ANAIS 3ª CONFERÊNCIA INTERNACIONAL DE ENERGIAS INTELIGENTES – CIEI&EXPO 2016 E CBGD 2016 - 1º CONGRESSO BRASILEIRO DE GERAÇÃO DISTRIBUÍDA 1B EDIÇÃO APOIO
Curitiba - PR 2016
Thulio Cícero Guimarães Pereira (Organizador)
ANAIS DA 3ª CONFERÊNCIA INTERNACIONAL DE ENERGIAS INTELIGENTES – CIEI & EXPO 2016 & CBGD 2016 - 1º CONGRESSO BRASILEIRO DE GERAÇÃO DISTRIBUÍDA
1a Edição
Rede Paranaense de Metrologia e Ensaios - Paraná Metrologia Instituto de Tecnologia do Paraná – Tecpar
Curitiba - PR 16 a18 de Novembro
C749a 2016
Conferência Internacional de Energias Inteligentes (3. : 2016 nov. 16-18 : Curitiba, PR) Anais da 3ª Conferência Internacional de Energias Inteligentes? CIEI & EXPO 2016 e CBGD 2016 - 1º Congresso Brasileiro de Geração Distribuída [Recurso eletrônico] / organização, Thulio Cícero Guimarães Pereira. – Curitiba: TECPAR; PARANÁ METROLOGIA, 2016 180 p.: il. ; 21 cm x 29,7 cm Bibliografia ISBN: 978-85-89461-11-5 1. Geração distribuída. 2. Fontes renováveis de energia. 3. Eficiência energética. 4. Planejamento energético. 5. Política energética. I. Congresso Brasileiro de Geração Distribuída (1.: 2016 nov. 16-18: Curitiba, PR). II. Pereira, Thulio Cícero Guimarães. III. Rede Paranaense de Metrologia e Ensaios. IV. Instituto de Tecnologia do Paraná. V. Título. VI. Título: Anais do 1. Congresso Brasileiro de Geração Distribuída. CDD 621.042
Esta publicação é parte das atividades do projeto Políticas Públicas, Planejamento e Desenvolvimento de Fontes Renováveis de Energia no Paraná (PPEnergia), desenvolvidas no âmbito do Núcleo de Pesquisa em Energia: Políticas Públicas, Finanças e Tecnologia (NPEnergia) da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR). As opiniões expressas pelos autores nos artigos não representam necessariamente a opinião institucional da UTFPR. Esta publicação não pode ser comercializada – distribuição gratuita. Copyright © 2016. Rede Paranaense de Metrologia e Ensaios - Paraná Metrologia e Instituto de Tecnologia do Paraná – Tecpar. Todos os direitos reservados. Permitida a reprodução, armazenamento e transmissão de partes deste livro desde que citada a fonte.
2
Governo do Estado do Paraná Secretaria de Ciência, Tecnologia e Ensino Superior Instituto de Tecnologia do Paraná - Tecpar Comitê Gestor João Carlos Gomes Secretário da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior Presidente Júlio C. Felix Diretor presidente do Instituto de Tecnologia do Paraná Secretário Executivo Organização operacional Celso Romero Kloss Diretor-superintendente da Rede Paranaense de Metrologia e Ensaios Colaboradores Daniel Fraxino Renata Abreu Thulio Cícero Guimarães Pereira Coordenação e Organização Conselho Editorial e Científico: Dr. Thulio Cícero Guimarães Pereira - UTFPR Dr. Gerson Máximo Tiepolo - UTFPR Dr. Paulo Afonso Bracarense Costa – UFPR
Dr. Roberto César Betini – UTFPR Dr. Clodomiro Unsihuay-Vila – UFPR
Comitê Científico Thulio Cícero G. Pereira – UTFPR - Coordenador Adalberto Baptista – FIEP - Observatórios Annemarlen Gehrke Castagna – UTFPR Clodomiro Unsihuay-Vila – UFPR Daniel Rodrigues Poit – UTFPR Edson Mancini Filho – UP Fabrizio Nicolai Mancini – Fac. Estácio / Intertechne Gerson Máximo Tiepolo - UTFPR
Jefferson Augusto Cardozo Matias - UTFPR Krystiane Maria Lanziani Bergamo – CEF Paulo Afonso Bracarense Costa - UFPR Roberto César Betini – UTFPR Sara Rachel Orsi Moretto – UTFPR Sergio Abu Jamra Misael – IEP / Ytuporanga Vilson Roiz G. Rebelo da Silva – UFPR
Apoio Técnico e Científico: Núcleo de Pesquisa em Energia: Políticas Públicas, Finanças & Tecnologia (NPEnergia). Capa: Elaborada pela Rede Paranaense de Metrologia e Ensaios - Paraná Metrologia. Endereço Universidade Tecnológica Federal do Paraná – UTFPR Departamento Acadêmico de Gestão e Economia - DAGEE Rua Sete de Setembro, 3165 Bairro Centro CEP 81200-240 - Curitiba – Paraná – Brasil Telefone: [41] 3310-4612 / [41] 99191-2074 E-mail: thuliopereira@utfpr.edu.br
Página: www.utfpr.edu.br 3
Projeto de usina de geração de energia a partir de ondas marítimas. Fonte: Modern Mechanics and Inventions. Vol. VIII, no 4. Cooley, Donald G. (editor), Published by Fawcett Publications. Minneapolis, EUA, Ago. 1932
4
SUMÁRIO 1.
Análise comparativa das estimativas de garantia física de energia de pequenas centrais hidrelétricas com o uso de séries históricas de vazões médias mensais e vazões médias diárias Miguel M. M. Segundo, Eduardo H. de Castro, José Roberto S. Brito, Julio Gomes ............................. 9
2.
Impactos e efeitos no planejamento integrado de recursos (PIR) de micro e minigeração distribuida Priscila Alves dos Santos .............................................................................................................................. 13
3.
Análise experimental de uma microrrede fotovoltaica isolada e conectada à rede Luís Rodrigo Becker, João Batista Dias & Benjamin Diego François Pillot ........................................... 17
4.
Veículos elétricos e a geração distribuída apartir de sistemas fotovoltaicos Jardel Eugenio da Silva, Fabianna Tonin & Jair Urbanetz Junior ........................................................... 26
5.
Dimensionamento e viabilidade de sistema fotovoltaico “on grid” Jailton Felisberto Lessa Júnior & Ricardo Ferreira Babosa ...................................................................... 33
6.
Unidade de cogeração transportável e modular Eduardo João Palmeira ................................................................................................................................. 40
7.
Determinação de fontes de geração renovaveis conforme caracteriscas geoeconomicas Priscila Alves dos Santos .............................................................................................................................. 45
8.
Análise de investimentos em GD com usinas fotovoltaicas no nordeste Priscila Alves dos Santos & Vinicius Ayrão Franco ................................................................................. 49
9.
Análise da curva de demanda versus potencial da geração fotovoltaica na sede centro da UTFPR Juliana D’Angela Mariano & Jair Urbanetz Junior ................................................................................... 54
10.
Análise da curva e fator de carga com e sem presença de microgeração fotovoltaica Murilo Miceno Frigo & Roberto Pereira de Paiva e Silva Filho .............................................................. 62
11.
Seleção multicriterial para sistemas de minigeração distribuída utilizando a casca de arroz Alexandre Kunkel da Costa, Felix Alberto Farret & Felipe Alex Trennepohl ...................................... 66
12.
Proposta de um sistema de monitoramento e despacho de microgeração distribuída de energias renováveis no conceito de centrais virtuais de energia Rodrigo Regis de Almeida Galvão, Thiago José Lippo de França, Breno Carneiro Pinheiro & Luís Thiago Lucio...................................................................................................................................... 73
13.
Análise do mercado potencial da geração distribuída fotovoltaica no Brasil Izana Nadir Ribeiro Vilela & Ennio Peres da Silva ................................................................................... 81
14.
Modelo computacional para alocação ótima integrada de cargas, veículo elétrico e armazenamento de energia em uma microrrede residencial, considerando uma microgeração solar 5
Henrique de Souza Santos & Clodomiro Unsihuay-Vila......................................................................... 87 15.
Geração distribuída para compensação de energia elétrica Neide Alves Dalla Vecchia ........................................................................................................................... 95
16.
Análise sazonal do potencial eólico no município de Campo Mourão-Pr Ricardo Guicho, Maria Carolina Zampieri, Bruno Shingo Mitsuhashi, Bruno Pereira da Silva & Maria Cristina Rodrigues Halmeman......................................................................................... 102
17.
Geração de energia renovável no Paraná Luiz Fernando Ortega, James Araujo, Francisco Hidaldo & Gerson Máximo Tiepolo ..................... 107
18.
Armazenamento de biogás purificado (biometano) a baixa pressão Michael Feroldi, Andressa Caroline Neves, Carlos Eduardo Borba, Helton José Alves & Mabel Karina Arantes ................................................................................................................................. 112
19.
Características físico-químicas de óleo obtido no tratamento de efluentes de abatedouro de aves e seu potencial na produção de biodiesel Sheila Simone Kunh; Fabiana de Marqui Mantovan; Maria Cristina Milinsk & Helton José Alves ............................................................................................................................................................. 118
20.
Contribuição da fonte solar fotovoltaica na matriz elétrica do estado do Paraná no horizonte 2050 Lucas César Lourenço de Moraes, João Nicolau Gaio, Jair Urbanetz Junior³, Gerson Máximo Tiepolo, Ênio Bueno Pereira, Silvia Vitorino Pereira, Alisson Rodrigues Alves................. 123
21.
Estudo comparativo de metodologias computacionais na modelagem da geração eólica no despacho hidrotérmico Diliomar M. D. da Silva & Clodomiro Unsihuay-Vila ........................................................................... 128
22.
A importância das políticas públicas na difusão de fontes renováveis de energia Rodolfo Damásio de Castro, Gilberto de Martino Jannuzzi & Pedro Drumond Junior .................... 134
23.
Análise e comparação de custo para extração de óleo bruto vegetal das sementes de soja e girassol utilizando a técnica de prensagem a quente Luiz Fernando Rigatti, Lorena Panage Moura, Gustavo Strauch Wilin Finger, Leonardo Cavalheiro Martinez, Johana Guadalupe Blanco Martinez, Matias Nicolas Muñoz, Iago Gomes Costa, Wellington Balmant, André Bellin Mariano, José Viriato Coelho Vargas & Daniela Sugai. .............................................................................................................................................. 141
24.
Determinação da divisão dos custos energéticos por uso final em um hotel utilizando medição de energia Lucas Beltram, Eduardo Schmidt, Rafael Torres & Daniel Manica ...................................................... 148
25.
Redução do consumo de energia elétrica em uma residência: sistema educativo computacional Edson Viana Carvalho, Cleomario Batista Gomes & Marcela Alves Pereira ...................................... 153
26.
Análise energética em supermercados Guilherme A. Carvalho, Michel Rohr, Paulo Cezar Bauer, Roberto Cesar Betini .............................. 156
27.
Desenvolvimento de um protótipo para medição de energia elétrica 6
Alysson Costa, Fernanda Ciniello, Gustavo Grzybowsk & Roberto C. Betini .................................... 163 28.
Modelagem do consumo elétrico de um clube com base em indicadores de desempenho energético Adriano Araujo Carvalho, Andréa Gomes Fialho, Daniel Vilela Giampietro & Paulo Vinicius Alves Ferreira ............................................................................................................................... 169
29.
Eficiência energética em prédios públicos de ensino – um diagnóstico no Campus Maceió, IFAL Jean Jacques Bittencourt da Rocha, Salvador Ávila Filho,Magno José Gomes da Silva & Carlos Alberto da Silva ............................................................................................................................... 174
7
GERAÇÃO DISTRIBUIDA
8
1.
ANÁLISE COMPARATIVA DAS ESTIMATIVAS DE GARANTIA FÍSICA DE ENERGIA DE PEQUENAS CENTRAIS HIDRELÉTRICAS COM O USO DE SÉRIES HISTÓRICAS DE VAZÕES MÉDIAS MENSAIS E VAZÕES MÉDIAS DIÁRIAS Miguel M. M. Segundo¹, Eduardo H. de Castro², José Roberto S. Brito³, Julio Gomes4
RESUMO
Universidade Federal do Paraná - UFPR, Curitiba (PR), Brasil. E-mail: ¹miguelmmsegundo@gmail.com & ²eduardohcastro@hotmail.com, 4jgomes.dhs@ufpr.br & Companhia Paranaense de Energia - COPEL, Curitiba (PR), Brasil. E-mail: ³jr.brito@copel.com &
A garantia física de Pequenas Centrais Hidrelétricas (PCHs) é o montante de energia elétrica produzida que pode ser negociado em contratos de comercialização. Segundo a legislação vigente, sua estimativa é realizada com base em séries históricas de vazões médias mensais. Entretanto, distintamente das grandes usinas hidrelétricas, que possuem considerável área de drenagem e reservatórios capazes de regularizar as vazões, a utilização de vazões médias mensais no cálculo da garantia física de PCHs pode não ser adequada, visto que esse tipo de empreendimento não possui reservatório de regularização e sua área de drenagem é relativamente pequena. Logo, o uso de séries de vazões médias diárias para o cálculo da garantia física de PCHs pode representar melhor a disponibilidade hídrica para a geração de energia. Nesse contexto, o presente trabalho visa comparar estimativas de garantias físicas de 20 PCHs hipotéticas, localizadas em diferentes regiões do Brasil, utilizando-se séries de vazões médias mensais e diárias. Foram utilizados dados de vazões do Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) e as estimativas foram realizadas seguindo a legislação vigente. Os resultados obtidos mostraram que há significativa diferença nas estimativas de garantia física de energia ao se considerar séries de vazões médias mensais ou diárias. Palavras chave: Garantia física de energia, pequenas centras hidrelétricas, geração de energia, geração distribuída.
ABSTRACT The physical guarantee of Small Hydro Power Plants (SHPP) represents the amount of electricity traded in the Power Purchase Agreements (PPA). According to the current regulation, the projection is calculated by the historical month average flows. Nevertheless, the Large Hydro Power has a significant drainage area, capable of regularize flows. The month average flows to estimate the physical guarantee could not represent the reality, as long as it doesn’t have regulation reservoirs and the drainage area is really small. Therefore, it might be more interesting to use the daily average flow to predict with more accuracy the physical guarantee for the future. This article aims to compare the physical guarantee between the daily average flows and monthly average flows, using 20 hypothetic SHPP. For the analysis, it was used the database from the National System Operator by the current legislation. The results show that the difference between the both series is significant, so the current legislation should review this normative. Key words: Physical guarantee, small hydro power plants, energy generation.
1. INTRODUÇÃO O Sistema Elétrico Brasileiro (SEB) possui características bem peculiares, com uma matriz diversificada e o Sistema Interligado Nacional (SIN), que transmite de forma integrada 88,3% da energia requerida (ONS 2016). De acordo com EPE (2014), enquanto a matriz de energia elétrica mundial tem como principais fontes os combustíveis fósseis, o Brasil dispõe de uma matriz elétrica de origem predominantemente renovável, 79,3% do total,
sendo que a principal fonte de energia elétrica é a hidráulica, que representa 64,9% de toda a energia elétrica produzida. O ativismo socioambiental e indigenista de variadas origens nacionais e que possui muita capacidade de comunicação e mobilização, de acordo com Palma (2014), tem dificultado a viabilização de aproveitamentos hidrelétricos no Brasil a partir dos anos 90, implicando em projetos de hidrelétricas sem reservatórios de acumulação, mesmo que haja recomendação técnica. 9
O autor esclarece que, ao invés disso, buscase a menor área alagada, tornando as hidrelétricas mais baratas e fáceis de licenciar. Com isso, em 04 de dezembro de 1998, a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), promulgou a Resolução Nº 394, que estimulou os estudos, projetos e construções de centrais hidrelétricas de potência igual ou inferior a 30 MW, denominadas de Pequenas Centrais Hidrelétricas (PCH). No Brasil, a definição de PCH está estabelecida na Resolução Nº 673, de 04 de agosto de 2015 da ANEEL. De acordo com essa Resolução, Pequenas Centrais Hidrelétricas são empreendimentos destinados a autoprodução ou produção independente de energia elétrica, cuja potência seja superior a 3 MW e igual ou inferior a 30 MW e com área de reservatório de até 13 km², excluindo a calha do leito regular do rio. Se o reservatório for de regularização, no mínimo, semanal ou cujo dimensionamento, comprovadamente, foi baseado em outros objetivos que não o de geração de energia elétrica, o aproveitamento hidrelétrico com área de reservatório superior a 13 km² pode ser considerado como PCH (ANEEL, 2015). O governo brasileiro tem desde a publicação da Resolução Nº 394 da ANEEL (1998), incentivado a participação das PCHs na matriz elétrica brasileira. Com os incentivos favorecendo as PCHs, é possível observar o aumento da participação desse tipo de empreendimento na matriz elétrica brasileira ao longo do tempo. De acordo com dados do Banco de Informações de Geração (ANEEL 2016), nos próximos anos as PCHs terão um aumento significativo na capacidade instalada atual, de 44,24%. A garantia física (GF) de uma usina é o montante máximo de energia elétrica que pode ser vendido em contratos – tanto no Ambiente de Contratação Regulada (ACR) quanto no Ambiente de Contratação Livre (ACL) - e que representa a contribuição da usina à segurança de suprimento do SIN, expresso em MW médios. Segundo Pinto (2014), a metodologia para cálculo da garantia física de PCHs é definida pela Portaria nº 463, de 3 de dezembro de 2009, que determina a GF como a média da geração de energia elétrica no período de medições disponível, descontadas as indisponibilidades forçadas e programadas. Além disso, o autor afirma que existem oportunidades de melhorias para o cálculo da garantia física de PCHs.
O uso de série de vazões médias mensais para a estimativa da garantia física de energia é considerada satisfatória para as UHEs que, em sua maioria, possuem áreas de drenagem consideráveis e grandes reservatórios que proporcionam um efeito de regularização das vazões de montante. No caso das PCHs, o mais apropriado seria a utilização de séries históricas de vazões médias diárias, pois ao contrário das UHEs, não possuem extensas área de drenagem e nem grandes reservatórios que proporcionem a regularização das vazões de montante. Como consequência, podem sofrer variações significativas de vazão em intervalos de tempo relativamente pequenos (na ordem de dias). Dentro desse contexto, o presente trabalho visa comparar a estimativa de garantias físicas a partir de séries de vazões médias mensais e médias diárias de 20 PCHs hipotéticas em diferentes regiões do Brasil.
2. METODOLOGIA No presente trabalho foram definidas 20 Pequenas Centrais Hidrelétricas hipotéticas, localizadas onde de fato existem usinas hidrelétricas de maior porte e despachadas pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS), para facilidade na obtenção dos dados hidrológicos – Quadro 1. PCH
UF
Camargos
MG
Caconde
SP
Batalha
GO/MG
Santa Clara
PR
Pas s o Fundo
RS
Es pora
GO
Ernes tina
RS
Gov. Parigot
PR
Guarapiranga
SP
Jaguari
SP
Mas carenhas
ES
Rondon II
RO
Candonga
MG
Queimado
MG
Ros al
RJ/ES
Picada
MG
Itiquira I e II
MT
Porto Es trela
MG
Quebra Queixo
SC
Guaporé
MT
Quadro 1 – PCHs hipotéticas do estudo. Fonte: Elaborado pelos autores.
Foram escolhidas as UHEs com menor área de drenagem, de forma a abranger o maior número de bacias hidrográficas distintas. As PCHs hipotéticas estão presentes nas regiões Norte, Centro–Oeste, Sudeste e Sul do país, conforme consta no Quadro 1.
10
Com a ĂĄrea de estudo definida, foram obtidas as sĂŠries histĂłricas de vazĂľes naturais afluentes para cada uma das 20 PCHs hipotĂŠticas a partir de dados do ONS (2016), onde sĂŁo disponibilizados os dados de vazĂľes mĂŠdias diĂĄrias e mensais para as usinas hidrelĂŠtricas do SIN despachadas centralizadamente. Utilizou-se, para as vazĂľes mĂŠdias mensais e mĂŠdias diĂĄrias, um perĂodo de 30 anos, comum a todas as usinas escolhidas na ĂĄrea de estudo, que vai de 1985 a 2014. AlĂŠm disso, calculou-se a sĂŠrie de vazĂľes mĂŠdias mensais a partir da sĂŠrie de vazĂľes mĂŠdias diĂĄrias obtidas, para comparação com as sĂŠries de mĂŠdias mensais disponibilizada pelo ONS. A garantia fĂsica de Pequenas Centrais HidrelĂŠtricas ĂŠ calculada de acordo com a Portaria NÂş 463, de 03 de dezembro de 2009, do MinistĂŠrio de Minas e Energia (MME), atravĂŠs da seguinte equação: đ??şđ??šđ?‘’(đ?‘€đ?‘Š đ?‘šĂŠđ?‘‘đ?‘–đ?‘œ) = ∑đ?‘›đ?‘–=1 min (đ?‘„đ?‘–− (đ?‘žđ?‘&#x; + đ?‘žđ?‘˘) ∗ 9,81 ∗ (đ??ťđ?‘? − â„Ž) ∗ đ?œ‚đ?‘Ąđ?‘” ; đ?‘ƒđ?‘œđ?‘Ą) ∗ (−đ?‘?đ?‘’đ?‘&#x;đ?‘‘đ?‘Žđ?‘ ) ∗ 1 (−đ?‘‡đ??¸đ??źđ??š) ∗ (−đ??źđ?‘ƒ) ∗ − đ??śđ?‘–đ?‘›đ?‘Ą (1) đ?‘›âˆ—1000
Sendo GFe a garantia fĂsica de energia (MW mĂŠdios); Q_i a vazĂŁo mĂŠdia mensal (mÂł/s); qr a vazĂŁo remanescente (mÂł/s); qu a vazĂŁo de uso consuntivo (mÂł/s); Hb a queda bruta (m); h a perda de carga (m); Ρ_ (tg) o rendimento do conjunto turbina/gerador (%); TEIF a taxa de indisponibilidade forçada (%); IP a taxa de indisponibilidade programada (%); C_int o consumo interno da usina (mÂł/s); Perdas = perdas elĂŠtricas atĂŠ a conexĂŁo. No presente trabalho, os parâmetros utilizados para o cĂĄlculo da garantia fĂsica foram arbitrados. A vazĂŁo remanescente foi calculada como 80% da vazĂŁo mĂnima mensal da sĂŠrie histĂłrica de vazĂľes mĂŠdias mensais de cada PCH. A perda de carga adotada foi 3,60% da queda bruta do empreendimento. O rendimento do conjunto turbina/gerador arbitrado foi de 0,90. As taxas de indisponibilidade forçada e programada foram definidas como 2,00% cada. NĂŁo foram considerados vazĂŁo de uso consuntivo, consumo interno da usina e perdas elĂŠtricas atĂŠ a conexĂŁo.
3. RESULTADOS E DISCUSSĂƒO As garantias fĂsicas estimadas para as PCHs hipotĂŠticas estĂŁo apresentadas na Tabela 1. Com os resultados obtidos ĂŠ possĂvel verificar que, embora seja muito similar na maioria dos casos,
em 4 das 20 PCHs hipotĂŠticas (Espora, Rondon II, Rosal e GuaporĂŠ), a garantia fĂsica estimada a partir da sĂŠrie histĂłrica de vazĂľes mĂŠdias mensais disponibilizadas pelo ONS ĂŠ consideravelmente diferente da estimativa realizada para a sĂŠrie de vazĂľes mĂŠdias mensais calculadas a partir das vazĂľes mĂŠdias diĂĄrias, com a diferença chegando a atĂŠ 20% em Espora. Garantia FĂsica (MW mĂŠdio) VazĂľes mĂŠdias mensais
PCH
VazĂľes mĂŠdias diĂĄrias
ONS
Calculado
Camargos
6.23
6.26
6.09
Caconde
6.50
6.46
6.21
Batalha
6.42
6.46
6.27
Santa Clara
6.44
6.44
5.86
Passo Fundo
6.76
6.76
5.89
Espora
7.13
5.91
5.99
Ernestina
6.34
6.36
5.81
Gov. Parigot
6.30
6.31
5.57
Guarapiranga
6.55
6.47
5.70
Jaguari
6.62
6.34
5.83
Mascarenhas
5.78
5.86
5.63
Rondon II
5.80
6.15
5.99
Candonga
6.37
6.42
6.17
Queimado
6.57
6.60
6.43
Rosal
5.81
6.70
6.34
Picada
6.33
6.34
6.06
Itiquira I e II
6.00
6.02
5.72
Porto Estrela
5.85
5.78
5.35
Quebra Queixo
6.42
6.48
6.00
GuaporĂŠ
5.80
6.21
6.06
Tabela 1 – Garantias fĂsicas (MW mĂŠdio) estimadas para as PCHs hipotĂŠticas. Fonte: Elaborado pelos autores.
A anĂĄlise comparativa da garantia fĂsica estimada a partir das sĂŠries de vazĂľes mĂŠdias mensais e da sĂŠrie de vazĂľes mĂŠdias diĂĄrias nos permite concluir que, para as PCHs hipotĂŠticas estudadas, a energia estimada utilizando a sĂŠrie de vazĂľes mĂŠdias diĂĄrias ĂŠ menor do que quando se utiliza sĂŠries de vazĂľes mĂŠdias mensais em todos os casos, com exceção de Rondon II, Rosal e GuaporĂŠ. Essas trĂŞs apresentaram garantia fĂsica estimada pela sĂŠrie histĂłrica de vazĂľes mĂŠdias mensais inferiores Ă estimativa de garantia fĂsica pela sĂŠrie calculada de vazĂľes mĂŠdias mensais. A redução na estimativa da garantia fĂsica das PCHs com a utilização da sĂŠrie de vazĂľes mĂŠdias diĂĄrias ĂŠ significativa, chegando a cerca de 19% em Espora, e 15% em Passo Fundo e Guarapiranga. A mĂŠdia de redução na garantia fĂsica das PCHs gira em torno de 8% o que, num contexto de pequenas centrais hidrelĂŠtricas, tem considerado impacto para o empreendedor. 11
4. CONCLUSÃO A participação das Pequenas Centrais Hidrelétricas vem crescendo nos últimos anos, devido a incentivos do governo federal. A metodologia utilizada para o cálculo da garantia física das PCHs leva em consideração a série histórica de vazões médias mensais. Embora a utilização desse tipo de série de vazões seja interessante para grandes UHEs, no caso de PCHs as séries de vazões médias mensais podem não ser adequadas já que esse tipo de empreendimento possui área de drenagem pequena e não regulariza vazões. O presente estudo é simplificado, e visa comparar a estimativa da garantia física de PCHs utilizando séries de vazões médias mensais e diárias. Além disso, outra comparação foi realizada: a da garantia física estimada utilizando a série histórica de vazões médias mensais, disponibilizada pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS), e utilizando a série histórica de vazões médias mensais calculadas a partir da série histórica de vazões médias diárias. Com os resultados obtidos é possível observar que houve diferença na garantia física estimada pelas vazões médias mensais fornecidas pelo ONS e pela energia estimada através da série de vazões médias mensais calculadas com a série histórica de vazões médias diárias em 4 das 20 PCHs estudadas, sendo que a diferença chegou até a 20%. A comparação entre as estimativas de garantia física pelas séries históricas de vazões médias mensais e diárias permite observar uma significativa redução quando se utiliza vazões médias diárias. Isso foi observado em 17 dos 20 casos, sendo que as três exceções ocorreram nas PCHs hipotéticas cuja garantia física estimada pela série histórica de vazões médias mensais foi menor do que a energia estimada pela série de vazões médias mensais calculadas com base nas
vazões históricas diárias. Isso representa que possivelmente haja alguma falha nos dados históricos disponíveis, pelo menos nesses 3 aproveitamentos hidrelétricos. A redução na garantia física estimada pela série de vazões médias diárias é significativa, chegando até 19%, e se mantendo em média em 8% entre as PCHs estudadas. Considerando-se pequenas centrais hidrelétricas, essa redução é algo impactante para o empreendedor e para o Setor Elétrico como um todo, visto que a construção de PCHs vem crescendo cada vez mais no Brasil. Verifica-se, portanto, que a utilização de séries de vazões médias diárias é uma boa alternativa para um cálculo mais realista de garantia física de PCHs, mitigando superestimativas. Outros estudos devem ser realizados para que seja possível reformular a maneira de estimar as garantias físicas de Pequenas Centrais Hidrelétricas, visando sempre a melhoria do Setor Elétrico Brasileiro.
5. REFERÊNCIAS ANEEL. Banco de Informações de Geração [Online]. 01 de Agosto de 2016. - 20 de Julho de 2016. http://www2.aneel.gov.br/aplicacoes/capacidade brasil/capacidadebrasil.cfm ANEEL. Resolução Nº 394. Brasília, 1998. ANEEL. Resolução Normativa Nº 673. Brasília, 2015. BRASIL. Portaria do Ministério de Minas e Energia nº 463, 03 de dezembro de 2009. [Seção do Livro] / A. do livro Brasil Diário oficial República Federativa do. - Brasília, DF: [s.n.], 2009 EPE. Balanço Energético Nacional. Rio de Janeiro, 2014. PALMA, G. P. O. Avaliação dos impactos do abandono de reservatórios de acumulação no planejamento da expansão do setor elétrico. Florianópolis, 2014. PINTO, L. A garantia físicas das usinas brasileiras: A expectativa e a realidade. Rio de Janeiro, 2014.
12
2.
IMPACTOS E EFEITOS NO PLANEJAMENTO INTEGRADO DE RECURSOS (PIR) DE MICRO E MINIGERAÇÃO DISTRIBUIDA Priscila Alves dos Santos Universidade Estadual de Campinas - Unicamp, Campinas, Brasil. E-mail: priscilalvesdosantos@hotmail.com
RESUMO
Com as devidas Resoluções Normativas nº 482 de 2012 e nº687 de 2015 em vigor em território nacional, relacionando as condições de acesso à geração distribuída, condições de compensação e outras providências, este trabalho tem como objetivo levantar o impacto da implantação de geração distribuída considerando principalmente a aplicação da geração fotovoltaica em regiões urbanizadas e a geração eólica, biomassa e hídrica em regiões adjacentes aos centros urbanos e regiões rurais. Os impactos gerados estão relacionados aos preços de energia, as condições de leilões de energia, os efeitos gerados na distribuição considerando a manutenção e inspeção de sistemas, as condições geradas no setor econômico. Tendo em vista que em outros países a implantação de geração distribuída teve efeitos sobre o consumo e fornecimento com relação a outras fontes existentes, visando principalmente os efeitos econômicos. Palavras chave: Geração distribuída, impactos, planejamento energético, micro geração, PIR.
1. INTRODUÇÃO As resoluções 482/2012 e 687/2015 da ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) apresentam a caracterização da implantação de fontes renováveis, considerando a conexão na rede de distribuição por meio de instalações de unidades consumidoras; sejam estas rurais ou urbanas, tais resoluções trazem as diretrizes de implementações [1][2]. A Figura 1 demonstra o número de conexões com a rede já estabelecidas por Estado até o final de outubro de 2015, com número baixo de conexões com a rede, segundo a notícia do site da ANEEL. Sendo possível observar que existe Estados Brasileiros onde a penetração de sistemas fotovoltaicos e mais intensa que outros.
o crescimento de 308% do ano de 2014 para 2015[3], sendo um crescimento alarmante para os estudos relacionados ao PIR (Planejamento Integrado de Recursos) e conexões junto à rede de distribuição, principalmente com a adaptação da rede.
Figura 2 Número de conexões de geração distribuída acumuladas Fonte: ANEEL [3] e [4].
Segundo planilha o número de conexões do sistema até agosto de 2016 atingiu o valor acumulado de 4150 conexões, sendo um salto de 139,74% até o presente momento[4].
Figura 1 Número de conexões de sistemas fotovoltaicos no Brasil Fonte: ANEEL [3] e [4].
Em boletim informativo A Figura 2 representa o número de conexões de geração distribuída acumuladas, sendo possível observar
Para que ocorra uma penetração planejada no sistema de distribuição de energia elétrica, em que consumidor e operador não tenham perdas financeiras, é necessário que ocorra um planejamento de curto, médio e longo prazo. Observando as tendências econômicas, olhando não somente para a geração bem como para a oferta, sendo de fundamental importância o equilíbrio entre geração de demanda de energia. 13
Com os devidos incentivos, a elevação dos padrĂľes de vida resultar em maiores demandas por serviços que consomem energia, como o transporte privado e os eletrodomĂŠsticos. AlĂŠm disso, a eletrificação rural ĂŠ uma prioridade importante em muitos paĂses em desenvolvimento naçþes, onde um pequeno fornecimento de energia elĂŠtrica pode melhorar significativamente as condiçþes de vida.
