série-paralelo. (b) Curvas de tensão vs. corrente. (c) Curvas de potência vs. corrente.

Na Figura 14a pode-se observar o desenho geométrico da estrutura de dois graus de autonomia. Optou-se por essa topologia uma vez que esse tipo de estrutura oferece resistências menores do que a força do vento, que permite, normalmente, o dimensionamento de peças de menos peso, o que resulta em benefício dos motores para serem utilizados nessa aplicação, principalmente se levar em conta a potência necessária para mover a estrutura. Por outro lado, as bobinas dos painéis nessa topologia são facilmente acessíveis, o que facilita a tarefa de montagem. Na Figura 14b pode-se observar uma vista lateral onde se especifica ainda mais detalhes para a montagem da estrutura, e na Figura 14c mostram-se os detalhes e as dimensões de parte da estrutura-suporte dos painéis. Uma vez definida, a geometria da estrutura é verificada utilizando-se os procedimentos descritos nas normas mexicanas (CFE, 2008) perante a ausência de regulamentos locais e considerações relativas à norma paraguaia de vento (INTN, 1992), obtendo-se resultados satisfatórios. 77

Figura 14. (a) Visão global do projeto da estrutura. (b) Vista lateral, dimensões e detalhes para a montagem da estrutura. (c) Detalhe e dimensões de parte da estrutura-suporte para os painéis.

Implementação e montagem Nesta seção mostra-se a implementação da estrutura de dois graus de autonomia para a aplicação solar fotovoltaica, que foi fabricada e montada. Na fotografia da Figura 15a observa-se parte do processo de montagem da estrutura. Na fotografia da Figura 15b pode-se observar uma visão geral da estrutura projetada após concluir a montagem, a qual se encontra fisicamente instalada no prédio do Centro de Inovação Tecnológica (Citec) da Faculdade de Engenharia da Universidade Nacional de Assunção.

Figura 15. Estrutura de dois graus de autonomia. (a) Processo de montagem. (b) Visão geral da montagem concluída.

A estrutura foi fabricada a partir de peças formadas por canos e perfis de aço e solda MIG. As uniões das peças utilizam parafusos de aço inoxidável. Cada um dos suportes possui 8 módulos de PSFs de 100 W de potência nominal, dispostos tal como se observa na fotografia da Figura 15b, proporcionando uma potência máxima de 2,4 kW. 78

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Energia solar fotovoltaica Do ponto de vista da eficiência do sistema de geração de energia elétrica a partir de painéis solares fotovoltaicos, pretende-se abordar a questão mediante a maximização da energia produzida por painéis a partir do projeto e da revisão periódica de um sistema de rastreamento solar de dois graus de autonomia focado em atingir o ponto de máximo seguimento de potência. Por outro lado, tal como se demonstra em Argeseanuet, Ritchie e Leban (2010), o aproveitamento eficiente da energia produzida está, por sua vez, relacionado com a conversão eficiente de energia armazenada no banco de baterias. Nesse contexto, propõe-se pesquisar as estratégias para o controle de potência ativa e reativa de modo a atingir a máxima transferência de energia do banco de baterias até a carga. Na Figura 16 pode-se observar o esquema de controle proposto que utiliza um laço interno de controle preditivo de corrente baseado na estratégia MBPC. Neste se considera ainda um eixo de referência dinâmico (d – q) alinhado com o vetor de tensão VPPC. Finalmente, a característica ortogonal da variável elétrica nos eixos dinâmicos, representada no diagrama de bloco da figura, permite o controle independente da potência ativa e reativa injetada à carga através do controle das correntes diretas e na quadratura respectivamente.

Figura 16. Esquema proposto para a conversão eletrônica da energia e controle da potência.

O controle de posição do sistema realiza-se em um PC em tempo real, mediante um algoritmo proporcional-integral-derivativo (PID) independente, tanto para azimute quanto para elevação. Os mesmos recebem a referência de parte de um PC que atua como um registro de dados (datalogger em inglês) através do protocolo Modbus TCP, e o sinal de controle é enviado ao microcontrolador como valor da largura de pulso (0% a 100%) através do protocolo sem fio 802.15.4, usando transceptores Xbee Pró. A aquisição de dados de referência é feita através de uma solicitação Modbus feita ao PC datalogger, que se encarrega de realizar uma consulta à estação climática por meio do microcontrolador, sendo devolvidas as posições de azimute e elevação calculadas pela estação baseadas nos dados fornecidos pelo GPS. A aquisição de dados de realimentação é realizada por meio do microcontrolador, que faz a leitura dos codificadores associados aos motores de azimute e elevação, através de uma interface de entrada, que fornece a função específica. O sinal é acondicionado em uma placa eletrônica, que funciona como uma interface. O acondicionamento é feito através de motores independentes para azimute e elevação, que é controlado pela modulação de largura de pulso, de acordo com o valor que foi calculado pelo controle de PID, descrito anteriormente. Os motores são acionados por meio de um controlador de motores que fornecem a densidade de potência necessária. Tanto a realimentação quanto o sinal de acionamento são transmitidos por uma conexão separada utilizando-se o protocolo sem fio 802.15.4, coordenado por uma rotina de comunicação tanto no PC de Controle quanto no microcontrolador, garantindo o determinismo do sistema.

Figura 17. Diagrama em bloco do esquema proposto.