2. PLANEJAMENTO
INTEGRADO
DE
RECURSOS
Um planejamento integrado de recursos (PIR) ĂŠ um elemento para a previsĂŁo de pico anual e de demanda de energia, alĂŠm de algumas margens reservas estabelecidas, pela combinação de oferta e os recursos do lado da demanda ao longo de um determinado perĂodo. Os passos necessĂĄrios para a criação de um PIR incluem[5][6]: 1. 2. 3.
4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
11. 12. 13. 14. 15.
Certifique-se de que todas as famĂlias e as empresas tĂŞm acesso a serviços de energia elĂŠtrica; Manter a confiabilidade do fornecimento; Minimizar em curto prazo ou o custo econĂ´mico de longo prazo de fornecimento de serviços de energia elĂŠtrica; Minimizar os impactos ambientais de fornecimento e uso de eletricidade; Melhorar a segurança energĂŠtica, minimizando o uso de recursos externos; Fomentar os benefĂcios econĂ´micos locais; Minimizar os custos de implantação; PrevisĂŁo de cargas futuras; Identificar as possĂveis opçþes de potenciais de recursos para atender a essas cargas futuras; Determinar a combinação ideal de recursos com base em minimizar o objetivo de futuros custos do sistema elĂŠtrico; Receber e responder a participação do pĂşblico; Criar e implantar o plano de recursos. A necessidade de reconhecer que a geração alternativa e demanda de energia pode substituir adiçþes de transmissĂŁo; A necessidade de reconhecer a incerteza; A necessidade de explicar o aumento da concorrĂŞncia.
Como resultado da implantação do planejamento integrado de recursos, se obtÊm recursos para elaboração e determinação para melhoria e confiabilidade da rede elÊtrica de
distribuição, os principais a serem gerados da implantação são: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
Padrþes de uso de energia; Pesquisa e desenvolvimento de previsþes de demanda; Apurar as opçþes de fornecimento de eletricidade; Apurar medidas de gestão da oferta; Preparar e avaliar os planos de abastecimento e monitoramento; Preparar e avaliar os planos de gestão da oferta e demanda; Durante a implantação do plano, monitorar, avaliar e revisão do plano e modificação.
Planejamento integrado de recursos tem muitos benefĂcios para os consumidores, e outros impactos positivos no meio ambiente. Este ĂŠ um processo de planejamento que, se corretamente implantado, localiza os menores custos prĂĄticos que podem fornecer serviços de energia confiĂĄvel para seus clientes. O PIR difere do planejamento tradicional na medida em que exige uma ferramenta analĂtica que ĂŠ capaz de forma justa avaliar e comparar os custos e benefĂcios de ambos, observando tanto pelo lado da oferta como demanda. O resultado ĂŠ uma oportunidade de alcançar menores custos globais do que poderia resultar de considerar apenas as opçþes do lado da oferta. Dentro de pesquisas particulares, a inclusĂŁo do lado da demanda as opçþes presentes mais rentĂĄveis a fim de criar a possibilidades para economizar combustĂvel e reduzir impactos ambientais negativos do que poderia ser possĂvel apenas considerando a opção do lado da oferta [5]. đ?‘Ś(đ?‘Ą) = 3,0971 đ?‘Ą 4,5119
(1)
A natureza complexa do planejamento eletricidade em nĂveis modernos, que devem preencher mĂşltiplos objetivos econĂ´mica, sociais e ambientais, requer a aplicação de um processo de planejamento que integra esses objetivos muitas vezes conflitantes e considera o maior nĂşmero possĂvel de recursos energĂŠticos tradicionais e alternativos. Ao descrever a concepção e avaliação de um PIR espera-se demonstrar mĂŠtodos Ăşteis para integração das opçþes de eficiĂŞncia energĂŠtica e aspectos ambientais no planejamento eletricidade, o planejamento de energia elĂŠtrica tradicional tem procurado expandir os recursos de fornecimento para atender antecipadamente o crescimento da
14
demanda com alta confiabilidade e tentar para minimizar o custo econĂ´mico dessa expansĂŁo. O planejamento tradicional atĂŠ recentemente, melhora a economia de escala na geração de energia elĂŠtrica, levou a uma estratĂŠgia quase universal de expansĂŁo da capacidade rĂĄpida e promoção do crescimento da demanda, com pouca consideração da necessidade ou eficiĂŞncia de energia, mas recentemente, o aumento dos custos de abastecimento e restriçþes ambientais tem reduzidos ou eliminados esses incentivos, e o conceito de "menor custo" planejamento utilitĂĄrio tem começado a ser inteiramente redefinida em alguns paĂses [6].
tendĂŞncia que o nĂşmero de conexĂľes os ĂłrgĂŁos reguladores e ligados Ă geração, transmissĂŁo e distribuição de energia elĂŠtrica como Sistema Integrado Nacional (SIN), Operador Nacional do Sistema ElĂŠtrico (ONS) e AgĂŞncia Nacional de Energia ElĂŠtrica e as respectivas concessionĂĄrias de energia, as distribuidoras, devem se programar e projetar as mudanças cabĂveis nos modelos de tarifação, leilĂŁo de energia, modelos de contratação de manutenção da rede.
3. TENDĂŠNCIA DA GERAĂ‡ĂƒO RENOVĂ VEL Com bases nos dados fornecidos pela ANEEL e os dados referentes Ă Figura 2, a Figura 3 representa a curva de tendĂŞncia de conexĂľes com a rede de distribuição [4], sendo possĂvel perceber a tendĂŞncia e projeção de conexĂľes com a rede.
Figura 4 Projeção para 17 Anos Fonte: Elaborado pela autora.
A tendĂŞncia que ocorra no meio urbano uma instabilidade na rede, caso ocorra a implementação de monitoramento de energia pela distribuidora, sendo possĂvel determinar a necessidade de alocação de carga ou nĂŁo, gerando uma folga na rede com o alivio de cargas, sendo possĂvel a implementação de sistemas “smart gridâ€? principalmente para o gerenciamento de furto de energia elĂŠtrica [7][8][9]. Figura 3 Curva de TendĂŞncia de ConexĂľes com a Rede Fonte: Elaborado pela autora.
A Equação 1 representa a tendência com relação aos valores fornecidos, sendo �(�) a projeção de conexþes conforme o número de anos.
Considerando os incentivos existentes dados pela isenção de ICMS de alguns Estados, a nĂŁo competitividade do mercado atual, a Figura 4, representa o nĂşmero de conexĂľes que podem vir a existir nos prĂłximos 17 anos. Caso ocorram os devidos incentivos fiscais (isenção de ICMS, taxa de juros menores), uma concorrĂŞncia maior de produtos e fornecedores, aumento da tarifa de energia elĂŠtrica devido Ă ligação de tĂŠrmicas, sendo relacionada a longos perĂodos de estiagem, uma tributação maior para tarifas, o valor de aproximadamente 1,2 milhĂľes de conexĂľes de geração distribuĂda pode encurtar para aproximadamente oito anos. Sendo a implantação das principais fontes (fotovoltaica, eĂłlica, biomassa, hĂdrica), com a
Com a estabilidade da rede e o monitoramento, a manutenção da rede torna-se mais simples e viĂĄvel economicamente, considerando que o modelo de manutenção preventiva diminui o custo de manutenção corretiva e preditiva. Em ĂĄreas rurais, o desenvolvimento do sistema de monitoramento considerando a conexĂŁo com geração distribuĂda sendo principalmente eĂłlica, biomassa e hĂdrica, pode ser conectado com um sistema de acompanhamento de recursos existentes, integrando um sistema de monitoramento ambiental, gerando um novo cenĂĄrio de investimentos correlacionando Ă manutenção e monitoramento de recursos naturais. Outra vantagem existente na implantação de geração distribuĂda em ĂĄreas rurais e a estabilidade da rede, por se tratar de uma rede se tratar final de linha, existe uma instabilidade, com a implantação da geração alternativa de energia, a confiabilidade da rede aumentaria. 15
4. CONCLUSÃO O planejamento integrado de recursos, olhando para as duas faces (oferta e demanda) da energia elétrica, deve ser implantado quando existe uma mudança no comportamento da entrada de novas fontes como nas previsões de consumo de energia. No território nacional e necessário um estudo aprofundando da adaptação da rede de distribuição principalmente em grandes centros urbanos devido à instabilidade e roubo de energia elétrica, com a penetração de fontes de geração fotovoltaica, as conexões de rede devem prever as altas tensões e corretes que o sistema devera suportar. As manutenções deveram ser preventivas devido aos impactos. Os estudos realizados por pesquisadores não em levado em consideração as configurações da rede de distribuição que sofre com a variação de temperatura, considerando que estamos em um pais tropical, bem como os defeitos existentes na instalação do cliente. O planejamento integrado de recursos para geração de energia elétrica deve prever a implantação e manutenção do sistema do cliente para que haja confiabilidade e estabilidade da rede. Trabalhos futuros e em andamento Desenvolvimento de modelo matemático, acordando as tendências de implementação de geração fotovoltaica para grandes centros urbanos e áreas urbanizadas, levando em consideração os incentivos econômicos e fiscais, a competitividade do mercado com um número maior de fornecedores de painéis fotovoltaicos, inversores, sistemas hídricos de geração para clientes industriais. Estudo com relação ao planejamento integrado de recursos para áreas rurais,
considerando o incentivo fiscal maior, devido à tarifa de energia elétrica rural ser menor. Estudos relacionados à implementação de sistema de exportação de energia gerada em áreas rurais para grandes centros urbanos e áreas urbanizadas, considerando que a geração de energia elétrica em áreas rurais ser mais limpa (número menor de harmônicas) sendo possível fazer uma correção na rede de distribuição mais fácil em comparação com a rede de distribuição urbana que o número de perturbações, falhas e maior.
5. REFERÊNCIAS [1] ANEEL, “RESOLUÇÃO NORMATIVA No 482,” 17 DE ABRIL DE 2012, 2012. [Online]. Available: http://www.aneel.gov.br/cedoc/ren2012482.pdf. [2] ANEEL, “Agência Nacional De Energia Elétrica – Aneel Resolução 687,” no. 38, 2016. [3] ANEEL, “Geração distribuída amplia número de conexões em 2015.” [Online]. Available: http://www2.aneel.gov.br/aplicacoes/noticias/Ou tput_Noticias.cfm?Identidade=9044&id_area=90. [4] ANEEL, “ANEEL - Agência Nacional de Energia [Online]. Available: Elétrica.” http://www2.aneel.gov.br/scg/rcgMicro.asp. [Accessed: 10-Aug-2016]. [5] R. Wilson and B. Biewald, “Best Practices in Electric Utility Integrated Resource Planning,” no. June, 2013. [6] I. Energy, Resource, no. November. 1997. [7] C. Projects and ARENA, “Investigating the Impact of Solar Variability on Grid Stability,” no. March, pp. 1–39, 2015. [8] Z. A. Kamaruzzaman, A. Mohamed, E. Systems, and I. One, “Keywords: dynamic voltage stability; power distribution system; grid-connected PV system.,” vol. 2, pp. 239–248, 2016. [9] B. F. Hobbs, “Optimization methods for electric utility resource planning,” vol. 7, pp. 1–20, 1995.
16
3.
ANÁLISE EXPERIMENTAL DE UMA MICRORREDE FOTOVOLTAICA ISOLADA E CONECTADA À REDE Luís Rodrigo Becker1, João Batista Dias2 & Benjamin Diego François Pillot3
RESUMO
Laboratório de Fontes Renováveis de Energia - UNISINOS, São Leopoldo, Brasil. E-mail: 1luisrodrigobecker@gmail.com, 2joaobd@unisinos.br & 3benjaminfp@unisinos.br
Este trabalho apresenta uma análise experimental de uma microrrede fotovoltaica formada por dois subsistemas, visando verificar sua capacidade em atender uma carga e monitorar a qualidade da energia produzida. O subsistema conectado à rede (SFCR) é formado por um painel de 1080 Wp e um inversor de 1200 W. O subsistema isolado (SFI) é formado por um painel de 600 Wp, um controlador de carga, um banco de estocagem de 210 Ah e um inversor de 1000 W. A capacidade do sistema é monitorada durante o atendimento de um refrigerador. A qualidade da energia é analisada através de medições de energia ativoreativa e correntes harmônicas. O SFI é monitorado atendendo diferentes cargas, já o SFCR é monitorado em dias de céu claro, parcialmente encobertos e encobertos. Verificou-se que a microrrede é capaz de atender a carga de forma confiável. Os indicadores de qualidade da energia do SFI mantiveram-se dentro dos limites estabelecidos pela legislação e análogos aos apresentados pela concessionária, praticamente independentes da irradiância. O SFCR também atendeu aos limites da legislação, exceto nos dias encobertos e períodos de baixa irradiância, demonstrando-se dependente da incidência solar. A eficiência média global do SFCR é de 10%, entregando diariamente em média 5,2 kWh à rede. Palavras chave: Microrrede fotovoltaica, sistema conectado/isolado, qualidade de energia, geração distribuída.
1. INTRODUÇÃO Muitas das formas convencionais de geração de eletricidade envolvem o uso de fontes primárias finitas e não renováveis provenientes basicamente de combustíveis fósseis e recursos minerais. O uso destas fontes ocasiona uma série de danos ao meio ambiente. No Brasil, o racionamento de 2001 demonstrou que seu sistema elétrico apresenta problemas. A taxa de crescimento da demanda é maior do que a capacidade geradora. Adicionalmente, danos ambientais e sociais, e dificuldades financeiras, têm dificultado a construção de usinas e linhas de transmissão. [1]. O Brasil possui uma matriz energética com baixa participação da energia solar fotovoltaica (FV), sendo necessárias iniciativas para o seu desenvolvimento, permitindo sua concorrência com outras fontes [2]. É necessário priorizar a utilização de fontes energéticas renováveis, cuja disponibilidade é infinita, e os danos ambientais são mínimos, como é o caso da energia solar. A energia solar FV é uma das energias alternativas que mais cresce, atraindo mais usuários em todo o mundo. Como vantagem tem-se a possibilidade de uso em praticamente qualquer lugar, com rápida
instalação. Possibilita a geração distribuída, suprimindo a necessidade da transmissão, eliminando custos e perdas, o que torna o custo da solar FV nos centros urbanos competitivo com os da hidroeletricidade. A solar FV possibilita o atendimento de lugares remotos, através de sistemas isolados. O emprego de um banco de estocagem possibilita armazenar a energia para uso no horário de pico, e em períodos noturnos. O Brasil possui um território com bons níveis de irradiação, o que propicia plenas condições para o uso desta fonte. Estimativas indicam que a energia solar FV poderá ter significativa participação na matriz energética. A crescente demanda por eletricidade, juntamente com a escassez de recursos para investimentos em grandes obras, fortalece a busca por formas alternativas de geração de energia [3]. Em um sistema elétrico, os geradores devem fornecer energia de qualidade para a rede. Reativos e distorções harmônicas são causados pela carga, mas também ocasionados por geradores/inversores de baixa qualidade. Assim é importante medir a eficiência dos inversores c.c./c.a., quantificando a energia gerada, determinando as parcelas ativa e reativa, o fator de potência (FP), e a distorção harmônica total de corrente (THDi). 17
É importante analisar sistemas capazes de fornecer energia elétrica de maneira contínua. A microrrede em estudo tem como objetivo produzir energia para uma carga, representada por um refrigerador, além de injetar a energia excedente na rede da concessionária, contribuindo para o atendimento de outras cargas. Foi monitorado o comportamento e o desempenho da microrrede e sua capacidade no atendimento da carga. Os resultados obtidos podem justificar o uso da energia solar FV para o atendimento de cargas que não podem ficar sem energia.
2. OBJETIVO Este trabalho tem como objetivo analisar experimentalmente uma microrrede FV isolada e conectada à rede, verificando seu comportamento elétrico e capacidade de fornecimento de energia elétrica para uma carga e rede da concessionária. De forma mais específica, pretende-se com este estudo: a) verificar a capacidade do sistema no atendimento de uma carga com regime de operação variável, monitorando o comportamento da microrrede, bem como mensurar a energia gerada pelas partes isolada e conectada, a energia consumida pela carga e a quantidade injetada na concessionária ou consumida dela; b) acompanhar e avaliar a qualidade da energia elétrica entregue à concessionária, pelo SFCR, e entregue a carga, pelo SFI.
3. MÉTODOS A microrrede analisada está instalada no Laboratório de Fontes Renováveis de Energia da Universidade do Vale do Rio dos Sinos, localizada no município de São Leopoldo – RS, com latitude -29º (sul) e longitude -51º (oeste), sendo compostos por dois modelos de módulos fotovoltaicos, dois modelos de inversores c.c./c.a., controlador de carga e um banco de estocagem, conforme mostrado na Figura 01.
Figura 01: Componentes da microrrede FV
Conforme mostra a Figura 02, a microrrede é formada por dois subsistemas. O SFI tem a função de alimentar a carga, recebendo energia através do painel e do banco de baterias. Quando o banco de estocagem atinge um nível de descarga prédefinido pelo usuário, a carga é comutada para a rede da concessionária, ficando neste estado até o painel recarregar as baterias novamente, retornando então ao inversor isolado. O SFCR injeta a energia produzida na rede da concessionária, e em paralelo com esta alimenta a carga quando necessário. Os dois painéis estão orientados para o norte geográfico, com inclinação de 30º.
Figura 02: Topologia da microrrede fotovoltaica Fonte: Elaborado pelos autores
O painel do SFI é formado por 8 módulos SP75, de silício monocristalino, sendo 4 conjuntos ligados em paralelo, de 2 módulos em série cada, obtendo-se na condição padrão, um total de 600 W, 34 V e 17,6 A. O banco de estocagem possui 4 baterias, tipo chumbo ácido, ligadas em dois ramos em paralelo, sendo cada ramo composto por duas baterias ligadas em série, totalizando 24 V e 210 Ah. O painel e o banco estão conectados ao controlador de carga modelo MPPT Tracer3215RN, que efetua o rastreamento do ponto de máxima potência, gerencia a carga e descarga do banco de estocagem, e faz a conexão entre módulos, baterias e inversor. O inversor isolado, modelo “Pure Sine Wave”, SP05, de 1000 W, recebe energia em c.c. do controlador de carga e a converte em c.a., alimentando diretamente a carga, sem conexão com a rede. O painel do SFCR é formado por 8 módulos KD135SX-UPU de silício multicristalino, conectados em série, obtendo-se na condição padrão, um total de 1080 Wp, 141,6 V e 7,63 A. Este painel se conecta ao inversor modelo “Sunny Boy” 1200, de 1200 W, que recebe energia em c.c. do painel e a converte em c.a., injetando na rede e/ou carga, não podendo operar na ausência da rede da concessionária.
Fonte: Elaborado pelos autores.
18
Os dados utilizados na análise da microrrede são obtidos através de três sistemas principais: a) a estação meteorológica da Unisinos, que fornece dados atmosféricos, como temperatura ambiente e irradiância; b) o analisador de energia Fluke 43B, que fornece valores de potência, energia, FP e correntes harmônicas das cargas, dos inversores e rede da concessionária; c) o sistema de aquisição de dados e controle da microrrede [4] fornece dados de potência, tensão e corrente de todos os componentes da microrrede. A Figura 03 mostra os três componentes.
parâmetros de qualidade de energia, ao longo das horas de cada dia típico. Os mesmos indicadores de qualidade de energia foram monitorados no inversor do SFI, porém atendendo diferentes tipos de cargas. Inicialmente foram realizadas medições com carga resistiva pura. Foram feitas medições com 10% de carregamento do inversor (100 W) pelo período de 24 horas, e com 50% de carregamento do inversor (500 W) pelo período de 1 hora. Após foram realizadas medições com cargas com baixo FP e elevada geração de harmônicos. Foram realizadas medições com lâmpada fluorescente compacta de 15 W e um refrigerador. Os testes feitos com o inversor do SFI foram repetidos através da rede da concessionária, comparando-se os resultados obtidos.
4. RESULTADOS Figura 03: (a) Estação meteorológica, (b) Analisador de energia, (c) Sistema de aquisição de dados e controle Fonte: Elaborado pelos autores
A metodologia é definida em duas formas, visando atingir cada objetivo: 1. Verificar a capacidade do sistema no atendimento da carga e monitorar o seu comportamento: Nesta etapa, o sistema alimenta um refrigerador, que representa a carga. A microrrede ficou em operação pelo período de um mês, e o sistema de aquisição de dados coletou os parâmetros elétricos do sistema. Com os dados da energia fornecida por cada inversor, foi possível definir em quais períodos a carga foi atendida pelo subsistema isolado e quais períodos a carga foi atendida pelo subsistema conectado, definindo a sua capacidade em atender a carga e injetar energia na rede da concessionária. Com os dados coletados, foi possível mostrar através de gráficos o comportamento dos parâmetros elétricos do sistema, bem como fazer um balanço energético, determinando a energia consumida pela carga, a energia fornecida pelo inversor isolado, a energia fornecida pelo inversor conectado e a energia consumida/injetada na rede da concessionária. 2. Acompanhar e avaliar a qualidade da energia fornecida: Com o analisador de energia, foram feitas medições de potência ativa, reativa, aparente, FP, e THDi, na energia fornecida pelos inversores, em diferentes situações. O inversor do SFCR foi monitorado durante 30 dias, 24 horas por dia. Os dias são classificados em dias de céu claro, parcialmente encobertos e encobertos, demonstrando-se o comportamento dos
São apresentados os resultados dos testes com a microrrede, para cada um dos objetivos. 1. Verificar a capacidade do sistema no atendimento da carga e monitorar o seu comportamento. Nesta etapa, a microrrede produz energia para a carga (refrigerador) e injeta o excedente na rede da concessionária. Foi escolhido um dia de céu claro, para demonstrar o comportamento do sistema. Para o SFI, tem-se a Figura 4 que mostra o perfil da potência, tensão e corrente na saída do painel fotovoltaico. A potência foi maior no início do dia, carregando-se as baterias que supriram a carga no período noturno, e a tensão atingiu valores próximos da tensão de circuito aberto com baixa carga. Já Figura 5 mostra a potência, tensão e corrente na saída do inversor. A potência solicitada denota o perfil liga/desliga do refrigerador, e a tensão permaneceu constante durante todo o dia.
Figura 4: Potência, tensão e corrente na saída painel (SFI) Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados coletados no experimento.
19
3,9 kWh/m2, em maio 2,8 kWh/m2, e em junho 2,3 kWh/m2.
Figura 5: Potência, tensão e corrente na saída inversor (SFI) Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados coletados no experimento.
Para o SFCR, tem-se a Figura 6 que mostra o perfil da potência, tensão e corrente na saída do painel fotovoltaico. A potência foi proporcional à irradiância, e a tensão atingiu valores próximos à tensão de circuito aberto no início e final do dia. Já a Figura 7 mostra a potência, tensão e corrente na saída do inversor. O perfil da potência foi proporcional à do painel, mas a tensão manteve-se constante, igual à tensão da rede da concessionária.
Em relação à capacidade da microrrede, o sistema permaneceu alimentando o refrigerador por um mês, totalizando 720 horas. Neste período, a carga ficou comutada no inversor do SFI durante 576 horas, representando 80% do tempo. O inversor do SFCR em paralelo com a rede ficou comutado com a carga durante 144 horas, representando 20% do tempo. Durante o período de 30 dias, a carga consumiu 21,9 kWh. Desta energia, o inversor do SFI forneceu 17,5 kWh e a rede da concessionária 4,4 kWh. O inversor do SFCR injetou na rede da concessionária 157,7 kWh, obtendo-se um saldo positivo de 147,1 kWh de energia excedente injetada na rede. A Figura 8 mostra a energia produzida por cada parte do sistema, conforme citado anteriormente, representando o balanço energético mensal.
Figura 8: Balanço energético da microrrede Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados coletados no experimento.
Figura 6: Potência, tensão e corrente do painel (SFCR) Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados coletados no experimento.
Figura 7: Potência, tensão e corrente do inversor (SFCR) Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados coletados no experimento.
Os experimentos foram realizados nos meses de abril, maio e junho de 2016. Os valores de irradiância foram obtidos através de sensores instalados já na mesma inclinação dos painéis (30º). Calculou-se a irradiação média diária mensal no plano inclinado, obtendo-se em abril
Através dos Índices de Mérito, adotados pela Comunidade Econômica Europeia, detalhados em [5], defini-se a eficiência média global do sistema (ηS), como sendo a razão entre energia elétrica entregue à rede e a energia solar no plano do gerador FV. Com os valores coletados pelo sistema de aquisição de dados e controle da microrrede, verificou-se que o SFCR, no período de 3 meses de análise, em dias de céu claro e parcialmente encobertos, apresentou uma eficiência média global de 10%, entregando à rede diariamente em média 5,2 kWh. 2. Acompanhar e avaliar a qualidade da energia fornecida: Inicialmente são demonstrados os resultados do inversor do SFCR. Foram feitas medições de potência ativa, reativa, e FP na saída do inversor. A Figura 9 mostra o perfil destas grandezas em um dia de céu claro, verificando-se potência ativa proporcional à irradiância, baixa potência reativa e elevado FP. A Figura 10 mostra as mesmas grandezas em um dia de céu parcialmente encoberto, constatando-se uma redução da potência ativa, baixa potência reativa e elevado FP. Por último a Figura 11 mostra as grandezas em um dia encoberto, verificando-se 20
uma grande redução na potência ativa, permanência da baixa potência reativa, mas com elevada variação no FP.
Figura 12: THDi e corrente do inversor (dia de céu claro) Figura 9: Potências ativas, reativas e FP do inversor (dia de céu claro)
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados coletados no experimento.
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados coletados no experimento.
Figura 13: THDi e corrente do inversor (dia parcialmente encoberto) Figura 10: Potências ativas, reativas e FP do inversor (dia parcialmente encoberto)
Fonte: Elaborado pelos autores.
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados coletados no experimento.
Figura 14: THDi e corrente do inversor (dia encoberto) Fonte: Elaborado pelos autores. Figura 11: Potências ativas, reativas e FP do inversor (dia encoberto) Fonte: Elaborado pelos autores.
Ainda monitorando o inversor do SFCR, foram feitas medições da geração de correntes harmônicas na saída do inversor. A Figura 12 mostra o perfil da THDi e da corrente eficaz, em um dia de céu claro, verificando-se valores elevados da THDi no início e final do dia, período com baixa corrente. A Figura 13 mostra as mesmas grandezas em um dia de céu parcialmente encoberto, constatando-se valores elevados da THDi novamente no início e final do dia, com oscilações no resto do dia. A Figura 14 mostra as mesmas grandezas em um dia encoberto, verificando-se elevada THDi e baixa corrente ao longo de todo o dia.
Em um segundo momento os resultados do inversor do SFI são mostrados. Foram feitas medições de potências, FP e THDi na saída do inversor, com 10% de carregamento com carga resistiva. A Figura 15 mostra o perfil do FP e do THDi, durante 24 horas. Verificou-se que o FP foi unitário, e a THDi manteve-se baixo e com pequena variação.
Figura 15: THDi e FP do inversor com 10% de carregamento Fonte: Elaborado pelos autores.
21
O comportamento do inversor do SFI foi monitorado também com cargas de baixo FP e elevada geração de harmônicas. A lâmpada fluorescente compacta e o refrigerador ficaram ligados pelo período de 24 horas, separadamente. A Figura 16 mostra o perfil do THDi e do FP na saída do inversor alimentando a lâmpada fluorescente. Verificou-se que a THDi apresentou valores elevados e o FP valores baixos, porém ambos se mantiveram praticamente constantes e análogos aos valores apresentados quando estas cargas foram alimentadas pela rede da concessionária. A Figura 17 mostra os mesmos parâmetros para o refrigerador, novamente constatou-se THDi elevado e FP baixo, porém ambos com grande variação, devido ao comportamento oscilante da carga.
Figura 16: THDi e FP do inversor acionando a lâmpada fluorescente Fonte: Elaborado pelos autores.
Figura 17: THDi e FP do inversor acionando o refrigerador Fonte: Elaborado pelos autores.
5. DISCUSSÃO O comportamento da microrrede mostra-se uniforme, durante o atendimento da carga, ao longo dos dias típicos, conforme exemplificado nas figuras 4 a 7, para um dia de céu claro. O refrigerador mostrou a característica de trabalhar no modo liga/desliga, apresentando uma curva de potência com degraus. A Figura 4 mostra o painel do SFI fornecendo potência no início da manhã, carregando as baterias e alimentando o inversor, e por volta das
11h00min a potência fornecida reduz, pois o carregamento das baterias é concluído, restando somente a demanda da carga para ser atendida, até o final do dia. A Figura 5 mostra o inversor do SFI alimentando a carga até as 05h30min, quando as baterias atingem o limite de descarga, e a carga é comutada para o SFCR, permanecendo assim até as 11h00min, quando as baterias são recarregadas e a carga retorna para o inversor do SFI, permanecendo assim até o final do dia. A Figura 6 mostra que potência de saída do painel do SFCR, proporcional ao nível de irradiância, já a tensão é praticamente constante, sofrendo uma pequena redução ao longo do dia. A Figura 7 mostra a potência produzida pelo inversor do SFCR sendo injetada na rede da concessionária, com a tensão uniforme de 220 V. Tal comportamento, tanto no SFCR e no SFI, é confirmado em [6]. A microrrede mostrou plena capacidade em atender a carga. Em nenhum momento o refrigerador ficou sem energia, além disso, o sistema produziu mais energia do que a carga exigiu. A energia total produzida pela microrrede foi de 168,9 kWh, deste total, 147,1 kWh foram injetados na rede da concessionária, representando 87% e 21,9 kWh foram consumidos pela carga, representando 13%. Os parâmetros de qualidade de energia devem atender aos limites estabelecidos por norma. A energia reativa e a geração de harmônicas devem ser minimizadas. Segundo [7] o fator de potência deve ser de no mínimo 0,92, já segundo [8] o fator de potência de uma instalação FV de até 3 kW deve ser igual a 1. A Tabela 1 trás os valores do FP médio diário e os percentuais apresentados ao longo do dia para cada faixa de valor, bem como a energia ativa e reativa, para cada dia típico, do inversor do SFCR. Tabela 1: Comportamento do FP e da energia – inversor do SFCR Parâmetros
Dias Céu claro Céu parc. Encob. Céu Encob.
Período com
Energia
FP medio
FP< 0,92 (%)
0,92≤F P<1 (%)
FP= 1 (%)
ativ a (kW h)
reati va (kV Arh)
0,94
9,1
64,2
26,7
5,5
0,7
0,94
8,5
27,2
64,3
4,0
0,5
0,59
89,2
10,8
0,0
0,4
0,5
Fonte: Elaborado pelos autores.
22
Tabela 2: Comportamento da THDi – inversor do SFCR
Em relação à geração de correntes harmônicas, [8] estabelece que o limite do THDi deva ser de 5%, já [9] cita as normas internacionais IEE 1574 e IEC 61727, estabelecendo o mesmo percentual.
Parâmetros
THDi médio (%)
Período com THDi ≤ 5% (%)
Período com THDi > 5% (%) 23,2
Dias Céu claro 4,8 76,8 Céu parc. 7,6 56,2 43,8 encoberto Céu encoberto 18,9 0,2 99,8 Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados coletados no experimento.
A Tabela 2 trás os valores médios diários para cada dia típico, e os percentuais diários nos quais o limite foi atendido, e quando foi ultrapassado, para o inversor do SFCR. Da mesma forma que [10] é constatado geração de harmônicos, mas no geral dentro de valores aceitáveis.
A tabela 3 mostra os valores do FP, da energia ativa e reativa e da THDi, apresentados pelo inversor com 10% e 50% de carregamento com carga resistiva, e os compara com os valores apresentados pela mesma carga ligada na rede da concessionária.
O inversor do SFI também deve atender os parâmetros de qualidade de energia estabelecidos em [7], [8] e [9].
Tabela 3: FP, energia e THDi do inversor do SFI e rede da concessionária Energia
Item
Carga (W)
Fonte Inversor Concessionária
FP diário
ativa (kWh)
Inversor Concessio nária
Lâm p. Refrig. Lâm p, Refrig.
FP médio
Carga
Tabela 4: FP, energia e THDi do inversor do SFI e rede da concessionária
Fonte
Reativa (kVArh)
mín. (%)
máx. (%)
100 0,99 2,24 0,38 3,0 4,1 500 1,0 0,47 0,04 3,9 4,2 100 0,99 2,26 0,38 1,8 3,3 500 1,0 0,47 0,01 1,2 1,8 Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados coletados no experimento.
As cargas não resistivas apresentam baixo FP e elevado THDi, características próprias das cargas, e não do inversor que as alimenta. A Tabela 4 compara estes parâmetros, da lâmpada fluorescente compacta e do refrigerador, quando são alimentados pelo inversor do SFI e pela rede da concessionária.