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SISTEMA DE GERAÇÃO DISTRIBUÍDA Uma vez extraída a máxima energia dos sistemas de geração apresentados nos parágrafos anteriores, neste item é abordado o conceito da geração distribuída. Para isso toma-se como ponto de partida o desenvolvimento de algoritmos de controle de corrente como um passo preliminar do processo de sincronização e controle da potência ativa e reativa, cuja ordem concentra-se em permitir a máxima transferência de energia do gerador até a carga. Nesse contexto, assume-se, por um lado, que a saída do GIM é corrigida por meio de dois retificadores trifásicos independentes e que a tensão retificada é aplicada a um banco de capacitores que compõem o DC-Link, e, por outro lado, que o sistema solar fotovoltaico está conectado a um banco de baterias com níveis de tensão compatíveis com as tensões da rede. Nos dois casos, ambos os níveis de DC-Link são ligados à carga através de um inversor trifásico, conforme é mostrado na Figura 18a. A carga trifásica reativa da Figura 18b pode ser modelada matematicamente utilizando-se a representação no espaço de estados.

Figura 18. (a) Diagrama em bloco de controle preditivo de corrente baseado na técnica SVPWM aplicado ao lado da rede. (b) Carga trifásica reativa RLC.

A Figura 19 mostra os resultados de simulação das duas técnicas de controle de corrente utilizadas, a MBPC + SVPWM4, que é contínua5, e a MBPC, que é descontínua6. Considera-se que é aplicada à carga uma corrente de referência sinusoidal de 1,5 A de amplitude e 50 Hz de frequência elétrica. Assume-se que o sistema trifásico encontra-se operando em regime permanente quando é sub4 SVPWM, por sua sigla em inglês, Space vector PWM. 5 Técnica contínua: produz-se comutação em cada instante de amostragem. 6 Técnica descontínua: desconhece-se a frequência de comutação.

metido a uma mudança nas referências de corrente no subespaço (a – β) de 1,5 a 3,5 A de amplitude e fase. A Figura 19a mostra o seguimento da corrente obtido a partir do controle descontínuo MBPC, enquanto na Figura 19b mostram-se os resultados obtidos a partir do controle contínuo MBPC combinado com uma estratégia de modulação, cujo diagrama em bloco é mostrado na Figura 18a. Como pode ser visto em ambos os casos, a corrente medida converge ao valor de referência. Por outro lado, nas Figuras 19c e 19d é mostrada a percentagem de distorção total harmônica (THD, sua sigla em inglês) medida com relação à frequência fundamental (50 Hz), quantificada se levarem-se em conta dois ciclos da corrente alfa medida. Nesse contexto pode-se observar como a técnica de controle contínua introduz melhorias se considerarmos a THD, obtida às custas do aumento da frequência de comutação dos interruptores de potência.

Figura 19. Resultados do controle de corrente aplicado ao lado da rede; a previsão da corrente alfa é mostrada na parte superior (na forma expandida e de cor verde). (a) Técnica de controle descontínua MBPC. (b) Técnica de controle contínua MBPC + SVPWM. Distorção harmônica de corrente alfa para dois ciclos em regime permanente sinusoidal. (d) Controle MBPC.

CONCLUSÃO Neste trabalho foram propostas novas abordagens para os sistemas de geração distribuída com base em fontes potenciais de energias renováveis no Paraguai. Nesse contexto abordou-se, de um lado, o desenvolvimento, a implementação e a revisão contínua de um sistema de geração baseado na energia eólica cuja prin82

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cipal contribuição é o uso de geradores de indução multifásicos como solução avançada em relação aos sistemas trifásicos atualmente relatados na literatura, propondo, além disso, novas estruturas de controle, avaliando o desempenho do sistema eólico multifásico tanto em nível teórico quanto em nível experimental, e, de outro lado, o projeto e a implementação de um sistema de nova geração com base na energia solar fotovoltaica através do projeto de uma estrutura-suporte de dois graus de autonomia, cuja principal vantagem reside na simplicidade do projeto e na robustez comparada com a solução convencional de potência nominal equivalente, se levarem-se em conta fatores climáticos, como a resistência ao vento. Em ambos os sistemas, foram propostos algoritmos cujas referências concentraram-se em alcançar o MPPT, que garante a máxima entrega de energia à carga. Finalmente, sendo coerente com a filosofia, associada à geração distribuída apresentou-se a integração dos sistemas propostos por meio de uma estrutura de controle de corrente com base em duas técnicas de controle (contínua e descontínua), que pretende ser o ponto de partida para futuras implementações em nível experimental, orientadas para a eficiência energética em relação à redução de harmônicos, sincronização e conexão de rede.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ARGESEANU, A.; RITCHIE, E.; LEBAN, K. New low cost structure for dual axis mount solar tracking system using adaptive solar sensor. In: International Conference on Optimization of Electrical and Electronic Equipment (Optim), 2010, Proceedings… May 2010. p. 1109-1114. BARRERO, F. et al. An enhanced predictive current control method for asymmetrical six uphase motor drive. IEEE Transactionson Industrial Electronics, v. 58, n. 8, p. 3242-3252, Aug. 2011. CFE – COMISIÓN FEDERAL DE ELECTRICIDAD. Instituto de Investigaciones Eléctricas. Manual de diseño de obras civiles: diseño por viento. 2008. Disponível em: <http://www. mediafire.com/?mijonmx2zo0>. HAMILTON, S. Sun-tracking solar cell array system. 1999. Tesis de grado. Department of Electrical and Computer Engineering, University of Queensland, Queensland, 1999. INTN – INSTITUTO NACIONAL DE TECNOLOGÍA Y NORMALIZACIÓN. Norma Paraguaya 30-001-92: acción del viento en las construcciones. 1992. (Disponible en la biblioteca del INTN). KRAUSE, P. C. Analysis of electric machinery. New York: McGraw-Hill Book Company, Technology and Industrial Arts, 1995. LARARD, E. Sun Tracking Solar Array System. 1998. Tesis de grado. Department of Electrical and Computer Engineering, University of Queensland, Queensland, 1998. 83

LEVI, E. Guest Editorial. IEEE Transactions on Industrial Electronics, v. 55, n. 5, p. 18911892, May 2008. NU – NACIONES UNIDAS. Protocolo de Kyoto. Convención marco de las Naciones Unidas sobre el cambio climático, 1998. Disponível em: <http://unfccc.int/resource/docs/convkp/ kpspan.pdf>. RODRÍGUEZ, J.; CORTÉS, P. Predictive control of power converters and electrical drives. Portland: Willey-IEEE, 2012. VMME – VICE MINISTERIO DE MINAS Y ENERGÍAS. El plan estratégico del sector energético. 2005a. Disponível em: <http://www.crecerconenergia.net/archivos/PDF/ pep_15IXplan_estrateg.PDF>. VMME – VICE MINISTERIO DE MINAS Y ENERGÍAS. Energías renovables y medio ambiente. 2005b. Disponível em: <http://www.crecerconenergia.net/archivos/PDF/ pep_13VIIener_renovab.PDF>. ZHAO, Y.; LIPO, T. Space vector PWM control of dual three-phase induction machine using vector space decomposition. IEEE Transactions on Industry Applications, v. 31, n. 5, p. 1100-1109, Oct. 1995.

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URUGUAI

>>> ANÁLISE DE OPORTUNIDADES DE INCORPORAÇÃO DE PROJETOS DE EFICIÊNCIA ENERGÉTICA DE ALTO IMPACTO Ernesto Elenter Orientador: Dr. Eng. Mario Vignolo

RESUMO O potencial de eficiência energética no Uruguai foi avaliado em 241 MW em média, ou 2,1 TWh/ano, representando 20,4% da demanda total de eletricidade do país. Este documento apresenta uma proposta de capturar esse potencial por meio de programas de promoção de investimentos de eficiência energética em nível da demanda (consumidores), parcialmente financiado ou incentivado pela empresa de energia (UTE). Os projetos propostos mostram uma boa relação custo-benefício, tanto para a empresa de eletricidade quanto para o consumidor, ao fazer investimentos em equipamentos de eficiência energética (iluminação, painéis solares, geladeiras, lavadoras e secadoras, aquecedores de água e condicionadores de ar). O benefício para os participantes do programa é a redução de suas contas de eletricidade, enquanto os benefícios para a empresa de eletricidade são os custos evitados de energia e de capacidade (infraestrutura). Para o setor residencial uruguaio é proposto como uma meta razoável para os próximos três anos um programa que evitaria uma demanda média de 85,4 MW. PALAVRAS-CHAVE: Negawatt, eficiência energética, gestão da demanda.

ABSTRACT Energy Efficiency potential in Uruguay has been evaluated in 241 MW average, or 2.1 TWh/year, representing 20.4% of the country’s total electricity demand. This paper makes a proposal to capture this potential through programs promoting energy efficiency investments at the demand level (consumers) partially funded or encouraged by the power company (UTE). The projects proposed show a good cost/benefit relationship, to both the electric company, and the consumer, when making investments in energy efficient 85

devices (lighting, solar panels, refrigerators, washers and dryers, water heaters and air conditioners). The benefit for the participants of the program is the reduction of their energy bills, while the benefits for the utility company, are the avoided costs in energy and capacity (infrastructure). For the Uruguayan residential sector, is proposed as a reasonable goal for the next three years, a program that would avoid an average demand of 85,4 MW. KEYWORDS: Negawatts, Energy Efficiency, Demand Side Management.

INTRODUÇÃO O “buraco” da eficiência energética Diversos pesquisadores em âmbito mundial encontraram comprovações teóricas e empíricas que sugerem a existência de um potencial de aumento no bem-estar da sociedade por meio da introdução de políticas de promoção de eficiência energética em nível da demanda (LOVINS, 2011; HURLEY et al., 2008; HOPPER; GOLDMAN; SCHLEGEL, 2006; IEA, 2011; CONSELHO DA COMUNIDADE EUROPEIA, 2008; DEXIA ASSET MANAGEMENT, 2010; JOSHI, 2012). Na literatura técnica há muitos trabalhos abordando o chamado problema do “buraco da eficiência energética”. Por exemplo, Adam Jaffe e Robert Stavins (1994), em “A lacuna da eficiência energética”, explicam que esse “buraco” se refere à diferença entre a eficiência energética do conjunto de dispositivos existentes, comparado com a que deveria haver, se os consumidores tivessem adquirido aquelas tecnologias que otimizam o custo do ciclo de vida (incluindo os investimentos iniciais mais os custos operacionais futuros). Esse buraco é explicado principalmente por barreiras e falhas de mercado e falhas no comportamento dos consumidores (GILLINGHAM; NEWELL; PALMER, 2009). Esse buraco pode ser caracterizado pela taxa de desconto implícita nas decisões dos consumidores. Com efeito, ao selecionar um equipamento ineficiente e mais barato, o custo operacional futuro aumenta e é possível calcular a taxa de desconto, que é igual à opção ineficiente versus a eficiente. Gillingham, Newell e Palmer (2009) concluem no estudo “Economia e Políticas da Eficiência Energética” que foram detectadas taxas de desconto implícitas, utilizando diversas metodologias, que vão desde 25% até mais de 100%.

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Portanto, essas condições proporcionam uma motivação para a aplicação de políticas e/ou regulamentos sobre o mercado de dispositivos de consumo de energia, a fim de promover a aquisição de equipamentos eficientes como uma prioridade na gestão do consumo de energia em nível da demanda.