Item
THDi
Energia
Médio (%) 3,8 4,0 2,8 1,5
Em [11] confirma-se que a qualidade da energia depende da qualidade do inversor (mostrado na Tabela 3), sendo também influenciada pela carga (Tabela 4). O SFCR, em dias de céu claro e parcialmente encoberto, tem eficiência média global de 10%, entregando à rede em média 5,2 kWh. Estes valores são semelhantes aos encontrados por [12].
6. CONCLUSÃO
THDi
ativa (kW h)
Reativa (kVAr h)
mín . (%)
máx . (%)
médio (%)
0,29
0,14
0,45
84
86,7
85,6
0,31
1,00
1,42
4,8
85,3
62,9
0,29
0,14
0,45
88,2
90,9
89,6
0,25
1,00
1,61
3,0
88,1
59,6
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados coletados no experimento.
Verifica-se que a microrrede em estudo é capaz de atender a carga, necessitando do aporte da rede da concessionária em poucos períodos noturnos, após o descarregamento do banco de baterias. O balanço energético mostrou que a microrrede produz energia suficiente para atender a demanda da carga, compensar a energia solicitada da rede, injetando o excedente na rede da concessionária, mostrando-se uma alternativa para a geração de energia elétrica e para o atendimento de cargas que não podem ficar sem energia. 23
O subsistema isolado atende a carga e carrega as baterias. O subsistema conectado injeta a energia produzida na rede e junto com esta atende a carga quando as baterias estão descarregadas. A comutação entre os sistemas se dá de forma automática. O nível de irradiância, a disponibilidade de carga nas baterias e a demanda da carga determinam a potência entregue pelo painel fotovoltaico e pelo inversor do SFI, já a potência entregue pelo SFCR depende basicamente da irradiância e da temperatura dos módulos fotovoltaicos que compõe o painel. Em relação aos indicadores de qualidade de energia, o inversor do SFCR apresenta, em dias de céu claro, bons valores de FP e THDi, ultrapassando em poucos momentos os limites normativos. Em dias de céu parcialmente encoberto, o FP também se mantém adequado, porém há um aumento no THDi. Já em dias encobertos, os valores do FP e THDi ficam fora dos limites normativos na maior parte do dia. A qualidade da energia fornecida está diretamente relacionada com a irradiância incidente no gerador fotovoltaico. Verifica-se que o SFCR, nos dias de céu claro e parcialmente encobertos, demonstra-se uma forma adequada para produzir eletricidade, já nos dias encobertos e períodos de baixa irradiância, o sistema produz pouca energia e de baixa qualidade, questionando-se a viabilidade técnica do sistema nestes momentos. O inversor do SFI apresenta bons indicadores de qualidade de energia durante o atendimento da carga resistiva, para ambos percentuais de carregamento. O FP encontrado é o mesmo apresentado quando as cargas são alimentadas pela rede da concessionária, já o THDi permanece ligeiramente superior ao da concessionária, porém todos ficam dentro dos limites estabelecidos pelas normas. Durante o atendimento das cargas não resistivas, constam-se baixo FP e elevado THDi, porém comparando-se os valores com o uso do inversor com a rede da concessionária, verifica-se que os parâmetros são semelhantes. O FP da lâmpada fluorescente compacta é o mesmo, já o FP do refrigerador é ligeiramente maior usando o inversor. O THDi da lâmpada fluorescente compacta é menor quando alimentado pelo inversor, já no refrigerador este parâmetro é maior através do inversor. O SFI apresenta-se como uma forma tecnicamente viável, independente dos níveis de irradiância, para produzir eletricidade de boa qualidade.
7. REFERÊNCIAS [1] DIAS, Marcos Vinícius Xavier; BOROTNI, Edson da Costa; HADDAD, Jamil. Geração distribuída no Brasil: oportunidades e barreiras. Revista Brasileira de Energia, v.11, n.2, 2005. Disponível em: <http://www.sbpe.org.br/socios/download.php?i d=187>. Acesso em: 16 jul. 2016. [2] RAMPINELLI, Giuliano Arns. KRENZINGER, Arno. BÜHLER, Alexandre José. Geração Distribuída com Sistemas Fotovoltaicos Integrados em Edificações: Metodologia para Análise de Desempenho Energético. 9° Congresso Internacional de Ar Condicionado, Refrigeração, Aquecimento e Ventilação, Mercofrio 2014. [3] SILVEIRA, Jose Luz; TUNA, Celso Eduardo; LAMAS, Wendell de QUEIROZ. The need of subsidy for the implementation of FV energy as supporting of decentralized electrical power generation in Brazil. Renewable and Sustainable Energy Reviews, Washington, v. 20, n. 2013, p. 133– 141, 2013. Disponível em: <http://www101 sciencedirect-com.ez /science/article/pii/S1364032112006685>. Acesso em: 15 mai. 2016. [4] DIAS, R. M.; DIAS, J. B.; DAI-PRA, L. B. Aquisição de dados de um sistema fotovoltaico conectado à rede com a plataforma arduino. In: VI Congresso Brasileiro de Energia Solar - VI CBENS, 2016, Belo Horizonte. VI Congresso Brasileiro de Energia Solar - VI CBENS, 2016. [5] OLIVEIRA, Sérgio Henrique Ferreira. Geração Distribuída de Eletricidade: Inserção de Edificações Fotovoltaicas Conectadas à Rede no Estado de São Paulo. 205 f. Tese de Doutorado, PIPGE (EP/FEA/IEE/IF) – Universidade de São Paulo (USP), 2002 [6] ARAMIZU, Juliana. Modelagem e Análise de Desempenho de um Sistema Fotovoltaico em Operação Isolada e em Paralelo com uma Rede de Distribuição de Energia Elétrica. 2010. 112 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharel em Engenharia Elétrica) – Curso de Engenharia Elétrica, Universidade de São Paulo (USP), São Paulo, 2010. [7] ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica. Resolução Normativa Nº 414/2010. 9 de setembro de 2010. [8]
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS (ABNT). NBR 16149/2013: Características da interface de conexão com a rede elétrica de distribuição de sistemas fotovoltaicos. Rio de Janeiro, 2014. 12p
[9] VILLALVA, M. G; GAZOLI, J. R. Energia solar fotovoltaica: conceitos e aplicações. 1 Ed. São Paulo: Érica, 2012. [10] FRIGO, Murilo Miceno. Impacto da microgeração de energia elétrica em sistemas de distribuição de baixa tensão. 2013. 104 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, 2013.
24
[11] GALHARDO, Marcos André Barros; PINHO, João Tavares. Avaliação da qualidade da energia fornecida por sistemas renováveis isolados de pequeno porte. In: V. AGRENER GD Encontro de Energia no Meio Rural e GD, 5,. 2004. Campinas. Universidade Federal do Pará (UFPA) Disponível em: <http://www.proceedings.scielo.br/pdf/ agre ner/n5v1/023.pdf>. Acesso em: 10 jul. 2016
[12] DIAS, Ricardo Machado; SCHENKEL, Gabriela; DIAS, João Batista. Avaliação de um sistema fv conectado à rede com uso de um microinversor. In: V Congresso Brasileiro de Energia Solar, 5., 2014, Recife. São Leopoldo: Universidade do Vale do Rio dos Sinos – UNISINOS, 2014. Disponível em: <https://www.researchgate.net/publication/28418 6225>. Acesso em: 13 jul. 2016.
25
4.
VEÍCULOS ELÉTRICOS E A GERAÇÃO DISTRIBUÍDA APARTIR DE SISTEMAS FOTOVOLTAICOS Jardel Eugenio da Silva1, Fabianna Tonin2 & Jair Urbanetz Junior3 UTFPR - Pós-Graduação em Sistemas de Energia - PPGSE, Curitiba, Brasil. E-mail: 1jardel.eugenio@hotmail.com, 2fstonin@gmail.com & UTFPR - PPGSE e Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil - PPGEC, Curitiba, Brasil. E-mail: 3urbanetz@utfpr.edu.br
RESUMO O veículo elétrico é o futuro, e com ele surge à necessidade de suprir a demanda energética desta nova carga no sistema elétrico. Este artigo aborda as princiapais tecnologias empregadas nos veículos elétricos: puro, híbrido, híbrido plug-in, bem como as respectivas tabelas de consumo de energia kWh/100 km, e também sua interação com um caso real de um Sistema Fotovoltaico Conectado à Rede Elétrica (SFVCR), no que concerne a UTFPR, campus Curitiba, este possui um SFVCR de 2,1 kWp, que está em operação desde dezembro de 2011. Esse sistema está instalado no Escritório Verde (EV) da UTFPR e utiliza um inversor monofásico em 220 V de 2 kW de potência nominal, e opera de forma ininterrupta, sendo que até setembro de 2016 gerou aproximadamente 11 MWh de energia elétrica. Os dados de geração de energia elétrica do SFVCR foram correlacionados com os valores necessários para suprir a demanda energética de um veículo elétrico. Por fim, a geração fotovoltaica do EV mostrou-se como uma sustentável e eficaz forma de geração distribuída de energia elétrica no ambiente urbano, sendo capaz de atender às necessidades de carregamento das baterias de um veículo elétrico. Palavras chave: Veículo elétrico, energia solar fotovoltaica, geração distribuída, sistema elétrico, rede elétrica.
1.
INTRODUÇÃO
Os Sistemas Fotovoltaicos Conectados à Rede Elétrica (SFVCR) configuram-se como uma alternativa sustentável de produção de energia elétrica, pois permitem a geração de energia de modo distribuído, ou seja, no próprio local onde será consumida também para o carregamento das baterias dos veículos elétricos e, permitem também, com que o excedente de energia produzido seja injetado na rede, colaborando assim com o desempenho da rede em que se encontram conectados. Além disso, esses sistemas não necessitam de novas áreas para instalação, pois estes fazem uso de espaços já existentes, como as coberturas das edificações para as quais gerarão energia [1]. Em vista disso, o objetivo desse artigo é abordar as principais tecnologias empregadas nos veículos elétricos: puro, híbrido, híbrido plug-in, bem como as respectivas tabelas de consumo de energia kWh/100 km, e também sua interação com um caso real de um SFVCR.
2. SISTEMA FOTOVOLTAICO CONECTADO À REDE ELÉTRICA (SFVCR) Um SFVCR é constituído basicamente pelo painel fotovoltaico, o qual converte a energia do
sol em energia elétrica em corrente contínua, por um inversor, o qual converte a corrente contínua em corrente alternada e, além de disponibilizá-la para a instalação, também injeta o excedente dessa energia na rede da concessionária e, pelo medidor bidirecional, o qual contabiliza a energia injetada na rede da concessionária elétrica [2] [3]. A Figura 1 mostra esses componentes.
Figura 1. Painel fotovoltaico, inversor e medidor bidirecional Fonte: [4]
Em dezembro de 2011, o Escritório Verde (EV) da UTFPR foi inaugurado em Curitiba. Essa edificação de 150 m2 é uma proposta única no que diz respeito à sustentabilidade, visto que adotou diversas estratégias visando à máxima eficiência energética [5]. A linha mestra para prover a energia consumida na edificação é um SFVCR. Quando há incidência solar sobre o painel fotovoltaico, há geração de energia elétrica, e esta 26
é disponibilizada diretamente na rede elétrica do próprio consumidor onde está localizado o gerador fotovoltaico. No caso da energia fotogerada ser superior à consumida, a mesma é injetada na rede elétrica da concessionária. Nos momentos de baixa ou nenhuma incidência solar, a concessionária é quem supre o consumidor. A Figura 2 ilustra a fachada do EV da UTFPR.
Figura 2. Vista frontal do EV da UTFPR Fonte: [5]
O SFVCR do EV da UTFPR tem uma potência instalada de 2,1 kWp (10 módulos KYOCERA de tecnologia de silício policristalino, modelo KD210GX-LP ligados em série) e um inversor
monofásico em 220 v de 2kW de potência nominal (PVPOWERED modelo PVP2000), e entrou em operação em 14 de dezembro de 2011. A área ocupada na cobertura da edificação para esse painel é de apenas 15m². Energia Gerada pelo SFVCR do EV da UTFPR A análise do desempenho do SFVCR do EV da UTFPR é feita com base nos valores de energia gerada durante os quatro anos e nove meses de operação do sistema e nos valores de irradiação incidentes no painel fotovoltaico. Analisando-se o funcionamento do SFVCR do EV durante esse período, observou-se uma geração total de aproximadamente 11 MWh. A geração de energia elétrica é proporcional à irradiação incidente no painel fotovoltaico, onde nos meses de verão (maior incidência solar) há maior geração de energia elétrica e nos meses de inverno, (menor incidência solar) há menor geração. A Figura 3 apresenta os valores de energia elétrica gerados em cada mês de operação do SFVCR do EV da UTFPR.
GERAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA (kWh/mês) kWh
300 200
2012
100 0
2013 Jan
Fev
Mar
Abr
Mai
Jun
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
2014
2012
273
240
272
187
137
112
158
196
211
206
218
234
2015
2013
225
188
175
185
147
112
144
170
184
258
216
202
2014
304
278
193
151
149
134
148
197
181
244
215
221
2016
2015
249
190
184
170
135
144
130
189
180
183
165
213
2016
254
203
213
223
131
150
179
181
258
Figura 3. Geração de Energia Elétrica (kWh/mês) Fonte: Elaborado pelos autores.
3. CONSUMO DOS VEÍCULOS ELÉTRICOS No fim dos anos 1990 e início dos anos 2000, tinham-se a impressão de que a revolução no mundo automobilístico aconteceria com a substituição dos veículos à combustão, pelo veículo elétrico. Contudo, as limitações da tecnologia de bateria eram muitas e, em virtude disso, os veículos híbridos tornaram-se uma alternativa bastante popular.
Desde então, a indústria automotiva vem trabalhando no desenvolvimento dos veículos elétricos, focada na melhora contínua das tecnologias empregadas nas baterias. É interessante ressaltar que especialistas afirmam que os avanços na tecnologia das baterias Li-ion resolverão muitos dos problemas da autonomia do veículo elétrico e, dessa forma, os consumidores verão os veículos elétricos sob uma nova perspectiva. 27
O mercado automobilístico deixa claro que a tendência para os próximos anos são os veículos elétricos, motivo pelo qual montadoras já anunciaram a produção desse tipo de veículos, como por exemplo, as construtoras japonesas. Atualmente, os modelos existentes têm autonomia de 60 km (Volteis X4) a 425 km (Tesla S). [6] [7]. 3.1. Equivalência em litros por 100 km A quantidade de energia elétrica consumida para percorrer uma determinada distância, expresso em kWh/100 km. Com a entrada dos carros elétricos no mercado, a Administração Nacional de Segurança do Transporte (NHTSA - National Highway Traffic Safety Administratione) e a Agência Norte-Americana de Proteção Ambiental (EPA - Environmental Protection Agency) implementaram uma equivalência entre o consumo de veículos térmicos, com motor de combustão interna (MCI), e elétricos. O motor elétrico é uma máquina que transforma a potência elétrica em potência mecânica, com reduzida porcentagem de perdas. Quando o motor elétrico é ligado, ele absorve 90%
quantidade de energia elétrica e a transforma em torque, ou seja, potência mecânica. Este princípio de conversão de energia em trabalho é o mesmo do motor térmico de um automóvel, chamado de motor de combustão interna (MCI), a diferença é que o MCI é alimentado por combustíveis queimáveis, nos quais se utiliza 35% (para um litro de diesel) de sua energia para transformar em torque ou seja potência mecânica, e os outros 65% são perdidos devido à dissipação térmica, a força para girar gerador, bombas, entre outros fatores. Ao se comparar os valores em L / 100 km, dos motores elétricos com os de combustão interna, os números aparecem relativamente baixos, isso acontece devido ao bom desempenho do motor elétrico. 3.2. Preço de "full" (cheio) Para os cálculos, foi utilizado o preço praticado pela Copel, tarifa convecional subgrupo B1 consumo mensal superior a 220 kWh, custo em R$/kWh conforme descrito na tabela 1.
Tabela 1. Tarifa Convencional - subgrupo B1
Convencional Tarifa em R$/kWh B1-residencial
Resolução ANEEL nº 2.096 de 21 de junho de 2016
Com impostos ICMS e PIS/COFINS
Consumo mensal inferior ou igual a 30 kWh (isento de ICMS)
0,14400
0,15270
Consumo mensal entre 31 kWh e 100 kWh
0,24685
0,37803
Consumo mensal entre 101 kWh e 220 kWh
0,37028
0,56705
Consumo mensal superior a 220 kWh
0,41143
0,63006
Fonte: Adaptado de Copel [8]
3.3. Autonomia dos Veículos Elétricos Os fabricantes são rápidos a exaltar as virtudes econômicas dos veículos elétricos. Eles destacam o baixo preço da recarga, ou mesmo grátis, em terminais públicos (prefeituras, shopping center, etc, em alguns paises). A principal armadilha do veículo elétrico no estado atual da tecnologia é a autonomia. Nesse artigo foi utilizado o valor fornecido pelo fabricante, conforme tabela 2, a qual é calculado de acordo com a norma europeia.
fabricante, devido ao fato dos fabricantes utilizarem um protocolo de medição padronizada que leva a resultados muito longe da realidade. Ou seja, os valores de consumo publicados pelos fabricantes têm como objetivo constituir uma base de comparação, pois todos os modelos estão sujeitos a um método de cálculo padronizado. Na Europa, utiliza-se o ciclo NEDC (New European Driving Cycle), destinado a simular a condução em vários tipos de estrada [9].
Segundo essa norma existe uma lacuna entre o consumo real do automóvel e o anunciado pelo 28
Tabela 2. Consumo dos veículos elétricos Modelo Mia Electric Lumeneo Neoma Renault Zoé Citroën C-Zéro Renault Fluence Z.E Bolloré Bluecar Smart Fortwo E.D. Renault Kangoo Z.E. Nissan Leaf Ford Focus EV FAM F-City Tesla Roadster Tesla S Renault Twizy 45 Mega City Little 4 Volteis X4
Consumo de L/100 km Autonomia energia em 100 km equivalente (km) (kWh) 10,0 1,02 80 10,1 1,03 140 10,5 1,07 210 10,7 1,08 150 11,9 1,21 185 12,0 1,22 250 12,1 1,23 145 12,9 1,31 170 13,7 1,39 175 14,3 1,42 160 14,4 1,46 100 15,1 1,55 350 19,9 2,03 426 5,1 0,52 120 9,0 0,91 100 11,0 1,12 100 19,1 1,94 60 Fonte: Adaptado de Par Nicolas Meunier [7]
3.4. Híbridos plug-in O termo plug-in do veículo eléctrico (PEV), inclui veículos concebidos para serem conectados na rede elétrica. Com o aparecimento dos primeiros PHEVs (carros híbridos recarregáveis), os quais podem ser abastecidos tanto com combustiveis térmicos, como energia elétrica, ou mesmo com ambos, revelam valores de consumo de combustível de 1,42 L/100 km (ou 27 g/km de CO2), como é o caso do Chevrolet Volt. Esses veículos são capazes de realizar uma grande parte do NEDC, ou mesmo completarem o ciclo, com a bateria carregada no modo elétrico. E, dessa forma, não queimam nenhuma gota de combustível. O padrão europeu, portanto, adaptado através da imposição de instrução do consumo em modo de calor no ciclo NEDC ponderada pelo intervalo de elétrica, ou seja, quando utilizar no modo somente elétrico, não mostra o real consumo em pequenas distâncias. Os números de consumo para os híbridos plugin são apenas uma indicação vaga da realidade. Portanto, é impossível dar um único valor de consumo, se usar apenas como combustível a energia das baterias, serão consideradas nula. Por outro lado, em uma longa viagem, o consumo final ficará mais próximo da realidade, pois ao descarregar as baterias passará a queimar combustivel (modo térmico).
Potência da bateria (kWh) 8,0 14,2 22,0 16,0 22,0 30,0 17,6 20,0 24,0 23,0 14,4 53,0 85,0 6,1 9,0 11,0 14,5
Preço total (R$) Subgrupo B1 7,58 7,68 7,96 8,11 9,02 9,09 9,17 9,77 10,38 10,89 10,91 11,44 15,08 3,85 6,82 8,33 14,47
Para o consumo real de um híbrido plug-in, é necessário saber dois parâmetros: 1) sua autonomia no modo elétrico; 2) seu consumo no modo térmico. Nas viagens que exigem o uso do motor térmico, deve-se multiplicar o consumo de calor pela proporção da jornada percorrida no modo de calor. Se a escala elétrica geralmente é anunciada pelo fabricante (é um argumento comercial inegável), não é o mesmo para a térmica de consumo real, necessariamente muito maior do que os dados "legais”. No entanto, é possível deduzir a partir dos dados na planilha, usando o volume total do tanque de combustível e sua autonomia. A Chevrolet anuncia uma autonomia de 550 quilômetros, para o modelo Chevrolet Volt, com tanque de combustível cheio, incluindo a faixa de 60 km no modo elétrico. Isto significa, portanto, que com o tanque cheio é possível percorrer 490 km, ou em média, 7,2 L/100 km, tendo em conta o volume do tanque de combustível que é de 35,3 litros. Um valor maior do que o oficial apresentado na tabela 3 de 1,42 L/100 km. Este exemplo revela que o cliente deve verificar se um veículo plug-in irá suprir às suas necessidades, pois no caso do Volt, indica-se a utilização desse modelo, para motoristas que percorram em torno de 60 km por dia. 29
Tabela 3. Consumo dos veículos híbridos plug-in Consumo de L/100 km Potência da energia em 100 Autonomia equivalente bateria km Toyota Prius plug-in 12,32 kWh 1,25 25 km 4,44 kWh Chevrolet Volt 14,00kWh 1,42 80 km 16,00 kWh Fisker Karma 21,40 kWh 2,17 80 km 21,10 kWh Fonte: Adaptado pelos autores com base em Par Nicolas Meunier [7] Modelo
4. GERAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA PELO SFVCR PARA O VEÍCULO ELÉTRICO
De acordo com os dados de geração de energia elétrica do EV apresentados na Figura 3, calcula-se que em média, o sistema produz 200 kWh/mês, o que corresponde a aproximadamente 6,6 kWh/dia. Em posse desse valor e das características de cada veículo elétrico, citado na tabela 2, determina-se a quantidade de quilômetros que cada veículo poderia rodar mensalmente e diariamente para poder ser carregado exclusivamente pela energia elétrica proveniente do SFVCR instalado no EV da UTFPR. Segundo dados informados pela fabricante Renault, o veículo elétrico Renault Fluence Z.E, percorre uma distância média de 60 km/dia e, o carregamento completo da bateria desse veículo leva em torno de 10 horas, em uma tomada do tipo
Preço total (R$) subgrupo B1 7,76 8,82 13,48
E/F. A tabela 4 revela características desse veículo [7]. Tabela 4. Especificação do veículo Modelo
Renault Fluence Z.E
Consumo de energia em 60 km (E)
7,14 kWh
L/100 km equivalente
1,21
Autonomia
185 km
Potência da bateria
22 kWh
Fonte: Adaptado pelos autores com base em Par Nicolas Meunier [7]
A tabela 5 mostra os valores de quilômetros diários e mensais que cada veículo elétrico poderia percorrer para ser carregado unicamente pela energia elétrica pelo SFVCR de 2,1kWp do EV da UTFPR.
Tabela 5. Cálculo da energia elétrica necessária para carregar os veículos elétricos Modelo Mia Electric Lumeneo Neoma Renault Zoé Citroën C-Zéro Renault Fluence Z.E Bolloré Bluecar Smart Fortwo E.D. Renault Kangoo Z.E. Nissan Leaf Ford Focus EV FAM F-City Tesla Roadster Tesla S Renault Twizy 45 Mega City Little 4 Volteis X4
Consumo de km diários energia em 100 km (km) (kWh) 10,0 66,00 10,1 65,34 10,5 62,86 10,7 61,69 11,9 55,47 12,0 55,00 12,1 54,55 12,9 51,16 13,7 48,18 14,3 46,15 14,4 45,83 15,1 43,71 19,9 33,16 5,1 129,41 9,0 73,30 11,0 60,00 19,1 34,55 Fonte: Elaborado pelos autores
km Mensal (km) 2.000,00 1.980,19 1.904,76 1.869,16 1.680,67 1.666,67 1.652,90 1.550,39 1.459,85 1.398,60 1.388, 89 1.324,50 1.005,03 3.921,57 2.222,22 1.818,18 1.047,12
30
O veículo Renault Twizy, devido ao seu baixo consumo de energia em 100 km, permitiria com que o veículo percorresse 129,41 km por dia com a energia gerada pelo SFCVR de 2,1kWp do EV da UTFPR, porém, a autonomia desse veículo é de 120 km. O valor da autonomia refere-se à quantidade de quilômetros que o veículo pode percorrer sem a necessidade de recarga da bateria. Já por sua vez, o veículo elétrico Volteis X4 permitiria que o condutor percorresse apenas 34,55 km diariamente com a energia produzida pelo mesmo SFVCR. De modo geral, para percursos diários de 60 km, os veículos elétricos seriam carregados exclusivamente pela energia elétrica gerada pelo painel fotovoltaico instalado no telhado do EV. Além disso, é importante ressaltar que após diversas pesquisas as fabricantes chegaram a conclusão que 60 km por dia é, em média, a distância percorrida pelos condutores para cumprirem as respectivas atividades cotidianas, segundo European Commission; Joint Research Centre; Institute for Prospective Technological Studies, essa média varia de 40 km (Reino Unido) para uma média de 80 km (Polônia). Sendo assim, o SFCVR instalado no EV configura-se como uma forma sustentável e eficaz de geração distribuída de energia elétrica no ambiente urbano, sendo capaz de atender às necessidades de carregamento das baterias dos diversos veículos elétricos disponíveis no mercado [12].
5.
CONCLUSÕES
É indiscutível que o veículo elétrico se mostra cada dia mais como uma solução para os diversos problemas de poluição produzidos pelos veículos à combustão. Porém, uma das grandes questões para aplicação em centros urbanos desse meio de transporte é como suprir a demanda energética dessa nova carga no sistema elétrico. Em vista disso, esse artigo correlacionou os dados de geração de energia elétrica de um SFVCR de 2,1kWp em operação initerrupta desde 2012 instalado sobre a edificação do Escritório Verde, em Curitiba com os valores necessários para suprir a demanda energética diária, que é em média de 60 km/dia, de diversos modelos de veículos elétricos que estão disponíveis no mercado. Com o valor diário médio de geração de energia elétrica pelo SFVCR de 6,6 kWp, percebeu-se que é possível que a energia elétrica gerada a partir do painel fotovoltaico supra a demanda de carregamento da bateria do veículo elétrico para percuros médios diários de 60 km.
Além disso, é importante frisar que os painel fotovoltaico não ocupa nenhuma área extra à edificação, visto que ele está instalado no telhado do prédio, ocupando uma área de 15 m² e dessa forma, configurando-se como uma forma promissora de geração de energia elétrica em centros urbanos. Por fim, a geração fotovoltaica do EV da UTFPR mostrou-se como uma forma sustentável, limpa e eficaz de geração distribuída de energia elétrica no ambiente urbano, sendo capaz de atender às necessidades de carregamento das baterias dos veículos elétricos.
6. REFERÊNCIAS [1] S. REBECHI. O potencial da geração solar fotovoltaica conectada ao sistema de distribuição urbano: estudo de caso para um alimentador com pico de carga diurno. Florianópolis, 2008. [2] J. URBANETZ Junior. Sistemas Fotovoltaicos Conectados a Redes de Distribuição Urbanas: sua influência na qualidade da energia elétrica e análise dos parâmetros que possam afetar a conectividade. 2010. 189 p. Tese de Doutorado em Engenharia Civil – UFSC, Florianópolis – SC, 2010. [3] MINISTÉRIO DE MINAS E ENERGIA. Análise da Inserção da Geração Solar na Matriz Elétrica Brasileira. Rio de Janeiro: Empresa de Pesquisas Energéticas, 2012. [4] GERASOL. Sistemas Conectados à rede. Disponível em: http://www.gerasolbr.com.br/energiasolar.html, 2016. [5] ESCRITÓRIO VERDE. Disponível em: http://www. escritorioverdeonline.com.br, 2016 [6] J. MARTINS, F. Brito. Carros Elétricos. Portugal, Porto, 2011. [7] N. MEUNIER La vérité sur la consommation des voitures électriques. Disponível em: http://automo bile.challenges.fr/dossiers/20120807.LQA3178/laverite-sur-la-consommation-des-voitures-electriques .html, 2012. [8] COPEL. Tarifa Convencional - subgrupo B1. Disponível em: http://www.copel.com/hpcopel/root/nivel2. jsp?endereco=%2Fhpcopel%2Froot%2Fpagcopel2.ns f%2F5d546c6fdeabc9a1032571000064b22e%2Fc28b22 b01ad9182403257488005939bb, 2016. [9] R. SOUZA. Como aferir testes reais de condução. Disponível em: http://fleetmagazine.pt/ 2015/12/ 16/como-aferir-testes-reais-de-conducao, 2016. [10] P. RIDDEN. Mia's plug-in electric delivery van puts driver front and center. Disponível em: http://www.gizmag.com/mia-electric-deliveryvan/21577/, 2012. [11] TOTALLY ELETRIC CARS. Renault Fluence Z.E. Disponível em: http://www.totallyelectriccars.Com / renault-fluence-ze/, 2014.
31
[12] DRIVING AND PARKING PATTERNS of European car drivers a mobility survey. DisponĂvel em: https://setis.ec.europa.eu/sites/ default/files/
reports/Driving_and_parking_patterns_of_Europea n_car_drivers-a_mobility_survey.pdf
32
5.
DIMENSIONAMENTO E VIABILIDADE DE SISTEMA FOTOVOLTAICO “ON GRID” Jailton Felisberto Lessa Júnior1 & Ricardo Ferreira Babosa2
RESUMO
Pontifícia Universidade Católica de Goiás, Goiânia, Goiás, Brasil. E-mail: 1ljailton.lessa@gmail.com & 2lricferprof@gmail.com
A população mundial e brasileira vem se preocupando a cada ano que passa, com o alto consumo dos recursos naturais para a produção de energia elétrica. Junto a isso, devido ao altíssimo valor de taxa de KW/h pago por energia elétrica, o consumidor individual tem buscado uma alternativa para melhorar todo esse sistema tornando-o mais sustentável e viável. Será abordado o estudo de viabilidade e implementação de um sistema fotovoltaico para geração de energia de fonte solar em residências verticais, utilizando o sistema "on grid", onde basicamente cada um gera sua própria energia e a que não for consumida, pode ser distribuída na rede elétrica da região e posteriormente abatida da sua própria conta. Será apresentado um projeto final dimensionado via modelo computacional, juntamente com um estudo prévio de viabilidade do sistema. Palavras chave: Energia solar, “on grid”, sistema fotovoltaico, dimensionamento, viabilidade, geração distribuída.
1. INTRODUÇÃO A energia solar é a principal fonte de energia da Terra. As fontes renováveis de energia utilizadas no mundo são de forma direta ou indireta dependentes da energia solar. Seu aproveitamento pode ser feito de forma direta, como no caso do seu uso para aquecimento ou para geração de energia elétrica. Por se localizar na região entre os trópicos, portanto próximo à linha do equador, o Brasil se beneficia de altos índices de radiação solar. Apesar de o país possuir um enorme potencial de aproveitamento de energia solar, devido ao seu alto nível de insolação, apenas 0,4% das residências utilizam esta tecnologia. O seu uso no Brasil ainda se encontra pouco desenvolvido, quando comparado com outros países e sua maior participação está localizada no setor residencial. De acordo com o Balanço Energético Nacional o setor residencial foi responsável pelo consumo correspondente a aproximadamente 24% de todo o consumo de energia elétrica do Sistema Integrado Nacional. Uma boa alternativa encontrada no momento atual e para as futuras gerações, seria a geração da própria energia a ser consumida. A adoção desta alternativa como solução para o problema energético, esbarra em várias limitações de ordem legal.
Sabendo da grande dificuldade de investimentos em infraestrutura que o Brasil vem passando, e com o aumento de consumo energético girando em torno de 5% ao ano, podese perceber que em breve o sistema elétrico poderá entrar em colapso, pela a falta de energia para vários consumidores e com vários apagões acontecendo em todas as regiões. Essa “falta de energia” para grandes consumidores (indústrias), faz com que o país entre num ciclo vicioso de perdas de investimentos e consequentemente queda do crescimento econômico tão buscado pelos líderes nacionais. Tendo em vista um mercado em crescimento com um alto potencial de retorno, será analisada a viabilidade de implantação de um sistema que ao mesmo tempo em que gera energia elétrica, também gera uma economia no pagamento de sua conta, pois a energia não consumida internamente é enviada para a rede pública, retornando posteriormente como desconto no pagamento da fatura, contribuindo também para a sustentabilidade ecológica do país.