Megawatt versus Negawatt Ao mesmo tempo, diversos estudos (BID SECCI, 2008) argumentam que a eficiência energética é a forma mais barata de “gerar” energia e produz mais externalidades positivas. Nesse contexto, foi cunhado o termo NW (“Negawatt”), isto é, o MW evitado, que, do ponto de vista de geração, equivale a incluir dentro do conjunto gerador uma máquina virtual que gera energia negativa. A Figura 1, a seguir, mostra algumas estimativas internacionais do custo padrão de energia, que consideram os custos dos investimentos iniciais, de combustível e de operação e manutenção para cada tipo de tecnologia (COOPER, 2011).

Figura 1.

Esse gráfico é eloquente, incluindo a eficiência energética (“Eficiência”), como uma das fontes virtuais de energia a um custo muito mais baixo do que de outras alternativas. O objetivo do trabalho é fazer uma avaliação completa do potencial de melhoria da eficiência energética no setor residencial do Uruguai, analisando a relação custo-benefício e sugerindo um programa de alto impacto que incentive economicamente os usuários residenciais para a compra de dispositivos de economia de energia. 87

BENEFÍCIOS RECEBIDOS PELO SISTEMA DE ELETRICIDADE Os benefícios econômicos, definidos como as economias que o sistema elétrico receberá pela demanda evitada, são compostos de economia de energia e da capacidade.

Economias de Energia As economias de energia para UTE (companhia de energia elétrica estatal do Uruguai) são calculadas por meio de simulações, utilizando-se o software SimSEE (UDELAR – FING), para cenários com e sem determinadas quantidades de energia evitada.1 O SimSEE utiliza o método denominado “Programação Dinâmica Estocástica”, que prevê os custos futuros de geração, utilizando, para isso, modelos estocásticos de produção hidrelétrica, energia eólica, preços dos combustíveis, disponibilidade de máquinas térmicas, etc. Para representar o sistema elétrico uruguaio, foram selecionadas hipóteses de trabalho habituais na programação de longo prazo de sistemas elétricos (crescimento da demanda, incorporações ao conjunto gerador, preços de energia, disponibilidade de máquinas, intercâmbios internacionais de energia, etc.). Os resultados das simulações mostraram para o cenário de tendências, ou seja, “business as usual” (sem incorporar um plano agressivo de eficiência energética), os resultados a seguir. Projeta-se uma evolução do custo de abastecimento da demanda (CAD) em milhões de dólares por ano, com o valor esperado e os valores com uma probabilidade de excedente de 80% e 20%, conforme a Figura 2.

Figura 2. Evolução do custo de abastecimento da demanda (CAD) em milhões de dólares por ano. 1 Uma descrição detalhada sobre como operar este software pode ser encontrada em Instituto De Ingeniería Eléctrica (2012).

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Da mesma forma, passamos a fazer corridas com os mesmos parâmetros, mas reduzindo a demanda em níveis diferentes, mostrando o caso de 100 MW em média, evitados por causa da incorporação de um plano de eficiência energética, com os resultados apresentados a seguir (Figura 3).

Figura 3. Evolução do CAD em milhões de dólares por ano.

A Tabela 1, a seguir, mostra a energia anual evitada (NGWh/ano) em cada escalão de NW introduzido, a economia média (2012 a 2019) no CAD (MMUSD/ ano) relativamente ao cenário de tendências e, finalmente, o valor unitário da energia evitada USD/NMWh. Tabela 1. Energia não gerada e economia CAD. NW

NGWh/ano

MMUSD/ano

USD/NMWh

116

438

109

100

876

104

200

1752

169

Essa tabela foi produzida utilizando-se a seguinte expressão:

Uma vez que, ao evitar a energia no local de consumo, também se economiza nas perdas técnicas de T e D (transmissão e distribuição), é necessário expandir o valor incrementado em 10,4% (UTE, 2011), para avaliar a energia economizada em nível da barra de geração do sistema. Assim, o valor encontrado para 100 NW, de USD 104/NMWh, sobe para USD 116,6 em termos de barras de geração. 89

Economias de capacidade A demanda de eletricidade per capita no Uruguai vem crescendo sustentavelmente e se espera que essa tendência continue. De fato, como se vê na Figura 3, em 2010 no Uruguai foram consumidos 2.800 kWh/habitante (DNE/MIEM, 2011), enquanto a média europeia em 2005 foi de 6.149 kWh/habitante.

Figura 4.

À medida que a demanda cresce, é necessário incorporar novas usinas de geração e aumentar a capacidade das redes de transmissão e distribuição (T&D). Veja-se a seguir, nas Tabelas 2 e 3, a evolução do crescimento da demanda no Uruguai (DNE, 2012). Tabela 2. Picos de verão 1999 a 2012. Ano

Mês

Carga máxima (MW)

Relação

Crescimento cumulativo anual

Dia do mês

2012

1.642

1,38

2,51

1999

1.190

1,00

Tabela 3. Picos de inverno 1999 a 2012.

Ano

Mês

Carga máxima (MW)

Relação

Crescimento cumulativo anual

Dia do mês

2012

1.745

1,29

2,17

1999

1.349

1,00

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Por outro lado, é interessante observar como o crescimento da infraestrutura física da UTE (2000 a 2010) acompanha o crescimento da demanda (Tabela 4). Tabela 4. Crescimento da infraestrutura física da UTE versus demanda. Sistema de distribuição Potência instalada em estações MT/MT (MVA) Potência instalada em subestações MT/BT (MVA) km redes bt (linhas e cabos) km redes 15 KV e 6 KV (linhas e cabos)

2000

2010

Relação

Crescimento cumulativo anual

2.519

3.209

1,27

2,45%

3.952

4.827

1,22

2,02%

21.408

25.557

1,19

1,79%

32.732

44.324

1,35

3,08%

Média

2,33% Fonte: UTE em valores 2005 e 2010

A expansão das redes (TeD) está associada, por um lado, à expansão geográfica de novas linhas em novos locais (novos núcleos residenciais urbanizados, novos consumidores inesperados, etc.), e, por outro lado, ao aumento da intensidade energética, o que conduz ao aumento da capacidade de transporte e transformação da eletricidade à medida que a infraestrutura existente começa a ficar sobrecarregada. É evidente que uma redução do crescimento da demanda determina a redução ou o adiamento dos investimentos em infraestrutura de eletricidade necessários para atender à demanda. As economias de capacidade em expansão da infraestrutura elétrica (redes de transmissão e distribuição) são calculadas por meio dos pedágios do sistema uruguaio. É razoável utilizar os pedágios, já que eles foram calculados para fixar a remuneração para o transportador e o distribuidor, de modo a reconhecer os custos por unidade de demanda. As economias de capacidade, pelos investimentos adiados ou evitados, em nova capacidade de geração, são calculadas tomando-se como base os custos de capital de uma central de ciclo combinado, com as seguintes hipóteses: • custo inicial: USD 1.100 por MW instalado (LARROSA, 2011); • taxa de desconto: 10%; • fator de convocação: 50%; • fator de disponibilidade: 90%; e • anuidade do investimento / MWh gerados por ano: USD 33/MWh.

Resumo de economia para a energia evitada O custo evitado depende de vários fatores, entre os quais se incluem os custos de geração, o nível de penetração da eficiência energética, a curva horária da demanda evitada e o local onde se economiza a energia. Neste trabalho, e como primeira aproximação, são calculados os custos evitados, em valores na média. Os custos evitados são expressos em USD/NMWh, ou seja, dólares por “hora Negawatt” (hora Megawatt evitada), e se referem a “barras da demanda”, ou seja, a energia evitada em nível do consumidor. Na Figura 5 são mostrados os resultados encontrados dos custos evitados para cada MWh economizado, para um nível de 100 MW em média (curva plana), evitados por projetos de eficiência energética. Título Capacidade Energia Total

Custo evitado

USD/NMWh

Capacidade de TeD Capacidade de geração Total de economia de capacidade Economia de energia Benefício total UTE

48,29 36,58 84,88 116,59 201,47

Figura 5. Custos evitados para cada MWh economizado.

O POTENCIAL DE EFICIÊNCIA ENERGÉTICA NO URUGUAI O potencial de eficiência energética no Uruguai foi avaliado recentemente no país pela Direção Nacional de Energia. Os resultados e as metodologias dele estão disponíveis na página web do Programa de Eficiência Energética do Uruguai (DNE, 2011). Tomando como base esse estudo, considerando somente as economias de eletricidade e expressando os resultados nas unidades mais comuns de energia e potência elétrica, obtém-se a Tabela 5, a seguir. Observa-se que o potencial de energia evitada em nível da demanda resulta ser de 1,889 TWh/ano, ou seja, 20,4% do total da energia consumida. Esses valores expandidos pelo fator de perdas em transmissão e distribuição (10,4%) equivalem a 2,1 TWh/ano ou 241 MW em média em nível de geração do sistema (Tabela 5).

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Tabela 5. Resultados nas unidades mais comuns de energia e potência elétrica. kTep

% s/ Res.

% s/CFE

NGWh

NW médios

1. Iluminação eficiente

14,3

2,0%

0,5%

166,3

19,0

2. Aquecedores de água eficientes

7,8

1,1%

0,3%

90,7

10,4

3. Aquecimento de água solar

56,7

9,9%

2,3%

659,0

75,2

4. Refrigeradores eficientes

26,5

3,7%

0,8%

308,1

35,2

5. Condicionares de ar eficientes

1,8

0,2%

0,1%

20,7

2,4

6. Lavadoras e secadoras eficientes

4,2

0,6%

0,1%

48,8

5,6

7. Reacondicionadores térmicos de residências

1,6

0,2%

0,00%

18,6

2,1

Potencial total residencial

113

32,9%

7,5%

1312

149,8

1. Iluminação eficiente

INDUSTRIAL

COMERCIAL E SERVIÇOS

RESIDENCIAL

Medida de eficiência

9,2

3,8%

0,3%

107,0

12,2

2. Aprimoramentos em iluminação pública

1,9%

0,2%

58,1

6,6

3. Aquecedores de água eficientes

0,6

0,2%

0,0%

7,0

0,8

4. Aquecimento de água solar

3,2

5,4%

0,4%

36,9

4,2

5. Refrigeradores eficientes

2,7%

0,2%

81,4

9,3

6. Condicionares de ar eficientes

4,7

1,8%

0,1%

54,7

6,2

Potencial total comercial e serviços

29,7

15,7%

1,3%

345,1

39,4

1. Motores elétricos eficientes

4,9

0,5%

0,2%

57,0

6,5

2. Variadores de velocidade

7,3

0,7%

0,2%

84,9

9,7

3. Aprimoramentos técnicos de equipamento térmico

6,4

0,7%

0,2%

74,4

8,5

4. Iluminação eficiente

1,3

0,1%

0,0%

15,1

1,7

Potencial total industrial

19,9

10,5%

3,4%

231,4

26,4

Potencial total elétrico

162

Total

1889

216

Fonte: com base no estudo publicado por DNE em 2011, denominado: “Estudo de potencial de economia de energia mediante aprimoramentos na eficiência energética no Uruguai”.