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Energia solar fotovoltaica Inicialmente, o desenvolvimento da tecnologia apoiou-se na busca, por empresas do setor de telecomunicações, de fontes de energia para sistemas instalados em localidades remotas. 33
O segundo agente impulsionador foi a “corrida espacial”. A célula solar era, e continua sendo, o meio mais adequado (menor custo e peso) para fornecer a quantidade de energia necessária para longos períodos de permanência no espaço. A crise energética de 1973 renovou e ampliou o interesse em aplicações terrestres. Porém, para tornar economicamente viável essa forma de conversão de energia, seria necessário, naquele momento, reduzir em até 100 vezes o custo de produção das células solares em relação ao daquelas células usadas em explorações espaciais.
Perdas por transmissão e distribuição, comuns ao sistema tradicional de geração centralizada, são assim minimizados. Outra vantagem destes sistemas é o fato de representarem usinas descentralizadas que não ocupam área extra, pois estão integradas ao envelope da edificação, (RICARDO RUTHER, 2004). A Figura 1 mostra um esquema do sistema descrito.
É notável o impulso que a geração de energia elétrica por conversão fotovoltaica vem recebendo no Brasil nos últimos anos, através de projetos privados e governamentais, atraindo interesse de fabricantes pelo mercado brasileiro. A quantidade de radiação incidente no Brasil é outro fator muito animador para o aproveitamento desta energia.
Figura 1 – Sistema conectado à rede.
Sistema “On grid” / “Grid Tie” Sistema “on grid” são aqueles de conexão à rede elétrica e caracterizados por estarem integrados à rede que abastece a população. Diferente dos sistemas isolados (off grid) que atendem a um propósito específico e local, estes sistemas também são capazes de abastecer a rede elétrica, possibilitando o seu uso por qualquer consumidor interligado. Os sistemas conectados têm uma grande vantagem com relação aos isolados, por não utilizarem baterias e controladores de carga. Isso os torna cerca de 30% mais eficientes e também garante que toda a energia seja utilizada, ou localmente, ou em outro ponto interligado. Eles podem ser utilizados tanto para abastecer uma residência, ou simplesmente produzir e injetar a energia no sistema público de distribuição, assim como uma usina hidroelétrica ou térmica. Na configuração mais comum, eles são instalados de tal forma que, quando o gerador solar fornece mais energia do que a necessária para o atendimento da instalação consumidora, o excesso é injetado na rede elétrica: a instalação consumidora acumula um credito energético (o relógio contador típico é bidirecional e neste caso anda para trás). Por outro lado, quando o sistema solar gera menos energia do que a demandada pela instalação consumidora, o déficit é suprido pela rede elétrica.
Fonte: SOL, 2015.
1. 2.
3. 4. 5. 6.
Módulos Fotovoltaicos; Inversor “Grid Tie” –Transforma a corrente contínua do módulo em corrente alternada de 127V/220V e 60Hz, compatível com a eletricidade da rede; Interruptor de Segurança; Quadro de Luz - distribui energia para casa; A eletricidade alimenta os utensílios e eletrodomésticos; O excedente volta para a rede elétrica através do medidor fazendo-o rodar ao contrario, reduzindo a tarifa de energia elétrica.
3. METODOLOGIA Para o cálculo de dimensionamento do sistema solar adotou-se o modelo de simulação computacional, que consiste em alimentar um programa computacional a fim de obter resultados que posteriormente foram analisados. Local do projeto O local escolhido para o estudo é a Pastoral Dom Fernando, onde se pretende instalar o sistema. O endereço fica na Avenida Manchester, Jardim das Aroeiras, aqui em Goiânia, Goiás. Sua localização e aproximadamente há 724 metros de altura em relação ao nível do mar, suas coordenadas geográficas são a Latitude -16,8587 e a Longitude -49,1997. 34
a) Payback Simples, b) Valor Presente Líquido (VPL) e c) Taxa Interna de Retorno (TIR). a) Payback
Figura 2 – Imagem aérea do local de implantação do sistema solar Fonte: Fonte: Elaborado pelos autores utilizando o programa Google Earth, 2015.
ESTUDO DOS RECURSOS SOLARES No trabalho, será realizada uma pesquisa sobre os dados dos recursos solares na região do projeto escolhido. A busca será feita em mecanismos como os programas Google Earth e Google Sketchup, os sites IDEAL – Instituto para o Desenvolvimento de Energias Alternativas na América Latina, Clima Tempo e INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, com os registros e dados solares será feita a base de dados para o dimensionamento do sistema. Sistema de geração distribuída de energia solar O sistema adotado para este trabalho foi o sistema “on grid” por se tratar de um sistema que permite ao usuário, via resolução nacional da ANEEL, fornecer à concessionária local a produção excedente de energia, reduzindo assim o custo das contas de energia. Projeto de dimensionamento Todo o projeto de dimensionamento, incluindo planta de paginação de módulos solares, planilha de dimensionamento, relatórios PVSYST, planilha de pré-orçamento e planilha de estudo de viabilidade se encontram no anexo deste trabalho.
4. VIABILIDADE O projeto do estudo a instalação dos módulos solares terá um custo (orçamento do projeto) que deverá ser desembolsado logo ao inicio do projeto. Para ajudar fazermos o estudo de viabilidade, se realmente é interessante economicamente fazer o investimento pelo sistema “on grid”, usaremos técnicas de análise de investimento, como segue:.
Payback, ou prazo de recuperação do investimento, é uma das técnicas de análise de investimento mais utilizadas. Esta técnica calcula o período (prazo) que o investidor irá precisar para recuperar o capital investido. Nesse sentido, o payback permeia desde o ciclo de vida do projeto até o ciclo de vida do produto. Talvez por este motivo seja dita como uma metodologia apropriada para projetos com risco elevado. Sob o ponto de vista do payback, o projeto é considerado viável quando o prazo encontrado como resultado do cálculo for menor que o prazo desejado para a recuperação do investimento. b) Valor Presente Líquido (VPL) Este método traz a valor presente todos os fluxos de caixa referentes a aplicações e retiradas do projeto (não há necessidade de o fluxo ser constante). Também considera o risco do projeto através da taxa de desconto. Um VPL positivo indica um projeto com lucro. Um VPL negativo indica prejuízo. E um VPL igual à zero significa que o projeto se paga (sem lucro, mas também sem prejuízo). O resultado do VPL é o valor financeiro, ou seja, se positivo indica de quanto é o lucro e se negativo de quanto é o prejuízo. c)
Taxa Interna de Retorno (TIR)
A TIR tem foco na variável taxa, enquanto o Payback simples tem no variável tempo e o VPL no valor do fluxo de caixa em uma data base. O cálculo da TIR envolve calcular a taxa de juros que tornaria nulo o VPL. A TIR é um número obtido internamente no projeto a partir dos fluxos de caixa esperados.
5. RESULTADOS E DISCUSSÃO Neste tópico, serão apresentados os dados, e plantas referentes ao projeto. Área para instalação dos painéis solares A área disponível para este projeto é de aproximadamente 460 metros quadrados no telhado da edificação apresentado na figura 9, dividido em duas águas de caimento em telhado de fibrocimento, o que comporta um total de 230 módulos solares de 260wp. 35
Recursos Solares Tabela 1 – Medidas de Irradiação Solar em Goiânia. Mês Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho Julho Agosto Setembro Outubro Novembro Dezembro Média Anual
Global (kWh/m2/dia) 6,05
Difusa (kWh/m2/dia) 2,67
6,03 5,78 5,57 4,75 4,36 4,54 5,35 6,28 6,46 5,82 5,91 5,58 Fonte: IDEAL, 2015.
2,22 1,99 1,56 1,38 1,41 1,56 1,77 1,43 1,79 2,32 2,66 1,86
analisar qual será o mês de maior produção de energia.
Figura 4 – Simulação computacional, 8h da manhã, mês de dezembro. Fonte: Elaborado pelos autores utilizando o programa GOOGLE SKETCHUP, 2015
Orientação do arranjo fotovoltaico Os módulos fotovoltaicos foram dispostos no telhado no sentido Leste à Oeste, uma vez que o edifício está no sentido Norte a Sul, a inclinação adotada para os módulos fotovoltaicos foi a mesma do telhado, 15º.
Figura 5 – Simulação computacional, 8h da manhã, mês de agosto Fonte: Elaborado pelos autores utilizando o programa GOOGLE SKETCHUP, 2015.
Figura 3 – Simulação computacional.
O programa PVSYST também gera um estudo em 3d das possíveis sombras que venham a atrapalhar com sombra, anulando a produção de energia da string. O estudo é muito importante pois sombras de árvores e outros elementos podem ocasionar uma perda significativa na produção de energia.
Fonte: Elaborado pelos autores utilizando o programa PVSYST, 2015.
Foi feito um estudo adicional no programa Google Sketchup que nos permite fazer um desenho em 3D simulando a edificação, juntamente a isto existe uma ferramenta onde fazemos o georreferenciamento do desenho de acordo com coordenadas geográficas reais do local de onde foi feito o estudo. Esta analise no programa nos permite fazer uma simulação da incidência de luz solar e sombreamento sobre a edificação, em diferentes horários e meses do ano, para compararmos e
Figura 6 – Simulação computacional Fonte: Elaborado pelos autores utilizando o programa PVSYST, 2015.
36
Produção estimada de energia A produção estimada do sistema calculada por simulação computacional ficou em 70.800 kWh por ano. A demanda total do usuário, média feita com analise de dados das contas de energia do ano de 2015, ficou em 230.000 kWh por ano.
A potência total da usina é de 58,9 kWp e a energia produzida será o suficiente para suprir por média 30% do consumo de energia mensal, consequentemente sendo creditado na fatura de energia. A energia também pode ser mensurada em econômica de emissões de gás carbônico, o programa fez uma estimativa de aproximadamente 119 toneladas serão evitadas de ser lançadas no meio ambiente em 20 anos. Orçamento Final O orçamento final do projeto de implementação do sistema fotovoltaico “on grid”, com a aquisição dos equipamentos e instalação dos módulos, inversores e String Box no bloco Nossa Senhora Aparecida do Complexo Dom Fernando em Goiânia, ficou em R$ 448.683,64 reais, com o custo por Kwp instalado de R$ 7.617,72 reais, orçamento detalhado no anexo.
Figura 7 – Média de consumo. Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados das contas de energia de 2015, coletados em campo e processados utilizando o programa PVSYST, 2015.
Figura 8 – Orçamento Fonte: Elaborado pelos autores.
37
Viabilidade: Payback O valor total investido é de R$ 448.683,64 sendo que o valor total economizado por ano é de R$ 58.154,38. O payback do investimento é de aproximadamente oito anos.
Figura 9 – Estimativa de Payback Fonte: Elaborado pelos autores.
6. CONCLUSÕES Sabendo da grande dificuldade de investimentos em infraestrutura que o Brasil vem passando, e com o aumento de consumo energético girando em torno de 5% ao ano, podese perceber que em breve o país poderá entrar em colapso, pela a falta de energia para vários consumidores e com vários apagões acontecendo em todas as regiões. Essa “falta de energia” para grandes consumidores (indústrias), faz com que o pais entre num ciclo vicioso de perdas de investimentos e consequentemente queda do crescimento econômico tão buscado pelos líderes nacionais. Tendo em vista um mercado em crescimento com um alto potencial de retorno, será analisada a viabilidade de implantação de um sistema que ao mesmo tempo em que gera energia elétrica, também gera uma economia no pagamento de sua conta, pois a energia não consumida internamente é enviada para a rede pública, Retornando posteriormente como desconto no pagamento, contribuindo também para a sustentabilidade ecológica do país.
7. REFERÊNCIAS ANEEL, Micro e minigeração distribuída : sistema de compensação de energia elétrica / Agência Nacional de Energia Elétrica. – Brasília : ANEEL, 2014. BUENO, Enio; RAMOS, Fernando; LUNA, Samuel; RUTHER, Ricardo. Atlas brasileiro de energia solar. São José dos Campos, Swera, 2006
ENERGIA, Ambiente. Economia Verde, 2015. Disponível em: < https://www.ambienteenergia. com.br/economia-verde>. Acesso em: 23 out. 2015, 22:20:30> GOOGLE SKECTHUP. software. Version 15.3.329, 2015, Google. IDEAL. Instituto para o Desenvolvimento de Energias Alternativas na América Latina. Disponível em: < https://www.institutoideal.org> Acesso em: 24 jul. 2015, 10:50:30> MARTÍN, Nuria; FERNÁNDEZ, Ignacio. Técnicas de vedação fotovoltaica na arquitetura. Porto Alegre, Bookman, 2010 NORMA TÉCNICA CELG D, Requisitos para Conexão de Microgeradores e Minigeradores ao Sistema de Distribuição da CELG D, Especificação e Padronização, NTC-71 Revisão 1, Goiânia, CELG, 2014 PINI, Infraestrutura urbana e soluções técnicas, São Paulo, PINI, 2014 POWER, Abb. DataSheet. Virtual Books, 2015. Disponível em: <http://www.abb.com.br/ product/pt/9AAC172308.aspx?country=BR>. Acesso em: 13 set. 2015, 10:30:30> PVSYST Photovoltaic software; 6.61, 2015, Pvsyst. RUTHER, Ricardo. Edifícios solares fotovoltaicos: o potencial da geração solar fotovoltaica integrada a edificações urbanas e interligadas à rede elétrica publica no Brasil. Florianópolis, UFSC / Labsolar, 2004. SOL, Blue. Introdução a sistemas de energia fotovoltaica. Virtual books, Disponível em: < https://www.blue-sol.com.br/apostilas> Acesso em: 18 jun. 2015, 12:20:50> SOLAR, Canadian. DataSheet. Virtual Books, 2014. Disponível em: < http://www.canadiansolar.com/ solar-panels/cs6x-p.html>. Acesso em: 02 nov. 2015, 04:30:30>
CRESESB, Manual de engenharia para sistemas fotovoltaicos, Rio de Janeiro, CRESESB, 1999
38
SOLAR, Jinko. DataSheet. Virtual Books, 2014. Disponível em: < http://www.jinkosolar.com/ index.html?lan=pt>. Acesso em: 25 nov. 2015, 18:30:30> SOLAR, Portal. Energia Renovável. Virtual Books, 2000. Disponível em: <http://www.portalsolar.
com.br/blog/energia-renovavel/energia-renovavel. html>. Acesso em: 10 nov. 2015, 16:30:30> ZILLES, Roberto; NEGRÃO, Wilson; ANDRÉ, Marcos; HENRIQUE, Sérgio. Sistemas fotovoltaicos conectados à rede elétrica. São Paulo, Oficina de textos, 2012.
39
6.
UNIDADE DE COGERAÇÃO TRANSPORTÁVEL E MODULAR Eduardo João Palmeira
RESUMO
Air Consult, Curitiba, Brasil. E-mail: eduardo@palmeirasengenharia. com.br
O artigo descreve um a unidade de cogeração transportável e modular que consiste na reunião em um único “volume” (Contêiner) de todos os elementos (mecânicos/elétricos), que interligados conforme o modelo apresentado forma uma estação geradora de energia elétrica e térmica útil (água quente / vapor baixa pressão / água gelada através de Chiller de Absorção / fluído térmico aquecido / etc.), utilizando um Motor de Combustão Interna como fonte principal. Fornecendo todas as condições técnicas ao perfeito funcionamento do motor de combustão interna na condição de operação estacionária. Facilmente transportável por ser montado em um contêiner marítimo e com o devido tratamento termoacústico permitindo a sua utilização em áreas urbanas. Palavras chave: Geração distribuída, cogeração, combustão interna, energia elétrica, sistema modular.
1. INTRODUÇÃO: A ERA DOS GASES Conforme o pesquisador inglês Robert Hefner III (2007), na publicação “A Era dos Gases”, demonstra a evolução da matriz energética mundial. A Figura1 a seguir apresenta os ciclos de vida das energias ao longo do tempo.
hidrogênio, o mais puro vetor de energia conhecido, pois sua queima produz somente H²O. Neste estudo da tendência do uso dos gases até o seu ponto culminante – o Hidrogênio – demonstrou que uma etapa não pode ser ignorada ou negligenciada à passagem pela intensa utilização do Metano (CH4), que compõe o Gás Natural (e o Biogás). O Metano está na rota do Hidrogênio e será necessário desenvolver e aprimorar suas aplicações, como se fosse um estágio preliminar ou precursor da economia do Hidrogênio. A necessidade humana por energias
Figura 1: Evolução Histórica das Energias no Planeta Fonte: The GHK Company (2007)
Em suma, pode-se perceber que, no século IX vivemos a era da energia oriunda da madeira (combustíveis sólidos), que perdurou até meados do século XX. A curva verde representa os combustíveis de origem no petróleo (combustíveis líquidos) e que tiveram seu auge no final do século passado e que doravante tendem a ter aplicações mais nobres. A curva azul é a curva do metano (combustível gasoso), que estamos vivendo seu início neste século e que deve ser um combustível que fará a transição para o
Segundo as aplicações para a energia no mundo, têm-se dois grandes sistemas, o que visa à mobilidade (transporte aéreo/naval/terrestre) de cargas e pessoas, sistema esse sustentado predominantemente por combustíveis líquidos, derivados de petróleo, com incipiente participação dos gases na forma de Gás Natural; e o conjunto de aplicações que visam o fornecimento de energia elétrica para amplos e variados fins. Somadas essas duas aplicações, chega-se ao quantitativo de energia geral consumida pela humanidade, ou a Matriz Energética Geral Mundial, representado na Figura2. Neste contexto, devemos levar em conta que um dos grandes problemas mundiais é o fato de a política energética mundial ser baseada, essencialmente, na queima de combustíveis fósseis, com relevo especial para o petróleo que, 40
junto ao carvão e ao gás natural, são responsáveis por aproximadamente 80% da energia final consumida anualmente. A fonte de energia que mais é ofertada no mundo é o petróleo, seguido do carvão, gás natural, biocombustíveis e resíduos, nuclear, hídrica e, por último, outras fontes, como geotérmica, solar, eólica, dos oceanos, etc., conforme demonstrado no gráfico acima.
Figura 2: Gráfico da oferta mundial total de energia primária de 1971 a 2013, por combustível (Mtep)
Obs.: Inclui geotérmica, solar, eólica e outras Fonte: Adaptado de AIE (2015)
Analisando as informações acima, podemos chegar a uma conclusão, a dependência da humanidade aos combustíveis fósseis e uma constatação: tão importante quanto o “que estamos queimando” é a forma “como estamos queimando” (baixa eficiência energética nos ciclos). O “velho” motor a combustão O engenheiro alemão Nikolaus OTTO quando implemento com sucesso o “Ciclo Otto” em 1876, não deveria imaginar o que se transformaria sua criação para a humanidade. O Motor de Combustão Interna (M. C. I.) transforma a energia química, contida em seu combustível de operação, durante a combustão em energia térmica (calor/explosão), com a expansão dos gases no interior dos cilindros do M. C. I. cria-se um movimento de descida e subida dos pistões, este movimento é transformado em movimento rotacional através do virabrequim (mecanismo biela-manivela). Este movimento rotacional, por sua vez é transmitido para fora do bloco do M. C. I. através de um eixo, que é acoplado a uma determinada carga (eixo do veículo / bomba / Alternador / etc.), absorvendo a potência útil gerada pelo M. C. I. . No caso especifico da energia elétrica um Alternador (ou Gerador Energia Elétrica) é responsável em produzir a energia elétrica através do movimento rotacional de seu rotor,
posicionado internamente ao estator, criando campos eletromagnéticos alternados, a energia elétrica produzida deve ser imediatamente introduzida / consumida em uma rede elétrica de distribuição para alimentar diversas cargas (motores elétricos / resistências / iluminação / equipamentos elétricos em geral). O M. C. I. acoplado a um Alternador, no processo descrito acima consegue “aproveitar” (rendimento) na faixa de 25 a 35% da energia fornecida pela queima do combustível. Os outros 75 a 65% são normalmente rejeitados em forma de calor para a atmosfera, para possibilitar a operação do M. C. I. sendo as principais dissipações térmicas: o resfriamento do bloco (Radiador), a radiação superficial (alta temperaturas) e os gases de combustão eliminados pelo escapamento (~ 600 ºC). Em um M. C. I. veicular, pelo próprio princípio de estar se deslocando junto com o veículo, “aproveitar” esta energia térmica (calor) é uma tarefa muito mais complexa e em muitos casos não se justifica (uma exceção a esta regra é o transporte naval, principalmente o de passageiros).
2. O ESTADO DA ARTE O estado da arte para sistema de Cogeração consiste na produção de energia elétrica e térmica útil a partir de um único fluxo de combustível. Podendo este combustível ser: sólido (Biomassa / carvão / lenha / etc.), líquido (óleo diesel / álcool / gasolina / etc.), ou gasoso (GLP / Gás Natural / Biogás /etc.). A Energia Elétrica é produzida através de um gerador elétrico, movimentado (eixo de rotação) através de um elemento mecânico gerador de potência (Turbina a vapor / Motor de Combustão Interna M. C. I. / Turbina a Gás /etc.). A Energia Térmica (intrínseco ao seu funcionamento) é considerada um “subproduto” do funcionamento deste elemento mecânico. O aproveitamento desta energia térmica é que caracteriza a COGERAÇÃO, transformando esta energia, que seria desperdiçada (descarregada na atmosfera) em energia térmica útil (Calor Recuperado). Este calor recuperado na COGERAÇÃO é utilizado para produzir: água quente / vapor baixa pressão / água gelada (Chiller de Absorção) / fluído térmico aquecido / etc.
3. OBJETIVO O objetivo da unidade é reunir em um único “volume” todos os elementos (mecânicos/elétricos) necessários ao perfeito 41
funcionamento da unidade. Para isto, todos os elementos são instalados em um Contêiner Marítimo de 20 ou 40 pés, conforme a potência elétrica e térmica da unidade. Alguns componentes do sistema são instalados no interior do Contêiner e outros elementos na parte superior (cobertura) do Contêiner. Os principais objetivos para a unidade ser montada em um Contêiner são: sua transportabilidade (deslocamento físico) e abrigo a alguns elementos que não podem ficar sujeito a intempéries (elementos internos) / Isolamento termoacústico para permitir seu funcionamento em ambientes urbanos (redução de ruído). O conceito “MODULAR” se aplica á possibilidade de instalar mais que uma unidade de COGERAÇÃO, operando de forma conjunta (“em paralelo”), para que seja atingida a potência elétrica e/ou térmica total necessária da instalação como um todo. Por ser uma unidade compacta e facilmente transportável (Contêiner) pode ser instalada em curto espaço de tempo, reduzindo consideravelmente os custos de montagem de uma Cogeração tradicional, que é montada na sede do cliente (estadias/viagens equipe técnica).
4. MÉTODOS Nesta unidade, por sua característica de operação estacionária, conseguimos recuperar boa parte desta energia térmica, chegando a elevar o rendimento total do sistema (conjunto) para a faixa de 90 a 92% da energia fornecida pela queima do combustível. Isto é possível substituindo os componentes (periféricos) tradicionais de um M. C. I., por equipamentos destinados a esta recuperação, como o Radiador (rejeição de calor bloco para ar atmosférico) por um trocador de calor do tipo de placas, onde o fluído (coolant) responsável pelo resfriamento do bloco, troca calor com outro fluído que desejamos aquecer (água quente de consumo). No caso de M. C. I. que utilizam turbocompressores, também podemos substituir o tradicional “intercooler” por trocador de calor para recuperar a energia térmica do ar de combustão (aquecido pelo processo de compressão) para aquecer outro fluído (água quente de consumo). Instalar no fluxo de gases de combustão (escapamento) uma Caldeira de Recuperação, para recuperar a energia térmica dos gases de combustão para aquecer outro fluído (água quente de consumo). Conforme apresentado na Figura3 abaixo.
Figura 3: Simulador Cogeração Fonte: Air Consult (2016)
42
5. RESULTADOS Com a unidade construída da forma descrita acima, além de atingir elevado nível de eficiência energética, fundamental para viabilidade técnicaeconômica do investimento inicial, contribuirá com grande redução dos custos com energia (elétrica e térmica) dos interessados, também torna a utilização de Motores de Combustão Interna Estacionário mais sustentável ambientalmente, tendo em vista esta recuperação de energia (calor). Com o mesmo consumo de combustível teremos um maior aproveitamento de energias úteis. Com a utilização de Gás Natural como combustível, diversos setores da sociedade podem ser beneficiados. No setor comercial como Hospitais / Hotéis (regime de operação de 365 dias/ano 24 horas/dia elevada carga elétrica e térmica, com elevado consumo de água quente para
lavanderia/cozinha/sanitária = banho), Lavanderias Industriais e Clubes (elevada carga elétrica e térmica, aquecimento de piscinas), no setor Residencial (condomínios verticais e horizontais) e no setor Industrial (elevada carga elétrica e térmica, aquecimento de processos produtivos / reposição de água em caldeiras). Já na utilização do Biogás os principais setores beneficiados são: Pecuária (Avicultura / Bovinocultura / Suinocultura / etc.), Agroindústrias (Laticínios / Fecularias / Cítricos / Cervejarias / Abatedouros e Frigoríficos / Papel e Celulose / etc.) e Saneamento (Resíduos Sólidos Urbanos / Estações de Tratamento de Esgoto / etc.). Na sequencia a Figura4, representa o projeto básico da Unidade de Cogeração com seus principais elementos.
Figura 4: Projeto Básico da Unidade Cogeração Fonte: Air Consult (2016)
43
6. GERAÇÃO DISTRIBUÍDA EM UM CONCEITO MAIS AMPLO
Muito se fala nas mudanças de legislação (Resolução Nº 687 ANEEL) que permite a qualquer consumidor (físico ou jurídico) em produzir sua própria energia elétrica e, continuar conectado a rede de distribuição de energia elétrica, dentro de regras bem determinadas. Esta grande evolução da sociedade brasileira é mérito principalmente das energias renováveis, como a fotovoltaica, eólica e biomassa. Mas compete à humanidade não ignorar ou negligenciar sua “velha companheira” a energia térmica. Nesta situação temos que considerar que, estamos “saímos” de uma situação de GERAÇÃO extremamente concentrada (grandes Hidrelétricas e Termoelétricas) para uma “pseudo” Geração Distribuída. Pois continuamos gerando nossa energia elétrica ainda “afastada” dos consumidores, sendo necessária a utilização das redes de distribuição e nenhuma chance de aproveitar a energia térmica desperdiçada. Um bom exemplo da colocação acima, são as Termoelétricas que estão surgindo utilizando como combustível o Biogás liberado por RSU (Resíduo Sólido Urbano). Captando Biogás e chorume dos aterros, utilizando o Biogás em um M. C. I. gerando energia elétrica (rendimento 35 %) e rejeitando 65 % da energia térmica da queima do Biogás. Uma possível utilização desse “rejeito térmico” esta no próprio aterro, pois após o devido tratamento o “chorume” é liberado com água tratada (normalmente em rios ou córregos). Esta água poderia ser aquecida (pelo “rejeito térmico” do M. C. I.) e reinjetada no próprio aterro, tornando a decomposição do RSU mais rápida. Com o aterro úmido temos menos vazamento de Biogás para atmosfera e aquecido uma maior produção de Biogás, que podemos traduzir em uma maior produção de energia elétrica. Outros bons exemplos são as ETE’s, das empresas de saneamento no Brasil, onde é produzido Biogás em reatores de decomposição anaeróbicos e em sua grande maioria o Biogás é queimado em “flare”. Este Biogás em uma
unidade de cogeração poderia produzir energia elétrica a própria ETE e com a energia térmica se pode higienizar o lodo produzido na ETE (15 minutos a 70,0ºC são suficientes para este processo), evitando inclusive o consumo de cal para esta função. Precisamos de engenharia (pesquisa) e muita criatividade para vencer os desafios.
7. CONCLUSÃO A unidade de cogeração transportável e modular consiste em reunir em um único “volume” (Contêiner) todos os elementos (mecânicos/elétricos) que, interligados conforme o modelo apresentado, se constitui uma estação geradora de energia elétrica e térmica útil (água quente / vapor baixa pressão / água gelada através de Chiller de Absorção / fluído térmico aquecido / etc.), utilizando um Motor de Combustão Interna como fonte principal. Fornecendo todas as condições técnicas ao perfeito funcionamento do motor de combustão interna na condição de operação estacionária. Facilmente transportável por ser montado em um contêiner marítimo e com o devido tratamento termoacústico permitindo a sua utilização em áreas urbanas. Possibilitando ao consumidor de energia elétrica, que não se enquadra nas exigências para migrar para o Ambiente de Contratação Livre (ACL), uma opção de energia elétrica e térmica bem mais barata, que disponibilizada no Ambiente de Contratação Regulado (ACR).
8. REFERÊNCIAS [1] AGENCIA INTERNACIONAL DE ENERGIA (AIE). Key World Energy Statistics, 2015. Disponível em: [2] HERFNER III, Robert A. The age of energy gases. The GHK Company, 2007. Disponível em http://www.ghkco.com/downloads/Age07Booklet .pdf [3] IEA - https://www.iea.org/publications/freepublications/publication/KeyWorld_Statistics_2015.p df . [4] PALMEIRA, Eduardo João. Cogeração. CONSULT. Eduardo João Palmeira, 2016.
AIR
44
7.
DETERMINAÇÃO DE FONTES DE GERAÇÃO RENOVAVEIS CONFORME CARACTERISCAS GEOECONOMICAS Priscila Alves dos Santos
RESUMO
UNICAMP, Campinas, Brasil. E-mail: priscilalvesdosantos@hotmail.com
As fontes de energias renováveis e ou sustentáveis são as gerações de baixo impacto ambiental, que podem contribuir para a diminuição emissão de gases de efeito estufa e alavancar economicamente uma determinada região ou estabelecimento. A determinação do melhor empreendimento de geração renovável alternativa demanda uma avaliação geoeconômica do local. Este trabalho estabelece as características mínimas a serem avaliadas para a implementação de fontes renováveis, tais como a necessidade de cada fonte (biomassa, eólica, fotovoltaica e ou hídrica) e a disponibilidade de recursos existentes na região a ser estudada, visando o tempo de vida do empreendimento e os impactos gerados a curto e longo prazo no consumo de energia. Palavras chave: Geração distribuída, fontes renováveis de energia, impacto ambiental, geoeconomia.
1.
INTRODUÇÃO
A energia é uma das principais forças motrizes no desenvolvimento econômico de um país. É fundamental de entrada para a produção de produtos e serviços, Além de aumentar o bemestar da população, através da prestação de conforto térmico, iluminação e lazer, entre outros benefícios. Estas vantagens, no entanto, são acompanhadas por uma elevada desvantagem referente aos custos econômicos e ambientais Para o desenvolvimento industrial de um País é necessário o fornecimento de energia elétrica, fortalecendo a ampliação industrial, o consumo de energia elétrica e os incentivos para a expansão da matriz energética. Nos últimos anos ocorre um debate sobre como ampliar a disponibilidade e versatilidade da matriz, sem depender de fontes poluidoras, a mudança no perfil energético ou na matriz deve levar em consideração as emissões de gases de efeito estufa. A Figura 1 apresenta o comportamento de geração de energia elétrica mundial, observandose a dependência por combustíveis provenientes de fontes fosseis[1]. O reconhecimento do impacto ambiental proveniente da excessiva dependência de combustíveis fósseis, somada aos fatores de atendimento da crescente demanda global por energia, trouxe em foco a necessidade de uma matriz energética mais diversificada[2] A expansão a ser realizada deve gerar o menor impacto ambiental e social, a decisão para
a escolha do melhor empreendimento destaca-se os fatores sociais, econômicos, ambientais e geográficos, além do custo de implementação, tempo de vida do empreendimento e a manutenção
Figura 1 – Combustíveis e geração de eletricidade Fonte [1]
O estudo de levantamento de informações mínimas necessárias para determinar o desenvolvimento e implementação de fontes alternativas renováveis, deve-se levar em consideração os aspectos de expansão e os requisitos mínimos de atendimento a demanda, determinando-se a disponibilidade do recurso para a geração de energia seja para grandes ou pequenos empreendimentos. A mudança na matriz energética traz os desafios de investimento e de desenvolvimento tecnológico para ocorro o melhor aproveitamento do recurso existente[2], os desafios relacionam a eficiência do sistema de geração e a utilização consciente de recursos, 45
gerando o mĂnimo de impactos ambientais, sendo as fontes renovĂĄveis e sustentĂĄveis de energia as precursora da mudança na matriz energĂŠtica.
este tempo e necessårio para determinar-se a diferença e o perfil de ventos anuais, interanuais, de curto termo e diurnas. [5].
As energias renovĂĄveis ainda contribuem relativamente pouco para a geração de eletricidade no mundo na atualidade. Em 2005, de acordo com a IEA dados, a proporção foi de 18% da produção total, incluindo hidrelĂŠtrica geração, mas excluindo biomassa tradicional[3]. As fontes de energia renovĂĄveis oferecem uma oportunidade para o planeta para reduzir as emissĂľes de gases poluentes e para retornar um equilĂbrio ambiental como foi anteriormente[4]
Quando os nĂŁo existem os dados principalmente de vento, outros mĂŠtodos devem ser utilizados para a terminação da velocidade do vento, sendo expressos pelas equaçþes 2 e 3, sendo os valores de â&#x201E;&#x17D; a altura de interesse em metros, â&#x201E;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2026; na altura de referĂŞncia em metros, đ?&#x2018;ŁĚ&#x2026;đ?&#x2018;Ł (đ?&#x2018;§đ?&#x2018;&#x2026; ) a velocidade do vento na altura de referĂŞncia em metros por segundo, đ?&#x2018;?0 a pressĂŁo no nĂvel no mar com o valor constante de 101325(Pa), đ??ż a taxa de gradiente adiabĂĄtico com valor constante 0,00065 (K/m), đ?&#x2018;&#x2021;0 a temperatura atmosfĂŠrica padrĂŁo ao nĂvel do mar com valor constante de 288,15 (K), đ?&#x2018;&#x201D; o valor da aceleração da gravidade ao nĂvel do solo de 9,80665 [m/s²], đ?&#x2018;&#x20AC; a massa molar do ar seco de 0,0289644 (kg/mol), đ?&#x2018;&#x2026; constante do gĂĄs ideal, 8,31447 (J/(mol¡K)), đ?&#x2018;&#x2021; temperatura ambiente em Kelvin (K) [5].
â&#x201E;&#x17D; ln ďż˝ ďż˝ đ?&#x2018;§0 đ?&#x2018;ŁĚ&#x2026;đ?&#x2018;Ł (đ?&#x2018;§) = đ?&#x2018;ŁĚ&#x2026;đ?&#x2018;Ł (đ?&#x2018;§đ?&#x2018;&#x2026; ) â&#x201E;&#x17D; ln ďż˝ đ?&#x2018;&#x2026; ďż˝ đ?&#x2018;§0
2)
(
2. GERAĂ&#x2021;Ă&#x192;O RENOVĂ VEL E SUSTENTĂ VEL DE ENERGIA ELĂ&#x2030;TRICA A geração alternativa renovĂĄvel e ou sustentĂĄvel de energia elĂŠtrica, caracteriza-se pelo aproveitamento de recursos naturais existentes com seu baixo ou nulo impacto ambiental. Considera-se fontes renovĂĄveis, recursos que dispĂľe do abastecimento de fontes inesgotĂĄveis, jĂĄ fontes sustentĂĄveis de energia sĂŁo aquelas que nĂŁo agridem o meio ambiente conservando o ecossistema para as prĂłximas geraçþes. Nem todas fontes renovĂĄveis sĂŁo sustentĂĄveis, para determinar-se uma fonte de geração caracteriza-se com as duas topologias, sĂŁo necessĂĄrios estudos com relação Ă avaliação de ciclo de vida, tempo de vida do empreendimento e os custos e impactos da manutenção. As fontes renovĂĄveis mais utilizadas em paĂses em desenvolvimento sĂŁo eĂłlica, fotovoltaica, hĂdrica e a biomassa, ocorrendo uma grande disponibilidade de recursos existentes. PaĂses da AmĂŠrica do sul, possuem uma grande disponibilidade de geração renovĂĄvel, mas a falta de investimentos e o alto custo de implementação tornam-se inviĂĄveis os projetos. As principais caracterĂsticas para determinação de potencial de cada fone sĂŁo: EĂłlica A determinação do potencial eĂłlico e estabelecida com relação Ă velocidade do vento (V), densidade do ar (đ?&#x2018;?) e a ĂĄrea de abrangĂŞncia das pĂĄs (A), conforme equação 1.
1 P = Ď AV 3 [W ] 2
(1)
Para a estimativa de vento e potencial de uma determinada regiĂŁo e necessĂĄrio dados de 5 anos,
đ??żâ&#x201E;&#x17D; đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x20AC; đ?&#x2018;&#x2026;đ??ż đ?&#x2018;?. đ?&#x2018;&#x20AC; ďż˝đ?&#x2018;?0 (1 â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2021;0 ) ďż˝ đ?&#x2018;&#x20AC; đ?&#x153;&#x152;= = đ?&#x153;&#x152; đ?&#x2018;&#x2026;. đ?&#x2018;&#x2021; đ?&#x2018;&#x2026;. đ?&#x2018;&#x2021;
3)
(
HĂdrica A transformação de energia potencial em energia elĂŠtrica ĂŠ dada pela função de produção da unidade geradora hidrelĂŠtrica, conforme equação 4, sendo t o intervalo de tempo; i - Ăndice da unidade geradora; k ĂŠ uma constante que tipicamente engloba o peso especĂfico da ĂĄgua, a aceleração da gravidade e um fator 10â&#x2C6;&#x2019;6 para fornecer os resultados em MW; Ρ ĂŠ a eficiĂŞncia do conjunto turbina-gerador, normalmente ĂŠ uma função do nĂvel e da vazĂŁo; h ĂŠ a altura de queda da usina (m); â&#x20AC;˘ q ĂŠ a vazĂŁo turbinada por grupo gerador (m3/s)[6] Pit = kΡ it ht q it [W ]
(4)
Para o estudo de implementação de geração hĂdrica, sĂŁo necessĂĄrios os estudos de vazĂŁo do rio, inundação e precipitação de chuva, para a implementação de PCHs e CGHs. Segundo Barth et al. [7], os requisitos para estudo de implementação de sistemas hĂdricos deve-se levar em consideração os seguintes aspectos: 1. 2. 3. 4. 5.
Inventario de recursos hĂdricos: A disponibilidade do recurso superficial e subterrâneo, Potenciais para o desenvolvimento dos recursos, Estudo de eventos de cheias e secas, Qualidade da ĂĄgua 46
6. 7. 8.
Avaliação do corpo de ågua - assimilarem e autodepurarem afluentes Cargas poluidoras Estudo de erosão do solo e assoreamento do copo de ågua.
AlĂŠm desses requisitos sĂŁo necessĂĄrios estudos relacionados Ă mudança da terra que modificam ciclos hĂdricos e vazĂľes de rios. [8] Biomassa O estudo de biomassa deve-se levar em consideração a disponibilidade de material de entrada, conforme a ANEEL (AgĂŞncia Nacional de Energia ElĂŠtrica) a possibilidade de utilização de biomassa e variĂĄvel, conforme Figura 2, onde cada produto pode ser introduzido em vĂĄrios processos de conversĂŁo e ter valores energĂŠticos distintos[9].
Sendo Gp corresponde Ă radiação incidente no plano do mĂłdulo (kWh/m2/ano), E a energia consumida no ano. O problema que ocorre com a geração eĂłlica ocorre tambĂŠm com a geração fotovoltaica; dados para a determinação do potencial, para determinar a variação de sazonalidades e a intermitĂŞncia do sistema sĂŁo necessĂĄrios no mĂnimo cinco anos de medição. Brasil O Brasil possui um dos maiores potenciais para geração de energia elĂŠtrica proveniente de recursos renovĂĄveis e sustentĂĄveis, a exploração de todas as possibilidades e a mudança na matriz energĂŠtica deve ocorrer de forma gradual. Em aspecto ambiental ĂŠ recomendado a mudança gradativa da matriz, a Figura 3, relaciona a oferta interna de energia elĂŠtrica proveniente de fonte primĂĄria, sendo que 70% da matriz e hĂdrica, seguindo as premissas de utilização de recursos hĂdricos, a disponibilidade de ĂĄgua deve ser primeiro para consumo humano, segundo para agropecuĂĄria e terceiro para a geração de energia elĂŠtrica[7], [13], [14]
Figura 2 Diagrama esquemĂĄtico dos processos de conversĂŁo energĂŠtica da biomassa. Fonte: [9]
As principais fontes de geração de energia elĂŠtrica proveniente de biomassa estĂŁo relacionadas os resĂduos agropecuĂĄrios, produção de altas para obtenção de biogĂĄs ou biometanol, um dos contextos de utilização de biomassa estĂĄ conexo ao saneamento bĂĄsico em ĂĄreas isoladas ou que nĂŁo possuem um sistema de coleta de resĂduos [10]â&#x20AC;&#x201C;[12]. A partir do poder calorĂfico e do motogerador disponĂvel no mercado ĂŠ possĂvel determinar-se a geração de energia elĂŠtrica, as emissĂľes de gases, os subprodutos gerados pelo sistema, agregando valor ao que seria descartado. Fotovoltaico O principal valor para determinar-se o potencial de geração de energia elĂŠtrica para fotovoltaico estĂĄ relacionado ao valor de irradiação e ao Pfv: Pfv =
đ??¸ đ??şđ?&#x2018;?
(5)
Figura 3 oferta interna de energia por fonte primĂĄria Fonte: [3].
Com as Ăşltimas estiagens e secas dos Ăşltimos anos, e necessĂĄrio que ocorra uma adaptação da matriz, sendo estudado o melhor aproveitamento de recursos para cada regiĂŁo. RegiĂľes como sul e sudeste brasileiro possuem caracterĂsticas para geração hĂdrica, biomassa e fotovoltaica, isso deve aos fatores geogrĂĄficos e econĂ´micos, o Ăndice de precipitação de chuva e maior na regiĂŁo sul e sudeste bem como a produção agropecuĂĄria A regiĂŁo norte e nordeste caracteriza-se pela alta incidĂŞncia de ventos na costa litorânea, a incidĂŞncia de solar ĂŠ predominante no chamado vale do sol nordestino, localizado entre os Estados do Piau, Bahia, Norte de Minas. Estudo mais profundo, no entanto, pode revelar que, devido sociais desigualdades, a acessibilidade de formas modernas de energia ĂŠ muito baixa para uma grande parte da população brasileira. Isto ĂŠ importante, portanto, para 47
desenvolver estudos que irão reforçara formulação de políticas energéticas que terá um impacto social
3. CONCLUSÃO E necessário examinar as várias dimensões do desafio da tecnologia relacionada com energias renováveis, particularmente em países em desenvolvimento. Além das questões de propriedade intelectual, também precisam ser exploradas as modalidades de acesso às tecnologias de financiamento público para o desenvolvimento de empresas. O Brasil possui uma grande variedade de climas e a maior biodiversidade do planeja. Esta característica coloca o país em uma posição muito vantajosa tendo em conta a disponibilidade de recursos naturais recursos, mas, ao mesmo tempo, coloca a gestão considerável desafio de assegurar que estes recursos sejam explorados de forma sustentável [15], relacionando todo o estudo de impacto ambiental, social e econômico que envolve cada fonte alternativa limpa de geração de energia elétrica. Em território nacional um dos grandes desafios está correlacionado a obtenção de dados confiáveis para estimar e determinar os melhores pontos para cada fonte de geração. Sendo uma vertente de empreendimentos e pesquisa, o desenvolvimento de estudos de confiabilidade de dados para determinação de potencial de geração, pesquisas sobre estimação de dados conforme características de países tropicais que possuem características próprias e que não podem utilizar modelos europeus de potencias. Trabalhos futuros e em andamento Pretende com pesquisas já feitas relacionar as emissões de gases poluentes por cada fonte renovável, utilizando-se métodos de avaliação de ciclo de vida considerando-se os produtos de entrada, as emissões no processo de obtenção de energia, o estudo terá como base a geração hídrica produz no seu reservatório metano (gás que agride a camada de ozônio), a geração eólica no processo de fabricação do sistema moto gerador, as emissões de gases no processo de fabricação e confecção de placas fotovoltaicas, as emissões de gases para empreendimentos de geração a biomassa. Outro estudo com base em fontes renováveis que está sendo realizado o desenvolvimento econômico em municípios com baixo IDHM (índice de desenvolvimento humano) e Renda per
Capita em municípios e ou áreas carentes, o estudo mostra como fomentar economicamente regiões brasileiras carentes de incentivos governamentais.
4. REFERÊNCIAS [1] IEA - International Energy Agency, “Key world energy statistics -,” Int. Energy Agency, 2016. [2] U. N. Conference, “United Nations Conference on Trade and Development Trade and Development Board The future energy matrix and renewable energy :,” no. January, 2010. [3] M. G. PEREIRA, C. F. CAMACHO, M. A. V. FREITAS, and N. F. Da Silva, “The renewable energy market in Brazil: Current status and potential,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 16, no. 6, pp. 3786–3802, 2012. [4] A. O. PEREIRA, R. Cunha Da Costa, C. D. V. Costa, J. D. M. Marreco, and E. L. La Rovere, “Perspectives for the expansion of new renewable energy sources in Brazil,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 23, pp. 49–59, 2013. [5] M. D. O. PINTO, FUNDAMENTOS DE ENERGIA EOLICA, 1st ed. Rio de Janeiro, 2013. [6] R. K. PAVÃO, Avaliação de Uma Estratégia de controle Secundário de Tensão Utilizando Seleção de Barras Piloto e Áreas de Controle através de Lógica Fuzzy. Pontífica Universidade Católica do Rio Grande do Sul Dissertação (Mestrado)-, 2006. [7] F. T. BARTH, C. T. POMPEU, H. D. FILL, C. E. . TUCCI, J. KELMAN, and B. P. . BRAGA JR, MODELOS PARA GERENCIAMENTO DE RECURSOS HIDRICOS, 1 Ed. São Paulo, 1987. [8] C. E. . TUCCI and B. P. . BRAGA JR, Clima e Recursos Hídricos no Brasil, 1st ed. 2003. [9] ANEEL, Atlas de Biomassa, vol. 2020. 2003, 2003. [10] P. BARREIRA, Biodigestores - Energia, Fertilidade e Saneamento para a Zona Rural, 1 Ed. 1990. [11] L. A. H. NOGUEIRA, Biodigestao: a alternativa energetica., 1 ed. São Paulo, 1986. [12] FAO. “Experiências de geração de energia elétrica a partir de biomassa no Brasil: Aspectos técnicos e econômicos.” [Online]. Available: http://www.fao.org/docrep/t2363s/t2363s0c.htm. [Accessed: 06-Oct-2015]. [13] F. RAMOS, A. G. Occhipinti, P. C. Magalhaes, R. Cleary, N. A. V. Nova, and K. Reichardt, ENGENHARIA HIDROLOGICA, 1st ed. Rio de Janeiro, 1989. [14] C. E. . TUCCI, MODELOS HIDROLOGICOS. Porto Alegre, 1998. [15] A. O. PEREIRA, A. S. PEREIRA, E. L. La M. M. D. L. BARATA, S. D. C. VILLAR, PIRES, “Strategies to promote renewable Brazil,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. pp. 681–688, 2011.
ROVERE, and S. H. energy in 15, no. 1,
48
8.
ANÁLISE DE INVESTIMENTOS EM GD COM USINAS FOTOVOLTAICAS NO NORDESTE Priscila Alves dos Santos1 & Vinicius Ayrão Franco2
RESUMO
Unicamp, Campinas, Brasil. E-mail: 1priscilalvesdosantos@hotmail.com & Sinergia Consultoria, Rio de Janeiro, Brasil, E-mail: 2 vinicius@engelnet.com.br
Este trabalho tem por objetivo de levantar a geração de energia elétrica considerando a fonte de geração fotovoltaica sendo realizado para as capitais do nordeste brasileiro e cidades do nordeste com baixo IDHM de renda per capita. São consideradas as condições de geração distribuída para o cliente do mercado cativo de energia, comparando os resultados financeiros dos projetos de 1 usinas típicas (75kWp) utilizando o TIR (taxa interna de retorno) e o VPL (valor presente líquido) como referência para decisões de tomadas de investimento e comparando com a linha de financiamento FNE-SOL do BNB (Banco do Nordeste Brasileiro), em face das modificações da resolução 482/2012 introduzidas pela resolução normativa 687/2015 da ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica). Palavras chave: Geração distribuída, geração fotovoltaica, energia elétrica, avaliação econômico-financeira, nordeste.
1. INTRODUÇÃO Apesar dos estímulos dados pelo governo e seus órgãos reguladores para o incentivo da geração distribuída de fontes renováveis, é necessário para a expansão do seu uso pela iniciativa privada, principalmente os consumidores comerciais e industriais, que os investimentos em geração distribuída tenham um retorno financeiro compatível com suas necessidades e que haja um financiamento adequado que viabilize a instalação Sendo a 482 uma resolução recente, e sua alteração com a resolução 687, existe uma preocupação no mercado de fomentar a cadeia produtiva, desde a fabricação dos equipamentos até a formação de mão de obra qualificada para projeto, instalação e manutenção das instalações fotovoltaica. A determinação de quais são os melhores locais e as linhas de crédito que realmente viabilizam a implementação, na ótica do cliente, da instalação dessas usinas não teve, a sua devida preocupação pelo mercado até o presente momento. O estudo realizado considera a região do Nordeste devido à região ser conhecida como o vale do sol - longos períodos de incidência solar e valores de irradiação maiores em comparação ao resto do País [1]. Os critérios para a seleção das
cidades foram as capitais e cidades com baixo IDHM[2] (Índice de Desenvolvimento Humano) do nordeste brasileiro permitindo que os investidores possam limitar seus critérios de escolha, a fim de dar celeridade a seus investimentos e permitir que os governos em seus diversos âmbitos, federal, estadual e municipal, possam nortear suas ações visando esclarecer e se aproveitar de uma situação vantajosa que possuem ou buscar ações que possam melhorar sua situação em relação a outras regiões do Nordeste.
2. OBJETIVO A Resolução 482/2012 e a alteração com a 687/2015 da ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) permite que a geração de energia seja feita em um local e compensada em outro endereço, desde que atendida pela mesma concessionária de distribuição de energia. O BNB (Banco do Nordeste) possui uma linha de financiamento para energia solar e a missão principal de fomentar o desenvolvimento do Nordeste [3]. Levando-se em consideração que nem sempre a área disponível em determinado empreendimento consegue-se gerar a energia necessária para a compensação total de energia do consumidor e os custos do m² nos grandes centros serem muito alto, a instalação de usinas fotovoltaicas nos locais mais pobres dos estados 49
do Nordeste permitir a viabilidade do projeto, atendendo ao cliente na ótica financeira e atendendo ao BNB e ao estado por levar renda e desenvolvimento para os lugares mais pobres e carentes, fomentando economicamente as regiões, mudando gradativamente o perfil socioeconômico, levando o desenvolvimento social com a geração de empregos.
3. ESTRUTURA TARIFÁRIA ATUAL O Brasil possui diferentes formas de cobrar o custo de energia elétrica para os consumidores, que variam pelo tipo de uso da energia (cliente rural, comercial, residencial, público, dentre outros), tensão de fornecimento (tensão secundário de distribuição, tensão primária de distribuição, tensão de transmissão), tipo de consumidor (livre, cativo, autoprodutor). Foram adotados os custos de energia elétrica considerando as tarifas para consumidores comerciais, com consumo superior a 1000kWh/mês para as cidades do Nordeste, conforme a Tabela 1. Tabela 1 Cidades Nordestinas - Capitais e Cidades com baixo IDHM CIDADE NATAL SITIO DO MATO JOÃO DIAS JOÃO PESSOA CHORO RECIFE TERESINA ASSUNÇÃO DO PIAUI FORTALEZA MACEIO SANTANA DE MANGUEIRA MANARI SANTA LUZIA DO ITANHY ARACAJU OLHO DE ÁGUA GRANDE SALVADOR
CONCESSIONÁRIA COSERN COELBA COSERN ENERGISA COELCE CELPE ELETROBRAS ELETROBRAS COELCE ELETROBRAS ENERGISA CELPE ENERGISA ENERGISA ELETROBRAS COELBA
ESTADO RN BA RN PB CE PE PI PI CE AL PB PE SE SE AL BA
Fonte: [2] DHM - Atlas
4. METODOLOGIA ADOTADA Para o presente estudo foram simulamos uma usina típica de 75kWp, considerando a inclinação de 15º, sendo escolhido um painel fotovoltaico genérico de 285W, seguindo as especificações conforme Tabela 2. Tabela 2: Especificações de placa Dados de placa genérica de 285W Painel solar poli cristalino Eficiência 14,78% Tolerância 3% Corrente de curto circuito (Isc) 8,37 A
Dados de placa genérica de 285W Corrente de máxima potência 8,050 A Tensão de circuito aberto 44,90 V Tensão de máxima potência 35,40 V Coeficiente de Temperatura 4,2 mA/ºC Dimensões 1956x992 mm Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados genéricos do PVSYST [6], painel e inversor.
O inversor foi considerado genérico de 25 kWp, sendo utilizado 3 inversores, com as especificações conforme tabela 3 em 16 cidades do Nordeste, mantendo em todas as simulações os mesmos fabricantes, quantidade de placas e inversores Tabela 3: Especificações de Inversor Dados do Inversor genérico de 25 kWp – trifásico Dados das especificações CC Mínima tensão de operação 405 V Tensão nominal de operação 500 V Máxima tensão de operação 750 V Máxima tensão absoluta 900 V Máxima corrente 65 A Tensão de máxima potência 35,40 V Dados das especificações CA Tensão de conexão 400V Potência Nominal 25 kW Corrente Nominal 36 A Máxima Corrente 50 A Máxima Eficiência 96,10% Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados genéricos do PVSYST [6], painel e inversor.
A simulação foi realizada no “software” PVSYST [6], por se tratar de uma ferramenta de qualidade reconhecida tanta nacionalmente quanto internacionalmente. Nas simulações, se alterou apenas a localização geográfica, mas mantendo a posição relativa em relação ao nascer do sol. Em cada estado foram escolhidas duas cidades, sendo a capital e outra em local de baixo IDHM de renda per capita. Essas duas condições foram escolhidas para permitir que o arrendamento da área não inviabilizasse o investimento, mas que o valor pago de arrendamento pudesse fazer alguma diferença na comunidade local, atendendo assim ao interesse dos principais stakeholders envolvidos. Em todos os casos, se partiu do pressuposto para levantamento de custos, que seria necessário criar um padrão novo de entrada de energia, exclusivo para essas usinas e que as terras a serem utilizadas seriam arrendadas. Os preços dos equipamentos foram todos considerados CIF-RJ (Cost, Insurance and Freight), incluindo os custos dos fretes para ser instalados nas diferentes regiões analisadas. Os custos de mão de obra 50
foram considerados pelos valores de salário do Sindistal-RJ [4], com os acréscimos necessários para o deslocamento para as regiões analisadas no trabalho. O motivo de se utilizar a mão de obra do RJ - mais cara que as regiões do Nordeste, é ter uma abordagem conservadora, de forma a reduzir os riscos daqueles que pretendam usar o trabalho como norteador de decisão de investimentos. Em virtude do crescimento do número de obras no RJ nos últimos anos e com a redução dos investimentos no momento, o RJ possui mão de obra qualificada abundante em instalações elétricas, cuja a capacitação para as instalações FV é mais simples. Os equipamentos e materiais de ligação entre o padrão de entrada e a string box de CA foram dimensionados em conformidade com os padrões de cada concessionária, e em todos os casos foram utilizados os mesmos fabricantes, sendo o critério principal para a escolha dos fabricantes serem a qualidade e a capilaridade do seu sistema de distribuição, para permitir facilidade no caso de peças de reposição.
líquida que o BNB apresenta no FNE-SOL, de 10% a. a. A escolha do uso do FNE-SOL como taxa de desconto se deve ao fato de ser uma linha com recurso disponível no Nordeste e que em caso de VPL positivo significa que a economia gerada pelo investimento foi superior aos custos de implantação, o que norteará a decisão de quem resolver investir com uso de capital de terceiros ao invés de capital próprio. No fluxo de caixa foram incluídos os custos de manutenção e de troca de materiais durante a vida útil do projeto (20 anos).
5. RESULTADOS TÉCNICOS A simulação no PVSYST [6] trouxe as seguintes expectativas de geração de energia anual, conforme Tabela 4: Tabela 4: Valores de geração Anual
CIDADE GERAÇÃO (kWh) NATAL 134.504 SITIO DO MATO 133.879 JOÃO DIAS 133.162 JOÃO PESSOA 132.675 CHORO 129.325 RECIFE 127.146 TERESINA 126.817 ASSUNÇÃO DO PIAUI 123.940 FORTALEZA 123.661 MACEIO 122.969 SANTANA DE MANGUEIRA 122.886 MANARI 121.847 SANTA LUZIA DO ITANHY 121.513 ARACAJU 121.350 OLHO DE ÁGUA GRANDE 121.220 119.422 SALVADOR Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados gerados pelo PVSYS.
Como os equipamentos representam os principais custos, a variação de preços entre uma cidade e outra foi desprezível nas condições apresentadas. Empresas localizadas nesses estados deverão ter custos menores, favorecendo o conservadorismo da presente análise. Na ótica do investidor, um investimento nada mais é do que um sacrifício em prol da obtenção de benefícios futuros. Como todo o investidor possui uma série de oportunidades para investir, é necessário que ele tenha meios de comparar as diversas alternativas e escolher a que lhe for mais apropriada. Esses parâmetros são medidos normalmente pelo Payback (prazo de retorno do investimento inicial), pela TIR (taxa interna de retorno) e/ou pelo VPL (Valor Presente Líquido), [5]. Dessa forma para a análise financeira montamos um fluxo de caixa para cada localidade. O Fluxo de caixa considerou os valores de custos de implantação como o valor do investimento e que as receitas mensais seriam as reduções no custo da energia nos meses subsequentes. Foi considerado que as tarifas de energia sofrerão um aumento de 8% por ano nos próximos 2 anos e de 5% por ano nos anos subsequentes. Foi realizado um fluxo de caixa para um período de 20 anos, considerando o decréscimo de geração. Nessa hipótese, consideramos que o investimento será todo feito por capital próprio e para a avaliação do VPL consideramos que a taxa de desconto será a taxa
Os investimentos para usina apresentaram os custos, conforme Tabela 4. Tabela 5 - Custos de equipamentos
EAP
Descrição
PV
1 2 3 4
PROJETOS 12.778,00 EQUIPAMENTOS/MATERIAIS 462.210,00 INSTALAÇÃO 57.770,00 DESPESAS DE TRANSLADO 47.241,99 TOTAL 580.000,00 Fonte: Elaborado pelos autores a partir de pesquisa de mercado, considerando os valores dos equipamentos com base em sua potencia.
Após análise financeira, passamos a ter os resultados apresentados na Tabela 6. 51
Tabela 6 - Análise financeira CIDADE GERAÇÃO (kWh) TIR (20 ANOS) VPL (10% AA) NATAL 134.504 18,13% 381.272,40 SITIO DO MATO 133.879 15,49% 250.802,01 JOÃO DIAS 133.162 17,93% 371.414,89 JOÃO PESSOA 132.675 12,20% 96.318,89 CHORO 129.325 20,74% 515.023,60 RECIFE 127.146 17,73% 361.471,09 TERESINA 126.817 17,10% 330.201,06 ASSUNÇÃO DO PIAUI 123.940 16,66% 308.589,88 FORTALEZA 123.661 19,75% 465.237,90 MACEIO 122.969 17,32% 340.666,25 SANTANA DE MANGUEIRA 122.886 11,04% 44.807,17 MANARI 121.847 16,93% 321.573,61 SANTA LUZIA DO ITANHY 121.513 17,17% 333.013,95 ARACAJU 121.350 17,14% 331.755,22 OLHO DE ÁGUA GRANDE 121.220 17,05% 327.501,53 119.422 13,55% 158.824,95 SALVADOR
Figura 3 Cidades de Alagoas Fonte: Elaborado pelos autores.
Fonte: Elaborado pelos autores.
Com os valores obtidos podemos ver que o local de maior geração de energia não é o melhor local para investir em virtude das tarifas de energia elétrica serem diferentes, Figura 1.
Figura 4 Cidades da Bahia Fonte: Elaborado pelos autores.
Figura 1 Gráfico de Geração e TIR Fonte: Elaborado pelos autores.
Após a análise da TIR, a avaliação do VPL em 20 anos, adotando-se o custo de capital de 10% a.a, tem-se os dados apresentados conforme seguintes dados (Figura 2): Figura 5 Cidades do Ceara Fonte: Elaborado pelos autores.
Figura 2 Gráfico de VLP Fonte: Elaborado pelos autores.
Comparando entre cidades no mesmo estado temos, são apresentadas nas Figuras 3-10.
Figura 6 Cidades da Paraíba Fonte: Elaborado pelos autores.
52
6. CONCLUSÕES
Figura 7 Cidades do Pernambuco Fonte: Elaborado pelos autores.
Todos os locais analisados possuem uma TIR superior aos valores de juros do financiamento da linha FNE-SOL, dessa forma, para qualquer uma das cidades analisadas poderá contrair financiamento para instalação de uma usina fotovoltaica. No entanto, para o investidor externo, mesmo as maiores gerações de energia estarem em Natal, o VPL em Choro é 30% maior que em Natal e a cidade João Pessoa, que é a 4ª em geração, é a penúltima na visão financeira. Dessa forma, os estados da Paraíba e Bahia são menos propícios a atrair investidores para geração distribuída do que o Ceará e o Rio Grande do Norte, por exemplo. Em seis estados a TIR e o VPL na capital é superior ao das cidades do interior, de menor IDH. Dessa forma, seria interessante o estado criar políticas que possam melhorar a atratividade nessas regiões, a fim de que investidores localizem sua geração no interior para serem abatidas na capital, visando o desenvolvimento de regiões de menor IDH.
Figura 8 Cidades do Piauí Fonte: Elaborado pelos autores.
7. REFERÊNCIAS [1] E. B. Pereira, F. R. Martins, S. L. De Abreu, and R. Rüther, Brazilian Atlas of Solar Energy. 2006. [2] “O IDHM | Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil.” [Online]. Available: http://www.atlasbrasil.org.br/2013/pt/o_atlas/id hm/. [Accessed: 10-Sep-2016].
Figura 9 Cidades do Rio Grande do Norte Fonte: Elaborado pelos autores.
[3] P. Marcos da Costa Holanda Diretores Diretor de Desenvolvimento Sustentável Francisco das Chagas Soares Diretor Financeiro de Crédito Romildo Carneiro Rolim Diretor de Controle Risco, J. Alfredo da Cruz Filho, F. José Araújo Bezerra, K. de Oliveira Equipe Técnica Mario Eduardo Fraga da Silva, M. de Oliveira Sindeaux, R. Urbano Benevides, and P. Gráfico Diagramação Gustavo Carvalho, “Cartilha Financiamento à Micro e à Minigeração Distribuída de Energia Elétrica,” Agosto, 2016. [Online]. Available: http://www.bnb.gov.br/documents/22492/35331/ cartilha_microgeracao_FNE_SOL_V10/13ef0d3b93a6-49c1-8501-f47f78665d46. [Accessed: 16-Sep2016]. [4] SINDISTAL/RJ and SINTRAINDISTAL/RJ, “CONVENÇÃO COLETIVA DE TRABALHO,” Conv. COLETIVA Trab. - SINTRAINDISTAL / SINDISTAL, 2016.
Figura 10 - Cidades de Sergipe Fonte: Elaborado pelos autores.
[5] CASAROTTO FILHO, Nelson; KOPITTKE, Bruno Hartmut. Análise de investimentos: matemática financeira; engenharia econômica; tomada de decisão; estratégia empresarial. 9.ed. São Paulo: Atlas, 2000. 458 p. [6] PVSYST Photovoltaic software; 6.61, 2015, Pvsyst.
53
9.
ANÁLISE DA CURVA DE DEMANDA VERSUS POTENCIAL DA GERAÇÃO FOTOVOLTAICA NA SEDE CENTRO DA UTFPR Juliana D’Angela Mariano1 & Jair Urbanetz Junior2
RESUMO
UTFPR - PPGEC, Curitiba, Brasil. E-mail: 1julianadangela@gmail.com & UTFPR - PPGEC & PPGSE, Curitiba, Brasil. E-mail: 2urbanetz@utfpr.edu.br
A energia solar fotovoltaica está cada vez mais presente na matriz energética mundial, seja pela aplicação de usinas fotovoltaicas de grande porte ou por meio de usinas geradoras de mini e microgeração incorporada às edificações, atuando como geração distribuída inserida no meio urbano. Neste sentido, este estudo tem por objetivo a análise das curvas de demanda e consumo da edificação da sede centro da UTFPR, mediante aplicação da plataforma CAS Hemera da COPEL, a fim de determinar o potencial para implementação de Sistemas Fotovoltaicos Conectados à Rede Elétrica (SFVCR) neste local, pois possibilitam a redução de custos com energia elétrica a partir da aplicação da geração distribuída. Em dezembro de 2011 foi inaugurado o primeiro SFVCR da UTFPR, localizado na sede centro, em um dos blocos da universidade, que desde então gerou aproximadamente 11 MWh de energia elétrica. Neste trabalho é proposto um cenário de ampliação do SFVCR, utilizando as coberturas disponíveis, e é apresentada a contribuição da geração fotovoltaica e o deslocamento ou redução dos picos de demanda de energia e a contribuição energética para a sede centro da UTFPR. Palavras chave: Sistema fotovoltaico, contribuição energética, geração de energia, energia elétrica, geração distribuída.