Sendo: kTep: quilotoneladas equivalentes de petróleo; % s/Res: a porcentagem de economia sobre o consumo do setor; % s/CFE: a porcentagem de economia sobre o consumo total do país; NGWh: energia evitada em GWh (“Negagigawatt hora”); e NW em média: potência média evitada em MW (“Negawatt”).

Metodologia da EPA para o planejamento da EE Este trabalho toma como modelo a guia para o planejamento de projetos de eficiência energética elaborado pela EPA (“Guia para o Planejamento de Recursos com Eficiência Energética” Agência de Proteção Ambiental, EUA), que levanta uma série de etapas que se devem considerar (PRICE et al., 2007; EPA, 2008): 1) prever o potencial de eficiência energética através de um estudo do potencial; 2) calcular os benefícios econômicos da energia economizada por meio da metodologia dos custos evitados; 3) analisar as medidas de conservação de energia (MCEs) e determinar seu custo-benefício; 4) elaborar um portfólio de programas para aplicar as MCEs; 5) estimar e notificar os impactos que o programa terá no setor de planejamento de investimentos da UTE, para que estas reduções de demanda sejam contempladas; e 6) implementar o portfólio de programas e, em seguida, medir e verificar o resultado.

Figura 6. Planejamento de recursos com eficiência energética e suas etapas.

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Benefícios econômicos da energia economizada A proposta é a de calcular os custos evitados, que representam os benefícios econômicos projetados tanto para a empresa de eletricidade quanto para o usuário de energia. Para isso se calcula o valor atual líquido (VPN) dos fluxos de caixa, utilizando taxas de desconto fixadas em 12% para o consumidor e em 10% para a empresa de eletricidade. Assim, são realizados testes de custo-benefício que permitam, tanto para a empresa de energia quanto para o consumidor, que essa relação resulte favorável. Em outros países, é comum monetizar a redução de gases do efeito estufa, atribuindo-lhes um preço e adicionando esse valor ao custo evitado. No caso do Uruguai, e neste trabalho, esse valor não será considerado um benefício econômico direto. No entanto, é possível que algum projeto possa ser incluído como um programa de atividades no Mecanismo de Desenvolvimento Limpo do Protocolo de Quioto, caso em que se pode monetizar esse benefício de natureza ambiental.

Análise das economias produzidas pelas MCEs É necessário primeiro estimar a economia por medida de conservação de energia (MCE) que será alcançada em termos de energia e potência evitadas. Depois, é necessário realizar alguns ajustes, conforme explicado a seguir. Seguindo a metodologia da EPA, a expressão para avaliar a economia realizada por uma medida de conservação da energia é:

Sendo: :redução anual de energia da medida m; NABm: coeficiente de ajuste “líquido para bruto” da medida m; e Instalações m: quantidades de instalações implementadas da medida m. Para o presente trabalho, tomamos, em geral, a estimativa de economia realizada no trabalho “Potencial de Eficiência Energética do Uruguai”, já citado, e, em alguns casos, o autor formulará algumas estimativas concretas (DNE, 2011). O coeficiente NABm é o quociente da economia obtida pela medida m, excluindo as instalações da medida m que teriam sido realizadas na ausência do programa de incentivos à eficiência energética.

Por exemplo, um NABm = 80% significa que, para cada 100 incentivos pagos, há 20 usuários de energia que teriam feito o investimento sem o incentivo. Portanto, para cada 100 incentivos, apenas 80 resultaram na incorporação da MCE, já que outros 20 usuários o teriam feito de qualquer maneira.

Valores a utilizar

Custos evitados de capacidade e energia Com base na metodologia descrita no capítulo anterior, se tomará como a média do benefício da energia evitada um valor de USD 201,47/NMWh nos terminais de demanda, ou seja, 201,47 dólares por MWh evitado no local do consumo.

Custos de administração/marketing Cada programa de economia de energia requer uma campanha de divulgação e marketing para garantir seu sucesso. Por outro lado, é necessário administrar o programa, que exige recursos humanos e materiais para essa finalidade. Para os fins deste trabalho e com base na análise de programas desenvolvidos por empresa de energia dos EUA, a Southern California Edison (2009), se tomará como estimativa inicial dos custos de administração e marketing 15% do custo dos incentivos ou contribuições diretas que a empresa de eletricidade fornece.

Incentivos pagos Os níveis de incentivos foram selecionados, seguindo-se a premissa a seguir. Custos do programa + Perda líquida de receitas ≤ Benefícios Ou seja:

Sendo: Incentivo: quantidade de dinheiro em USD/unidade que a empresa de eletricidade disponibilizará para cada MCE; 96