1. INTRODUÇÃO Um dos maiores desafios desse século está presente no setor de geração de eletricidade. Diversos problemas como, por exemplo, dependência de combustíveis fósseis, disponibilidade/confiabilidade do sistema elétrico e mudanças climáticas, podem influenciar o fornecimento de energia, principalmente no caso das usinas hidrelétricas, as quais dependem dos níveis de água dos reservatórios. Consequentemente, essas adversidades viabilizaram as “transições de sustentabilidade” no setor de eletricidade, mediante a aplicação de novos sistemas de energia, possibilitando grandes saltos em eficiência ambiental [1]. Neste contexto, Silva, Neto e Seifert [2] afirmam que o Brasil detém a posição de liderança com relação ao uso de fontes de energias renováveis e destaca o enorme potencial hidrelétrico brasileiro, que corresponde a mais de dois terços da capacidade instalada total do país. Embora existam muitas vantagens no uso de recursos hídricos, a predominância dessa fonte torna o sistema elétrico dependente de condições hidrológicas. Além do mais, as secas intensivas dos últimos anos contribuíram para os baixos
níveis dos reservatórios. Em 2015, o setor energético brasileiro não vivenciou uma crise energética, devido à recessão econômica no país, o que impulsionou a adoção de estratégias de diversificação da matriz, a fim de aumentar a segurança energética e garantir o fornecimento de eletricidade. Adicionalmente, os custos de investimento para a implementação de usinas hidrelétricas são altos, cerca de US$ 1.420/kW, e o tempo médio de construção varia de quatro a cinco anos. Essas usinas apresentam vida útil de no mínimo 30 anos, que podem ser estendidos com a modernização e incremento de turbinas e geradores [2]. No Brasil, essa fonte representa mais que 60% da capacidade instalada, sendo que a maior usina é a hidrelétrica de Itaipu com 14 GW de capacidade de geração [3]. No entanto, diversas são as fontes de energia renováveis provenientes de fontes primárias gratuitas e abundantes na superfície da terra [4], que é o caso da energia solar fotovoltaica. A energia solar fotovoltaica é obtida mediante a conversão direta da radiação solar em eletricidade. Apesar da robustez destes sistemas, são extremamente simples na sua concepção exigindo pouca manutenção. A maior vantagem 54
da aplicação desses sistemas é a sua modularidade e autonomia na operação, sendo aplicados como fonte de energia em sistemas de bombeamento de água, fornecimento de energia em locais remotos, comunicações, satélites e veículos espaciais, geração de energia em edifícios comerciais e residenciais no ambiente urbano e até mesmo para usinas em escala de grande porte, na ordem de megawatts [5]. Neste sentido, os sistemas fotovoltaicos podem ser divididos entre sistemas isolados, que são normalmente instalados em locais sem acesso à rede elétrica, e necessitam de um elemento armazenador de energia, que neste caso são baterias; e sistemas fotovoltaicos conectados à rede (SFVCR), sendo objeto dessa pesquisa, são vistos como uma forma de geração distribuída ao longo dos alimentadores da rede elétrica de distribuição, em baixa ou média tensão, e contribuem para disponibilizar energia próxima ao ponto de consumo [6]. No cenário brasileiro as centrais fotovoltaicas ainda são pouco representativas, pois contam com uma capacidade instalada de cerca de 0,02% na matriz energética, com 39 usinas fotovoltaicas e aproximadamente 23 MWp, quantidade pouco significativa quando comparada ao potencial do país [7]. Contudo, no ano de 2017, este cenário apresentará um avanço significativo devido à construção e operação de grandes usinas fotovoltaicas, principalmente na região do Nordeste [8]. Por outro lado, após a implementação da normativa 482 da ANEEL houve um aumento significativo de instalações de micro (até 75 kW), e mini (até 5 MW) centrais fotovoltaicas no Brasil. De acordo com ANEEL [9], até meados de agosto de 2016, houve a implementação de 4.055 unidades fotovoltaicas geradoras no Brasil, totalizando aproximadamente 32 MWp. Cabe ressaltar que a ANEEL após a implantação das novas regras do sistema de compensação, prevê que até 2024 cerca de 1,2 milhões de unidades consumidoras passem a produzir sua própria energia, totalizando 4,5 GW de potência instalada [10]. Em dezembro de 2011 foi inaugurado o primeiro SFVCR da UTFPR, localizado na sede Centro, em um dos blocos da universidade. O sistema tem uma potência instalada de 2,1 kWp (10 módulos KYOCERA de tecnologia de silício policristalino, modelo KD210GX-LP ligados em série) e um inversor monofásico em 220V de 2 kW de potência nominal (PVPOWERED modelo PVP2000), ocupando na cobertura da edificação
para esse painel apenas 15m² [11]. Na Figura 1 são apresentados os valores mensais de energia gerada por este SFVCR, desde sua implantação.
Figura 1. Geração de Energia Elétrica (kWh/mês) no EV para os anos de 2012 a 2016 Fonte: Elaborado pelos autores
Analisando-se o funcionamento desse SFVCR nos anos de 2012 a 2016, observou-se uma geração total de aproximadamente 11 MWh neste período. O acompanhamento nestes quase cinco anos de operação do SFVCR na sede Centro confirma que esse sistema é de alta confiabilidade, visto que ele opera de forma ininterrupta desde sua instalação, de forma limpa e silenciosa e não necessita de área adicional, pois o painel fotovoltaico está instalado sobre o telhado da edificação [11]. Dessa forma, a partir da metodologia descrita a seguir, será proposto um cenário de ampliação do SFVCR existente, visto que com base nos resultados obtidos anteriormente, comprova-se que essa é a forma mais promissora de geração distribuída para o ambiente urbano.
2. MÉTODOS Pinho e Galdino [12] afirmam que a partir do histórico de medições de irradiação solar, “podese viabilizar a instalação de sistemas fotovoltaicos em uma determinada região, garantindo o máximo aproveitamento do recurso ao longo do ano”, pois há variações da intensidade de irradiação solar de acordo com a localização geográfica. Por esse motivo, conhecer do recurso solar é a variável que apresenta maior relevância para o desenvolvimento de um projeto de sistema de aproveitamento da energia solar, e este será feito através do Atlas Brasileiro de Energia Solar [13], o qual apresenta valores de irradiação solar para o plano horizontal para a longitude e latitude do local. A utilização do Atlas é justificada devido aos seus dados representarem valores de históricos referentes a um período de 10 anos. 55
Em 2015, a UTFPR adquiriu um piranômetro termoelétrico modelo CMP 03, do fabricante Kipp & Zonen e um datalogger CR1000 da fabricante Campbell Scieztific, o piranômetro foi instalado na cobertura do bloco B da sede centro do campus Curitiba [14]. O piranômetro é capaz de medir uma irradiância de até 1.500 W/m², instalado juntamente com o datalogger da UTFPR e configurado para obter dados solarimétricos em intervalos de minuto a minuto. Os valores medidos na UTFPR e comparados aos obtidos pelo INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) apresentaram um desvio inferior a 1%, contudo é importante ressaltar que seu ponto de instalação se difere da estação solarimétrica do INMET. Logo, comprova-se que os dados obtidos pelo piranômetro são precisos e então, podem ser usados para realizar previsões da geração de energia elétrica proveniente de fontes fotovoltaicas em Curitiba. Com relação ao critério de escolha dos dias típicos para análise de consumo e demanda, adotaram-se os dias com máxima e mínima irradiação no ano de 2016 e que coincidam com os dias letivos na universidade. Para a coleta de dados referentes ao consumo e demanda de energia, assim como dados de faturamento mensal e fator de potência da universidade, ou seja, memória de massa do medidor de energia elétrica, utilizou-se a plataforma denominada CAS Hemera. Esta ferramenta é disponibilizada pela COPEL, para clientes do grupo A, que é o caso do campus da UTFPR Curitiba, possibilitando também a interpolação de gráficos que permitem a visualização direta do perfil dos medidores de energia elétrica da UTFPR [15]. Para análise do perfil de carga da sede centro, a plataforma CAS Hemera, auxilia na identificação do período de maior consumo e demanda energética no local, com essa análise é possível verificar se haverá redução de picos de demanda bem como a contribuição energética com a implementação de SFVCR na instituição. A análise das áreas de cobertura, ou seja, telhados e locais disponíveis para alocação dos módulos fotovoltaicos no campus Curitiba é realizada mediante a avaliação das plantas baixas disponibilizadas pelo Departamento de Projetos (DEPRO) da UTFPR campus Curitiba e levantamento in loco, sem que haja comprometimento estético da edificação, a fim de determinar o potencial fotovoltaico do campus. A estimativa da irradiação solar mensal e anual, para o plano inclinado conforme o cenário
proposto é feita a partir da aplicação de programas específicos, que neste caso optou-se pelo uso do Radiasol, desenvolvido pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Este programa é capaz de simular o comportamento real do gerador fotovoltaico, no que se refere à disponibilidade de irradiação solar ao longo do ano mediante parâmetros de entrada como coordenadas geográficas, irradiação local (Figura 2), inclinação e orientação dos módulos [16].
Figura 2. Radiasol com Valores de Irradiação no Plano Horizontal Fonte: Elaborado pelos autores
O dimensionamento do SFVCR pode ser iniciado a partir da definição do percentual do consumo a ser suprido. Geralmente este parâmetro está atrelado à área disponível para integração fotovoltaica e ao capital disponível para o investimento no sistema fotovoltaico, e esta área pode ser calculada de acordo com a área dos módulos fotovoltaicos, conforme Equação 1 [17]. Nmód =
Áreadisp Áreamód
(1)
Onde: Nmód: número de módulos; Área disp: área disponível; Área mód: área de módulos adicionada à área de espaçamento evitando sombreamento entre as fileiras. A partir da potência do módulo e sua quantidade é possível calcular o valor da potência de pico instalada do painel ou arranjo, conforme Equação 2 [17].
PFV = Pmód × Nmód
(2)
Onde: PFV: potência fotovoltaica de pico instalada (Wp); Pmód: potência dos módulos; Nmód: número de módulos. Para maximizar a geração anual em um SFVCR, a inclinação dos módulos deve ser 56
correspondente à latitude local, para o caso de Curitiba, 25° e orientado para o norte geográfico. Porém, para o caso de estudo, os módulos fotovoltaicos serão alocados acompanhando o alinhamento dos blocos da universidade o que corresponde a um desvio azimutal de 22º para oeste em relação ao norte, fato que altera a inclinação ótima. Esta nova inclinação é obtida a partir de simulações no programa Radiasol sendo obtida a inclinação ótima como sendo 23º.
Radiasol corresponderem aos meses de junho e dezembro, respectivamente, foi realizado um levantamento dos valores de irradiação diários incidentes na cidade de Curitiba no período de 01/01/2016 à 30/09/2016. Nessas medições, obteve-se como sendo o dia 28/03/2016 o de maior irradiação e o dia 21/06/2016 o de menor irradiação, e estes serão utilizados nesta análise. A Tabela 2 apresenta os valores de irradiação obtidos nestas datas.
Obtidos os valores de irradiação diários médios mensais no plano do painel fotovoltaico, estima-se a geração diária média de energia elétrica através da Equação 3 [17].
Tabela 2. Dias Típicos Selecionados
E=
PFV × HTOT × PR G
(3)
Onde: E: energia elétrica diária média (Wh/dia); PFV: potência fotovoltaica de pico instalada (Wp); HTOT: irradiação solar diária média mensal para a localidade em questão (Wh/m².dia);
Data
Irradiação
28/03/2016 21/06/2016
Irradiação Diária (kWh/m².dia) Máxima 6,73 Mínima 2,12 Fonte: Adaptado [18]
A área total da sede centro da UTFPR é de 23.172 m², e a partir da análise de cada bloco, os mais adequados para a aplicação de módulos fotovoltaicos foram: A, B, C, D, parte do E, L, T e Q, conforme indicados na Figura 3, pois estes apresentam suas coberturas com pouca inclinação e sem sombreamento por edificações adjacentes ou vegetações.
PR: Taxa de Desempenho ou Performance Ratio, tipicamente entre 70 e 80% (75% para esta análise); G: irradiância nas Condições Padrão de Teste (1.000 W/m²). A partir dos valores mensais de energia elétrica produzida pelo SFVCR calculados na Equação 3, é possível analisar a contribuição do gerador fotovoltaico proposto, em relação à energia produzida e sobrepondo a curva de potência fotogerada com a curva de demanda, possibilitando identificar a possível contribuição na redução do pico de demanda.
3. RESULTADOS E DISCUSSÕES Na Tabela 1 são mostrados os valores de irradiação no plano inclinado obtidos no programa Radiasol, considerando 23º para inclinação do painel fotovoltaico e desvio azimutal do local de 22º para o oeste. Tabela 1. Dados de Irradiação no Plano Inclinado da Sede Centro
Fonte: Elaborado pelos autores
Apesar dos valores diários médios de irradiação mínimos e máximos obtidos no
Figura 3. Área de Cobertura da UTFPR - Sede Centro Fonte: Adaptado [19]
A área total dos blocos escolhidos para implantação do SFVCR é de aproximadamente de 7.000 m². Para o dimensionamento do SFVCR proposto, optou-se pelo módulo fotovoltaico da Canadian Solar, com potência de 330 Wp, o qual apresenta uma área de 1,94 m². Entretanto, é necessário acrescentar a área de espaçamento, ou seja, a distância entre módulos, a fim de evitar o sombreamento entre as fileiras (1,70 m²), chegando-se a uma área total requerida por módulo de 3,64 m². Dessa forma aplicou-se a Equação 1. Nmód =
7.000m² 3,64m²
Nmód = 1.923 57
Aplicando-se as áreas na Equação 1, obtevese o número de módulos igual a 1.923. Com a quantidade de módulos é possível calcular a potência do gerador fotovoltaico aplicando-se a Equação 2.
PFV = 330 × 1.923
PFV = 634,59kWp
A partir da área disponível e da quantidade de módulos, obteve-se uma potência instalada de 634,59 kWp. Logo, com o valor da potência instalada e Performance Ratio de 0,75 é possível estimar os valores de geração média (Equação 3) de energia elétrica mensal e anual descritos em MWh na Tabela 3.
E=
Na figura 5 é mostrada curva de geração obtida ao longo do dia 28/03/2016 pelo SFVCR instalado na sede Centro da UTFPR.
634,59 × 4,84 × 0,75 1
E = 2.303,56kWh / dia
Tabela 3. Geração Média de Energia Mensal e Anual
Figura 5. Curva de Geração do SFVCR do Dia 28/03/2016 Fonte: Elaborado pelos autores
Observa-se coincidência entre a potência disponibilizada pelo SFVCR e a irradiância incidente sobre o painel fotovoltaico, conforme esperado. Na figura 6 é mostrada a curva de demanda da UTFPR para o dia selecionado, obtida na plataforma CAS Hemera.
Fonte: Elaborado pelos autores
Nota-se o que o valor estimado de energia diária é de 2.303,56 kWh/dia, enquanto que o os valor total anual a ser produzido pelo SFVCR é de 840,80 MWh/ano. A partir da seleção dos dias de máxima e mínima irradiação foram gerados os gráficos de irradiância através dos dados coletados pelo piranômetro instalado na UTFPR. Na Figura 4 é mostrada a curva de irradiância para o dia 28/03/2016 (máxima irradiação). 950,0
Figura 6. Curva de Demanda do Dia 28/03/2016 Fonte: [15]
A figura 7 apresenta o comportamento da demanda que seria observada na sede Centro da UTFPR no dia 28/03/2016 considerando a existência do SFVCR de 634,59 kWp proposto.
900,0 850,0 800,0 750,0 700,0 650,0 600,0 550,0 500,0 450,0 400,0 350,0 300,0 250,0 200,0 150,0
Figura 7. Nova Curva de Demanda Considerando a Sobreposição da Demanda Original com a Geração FV Proposta para o dia 28/03/2016
100,0 50,0 0,0 2016-03-28 00:00
2016-03-28 06:00
2016-03-28 12:00
2016-03-28 18:00
Figura 4. Gráfico de Irradiância (Piranômetro) do Dia 28/03/2016 Fonte: Elaborado pelos autores
Fonte: Elaborado pelos autores
Observa-se que apesar da alteração no comportamento da demanda ao longo deste dia, o pico da demanda continua existindo as 17:00, 58
instante em que não há mais a contribuição do gerador fotovoltaico. A seguir são apresentadas as figuras relativas ao dia de menor irradiação. A Figura 8 apresenta a curva de irradiância para o dia 21/06/2016 (mínima irradiação). Neste dia, além da baixa irradiação relativa ao mês do ano, observou-se também elevada nebulosidade. Figura 10. Curva de Demanda do Dia 21/06/2016
420,0
Fonte: [15]
400,0 380,0
A figura 11 apresenta o comportamento da demanda que seria observada na sede Centro da UTFPR no dia 21/06/2016 considerando a existência do SFVCR de 634,59 kWp proposto.
360,0 340,0 320,0 300,0 280,0 260,0 240,0 220,0 200,0 180,0 160,0 140,0 120,0 100,0 80,0 60,0 40,0 20,0 0,0 2016-06-21 00:00
2016-06-21 06:00
2016-06-21 12:00
2016-06-21 18:00
Figura 8. Gráfico de Irradiância (Piranômetro) do Dia 21/06/2016 Fonte: Elaborado pelos autores
Na figura 9 é mostrada a curva de geração obtida ao longo do dia 21/06/2016 pelo SFVCR instalado na sede centro da UTFPR.
Figura 11. Nova curva de demanda considerando a sobreposição da demanda original com a geração FV proposta para o dia 21/06/2016 Fonte: Elaborado pelos autores
Pelo fato deste dia ter tido um comportamento de baixa irradiância, a contribuição do SFVCR é pouco significativa, mesmo assim ocorre uma leve alteração no comportamento da demanda, havendo um deslocamento do horário observado sem o SFVCR que ocorria as 11:00, para um horário próximo das 17:00.
4.
CONCLUSÃO
Fonte: Elaborado pelos autores
A análise proposta possibilitou a determinação do potencial para geração fotovoltaica da sede centro da UTFPR, resultando em um sistema aproximadamente 300 vezes maior que o SFVCR existente. Dessa forma, a ampliação proposta representa uma potência instalada de 634,59 kWp, resultando em uma produção de energia elétrica diária média de 2.303,56 kWh e 840,80 MWh/ano.
Na figura 10 é mostrada a curva de demanda da UTFPR para o dia selecionado, obtida na plataforma CAS Hemera.
Observou-se a coincidência entre as curvas geradas nos gráficos de irradiância e de geração fotovoltaica obtidas pelo SFVCR existente, conforme esperado.
Figura 9. Curva de Geração do SFVCR do Dia 21/06/2016
59
A sobreposição da curva de demanda da edificação, com a de geração fotovoltaica do sistema proposto, em um dia com alta incidência de irradiação solar, resultou em uma alteração no comportamento da demanda da sede centro, porém não contribuiu com a redução do pico da demanda, visto que o mesmo ocorreu as 17:00, momento em que não há contribuição energética do SFVCR. No dia de mínima irradiação a alteração da curva de demanda foi pequena, mesmo assim, neste dia o pico de demanda que havia ocorrido as 11:00, foi deslocado para as 17:00. Cabe ressaltar que o cenário proposto utilizou o perfil de potência disponibilizada pelo SFVCR de 2,1 kWp existente na sede centro da UTFPR, e em operação desde dezembro de 2011, logo o SFVCR de 634,59 kWp proposto efetivamente provocará alteração no perfil da curva de demanda da universidade conforme demonstrado nos dias analisados. Portanto, o estudo aponta que a inserção de um SFVCR na instituição, contribuirá com a redução dos custos com energia elétrica devido à contribuição energética deste sistema, bem como, principalmente nos dias de alta incidência solar, existirá alteração no perfil da curva de demanda, podendo inclusive deslocar ou reduzir o pico da mesma. Agradecimentos Os autores agradecem a CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior) pelo apoio e financiamento dos recursos para realização desta pesquisa.
5. REFERÊNCIAS [1]
VERBONG, G. P. J. GEELS, F. Exploring sustainability transitions in the electricity sector with socio-technical pathways. Technological Forecasting & Social Change. n. 77, p.1214-1221, 2010.
[2] SILVA, R. C. NETO, I. M. SEIFERT, S. S. Electricity supply security and the future role of renewable energy sources in Brazil. Renewable and Sustainable Energy Reviews. n. 59, p. 328-341, 2016. [3] MARIANO, J. D. SANTOS, F. R. BRITO, G. W. CASAGRANDE JR, E. F. URBANETZ JR, Jr. Hydro, thermal and photovoltaic power plants: A comparison between electric power generation, environmental impacts and CO2 emissions in the Brazilian scenario. International Journal of Energy and Environment, v. 7, n. 4, p 347-356, 2016. [4] HOSSAIN, M.S. MADLOOL, N.A. RAHIM, N.A. SELVARAJ, J. PANDEY, A.K. KHAN, A. F. Role of smart grid in renewable energy: An overview.
Renewable and Sustainable Energy Reviews. n. 60, p. 1168-1184, 2016. [5] PARIDA, B. INIYAN, S. GOIC, R. A review of solar photovoltaic Technologies. Renewable and Sustainable Energy Reviews. n. 15, p. 1625-1636, 2011. [6] URBANETZ JUNIOR, J. Sistemas Fotovoltaicos Conectados a Redes de Distribuição Urbanas: sua influência na qualidade da energia elétrica e análise dos parâmetros que possam afetar a conectividade. 2010. 189 p. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) – UFSC, Florianópolis-SC, 2010. [7] AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA. Matriz Energética do Brasil. Disponível em: <http://www2.aneel.gov.br/aplicacoes/capacidad ebrasil/OperacaoGeracaoTipo.asp?tipo=12&ger=Co mbustivel&principal=Solar> Acesso em: 5 fev. 2016a. [8] EXAME. “Enel Green Power vai construir usinas fotovoltaicas no país”. Disponível em <http://exame.abril.com.br/negocios/noticias/itali ana-enel-green-power-vai-construir-2-usinasfotovoltaicas-no-brasil>. Acesso em 27 abr. 2016. [9] AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA. “Registros de Micro e Minigeradores distribuídos efetivados na ANEEL”. Disponível em <http:// www2.aneel.gov.br/scg/rcgMicro.asp>. Acesso em 17 mai. 2016d. [10] AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA. “ANEEL amplia possibilidades para micro e minigeração distribuída”. 2015. Disponível em <http://www2.aneel.gov.br/aplicacoes/noticias/O utput_Noticias.cfm?Identidade=8955&id_area=90>. Acesso em 17 mai. 2016. [11] URBANETZ JUNIOR, J. TIEPOLO, G. M. CASAGRANDE JUNIOR, E. F. TONIN, F. S. MARIANO, J. D. Geração Distribuída Fotovoltaica: O Caso dos Sistemas Fotovoltaicos da UTFPR em Curitiba. X Congresso Brasileiro De Planejamento Energético. Gramado - RS. 26 a 28 de setembro de 2016. [12] PINHO, J. T.; GALDINO, M. A.; Grupo de Trabalho de Energia Solar (GTES). CEPEL - GTES. Manual de engenharia para sistemas fotovoltaicos. Rio de Janeiro, 2014, 529 p. [13] PEREIRA, E. B. MARTINS, F. R. ABREU, S. L. RÜTHER, R. Atlas Brasileiro de Energia Solar. São José dos Campos, 2006. [14] ALMEIDA, L. T. Implantação de um Termoelétrico na UTFPR para Análise de Energia Solar Nesta Localidade. Trabalho de Conclusão de Curso Elétrica), UTFPR. Curitiba-PR, 2015.
Piranômetro do Potencial 2015. 94 p. (Engenharia
[15] TELEMEDIÇÃO. Sistema de Telemedição de Energia. Disponível em <http://telemedicao. copel.com/hemera/hemera.jsp>. Acesso em 5 mai. 2016. [16] UFRGS. Programa RADIASOL. Laboratório de Energia Solar. Disponível em <http://www.solar. ufrgs.br/#softwares>. Acesso em 10 mai. 2016.
60
[17] URBANETZ JUNIOR, J. Energia solar fotovoltaica: fundamentos e dimensionamento de sistemas. Curitiba, 2012. [18] INMET. Instituto Nacional de Meteorologia. DisponĂvel em <http://www.inmet.gov.br/portal/
index.php?r=home/page&page=sobre_inmet>. Acesso em 5 mai. 2016. [19] UTFPR. . DisponĂvel em <http://www.utfpr. edu.br/curitiba>. Acesso em 28 abr. 2016.
61
10.
ANÁLISE DA CURVA E FATOR DE CARGA COM E SEM PRESENÇA DE MICROGERAÇÃO FOTOVOLTAICA Murilo Miceno Frigo1 & Roberto Pereira de Paiva e Silva Filho2
RESUMO
Instituto Federal do Mato Grosso do Sul, Três Lagoas, Brasil. E-mail: 1murilo.frigo@ifms.edu.br & Instituto Federal do Maranhão, Imperatriz, Brasil. E-mail: 2roberto.filho@ifma.edu.br
Do ponto de vista da gestão energética, tanto para o consumidor, como para a concessionária, é essencial que ambos conheçam o comportamento do seu perfil de consumo e demanda. Dessa forma é sempre necessário que se façam análises da evolução do comportamento da carga, pois as estratégias de gestão são traçadas a partir dos comportamentos de consumo. No Brasil a Resolução ANEEL 482/12 de 17 de abril de 2012, estabeleceu padrões para a microgeração de energia, a microgeração de energia elétrica é definida como pequenas unidades geradoras diretamente ligadas aos sistemas de distribuição, ou seja, a carga, e são fundamentadas em fontes renováveis de energia. No entanto, a injeção desta microgeração na rede de distribuição tem instigado a curiosidade sobre o novo perfil dos sistemas de distribuição de energia elétrica. A maior preocupação está relacionada ao horário da geração de energia em sistemas fotovoltaicos ocorrer em horário distinto do pico de consumo do sistema, diversos trabalhos estão sendo realizados com a finalidade de contribuir para o planejamento, controle e operação de redes de distribuição na presença da microgeração elétrica. Neste trabalho, foram realizadas medições que proporcionaram traçar a curva de carga do bloco J da Universidade Federal do Tocantins, Campus Palmas. Foi estabelecido um perfil de geração fotovoltaica distribuído pela rede de baixa tensão e avaliou-se a curva de carga com e sem microgeração fotovoltaica com objetivo de estudo da sua influência sobre as demandas médias e máximas para realizar uma análise sobre o que ocorre com a curva e o fator de carga do alimentador, dessa forma é possível estabelecer novas estratégias que contemplem a eficiência global do sistema elétrico bem como a incorporação de fontes renováveis à matriz energética. Foi possível concluir que a microgeração fotovoltaica, apesar de ser viável, gera energia fora do horário da ponta de consumo da edificação. Analisando-se as demandas médias e máximas percebe-se um aumento da discrepância entre demanda média e demanda máxima, deste modo, o fator de carga apresentou uma leve piora. Esses indicadores são importantes para que possa ser traçado um modelo de gestão energética para o prédio, como, por exemplo, priorizar a utilização das instalações durante o período de pico de geração, redistribuir a ocupação do prédio, por consequência a demanda de energia para fora do período de ponta entre outros. Palavras chave: Fator de carga, microgeração, rede de distribuição, sistemas fotovoltaicos, energia elétrica, geração distribuída.
1. INTRODUÇÃO A microgeração de energia no Brasil ainda é pouco discutida e incentivada. Desta maneira, o presente trabalho busca contribuir com o conhecimento técnico e discussões da viabilidade da implantação deste sistema. Para que a gestão energética seja viável, tanto para o consumidor como para a concessionária, é essencial que ambos conheçam o comportamento do seu perfil de consumo e demanda. Dessa forma é sempre necessário que se façam análises da evolução do comportamento do consumidor, pois as estratégias de gestão são traçadas a partir dos comportamentos de consumo.
No Brasil a Resolução ANEEL 482/12 de 17 de abril de 2012, estabeleceu padrões para a microgeração de energia, oportunizando que até residências possam produzir energia e alimentar o sistema, regras que sustentam e estimulam a micro e minigeração, instaurando um prazo de 240 dias para que as distribuidoras se igualem ao novo método (ANEEL, 2012). Curva de carga e fator de carga É fundamental conhecer o consumo horário de energia para o estudo detalhado de um sistema elétrico, dessa forma, é necessária uma observação particular da curva de carga dos consumidores durante uma auditoria energética.
62
A curva de carga ĂŠ definida como a curva que constitui a demanda em função do tempo D(t) em um perĂodo T estabelecido, na Figura 1 abaixo pode observa-se uma curva de carga, assim como a denominação de demandas mĂĄxima DM e mĂŠdia Dm. (SOUZA, 2010).
aumento entre 8 horas e 12 horas que ĂŠ o perĂodo em que as aulas da parte da manhĂŁ ocorrem. Estes valores mantĂŞm-se equiparados na parte da manhĂŁ e na parte da tarde, pois o uso das salas de aulas ĂŠ aproximadamente o mesmo nestes perĂodos.
Figura 1: Curva de carga das demandas.
Gråfico 1: Curva de carga da potência da ativa sem a microgeração.
Fonte: COTRIN, 2003 apud SOUZA et al., 2010.
Fonte: Elaborado pelos autores.
O Fator de Carga (FC) ĂŠ um Ăndice importante que representa a forma como a energia estĂĄ sendo utilizada. De acordo com a resolução a normativa nÂş 414 de 9 de setembro de 2010 da ANEEL, o fator de carga ĂŠ obtido atravĂŠs da razĂŁo entre a demanda mĂŠdia e a demanda mĂĄxima da unidade consumidora ocorridas no mesmo intervalo de tempo especificado (ANEEL, 2010).
ApĂłs as 18 horas hĂĄ um aumento significativo nesta curva, pois na parte da noite todas as salas estĂŁo em funcionamento pleno e hĂĄ o uso da iluminação externa, diferentemente da manhĂŁ e da tarde que apenas parte das salas estĂĄ ocupada e somente a iluminação interna estĂĄ acionada. Chegando ao pico mĂĄximo Ă s 19 horas e 30 minutos onde o consumo de potĂŞncia ĂŠ mĂĄximo. A partir das 21 horas e 30 minutos a curva jĂĄ estĂĄ nĂvel moderado, pois ĂŠ o perĂodo em que se começa a encerrar as atividades noturnas na Universidade.
đ??šđ??ś =
đ??ˇđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;&#x20AC;ĂŠđ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x17D; đ??ˇđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;&#x20AC;ĂĄđ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D;
HĂĄ grandes variaçþes de demanda ao decorrer do dia. Geralmente, o horĂĄrio do menor consumo ĂŠ no perĂodo da madrugada e o de maior consumo começa Ă s 18 horas (horĂĄrio de pico). Cada consumidor possui uma caracterĂstica prĂłpria de consumo.
Curva tĂpica da injeção fotovoltaica A microgeração foi simulada de forma a fornecer um pico mĂĄximo de 10 kW, obedecendo a sua curva tĂpica desde geração ao longo de um dia conforme GrĂĄfico 2 abaixo.
O presente trabalho visa Ă anĂĄlise da curva de carga e do fator de carga (FC) do bloco J da Universidade Federal do Tocantins. Foram realizadas mediçþes para obter as demandas, mĂŠdia e mĂĄxima, tambĂŠm foi realizado um estudo para saber como ficariam estas demandas com e sem a microgeração, estes estudos foram explicitados em forma de grĂĄficos que serĂŁo mostrados a seguir. A curva de carga do bloco J foi levantada utilizando um analisador de energia trifĂĄsico e a potĂŞncia ativa drenada da rede sem a microgeração ĂŠ mostrada no GrĂĄfico 1 abaixo. Pode-se perceber atravĂŠs da curva que no perĂodo da madrugada nĂŁo consumo algum de potĂŞncia, começando Ă s 6 horas da manhĂŁ um consumo moderado. De acordo com a curva da PotĂŞncia Ativa consumida, percebe-se um
Gråfico 2: Curva da potência da microgeração. Fonte: Elaborado pelos autores.