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SCA: é o coeficiente de sobrecarga administrativa (de administração e comercialização do programa), a ser determinado neste trabalho em 15% (SCA = 1,15); NABm: coeficiente líquido para bruto, que será estimado para cada MCE; VPN (perda líquida de receita): é o valor atual líquido da perda de receita da empresa de eletricidade, pela menor venda de energia, durante a vida útil da MCE, calculado pela tarifa variável “custo reflexivo”2 (USD 0,141/MWh para um cliente residencial da UTE para um consumo médio de 227 kWh/mês, incluindo encargos fixos e variáveis, em agosto de 2012). VPN (benefícios): é o valor atual dos benefícios percebidos pela empresa de energia durante a vida útil da MCE pela energia evitada, no valor de USD 201,47/NMWh. Com esse nível de incentivos, o programa seria neutro do ponto de vista econômico para a companhia de energia elétrica, não necessitando de aumentos das tarifas para financiar o programa. Isso é verdade se a tarifa da UTE refletir bem os custos da empresa, ou seja, com uma taxa variável abaixo das atuais, mas com taxas fixas maiores do que as atuais. Na situação tarifária atual, em que parte dos custos fixos é “energizada” e inserida na taxa variável da tarifa, a perda de receita da companhia de eletricidade pela menor venda de energia poderia levar à necessidade de aumentar a tarifas para financiar o plano. A metodologia da EPA elabora recomendações a respeito e sugere que, à medida que o custo total dos recursos (CTR) seja positivo, seja admissível certo grau de aumento das tarifas. Entende-se por CTR os custos (seja quem for que pague os custos ou receba os benefícios do plano), vistos como um todo (clientes mais empresa de eletricidade), de prestar o serviço de eletricidade, incluindo os custos da aquisição de equipamentos eficientes e da administração e comercialização do programa de eficiência energética. É importante lembrar que os consumidores não pagam “tarifas de eletricidade”, mas “faturas de eletricidade”. Portanto, e como exemplo, se a tarifa aumentar em 4%, mas o consumo se reduzir a 30%, o consumidor observará uma redução total em seus custos de 26%. O problema neste exemplo é que os consumidores que não participassem do programa observariam aumento em seus custos, sem perceber benefícios por uma redução do consumo. 2 Nas tarifas elétricas da UTE (como em várias empresas de eletricidade do mundo), uma parte dos custos fixos é “energizada” e incluída no encargo variável da tarifa; isso significa que as taxas não refletem adequadamente os custos da prestação de serviços. O autor estimou, como uma primeira aproximação, que o encargo variável da tarifa “custo-reflexiva” seria de 55% do custo total da tarifa (incluindo custos fixos e variáveis).

ANÁLISE DAS MCES IDENTIFICADAS NO ESTUDO DE POTENCIAL DE EFICIÊNCIA ENERGÉTICA NO URUGUAI Aquecimento de água solar Tomemos como hipótese de trabalho que serão instalados painéis de 2 m2 de área efetiva de captação, a um custo de USD 1.500, com impostos e instalação inclusos e com um rendimento complexivo do sistema solar de 44%3. Assim, a energia evitada por residência, considerando a irradiação solar para Montevidéu (ABAL, 2010; PRANDO, 2011), em média anual será de 123 kWh/mês. Estimam-se 12 anos de vida útil e um coeficiente NAB (“de líquido para bruto”) de 90%. De acordo com o estudo sobre o potencial de eficiência (FB-DNE 2011), estima-se que, do total de residências, há 106.238 (10,3%) em edifícios altos. Por sua vez, outro fator a considerar é a sombra, que pode não permitir a instalação de painéis solares em determinadas residências. Assim, o estudo mencionado estima que apenas 85% das residências urbanas poderão aproveitar a energia solar. Com isso se tem cerca de 875 mil residências que potencialmente poderiam ter acesso a essa tecnologia.

Refrigeradores eficientes Partindo do estudo de potencial de eficiência energética para a utilização para “conservação de alimentos” no setor residência, pode-se estimar que o consumo médio no Uruguai de um equipamento de conservação de alimentos seja de 48,7 kWh/mês, a partir de um consumo anual de 683,4 GWh, e que o conjunto se compõe de 1.168.962 de equipamentos. A economia esperada, em média, será de 45%, ou seja, 21,9 kWh/mês.

Lâmpadas eficientes O estudo de potencial de eficiência energética para a utilização em “iluminação” no setor residencial expressa o seguinte: “[…] no ano 2008 ficariam por substituir 4.040.000 de lâmpadas incandescentes. Cerca de 3.820.000 nas residências urbanas e as restantes em 220.000 nas rurais”. 3 Valores de rendimento complexivo, vida útil e custos típicos de instalação estimados com base na experiência profissional do autor do presente trabalho (na prática dependem da tecnologia, temperatura de uso da água, temperatura ambiente, qualidade do equipamento e outros fatores).

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Com a finalidade de estimar o consumo unitário, toma-se como referência uma lâmpada incandescente de 60 W, acesa 4 hora/dia, e estima-se um nível de economia de 75% ao passar para lâmpadas de baixo consumo. Com isso se pode estimar que o consumo médio de uma lâmpada incandescente seja de 7,2 kWh/mês e que a economia média esperada será de 75%, ou seja, 5,4 kWh/mês.

Aquecedores de água A partir do estudo do potencial de eficiência energética para a utilização de “aquecimento de água” no setor residencial, estima-se que cada unidade demande, em média, 115 kWh/mês. “No ano 2008, o conjunto estimado de aquecedores elétricos foi de 839.100 elétricos (disso se estima que 30% correspondam a equipamentos ineficientes).” A economia mensal por unidade é de 53% (para o aquecedor ineficiente), ou seja, 61 kWh/unidade/mês.

Lavadoras e secadoras O estudo “Balanço nacional de energia útil do Uruguai 2006”, da DNE/ MIEM (2011), mostra que o conjunto desses equipamentos subiu para 809.031 (incluindo lavadoras e secadoras, em todas as suas versões, e para zonas urbanas e rurais do país). A economia potencial de 4.212 Tep (49,0 GWh), divididos entre o conjunto de unidades existentes, permite estimar uma economia média mensal de 5 kWh/ unidade/mês. Essa economia de 5 kWh/unidade/mês é, na opinião dos autores, muito baixa e, provavelmente, existe grande quantidade de usuários que percebem uma economia muito maior. Devemos lembrar que a metodologia do potencial de eficiência parte do consumo total por utilização. Portanto, aplicam-se os potenciais de economia aos equipamentos mais eficientes. É possível que algumas lavadoras e secadoras sejam utilizadas por poucas horas ao mês e, portanto, o estudo de consumos para essa utilização mostre um valor médio muito baixo. Pensemos, por exemplo, que uma lavadora típica consuma aproximadamente 2 kW. Então, se as lavagens duram 1 hora e são realizadas 20 lavagens por mês, pode-se esperar um consumo de 40 kWh/mês para essa modalidade de utilização da lavadora e, com economias na ordem de 42%, o cálculo resultará em uma economia de 42%x40 kWh/mês = 16 kWh/mês, em vez do valor 3 vezes inferior, de 5 kWh/mês.