Pode-se perceber que a geração inicia às 6 horas da manhã que Ê quando o Sol nasce no Tocantins. De acordo com a curva da microgeração, percebe-se um aumento significativo a partir das 8 horas da manhã, chegando a gerar atÊ 7kW entre 8 e 9 horas da 63
manhã. Após este período há um pequeno crescimento entre 9 horas e 11 horas. Após as 11 horas da manhã tem-se o pico máximo de geração de potência que é quando a radiação solar está no ápice. Este pico máximo é de 10kW, optou-se limitar a geração tanto inversores quanto arranjo de placas solares em 10 kW, e se mantém constante até aproximadamente 16 horas. Após as 16 horas a potência começa a cair chegando a níveis baixíssimos até às 18 horas e 30 minutos e a partir das 19 horas volta ao ponto inicial que é o período onde não há a microgeração, pois já não há presença solar.
2. ANÁLISE DOS CENÁRIOS. Com a instalação de um sistema fotovoltaico com 10 kW pico no Bloco J sua curva de carga apresentada na Figura 2 sofre alterações significativas, além de suprir parcialmente ou totalmente a carga durante o período de disponibilidade da energia solar, o bloco “injeta” potencia da na rede quando a energia gerada é maior que a energia consumida. Dessa forma para melhor representar o novo comportamento do prédio são apresentadas as curvas da Figura 4 e Figura 5, sendo a energia líquida injetada na rede pela microgeração e a “nova” curva de carga do Bloco J, ou seja, a energia drenada da rede. A Gráfico 3 abaixo ilustra a Potência que é entregue a rede.
começa a aumentar dessa forma surge um excedente de energia elétrica. O período entre 11 horas da manhã e 16 horas é o período de pico da potência de geração atingindo seu nível máximo que é de 10kW. Percebe-se que entre 13 horas e 16 horas o índice da potência extra gerada permanece alto. A partir das 16 horas quando a intensidade da radiação solar começa a diminuir, porém os aparelhos de ar condicionado estão ligados e a partir das 16 horas e 20 minutos não há mais potência extra sendo gerada, ou seja, toda a potência que é gerada é consumida. O Gráfico 4 a seguir mostra a Potência Drenada da Rede.
Gráfico 4: Curva da potência drenada da rede em kW. Fonte: Elaborado pelos autores.
A partir das 7 horas da manhã quando as atividades iniciam na Universidade e a intensidade da radiação solar ainda é muito fraca, há um maior consumo de potência do que geração da mesma, percebe-se um aumento do índice analisado entre 7 e 8 horas da manhã e entre 8 e 9 horas da manhã. No período durante a manhã e até o meio da tarde, entre 9 horas e 16 horas, nota-se que o índice analisado permanece nulo, isso ocorre devido à intensa radiação solar durante este período.
Gráfico 3: Curva da potência que é entregue a rede em kW. Fonte: Elaborado pelos autores.
Este gráfico indica a Potência extra que foi gerada e não foi consumida pela carga. No período entre 7 horas e 8 horas da manhã a potência de consumo é maior do que a potência gerada, pois é neste período em que os ares condicionados das salas serão ligados e a radiação solar ainda é pouco intensa. A partir de 9 horas da manhã os aparelhos ar condicionado já estão estabilizados e a intensidade da radiação solar
No período após as 16 horas a potência que é consumida é sempre maior do que a que é gerada. Nota-se pela curva do gráfico que a partir das 16 horas e 20 minutos o índice aumenta cada vez mais, chegando ao pico próximo às 19 horas, onde o consumo é máximo e não há geração alguma de potência, intensidade de radiação solar é nula.
3. ANÁLISES DOS RESULTADOS Como foi citado anteriormente, o fator de carga se dá pela razão entre a demanda média e a demanda máxima, trata-se de uma medida adimensional, e quanto mais próximo do valor 1, há uma melhor utilização da energia elétrica. 64
Analisando-se a tabela acima nota-se que o FC está longe do valor desejado, conclui-se que a demanda máxima é muito maior que a demanda média. Isto se dá pelo uso inconstante do bloco, usa-se um curto período a plena carga e vários períodos com uso moderado. Isto faz com que haja uma discrepância de valores, a demanda média cai muito, e a máxima é alta. Com a microgeração ao invés de melhorar este índice, há uma piora no mesmo. A demanda máxima continua a mesma, porém, a demanda média que já era baixa diminui ainda mais. Isto se dá ao fato da demanda máxima está no período noturno, onde não há geração. A Gráfico 5 abaixo caracteriza os valores das demandas médias máximas e fatores de carga sem e com a microgeração.
Análise da Demanda
Demanda Máxima
Demanda Média
Fator de Carga
20 15 10 5 0
Sem Com Microgeração Microgeração Gráfico 5: Análise das demandas médias e máximas e fator de carga, sem e com microgeração. Fonte: Elaborado pelos autores.
Com a microgeração ao invés de melhorar este índice, há uma piora no mesmo. A demanda máxima continua a mesma, porém, a demanda média que já era baixa diminui ainda mais. Isto se dá ao fato da demanda máxima está no período noturno, onde não há geração.
0,6
Fator de Carga Fator de Carga
0,4 0,2 0
Sem Microgeração
Com Microgeração
Gráfico 6: Análise do fator de carga sem e com a microgeração. Fonte: Elaborado pelos autores.
4. CONCLUSÕES. É de extrema importância conhecer o perfil de carga da instalação elétrica para se traçar estratégias de gestão energética. Com o avanço da instalação de sistemas de microgeração há uma tendência de alterações nos perfis já consolidados. Algumas preocupações surgem com essa nova característica de consumidor. A maior preocupação está relacionada ao horário da geração de energia em sistemas fotovoltaicos ocorrer em horário distinto do pico de consumo do sistema. Como está prevista a possibilidade de se injetar a energia excedente dos microgeradores na rede elétrica este problema pode vir a ser solucionado no futuro. Em relação ao fator de carga percebe-se que os efeitos da microgeração causam uma leve piora neste índice. Esta piora pode ser minimizada diminuindo-se a demanda máxima que é no período noturno. Isto pode ser feito realocando alunos do período noturno para outros blocos, ou realizando atividades que demandam alto consumo para o período vespertino.
5. REFERÊNCIAS AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA, Direitos e Deveres do Consumidor de Energia Elétrica. Resolução Normativa nº 414, Disponível em: http://www,aneel,gov,br/arquivos/PDF/folder_p erguntas%20e%20respostas_414_final,pdf Acesso em: 12 de janeiro de 2014 AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA. Resolução normativa nº 482, de 17 de abril de 2012. Estabelece as condições gerais para o acesso de microgeração e minigeração distribuída aos sistemas de distribuição de energia elétrica, o sistema de compensação de energia elétrica, e dá outras providências. Diário Oficial da União, Brasília seção 1, p. 53, v. 149, n. 76, 19 de abril de 2012, retificado no D. O. de 08.05.2012 e 19.09.2012. Disponível em: < http://www.aneel.gov.br/cedoc/ren2012482.pdf>. Acesso em: 01 de janeiro de 2013. SOUZA, A, N,; COSTA JUNIOR, P, da; ZAGO, R, de O, M, G,; PAPA, J, P,; GASTALDELLO, D, S, Algoritmos para estimar curvas de cargas a partir de padrões de hábitos de consumo, Dincon’10, 9º Brazilian Conference on Dynamics, Control and their Applications, 2010.
Nota-se que o perfil do fator de carga que já era baixo, na ordem de 0,4 passou a ser de 0,25 com a presença da microgeração.
65
11.
SELEÇÃO MULTICRITERIAL PARA SISTEMAS DE MINIGERAÇÃO DISTRIBUÍDA UTILIZANDO A CASCA DE ARROZ Alexandre Kunkel da Costa1, Felix Alberto Farret2 & Felipe Alex Trennepohl3
Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Centro de Excelência de Energia e Sistemas de Potência (CEESP), Santa Maria, Brasil, E-mail: 1alexandre.kunkel@gmail.com, 2fafarret@gmail.com & 3fetrenne@hotmail.com RESUMO
Este artigo apresenta uma metodologia multicriterial de apoio à tomada de decisão para gerenciamento e seleção de fontes de minigeração distribuída utilizando a casca de arroz. Através da obtenção do potencial da biomassa residual, o modelo desenvolvido toma como base o método Analytic Hierarchy Process (AHP) para avaliar os principais arranjos tecnológicos de geração frente aos aspectos técnicos, econômicos, sociais e ambientais. Diante da possibilidade de transformação energética da casca de arroz, consideram-se as seguintes alternativas para minigeração distribuída: turbina a vapor, turbina a gás, microturbina, células a combustível, motor de combustão alternativo e motor stirling. Quanto aos aspectos para avaliação, definiram-se: eficiência energética, impactos ambientais, impactos sociais, vida útil, acesso à tecnologia, capacidade de geração, custo de instalação e custo de operação e manutenção. Por fim, classificam-se as alternativas em ordem de prioridade para uso destas fontes, de acordo com a criação de cenários voltados ao propósito socioambiental e econômico. Palavras chave: Biomassa, casca de arroz, minigeração, geração distribuída, seleção multicriterial.
1. INTRODUÇÃO A crescente ênfase na conservação do meio ambiente associada à dependência de combustíveis fósseis têm estimulado o desenvolvimento e a utilização da biomassa como uma fonte vital de energia renovável [1]. Paralelamente, a inserção da minigeração distribuída por meio de novas fontes bioenergéticas apresenta-se como uma alternativa estratégica para o desempenho otimizado do sistema elétrico, sobretudo em decorrência dos benefícios agregados, tais como: diversificação da matriz energética, baixo impacto ambiental, menor tempo de implantação, aumento da confiabilidade do sistema elétrico, possibilidade de operar de forma ilhada, redução de perdas em função do menor carregamento dos condutores, melhoria dos níveis de tensão, dentre outros [2]. No contexto da geração de eletricidade, a participação da biomassa na matriz energética brasileira evoluiu cerca de quatro vezes nos últimos dez anos, representando atualmente 8,8% da capacidade instalada [3].Ademais, em [4] está prevista a expansão dessa fonte de geração em mais de 50% até 2024, o que evidencia a sua potencialidade e importância na complementariedade de geração. Dentre as alternativas bioenergéticas está a casca de arroz, considerada um resíduo agrícola
sólido proveniente do processamento deste cereal. O Brasil é o nono maior produtor de arroz do mundo, e o maior fora da Ásia, tendo colhido na safra de 2015 cerca de 12,4 milhões de toneladas. Ainda, projeta-se para os próximos dez anos uma produção nacional com crescimento de 7,2% [5]. Devido a caracterização de produção contínua por parte das indústrias de beneficiamento e a baixa densidade da casca de arroz, um dos destinos mais usuais deste resíduo é a compostagem visando à redução da matéria orgânica. Entretanto, essa finalidade desencadeia diversos problemas ambientais, principalmente ligados à emissão de gases poluentes devido à lenta decomposição da matéria orgânica [6]. Apenas no Rio Grande do Sul, estado que detém 68% da produção brasileira de arroz e gera anualmente 1,68 milhões de toneladas de resíduos, estima-se um potencial de geração de potência elétrica de 80 MW, o que representaria um índice 75% superior à capacidade instalada no Brasil por meio desta biomassa [7]. A disponibilidade da casca de arroz nas próprias indústrias de beneficiamento potencializa a pesquisa e o projeto para implantação de sistemas de minigeração distribuída, tendo em vista o aproveitamento energético da biomassa para geração de potência elétrica. 66
No que tange as rotas tecnológicas para geração de potência elétrica através da casca de arroz, é possível encontrar trabalhos que aplicam diferentes conceitos para a transformação energética, principalmente aqueles ligados aos processos termoquímicos (combustão direta, gaseificação e pirólise) e biológicos (digestão anaeróbica e fermentação celulósica). Os arranjos tecnológicos mais utilizados são: turbina a vapor, turbina a gás, microturbina, células a combustível, motor de combustão alternativo e motor stirling [8]. Por outro lado, na adoção das novas fontes de geração, busca-se a aplicação de conceitos inseridos no desenvolvimento sustentável, visando o equilíbrio econômico, social e ecológico do empreendimento [9]. Diversos artigos citam o crescimento da tendência de ponderação de fatores que minimizam os impactos ambientais e sociais na escolha da alternativa tecnológica de geração [10], o que evidencia, portanto, a busca por mecanismos de gerenciamento dos critérios para a seleção. Não obstante, a natureza multidimensional dos objetivos, ora conflitante, torna o planejamento e a tomada de decisão de escolha do arranjo tecnológico uma tarefa complexa. Portanto, os métodos multicriteriais são considerados importantes ferramentas de gestão e auxílio à tomada de decisão. Eles remetem a solução e escolha da alternativa mais satisfatória e harmoniosa, frente a um conjunto de critérios previamente estabelecidos e cenários que incorporam os interesses e preferência do agente de decisão. Com relação à seleção de fontes de minigeração distribuída é possível encontrar pesquisas com a aplicação de métodos compensatórios, desenvolvidos pela escolha americana, como o AHP, além de métodos não compensatórios, desenvolvidos pela escola francesa, como o PROMETHEE, ELECTRE [11]. É possível também encontrar trabalhos com métodos híbridos, como o MACBTEH e integração com a lógica fuzzy [12].
2. ANÁLISE
MULTICRITERIAL: ASPECTOS PRINCIPAIS DA METODOLOGIA
Neste artigo foi proposto o desenvolvimento de uma metodologia multicriterial para seleção tecnológica de sistemas de minigeração distribuída utilizando a casca de arroz. Desta forma, o principal objetivo constitui-se em encontrar a fonte mais apropriada para geração
de potência elétrica diante de seis possíveis alternativas, considerando oito subcritérios de origem técnica, econômica, ambiental e social. Além disso, para a simulação foram criados cenários com relevância socioambientais e econômicos. Para aplicação da metodologia, inicialmente foram definidas as fontes de minigeração distribuída. Na sequência foram definidos os critérios de avaliação. Como passo seguinte definiu-se a base de dados, contendo informações com atributos qualitativos e quantitativos dos critérios de cada fonte de geração e estabeleceu-se a estruturação do problema por meio de uma cadeia hierárquica. Por fim foram criados os cenários para a simulação e aplicação do método. Fontes de minigeração distribuída Este artigo avalia as principais fontes de minigeração distribuída utilizando a casca de arroz: turbina a vapor (TV), turbina a gás (TG), microturbina (MT), células a combustível com uso do biogás ou hidrogênio (CC), motor de combustão alternativo (MC) e motor stirling (MS). Critérios de avaliação e base de dados A Tabela 1 apresenta os critérios definidos para avaliação das alternativas tecnológicas, de acordo com a natureza técnica, econômica, social e ambiental, a respectiva identificação e a caracterização do atributo. Já a Tabela 2 e a Tabela 3 apresentam a base de dados quantitativa e qualitativa, respectivamente, para aplicação da metodologia proposta. Tabela 1. Identificação dos critérios para avaliação das alternativas
Critério
Subcritério Identificação Atributo Eficiência EE Quantitativo elétrica Capacidade CG Qualitativo de geração Técnico Acesso à AT Qualitativo tecnologia Vida útil VU Quantitativo Custa da CI Quantitativo instalação Econômico Custo de operação e O&M Quantitativo manutenção Impactos Ambientais IA Qualitativo ambientais Impactos Sociais IS Qualitativo sociais Fonte: Elaborado pelos autores.
67
Tabela 2. Base de dados quantitativa para aplicação da metodologia Atributo
Quantitativo
Critérios Alternativas
EE (%)
VU (anos)
CI (US$/kW)
O&M (US$/kWh)
TV
25
20
1000
0,004
TG
30
15
2000
0,010
MT
28
20
2200
0,009
CC
50
8
6000
0,001
MC
35
20
1200
0,012
MS
30
10
2500
0,014
Fonte: Elaborado pelos autores. Tabela 3. Base de dados qualitativa para aplicação da metodologia
Atributo Critérios Alternativas TV
Qualitativo (“quanto maior, melhor”) CG AT IA IS (0 a 1) (0 a 1) (0 a 1) (0 a 1) 0,4 1 0,6 1
TG
0,4
1
0,6
0,9
MT
0,9
0,7
0,65
0,9
CC
0,6
0,4
0,8
0,9
0,9
0,9
0,7
0,9
0,7 0,7 0,6 Fonte: Elaborado pelos autores.
0,9
MC MS
rede elétrica (caso necessário), serviços engenharia, outros trabalhos de construção.
de
Custo de operação e manutenção (O&M): refere-se ao custo de operação (que inclui salários dos funcionários e do próprio funcionamento da usina) e ao custo de manutenção (relacionada às ações corretivas do sistema, quanto para prolongar a vida útil e evitar falhas que podem levar à suspensão de operação). Impactos ambientais (IA): avalia os impactos ambientais relacionadas ao âmbito ecológico e meio ambiente, sob a ótica do aproveitamento bioenergético da biomassa, das alterações climáticas e redução de emissão de gases poluentes. Impactos sociais (IS): subcritério que avalia os benefícios sociais referentes à: geração de emprego e geração descentralizada de energia. Estruturação do problema A Figura 1 ilustra a estruturação do problema contemplando os critérios e alternativas para a aplicação do método multicriterial de apoio à tomada de decisão.
Cada subcritérios corresponde a uma determinada característica, de acordo com a sua natureza: Eficiência elétrica (EE): refere-se à quantidade útil de energia elétrica fornecida, a partir da fonte primária do biocombustível, ou seja, a eficiência no processo de conversão energética da casca de arroz para geração de potência elétrica. Capacidade de geração (CG): refere-se à confiabilidade e adaptabilidade da tecnologia no atendimento constante da demanda elétrica. Acesso à tecnologia (AT): avalia qualitativamente a caracterização tecnológica do sistema, ponderando: a taxa de maturidade tecnológica e a sua penetração nos mercados internacionais; a existência de equipamentos e alternativas factíveis e análogas (também chamado de spin off técnico). Vida útil (VU): refere-se à estimativa de vida útil da planta. Custo de instalação (CI): é composto por todas as despesas relativas ao custo da instalação do empreendimento: compra de equipamentos mecânicos, instalações tecnológicas, interligação à
Figura 1. Estruturação do problema por meio de hierarquia Fonte: Elaborado pelos autores.
Classificação por critério de relevância Foram definidos os critérios por relevância socioambiental e econômico a fim de estabalecer os cenários para simulação e obtenção de resultados. Desta forma estabeleceu-se: Cenário sociambiental – 1° impactos ambientais, 2° impactos sociais, 3° eficiência elétrica, 4° vida útil, 5° capacidade de geração, 6° acesso à tecnologia, 7° custo de instalação e 8º custo de operação e manutenção. Cenário econômico – 1° custo de instalação, 2° custo de operação e manutenção, 3° vida útil, 4° acesso à tecnologia, 5° capacidade de geração, 6º eficiência elétrica, 7° impactos sociais 8° impactos ambientais. 68
3. APLICAÇÃO DA METODOLOGIA O Analytic Hierarchy Process (AHP), proposto por Saaty [13], é um método compensatório para resolução de problemáticas de ordenação. Sua teoria reflete a tomada de decisão do raciocínio humano, no qual os elementos são distribuídos em grupos, conforme a atribuição das propriedades comuns. Desta maneira, o raciocínio é estruturado em forma de hierárquica, para posteriormente ser tomada uma decisão. O fundamento da análise hierárquica consiste na decomposição e síntese das relações entre os critérios, aproximando-se a uma melhor reposta em função da priorização de seus indicadores. Cada alternativa e critério são avaliados com o grau de importância em relação a outro, estabelecidos de acordo com uma escala numérica de valores para comparações, escala essa também denominada de peso. A escolha pela aplicação do método AHP dentre diversas outros opções de análises se deu em função da facilidade de acesso à base teórica, bem como a avaliação das simulações desenvolvidas a cada instância, o que auxilia e colabora para o entendimento dos resultados finais. Descrição das etapas De forma sucinta, a aplicação do método AHP é caracterizadas por três etapas. Na primeira etapa, constrói-se a matriz de comparação pariária (MCP) das alternativas, de acordo com a equação 1. Todas essas avaliações são realizadas considerando uma escala numérica, conforme ilustra a Tabela 4. Na sequência, calculam-se as prioridades relativas (PR) entre as alternativas, considerando separadamente cada um dos critérios. A PR é obtida através da normalização da matriz, estabelecida por meio da equação 2, e do cálculo do valor médio, apresentado na equação 3. Após, verifica-se a coerência do julgamento através do cálculo de razão de consistência (RC). Para calcular esse indicador, o AHP faz uso do índice de consistência (IC), com o intuito de evitar as comparações com alto nível de inconsistência, de acordo com a equação 4. Por fim, o RC é obtido pela razão entre o IC e o índice aleatório de consistência (IR), conforme estabelece a equação 5. De acordo com [14], o índice encontrado em RC não deve ter o valor superior a 10%.
C1 C 2 ... C n 1 a12 ... a1n a 1 ... a 2 n 21 a a ... 1 n2 n1
C1 C M= 2 Cn
(1)
Onde M representa a matriz de comparação dos critérios, C1, C2, Cn indicam o número de critérios de avaliação, aij é o grau de importância do critério i sobre o critério j. Tabela 4. Escala numérica para comparação e julgamentos
Escala numérica 1 3 5 7 9 2, 4, 6, 8
Grau de importância Mesma importância Moderada Forte Muito forte Extremamente importante Valores intermediários
Fonte: [13] aij * =
wk =
aij
∑
n k =1
∑
n
i =1
aik
aij * n
(2) (3)
onde wk é o peso do critério k e n o número de critérios. IC =
λmax − n n −1
(4)
onde λmax – n representa o desvio dos julgamentos em relação a consistência e n o valor da ordem da matriz.
IC (5) IR Na etapa intermediária procede-se da mesma forma matemática como no etapa inicial, porém, desta vez, almeja-se calcular o PR entre todos os critérios, para cada uma das perspectivas em questão. RC =
Finalmente, na última etapa, multiplicamse os valores das ponderações das alternativas pelas ponderações obtidas em cada critério, considerando separadamente cada perspectiva. Estas multiplicações originam uma nova matriz, onde as células de cada linha devem ser somada, resultando na PR final de cada alternativa. O melhor valor encontrado será a melhor opção tecnológica, ou seja, a opção preferencial do cenário em questão.
69
4. RESULTADOS DA APLICAÇÃO DO MÉTODO Após a aplicação da metodologia descrita, a Tabela 5 ilustra os pesos entre as alternativas, enquanto que a Tabela 6 apresenta os pesos entre os critérios, nos dois cenários de avaliação. Por fim, a Tabela 7 e a Tabela 8 apresentam as prioridades relativas finais calculadas (RFW) e a classificação final (CL) das alternativas tecnológicas, no cenário socioambiental e econômico, respectivamente.
MS
TG
MT
CC
MC
MS
PR
Critério 1 - eficiência energética (CR = 0,08238) TV
1,00
0,33
0,50
0,11
0,20
0,33
0,05
TG
3,00
1,00
3,00
0,14
0,20
1,00
0,13
MT
2,00
0,33
1,00
0,13
0,20
0,25
0,07
CC
9,00
7,00
8,00
1,00
5,00
7,00
0,76
MC
5,00
5,00
5,00
0,20
1,00
5,00
0,35
MS
3,00
1,00
4,00
0,14
0,20
1,00
0,14
Critério 2 - vida útil (CR = 0,064452) TV
1,00
5,00
1,00
9,00
1,00
7,00
0,42
TG
0,20
1,00
0,20
7,00
0,20
5,00
0,15
MT
1,00
5,00
1,00
9,00
1,00
7,00
0,42
CC
0,11
0,14
0,11
1,00
0,11
0,33
0,04
MC
1,00
5,00
1,00
9,00
1,00
7,00
0,42
MS
0,14
0,20
0,14
3,00
0,14
1,00
0,06
1,00
3,00
5,00
9,00
3,00
5,00
0,61
TG
0,33
1,00
3,00
5,00
0,50
3,00
0,24
MT
0,20
0,33
1,00
6,00
0,25
2,00
0,14
CC
0,11
0,20
0,17
1,00
0,13
0,14
0,04
MC
0,33
2,00
4,00
8,00
1,00
4,00
0,35
MS
0,20
0,33
0,50
7,00
0,25
1,00
0,12
Critério 4 - custo de operação e manutenção (CR = 0,06519) TV
1,00
5,00
5,00
0,33
7,00
7,00
0,40
TG
0,20
1,00
0,50
0,13
2,00
4,00
0,11
MT
0,20
2,00
1,00
0,14
3,00
4,00
0,15
CC
3,00
8,00
7,00
1,00
9,00
9,00
0,72
MC
0,14
0,50
0,33
0,11
1,00
3,00
0,07
MS
0,14
0,25
0,25
0,11
0,33
1,00
0,04
Critério 5 - capacidade de geração (CR = 0,058709) TV
1,00
1,00
0,14
0,20
0,14
0,17
0,05
TG
1,00
1,00
0,14
0,20
0,14
0,17
0,05
MT
7,00
7,00
1,00
5,00
1,00
3,00
0,49
CC
5,00
5,00
0,20
1,00
0,20
0,33
0,16
MC
7,00
7,00
1,00
5,00
1,00
3,00
0,49
MT
CC
MC
MS
PR
6,00
6,00
0,33
3,00
0,33
1,00
0,25
TV
1,00
1,00
5,00
9,00
3,00
5,00
0,49
TG
1,00
1,00
5,00
9,00
3,00
5,00
0,49
MT
0,20
0,20
1,00
5,00
0,25
1,00
0,11
CC
0,11
0,11
0,20
1,00
0,14
0,20
0,04
MC
0,33
0,33
4,00
7,00
1,00
4,00
0,26
MS
0,20
0,20
1,00
5,00
0,25
1,00
0,11
Critério 7 - impactos ambientais (CR = 0,008391) TV
1,00
1,00
0,50
0,20
0,33
1,00
0,11
TG
1,00
1,00
0,50
0,20
0,33
1,00
0,11
MT
2,00
2,00
1,00
0,33
0,50
2,00
0,21
CC
5,00
5,00
3,00
1,00
3,00
5,00
0,64
MC
3,00
3,00
2,00
0,33
1,00
3,00
0,32
MS
1,00
1,00
0,50
0,20
0,33
1,00
0,11
Critério 8 - impactos sociais (CR = 0) TV
1,00
3,00
3,00
3,00
3,00
3,00
0,56
TG
0,33
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
0,19
MT
0,33
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
0,19
CC
0,33
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
0,19
MC
0,33
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
0,19
MS
0,33
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
0,19
Fonte: Elaborado pelos autores. Tabela 6. Peso entre os critérios
Critério 3 - custo de instalação (CR = 0,077609) TV
TG
Critério 6 - eficiência energética (CR = 0,050882)
Tabela 5. Determinação do peso entre as alternativas TV
TV
EE
VU
CI
O&M
CG
AT
IA
IS
PR
Cenário 1 - socioambiental EE
1,0
3,0
7,0
8,0
6,0
5,0
0,3
0,5
0,2
VU
0,3
1,0
6,0
7,0
4,0
4,0
0,2
0,3
0,1
CI
0,1
0,2
1,0
3,0
0,2
0,3
0,1
0,1
0,0
O&M
0,1
0,1
0,3
1,0
0,2
0,2
0,1
0,1
0,0
CG
0,2
0,3
5,0
6,0
1,0
3,0
0,1
0,1
0,1
AT
0,2
0,3
3,0
5,0
0,3
1,0
0,1
0,2
0,0
IA
3,0
5,0
9,0
9,0
7,0
7,0
1,0
2,0
0,3
IS
2,0
4,0
8,0
9,0
7,0
6,0
0,5
1,0
0,2
Cenário 2 - econômico EE
1,0
3,0
7,0
8,0
6,0
5,0
0,3
0,5
0,2
VU
0,3
1,0
6,0
7,0
4,0
4,0
0,2
0,3
0,1
CI
0,1
0,2
1,0
3,0
0,2
0,3
0,1
0,1
0,0
O&M
0,1
0,1
0,3
1,0
0,2
0,2
0,1
0,1
0,0
CG
0,2
0,3
5,0
6,0
1,0
3,0
0,1
0,1
0,1
AT
0,2
0,3
3,0
5,0
0,3
1,0
0,1
0,2
0,0
IA
3,0
5,0
9,0
9,0
7,0
7,0
1,0
2,0
0,3
IS
2,0
4,0
8,0
9,0
7,0
6,0
0,5
1,0
0,2
Fonte: Elaborado pelos autores.
70
Tabela 7. Classificação final das alternativas – cenário socioambiental
Fontes TV TG MT CC MC MS
PR Final Classificação 0,149 3º 0,114 6º 0,245 4º 0,426 1º 0,282 2º 0,119 5º Fonte: Elaborado pelos autores.
Tabela 8. Classificação final das alternativas – cenário econômico
Fontes
PR Final
Classificação
TV
0,440
1º
TG
0,197
5º
MT
0,210
4º
CC
0,259
3º
MC
0,291
2º
MS
0,101 6º Fonte: Elaborado pelos autores.
5. RESULTADOS FINAIS E CONTINUIDADE Conclui-se que a casca de arroz é uma alternativa viável para geração descentralizada de energia e as técnicas multicriteriais de apoio à decisão apontam para a solução harmoniosa, frente aos critérios expostos e as possíveis alternativas tecnológicas. As opções de maior relevância do problema descrito, considerando o cenário socioambiental e o cenário econômico, foram: célula a combustível e turbina a vapor, respectivamente. Os resultados atingidos com a utilização do método AHP mostraram-se satisfatórios, uma vez que as considerações observadas em [14] foram atendidas.
com a oferta disponível da biomassa residual, considerando também as alternativas tecnológicas para avaliação da geração conjunta de potência elétrica e térmica – cogeração de energia.
6. REFERÊNCIAS [1] FARRET, F. A; SIMOES, M.G. Integration of Alternative Sources of Energy, John Wiley & Sons, 2006. [2] HADDAD, J.; BOROTNI, E. C.; DIAS, M. V. X. Geração Distribuída no Brasil: Oportunidades e Barreiras, Revista Brasileira de Energia, vol. 11, nº 2, SBPE, 2005, disponível em: <http://www.sbpe. org.br/socios/download.php?id=187> Acesso em fevereiro 2016. [3] AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA – ANEEL. Banco de Informações de Geração (BIG). < http://www2.aneel.gov.br/aplicacoes/capacidade brasil/capacidadebrasil.cfm>. Acesso em 18 de março de 2016. [4] EMPRESA DE PESQUISA ENERGÉTICA – EPE. Plano Decenal de Expansão de Energia 2024. Rio de Janeiro: EPE, 2015. [5] MINISTÉRIO DE AGRICULTURA, PECÁRIA E ABASTECIMENTO – MAPA. Projeção do Agronegócio Brasil 2014/2015 a 2024/2025. Brasília: MAPA, 2015 [6] DINIZ, J. Conversão térmica da casca de arroz abaixa temperatura: produção de bio-óleo e resíduo sílico-carbonoso absorvente. Tese (Doutorado em Química). Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2009. [7] MAYER, F.D; HOFFMANN, R. Quantification and use of rice husk in decentralized electricity generation in Rio Grande do Sul State, Brazil. Clean Techn Environ Policy. Springer - Verlag Berlin Heidelberg, 2014. [8] LIM, J.S. A review on utilization of biomass from rice industry as a source of renewable energy. Clean Techn Environ Policy. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Series 4, nº 20, 2012.
Neste artigo foram consideradas as análises de empreendimentos voltados à minigeração distribuída utilizando a casca de arroz, no entanto poderiam ser avaliados empreendimentos que fazem uso de outros tipos de biomassa residual através da mesma metodologia. É válido ressaltar também que os cenários foram previamente traçados buscando-se incorporar a influência dos stakeholders na tomada de decisão. Além disso, é importante destacar a necessidade da constante revisão dos dados técnicos referente às alternativas tecnológicas. Tais medidas contribuem para a confiabilidade do gerenciamento e seleção das alternativas.
[11] TAHA, R. A.; DAIM, T. Multi-Criteria Applications in Renewable Energy Analysis, a Literature Review. Research and Technology Management in the Electricity Industry, Green Energy and Technology, London, 2013.
Como continuidade de trabalho, está sendo elaborada a modelagem matemática para estimar o real potencial de geração distribuída, de acordo
[12] BARIN, A. Seleção de sistemas de geração de energia elétrica a partir de resíduos sólidos: uma abordagem com a lógica difusa. Tese (Doutorado
[9] REIS, L. B.; FADIGAS, E. A.; CARVALHO, C. E. Energia, Recursos Naturais e Prática do Desenvolvimento Sustentável. Barueri: Manole, 2ª ed., 2012. [10] ANTUNES, C. H.; MARTINS, A. G. MultiObjective Optimization and Multi-Criteria Decision Analysis in the Energy Sector (part II – MCDA). European Working Group “Multiple Criteria Decision Aiding”; Series 3, nº 29, spring, 2014.