Condicionadores de ar Do estudo “Balanço nacional de energia útil do Uruguai 2006, da DNE/ MIEM (2011) obtém-se que o conjunto desses equipamentos subiu para 115.903 (incluindo equipamentos split e de janela). A economia potencial de 1.776 Tep, divididos entre o conjunto de unidades existentes, permite estimar uma economia média mensal de 15 kWh/unidade/mês. Não resta dúvida de que esse conjunto de condicionadores de ar do ano 2006 teve um crescimento explosivo nos últimos anos. De fato, de acordo com as estatísticas do Instituto Uruguay XXI, só no ano 2011 foram importados 144.000 aparelhos de ar condicionado. Fica evidente, neste caso, que o potencial é muito maior, provavelmente 4 vezes maior atualmente (2012). Mostra também que a dinâmica de incorporação de novas tecnologias e eletrodomésticos obriga a revisar os potenciais de economia, atualizando-os para a realidade de cada momento.

Resumo de resultados para o setor residencial A seguir é mostrado um resumo dos resultados que se pode esperar e os custos associados para um portfólio básico de programas de eficiência energética que promovam, mediante incentivos diretos, a rápida incorporação de MCEs em nível de demanda (Tabela 6). Tabela 6. Metas de substituição para 3 anos – setor residencial. Painel solar

Geladeiras

Lâmpadas

Penetração/ 30% 20% 50% potencial Quantidade 262500 233792 2020000 de instalações Energia total 432,4 68,7 146,1 evitada Potência 49,4 7,8 16,7 média evitada Incentivo 474 75 6,4 unitário Custo 1500 300 9 incremental unitário

100

Aquecedores

Lavadoras

Condicionadores de ar

Total / Média

30%

100%

43%

75519

242709

61,7

16,3

23,0

748,1

GWh/ano

7,0

1,9

2,6

85,4

188

136

USD

300

200

300

435

USD

115903 2950424 Unidades

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Investimento UTE acumulado Incentivo/ custo incremental Custo por MWm instalado

Painel solar

Geladeiras

Lâmpadas

Aquecedores

Lavadoras

Condicionadores de ar

Total / Média

159

248

MMUSD

32%

25%

72%

63%

17%

36%

3,2

1,8

2,9

MMUSD

Assim, pode-se evitar 85,4 MW em média somente no setor residencial, com um investimento acumulado da UTE de USD 248 milhões, o que, traduzido para os valores iniciais do planejamento da geração energética, resulta em 2,9 MMUSD/MWm. Lembremos que o valor de MWm é muito diferente do MW instalado, já que o último é o valor nominal de uma usina de geração e que, na prática, é afetado por fatores da usina (aproximadamente 0,35 no caso eólico, por exemplo). Portanto, considerando-se os NW (Negawatt) como uma alternativa para a incorporação de nova geração, não resta dúvida de que é uma forma econômica, limpa e com impactos favoráveis para toda a sociedade.

CONCLUSÕES Foi detectado na bibliografia analisada e nos trabalhos técnicos disponíveis um consenso entre os especialistas na matéria acerca da existência de uma “lacuna da EE”, ou seja, um não aproveitamento da eficiência energética como uma ferramenta para a obtenção de um uso ótimo da energia, explicada, principalmente, por barreiras e falhas de mercado e falhas no comportamento dos consumidores. A eficiência energética no Uruguai foi avaliada em profundidade em 2011 pela DNE/MIEM (Dirección Nacional de Energía), detectando potenciais de economia de eletricidade de 241 MW em média, ou 2,1 TWh/ano, o que representa 20,4% da demanda total do país. Isso não inclui o potencial de cogeração, que também possui um potencial importante (da mesma ordem que a EE) de economia de eletricidade para o sistema e que poderia ser analisado sob uma metodologia similar à do presente trabalho. Também se pode utilizar os resultados deste trabalho para análise de projetos de geração elétrica distribuída conectada à rede de distribuição. 101

Sob a luz dos êxitos obtidos em redução da demanda, por meio de programas implementados por outros países, o presente trabalho examina o nível de incentivos que a UTE poderia proporcionar a quem adquirir equipamentos que economizem energia. Para o Uruguai a estimativa de custos evitados por UTE, quando os usuários conectados na rede de distribuição economizam energia, sobe para USD 201,5/ NMWh. Esses custos evitados contemplam tanto os custos de energia quanto os de capacidade. Existem claras oportunidades para o desenvolvimento de programas de incentivos econômicos a serem outorgados por UTE a seus clientes para a aquisição de equipamentos eficientes. De acordo com as hipóteses deste trabalho, esses incentivos poderiam ser aplicados sem a exigência de incrementos de tarifas, o que permitiria obter importantes benefícios para os consumidores, para a UTE e para a sociedade como um todo. Esses incentivos permitiriam a obtenção de uma rápida incorporação de equipamentos que economizem energia e, com isso, alcançar uma parte importante dos 2,1 TWh/ano da economia potencial disponível. Com as metas do portfólio de programas de eficiência energética propostas, seria possível evitar 85,4 MW em média somente no setor residencial, com um investimento acumulado da UTE de USD 248 milhões.

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