71
em Engenharia Elétrica). Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2012. [13] SAATY, T. L. Método de Analise Hierárquica. Rio de Janeiro: Makron Books do Brasil Editora Ltda. e Editora McGraw-Hill do Brasil, 1991.
[14] SAATY, T. L. Decision Making With Dependence and Feedback: The Analytic Network. EUA: RWS Publications, 1996.
72
12.
PROPOSTA DE UM SISTEMA DE MONITORAMENTO E DESPACHO DE MICROGERAÇÃO DISTRIBUÍDA DE ENERGIAS RENOVÁVEIS NO CONCEITO DE CENTRAIS VIRTUAIS DE ENERGIA
Rodrigo Regis de Almeida Galvão1, Thiago José Lippo de França2, Breno Carneiro Pinheiro3 & Luís Thiago Lucio4
RESUMO
CIBiogás, Foz do Iguaçu, Brasil. E-mail: 1rodrigo.regis@cibiogas.org & 4 luis.tl@cibiogas.org; PTI, Foz do Iguaçu, Brasil. E-mail: 2thiago.franca@pti.org.br & 3breno.pinheiro@unioeste.br.
A criação e atualização da resolução normativa da ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) sobre geração distribuída proporcionou um novo ambiente de negócios ao setor elétrico, além de possibilitar que os consumidores também gerassem energia. Neste contexto, o gerenciamento de plantas de microgeração distribuída torna-se um desafio, principalmente, para as distribuidoras de energia elétrica e para toda a cadeia de suprimentos e serviços. Nesse sentido, é premente a necessidade de desenvolvimento de um sistema de monitoramento e despacho em plantas de microgeração, a fim de otimizar o fator de capacidade dos empreendimentos e viabilizar a criação das Centrais Virtuais de Energia (CVE). As CVE fazem parte de uma nova dinâmica do ambiente estratégico do setor de energia, que fortalece a geração distribuída por meio de medidores inteligentes capazes de se comunicar com centros operacionais e assim influenciar os novos modelos de negócios já difundidos pelas conhecidas “smart grids”. Inserido nesse cenário este trabalho apresenta uma proposta de sistema de monitoramento e despacho de microgeração distribuída de energias renováveis, bem como a solução de engenharia para um produto final com foco na expectativa do mercado. Palavras chave: Microgeração, geração distribuída, mercado de energia elétrica, centrais virtuais de energia, energia elétrica.
1. INTRODUÇÃO A necessidade de ampliar a oferta de energia em 50% a cada 20 anos apresenta-se com um desafio real no mundo. Atrelado a isto está o crescimento da população, o crescimento econômico e a redução da pobreza. Assim, o aumento da consciência coletiva com foco no respeito às pessoas e ao meio ambiente vêm impondo aos países a busca por soluções energéticas com foco no bem estar comum, a exemplo do chamado Acordo de Paris, celebrado recentemente na 21ª Conferência das Partes (COP21) da Convenção - Quadro das Nações Unidas sobre Mudança do Clima na capital francesa. Se o século XX foi o século dos combustíveis fósseis, o XXI se anuncia como o das Energias Renováveis, fato que pode ser atestado pela elevada taxa de crescimento na participação das fontes renováveis, notadamente eólica e solar, na geração de energia elétrica. Olhando o cenário nacional, segundo dados da ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) de 2016, publicados no Banco de Informações de Geração (BIG) [1], o Brasil possui atualmente 4.587 empreendimentos
de geração de energia em operação. Ainda segundo o BIG, existem 207 empreendimentos em construção e 660 com construção não iniciada, com os quais se espera uma adição de mais de 25GW na capacidade de geração de energia do país. Vale ressaltar que, conforme o Relatório de Acompanhamento da Implantação de Empreendimentos de Geração [2], publicado em abril de 2016 pela mesma agência, as usinas fotovoltaicas são responsáveis por 4,4% da matriz de implantação de novos empreendimentos de geração da energia elétrica. Outro ponto destacado no documento é o acréscimo de cerca de 441,5 MW de eólicas outorgadas em 2016. Não obstante os dados apresentados refiramse ao Sistema Interligado Nacional (SIN), a partir da Resolução Normativa 482 de 17 de abril de 2012, atualizada pela Resolução 687/2015, os sistemas de micro e minigeração distribuídas ganharam interesse de consumidores que, gerando energia com fontes renováveis, passaram a acessar os sistemas de distribuição e de compensação de energia elétrica (net metering), e destaque no planejamento da expansão do setor elétrico nacional devido à oferta de potência ativa 73
e serviços ancilares fundamentais à rede elétrica [3]. Esta nova configuração, onde se fundem os papéis de consumidor e produtor ou “prosumer”, implica em um ambiente estratégico de negócios completamente diferente daquele estabelecido há décadas no Brasil, onde predominam os sistemas de geração isolados, com poucas conexões e muitas restrições, e os interligados, com ampla extensão territorial e essencialmente unidirecional. Nesse sentido, o que se vê atualmente são forças produtivas e interesse governamental em ampliar o modal de produção de eletricidade no país pela criação de um setor elétrico distribuído e conectado, com uma matriz diversificada, com forte presença de geração distribuída (GD) pelo uso redes inteligentes e com fluxo de energia bidirecional. Como fruto dessa nova forma de explorar o mercado do setor elétrico, surge a necessidade de integrar essas pequenas fontes de geração de modo a otimizar os recursos energéticos. Em face disto, diversos agentes estão surgindo para aproximar o conhecimento quanto às tendências de mercado com as novas tecnologias de informação e automação de sistemas, a fim de ampliar o controle sobre as plantas e aumentar o retorno financeiro desses empreendimentos. Dentre esses novos agentes destacam-se as Centrais Virtuais de Energia (CVE), que possibilitam aos ditos operadores virtuais do sistema, gerenciar as unidades geradoras de energia como uma só, ou seja, como uma usina geradora de energia de maior porte [4]. Alinhado a essa nova realidade do setor elétrico nacional, esse trabalho apresenta duas plantas de geração de energia a partir de fontes renováveis. Uma dessas instalações refere-se a uma planta mista, construída no município de Foz do Iguaçu/PR em uma área cedida pela Itaipu Binacional. Essa planta é constituída por sistema de geração fotovoltaico com potência instalada de 3 kWp e uma unidade de produção de biogás/biometano. A outra instalação refere-se a uma planta de geração fotovoltaica instalada no Instituto Federal de Rondônia (IFRO) com capacidade de 15kWp. Além disso, será apresentado o sistema de monitoramento e comando dessas plantas, com vistas ao desenvolvimento e implantação de uma CVE que permitirá explorar o potencial dos empreendimentos de modo eficaz. O restante do trabalho está dividido como segue. A seção 2 apresenta o conceito de CVE, onde são apresentadas suas principais
características. Na seção 3 é detalhado o projeto em andamento com enfoque nas características operacionais de cada planta e nos sistemas de automação e monitoramento desenvolvidos. A seção 4 discute como o projeto poderá evoluir no contexto das Centrais Virtuais de Energia e, por fim, a seção 5 traz as conclusões e a perspectivas futuras.
2. CENTRAIS VIRTUAIS DE ENERGIA Em termos práticos, as CVEs permitem a integração dos vários recursos energéticos distribuídos e sua interligação com sistema elétrico. Opera, dessa forma, como um único agente no mercado de energia, agregando os diversos componentes atuantes na GD. Quando as CVEs incorporam capacidades de armazenamento de energia e responsabilidades quanto ao atendimento às demandas, permite-se que as unidades de microgeração atuem no despacho de energia como plantas maiores [5]. O estudo das CVEs vem ganhando destaque no meio científico, notadamente com sua implantação em sistemas distribuídos [6-8], onde são discutidas as barreiras técnicas e regulatórias que ainda precisam ser vencidas para ampliação desse novo conceito. Outras áreas de pesquisa voltadas às CVEs são as comerciais [9], controle [10], despacho [11] e os diversos requisitos técnicos para implementação desses agentes [12]. A literatura [13] difere dois tipos de centrais virtuais de energia: Centrais Virtuais de Energia Técnicas (CVET) e Centrais Virtuais de Energia Comerciais (CVEC). De modo geral, as CVET possuem um foco local, uma vez que gerenciam os recursos energéticos e os custos de produção. Além disso, essas entidades preocupam-se com o fornecimento de serviços a rede elétrica, seja como reserva de potência ativa ou serviços auxiliares. Por outro lado, as CVEC voltam-se ao mercado de energia, seja oferecendo serviço ou participando de leilões. Com o intuito de estruturar a criação e implantação dessas centrais, muitos esforços têm sido empreendidos na identificação e padronização dos serviços oferecidos à rede elétrica. Em [14], por exemplo, propõe-se um mapeamento dos serviços dessas centrais utilizando o modelo de arquitetura das “smart grid” ou SGAM (Smart Grid Architecture Model), detalhado em [15]. Nesse modelo, são definidas 5 camadas ou dimensões de interoperabilidade mostradas da Figura 1.
74
Figura 1: Camadas de Controle das CVEs. Fonte: Elaborado pelos autores.
De modo geral, a primeira camada ou camada de Negócios refere-se às políticas econômicas e regulatórias do setor energético bem como os objetivos dos negócios. A segunda camada, chamada camada de Função, compreende os sistemas de gestão e controle dos recursos energéticos distribuídos. Já a camada de Informação define os modelos padronizados de dados trocados entre subsistemas, enquanto a quarta camada ou camada de Comunicação trata dos protocolos e das tecnologias de rede que atendam aos requisitos operacionais. Por fim, a camada de Componente compreende os componentes básicos envolvidos na implantação da CVE e a conectividade entre eles.
3. PLANTAS
DE DISTRIBUÍDA E MONITORAMENTO
O
MICROGERAÇÃO SISTEMA DE
Essa seção dedicar-se-á a apresentar detalhes do projeto do sistema de monitoramento de plantas de microgeração de energia a partir de fontes renováveis. Destaca-se que o projeto é resultado da parceria entre as Centrais Elétricas de Rondônia S.A., o Centro Internacional de Energias Renováveis – CIBIOGÁS e a Fundação Parque Tecnológico Itaipu – FPTI. 3.1.Visão Geral O projeto contempla às seguintes entregas: i) implantar um complexo de geração solar com o uso de distintas tecnologias de geração e armazenamento de energia nas instalações Itaipu Binacional e no Instituto Federal de Rondônia. Para ambos os casos, os sistemas servirão de backup para a linha da concessionária até as instalações e, no caso da usina de Itaipu, poderá aliviar o seu serviço auxiliar; ii) automatizar uma planta de geração de biogás/biometano, instalada em Itaipu, a partir de biomassa oriunda de
esgotos de restaurantes e de podas de gramas para abastecimento de veículos movidos por biometano. Eventualmente, como já acontece em outras instalações, o biogás poderá ser utilizado para geração de eletricidade; iii) desenvolver um sistema de monitoramento capaz de agrupar dados sobre o status das plantas, produção por período, além de informações sobre mercado. Além disso, incorporar alguns comandos remotos que possam atuar nesses sistemas; iv) criar um portfólio de projetos direcionado ao mercado, de curto e longo prazo, que possam atrair recursos por meio de Fundo de Investimentos em Participações/FIP ou outros modelos de negócios. Espera-se assim alavancar projetos nas regiões de implantação das plantas, aproveitando as oportunidades que estão emergindo no setor de geração distribuída. 3.2. Planta de Geração de Biogás/Biometano A planta para produção de biogás/biometano, que está sendo instalada em Itaipu Binacional, está mostrada na Figura 2 e possuirá as seguintes características: Capacidade 500m3/dia;
de
produção
de
biogás:
Capacidade de produção de biometano: 300m3/dia; Área ocupada: 3.000 m²; Quantidade de biorreatores: 2; Consumo de energia: 6,5 Mh/mês.
Figura 2: Unidade Demonstração (UD) de produção de biogás/biometano. Instalação em Itaipu Binacional. Fonte: Elaborado pelos autores.
Quando entrar em operação, a planta deverá processar as seguintes quantidades de biomassa: Esgoto sanitário: 10m3/dia; Grama: 1.200 kg/dia; Resíduos orgânicos: 600 kg/dia; O esgoto sanitário mencionado é originado do edifício de produção de Itaipu, enquanto a 75
grama será proveniente das podas diárias na vegetação das amplas áreas verdes da usina. Quanto aos resíduos orgânicos, o material será proveniente dos restaurantes instalados no complexo de Itaipu Binacional, os quais estão nas proximidades da planta. De modo geral, após o recebimento dos resíduos orgânicos ocorrerá o preparo da biomassa, isto é, serão adicionadas as frações de resíduos provenientes de grama e esgoto a fim de obter uma mistura com 12% de sólidos. Inicialmente, a planta produzirá exclusivamente biometano para abastecer uma frota de 60 veículos de Itaipu movidos por esse combustível. Entretanto, se a planta fosse utilizada para gerar eletricidade, os 500m³ de biogás responderiam por aproximadamente 21MWh/mês. 3.3. Planta de Geração Fotovoltaica Na sequência do trabalho, serão apresentadas as plantas de geração fotovoltaica instaladas em Itaipu Binacional, no estado do Paraná, e no Instituto Federal de Rondônia. 3.3.1. Instalação Itaipu Binacional
estará ligada a rede de baixa tensão de Itaipu e reduzirá os custos de energia da planta de biogás/biometano. Com vistas à produção de energia limpa e sustentável, pretende-se ampliar a capacidade de geração da planta fotovoltaica e possibilitar sua ligação direta ao sistema de geração de biogás/biometano de modo a fechar um ciclo de produção de energia elétrica e combustível a partir de uma fonte renovável e com aproveitamento de resíduos. 3.3.2. Instalação Rondônia
Instituto
Federal
de
A planta de geração fotovoltaica a ser instalada no Instituto Federal em Rondônia (IFRO), mostrado na Figura 4, possuirá as seguintes características: Potência instalada: 15kW; Área ocupada: 200m2; Quantidade de painéis/potência por painel: 56/265W; Quantidade de inversor: 2/8.2kW.
inversores/potência
por
A planta de geração fotovoltaica a ser instalada em Itaipu Binacional, mostrado na Figura 3, possuirá as seguintes características: Potência instalada: 3,18kWp; Área ocupada: 50m2; Quantidade de painéis/potência por painel: 12/265W; Quantidade de inversor: 1/3kW.
inversores/potência
por Figura 4: Unidade Demonstração (UD) de geração energia fotovoltaica. Destaque do local da instalação no Instituto Federal de Rondônia (IFRO). Fonte: Google Earth. Consulta realizada em 09/2016.
Figura 3: Representação 3D da instalação da Unidade Demonstração (UD) de produção de biogás/biometano com instalação do painel geração de energia fotovoltaica. Fonte: Elaborado pelos autores.
Vale destacar que essa futura instalação tratase de uma unidade de demonstração para fins de estudos preliminares de viabilidade técnicoeconômica e para validação do sistema de monitoramento em desenvolvimento. A planta
Quando instalado, o sistema terá dois propósitos fundamentais: i) servir de laboratório junto à instituição para a realização de pesquisa dos alunos e professores; ii) possibilitar estudos de viabilidade técnico-econômica para ampliação desse modal de geração para comunidades com restrições quanto ao acesso à energia elétrica no Norte do país. O sistema estará ligado à rede de baixa tensão por meio de uma subestação instalada dentro do instituto e possibilitará redução no custo de energia elétrica. 76
3.4. Sistema de Monitoramento Para a implantação efetiva de uma CVE, que integre todas as informações quanto aos recursos energéticos distribuídos disponíveis, à disponibilidade, capacidade e custo de produção das plantas e às tendências e tarifações do mercado energético, é necessário uma automatização das plantas, uma rede de comunicação, com serviços de coleta e transmissão de dados, bem como uma interface com usuário que permita tanto a visualização de dados online como a análise de históricos de produção e algum nível de comando remoto das unidades de geração. Essa integração entre os subsistemas da CVE, desde o baixo nível, onde se encontram os processos de produção até o alto nível, onde são realizadas compras e venda de ativos energéticos, é essencial para as tomadas de decisão do operador virtual. Nesse sentido, o projeto apresentado nesse trabalho propõe um sistema de monitoramento que, se não engloba ainda todas as funcionalidades desejadas para operação de uma CVE, caminha nesse objetivo. O sistema desenvolvido baseia-se no conceito de internet das coisas (internet of things - IoT), que tem sido aplicado em diversos cenários desde modelos de negócios para grandes empresas até projetos de automação residencial [16]. Na Figura 5 mostra-se uma visão do sistema de monitoramento e comando desenvolvido para o projeto, onde se concentrarão todas as informações sobre as unidades de geração e de onde será possível realizar algumas intervenções nos processos.
serão definidos para permitir níveis de acesso com maior ou menor abrangência ao sistema. Destaca-se no sistema a presença do servidor web e do banco de dados, que permitirão o acesso tanto aos dados online quanto ao histórico de informações acerca da unidade de produção em um período selecionado pelo usuário. Todas as informações serão disponibilizadas através de gráficos e/ou valores numéricos. O aplicativo ainda possuirá um caráter dinâmico, permitindo que o usuário cadastre novas plantas, novas grandezas monitoradas e novos equipamentos. Contextualizando com o que foi discutido na seção 2, as camadas compreendidas no projeto do sistema de monitoramento são: componente, comunicação e informação, uma vez que toda a logística de abastecimento e instrumentação das plantas, estrutura de rede para coleta e transmissão de dados e suporte a visualização das informações pelo usuário estão sendo desenvolvidas. Dentre as grandezas monitoradas em cada sistema, pode-se destacar: Planta Fotovoltaica: Corrente elétrica, Tensão de entrada e saída do inversor; Potência elétrica gerada; Fator de potência; Irradiação, Temperatura;
Velocidade
Quantidade economizada;
de
do
energia
vento, produzida,
Tarifa de energia local e economia alcançada; Planta Biogás/Biometano: Quantidade de grama processada; Volume de esgoto processado; Volume de resíduo orgânico processados; Volume de biogás produzido; Volume de biometano produzido e fornecido aos veículos;
Figura 5: Diagrama da instrumentação e monitoramento em desenvolvimento para integração das unidades geradoras de energia. Fonte: Elaborado pelos autores.
O sistema poderá ser acessado pelo usuário por meio de uma interface para computadores pessoais ou dispositivos móveis, como “tablets” e celulares. Além disso, diferentes perfis de usuário
Faturamento; Para o sistema fotovoltaico, todos os parâmetros elétricos medidos são fornecidos pelo inversor, enquanto os parâmetros meteorológicos são provenientes de sensores instalados no local. Com respeito à planta de produção de biogás/biometano, a instrumentação é mais diversificada e envolve sensores de temperatura, 77
vazão, pressão, acionadores, transdutores, etc. Nesse caso, o controlador lógico programável controla a planta e lê o status de alguns equipamentos e envia os dados para a nuvem, que disponibiliza essas informações para o usuário final e atualiza o banco de dados para consultas futuras. Para localidades onde não há internet disponível, prevê-se a utilização de celulares para envio desses dados à nuvem. Para a evolução do sistema, está previsto a disponibilização de funcionalidades para comando remoto a partir dos aplicativos que rodam nos dispositivos móveis. Desse modo, o operador ou proprietário poderá ligar/desligar a planta ou direcionar o fluxo de energia produzido.
4. ANÁLISE E DISCUSSÕES O propósito do projeto detalhado nesse trabalho pode ser compreendido a partir do sistema realimentado, conforme apresentado na Figura 6, que, apesar de não contemplar todos os subsistemas do conceito de central virtual de energia, já se identifica nesse modelo elementos que apontam para implantação dessas entidades.
dos custos, política meteorológicas, etc.
tarifária,
condições
Desse modo, a decisão sobre a operação das unidades geradoras é definida a partir da análise sobre a relação entre valor da energia produzida, custos de produção e disponibilidade de recursos energéticos. Para exemplificar isso, alguns cenários podem ser criados para ilustrar a atuação sobre os sistemas: Cenário1: Contexto: Baixa procura por biometano e pouca oferta de biomassa devido ao período de férias na usina. Ação: Foco na produção ou armazenamento de energia fotovoltaica para fins de compensação ou provimento de serviços à rede elétrica. Cenário2: Contexto: Demanda alta por combustível e custo de energia elétrica elevado. Ação: Foco na produção de energia fotovoltaica para fins de compensação ou fornecimento exclusivo para a planta de biogás/biometano. Cenário 3: Contexto: Controle do volume de produção de biometano para abastecimento de veículos e da produção de biogás para cocção. Ação: Foco na proporção adequada de produção para maximizar o lucro.
Figura 6: Esquema da Central Virtual de Energia a partir de plantas de microgeração instaladas no Paraná (planta 1) e Rondônia (planta 2). Fonte: Elaborado pelos autores.
Como visto na seção 3, a planta 1 está localizada no estado do Paraná e refere-se a uma planta mista com geração fotovoltaica e biogás/biometano. Já a planta 2, trata-se de um sistema de geração exclusivamente fotovoltaico. Entretanto, é através do sistema de monitoramento e armazenamento de dados que operadores ou usuários poderão visualizar os níveis de produção, acompanhar metas, evolução
O objetivo do sistema é, portanto, prover informações acerca das unidades geradoras bem como do mercado de energia a fim de capacitar o operador a atuar sobre essas unidades de modo eficaz e alinhado com as tendências de mercado. Para tanto, é necessário um nível de automação cada vez mais elevado e uma infraestrutura de rede de comunicação adequada para permitir a coleta de dados online e eventuais intervenções na operação. Vale destacar ainda, o registro contínuo no banco de dados sobre toda a operação e produção das unidades geradoras. Esse registro corresponde a um histórico, que poderá ser acessado a qualquer instante para análise temporal do comportamento e produtividade das plantas. Considerando o estágio atual de desenvolvimento, muito ainda precisa ser feito. 78
Dentre os principais pontos a serem avançados destacam-se:
parceria no desenvolvimento e implantação do sistema.
Ampliação do número de plantas instaladas interligadas ao sistema;
7. REFERÊNCIAS
Elevar o nível de automação dos processos; Permitir fotovoltaica;
armazenamento
de
energia
Ampliar as possibilidades de intervenção remota nas plantas; Padronizar o sistema de acordo com normas internacionais;
5. CONCLUSÃO O trabalho apresentou o estágio de implantação de duas plantas de microgeração de energia instaladas nos estados de Rondônia e Paraná. No primeiro caso, trata-se de uma planta uma planta exclusivamente fotovoltaica e no segundo, uma planta de geração mista fotovoltaica e biogás/biometano. Nesse sentido, chama-se atenção para o novo olhar dado aos resíduos orgânicos e ao esgoto sanitário, que são tratados como recursos energéticos. O projeto acompanha a tendência atual de pulverizar a produção de energia ao longo do território nacional, promovendo impactos socioambientais altamente positivos e serviços importantes para o setor elétrico em todos os seus níveis. Um sistema onde as unidades de geração encontram-se distribuídas exige, no entanto, um monitoramento e gerenciamento remotos dos recursos energéticos e da evolução do mercado. Para isso, o sistema de monitoramento apresentado coleta e disponibilizar dados de produção e de disponibilidade de geração das plantas tanto online como por período. Como visto, toda infraestrutura apresentada alinha-se ao conceito de central virtual de energia, entidade voltada ao gerenciamento de recursos energéticos e despacho de geração de energia, que vem sendo explorado e desenvolvido em diversos países. Apesar de embrionário, o projeto reflete o novo cenário de negócios que se abre no setor elétrico e que certamente exigirá dos órgãos reguladores uma legislação mais inclusiva no que tange à geração de energia distribuída.
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS Os autores do artigo agradecem às Centrais Elétricas de Rondônia – CERON pelo apoio financeiro ao projeto e à Itaipu Binacional pela
[1] ANEEL - Agência Nacional de Energia Elétrica. “BIG - Banco de Informações de Geração,” 2016. Disponível em : <http://www2.aneel.gov.br /aplicacoes/capacidadebrasil/capacidadebrasil.cfm >. Acesso em: 01 outubro 2016. [2] ANEEL - Agência Nacional de Energia Elétrica. “Relatório de Acompanhamento da Implantação de Empreendimentos de Geração”, no7, 8p., Abril, 2016. Disponível em : <http://www.aneel.gov.br /documents>. Acesso em: 01 outubro 2016. [3] F. D. Moya CHAVES, “Serviços Ancilares através da Geração Distribuída: Reserva de Potência Ativa e Suporte de Reativos”. Tese (Doutorado em Planejamento de Sistemas Energéticos.) – Departamento de Engenharia Mecânica da Universidade de Campinas, São Paulo, 2012. [4] G. PLANCKE, K. DE VOS, R. BELMANS and A. DELNOOZ, “Virtual power plants: Definition, applications and barriers to the implementation in the distribution system,” 2015 12th International Conference on the European Energy Market (EEM), Lisbon, 2015, pp. 1-5. [5] Ł. NIKONOWICZ, J. MILEWSKI, “Virtual Power Plants – general review: structure, application and optimization,” Journal of Power Technologies, vol. 3, no. 92, p. 135 – 149, 2012. [6] L. C. RODRIGUES JUNIOR, “Integração de fontes renováveis no sistema elétrico através de Centrais Renováveis Virtuais”. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Energia e do Ambiente) – Departamento de Engenharia Geográfica, Geofísica e Energia da Universidade de Lisboa, Lisboa, 2012. [7] L. I. DULĂU, M. ABRUDEAN and D. BICĂ, “Distributed generation and virtual power plants,” Power Engineering Conference (UPEC), 2014 49th International Universities, Cluj-Napoca, 2014, pp. 15. [8] T. K. V. HERNANDEZ, “Uma Proposta de Integração da Geração Distribuída, por Meio das Usinas Virtuais, ao Sistema Elétrico do Estado de São Paulo”. Dissertação (Mestrado em Ciências) Instituto de Energia e Ambiente da Universidade de São Paulo, São Paulo, 2001. [9] S. YOU, C. TRÆHOLD, and B. POULSEN, “A market-based virtual power plant,” in Proc. Int. Conf. Clean Elect. Power (ICCEP’09), 2009, pp. 460 – 465. [10] X. HUANHAI et al., “Virtual power plant-based distributed control strategy for multiple distributed generators,” IET Control Theory Appl., vol. 7, no. 1, pp. 90–98, Jan. 2013. [11] M. VASIRANI, R. KOTA, R. CAVALCANTE, S. OSSOWSKI, and N. JENNINGS, “An agent-based approach to virtual power plants of wind power
79
generators and electric vehicles,” IEEE Trans. Smart Grid, vol. 4, no. 3, pp. 1314 – 1322, Sep. 2013.
Using IEC 61850”, IEEE Transaction on Industrial Informatics, Vol. 12, no 1, vol. 12, February 2016.
[12] N. ETHERDEN, M. H. BOLLEN, and J. LUNDKVIST, “Quantification of network services from a virtual power plant in an existing subtransmision network,” in Proc. 4th IEEE PES Int. Conf. Exhib. Innov. Smart Grid Technol. (ISGT Europe), 2013, pp. 1–5.
[15] CEN-CENELEC-ETSI Smart Grid Coordination Group (SG-CG). (2012, Nov). “First set of standards,” Brussels [Online]. Disponível:ftp://ftp.cen.eu/EN/EuropeanStandard ization/HotTopics/SmartGrids/First%20Set%20of %20Standards.pdf.
[13] M. BRAUN, “Provision of Ancillary Services by Distributed Generators – Technological and Economic Perspective,” Tese (Doutorado em Energias Renováveis e Eficiência Energética.) Institute für Elektrische Energietechnik, Kassel University, Kassen, Alemanha, 2008.
[16] JAYAVARDHANA G., RAJKUMAR B., SLAVEN M., MARIMUTHU P., Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions, Future Generation Computer Systems, vol. 29, no 7, p. 1645-1660, Sep 2013.
[14] Nicholas ETHERDEN, Valeriy VYATKIN, Math H. J. BOLLEN, “Virtual Power Plant for Grid Services
80
13.
ANÁLISE DO MERCADO POTENCIAL DA GERAÇÃO DISTRIBUÍDA FOTOVOLTAICA NO BRASIL Izana Nadir Ribeiro Vilela1 & Ennio Peres da Silva2
Unicamp, Programa de Pós-Graduação em Planejamento de Sistemas Energéticos, Campinas, Brasil. E-mail: 1izanarivi@gmail.com & Unicamp - Laboratório de Hidrogênio da Unicamp, Núcleo Interdisciplinar de Planejamento Energético, Campinas – Brasil E-mail: 2lh2ennio@ifi.unicamp.br RESUMO
Esse trabalho analisa o mercado atual de geração distribuída fotovoltaica no Brasil e o perfil do consumidor que a adota, por segmentos ou classes de consumo. São utilizadas projeções de órgãos do setor e o registro de micro e minigeradores efetivados no país, disponibilizado pela Agência Nacional de Energia Elétrica - ANEEL. Como um dos resultados identifica-se as principais barreiras para a consolidação da energia fotovoltaica no mercado e as vantagens e desvantagens da tecnologia. Palavras chave: Geração distribuída, geração fotovoltaica, mercado potencial, energia elétrica, consumo de energia.
1. INTRODUÇÃO A preocupação global com o meio ambiente e, recentemente, com as mudanças climáticas, impulsionou o uso de fontes alternativas de energia. No Brasil, considerando a disponibilidade dos recursos, tais como solar, eólica e biomassa, nota-se um gradual aumento do uso dessas fontes motivado pela busca da diversificação da matriz energética, da redução da dependência dos combustíveis fósseis e da minimização dos impactos ambientais [1]. Atualmente, o setor elétrico vivencia grandes transformações no âmbito da distribuição. Além da crescente demanda por fontes alternativas, as mudanças tecnológicas e a redução dos custos dos equipamentos de geração indicam uma transição para os sistemas distribuídos. Nos últimos anos, a geração distribuída destacou-se no cenário energético nacional, principalmente após a publicação da Resolução Normativa nº 482, pela Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL [2], que garantiu o acesso da micro e minigeração ao sistema de distribuição e ao sistema de compensação de energia, também conhecido como Net Metering. Ressalta-se que a geração solar fotovoltaica apresenta características disruptivas, diferenciando-se das demais e modificando, portanto, a rede de valor existente e o mercado tradicional. Para tornar a geração distribuída mais atrativa, a ANEEL publicou a Resolução Normativa nº 687 [3] incorporando algumas
modificações e inovações sobre a original RN nº 482. Desse modo, espera-se um crescimento da geração distribuída no mercado brasileiro, principalmente da fotovoltaica, considerando a disponibilidade da incidência solar e os atuais esforços para incentivar o desenvolvimento e adoção dessa tecnologia no país. Seno assim pretende-se com esse trabalho apresentar o panorama do atual mercado potencial da geração distribuída fotovoltaica no Brasil por segmentos. Além disso, busca-se analisar a sua influência na macroeconomia do país, a entrada de novos agentes e os fatores que modificam esse mercado.
2. GERAÇÃO DISTRIBUÍDA Na literatura, não há um consenso sobre a definição de geração distribuída. É possível encontrar conceitos diversos que variam de acordo com a forma de conexão à rede, capacidade instalada, localização, tecnologias e recursos primários utilizados. De modo geral, a geração distribuída se caracteriza como uma forma de geração próxima ao ponto de consumo e conectada ao sistema de distribuição [4]. Para esse trabalho, validam-se os conceitos apresentados na RN nº 687, na qual a geração distribuída é diferenciada pela potência instalada. A microgeração distribuída é uma central geradora de energia com potência instalada menor ou igual a 75 kW e que utilize cogeração qualificada ou fontes renováveis de energia elétrica, conectada à rede de distribuição por meio de instalações de unidades consumidoras. Já a minigeração distribuída é uma central geradora de energia 81
elétrica, com potência instalada superior a 75 kW e menor ou igual a 3 MW, para fontes hídricas, e menor ou igual a 5 MW para cogeração qualificada ou para as demais fontes renováveis de energia elétrica [3]. Essa é a definição adotada no Brasil, mas há também outras figuras presentes na regulação e que são relevantes para a viabilidade do mercado: o sistema de compensação e a geração compartilhada de energia. O sistema de compensação permite que o consumidor injete a energia excedente na rede e gere créditos de energia para posterior compensação. A geração compartilhada de energia se configura como um arranjo ou até mesmo um modelo de negócio, caracterizado pela reunião de consumidores que obtém a energia de um mesmo sistema fotovoltaico. Essas medidas incentivam e ampliam o alcance da fotovoltaica no país, impactando diretamente no mercado em desenvolvimento.
envolve toda a sociedade e o agente de distribuição.
3. O MERCADO DA GERAÇÃO DISTRIBUÍDA FOTOVOLTAICA NO BRASIL Os potenciais nichos de mercado da geração distribuída fotovoltaica correspondem às classes de consumo que diferenciam os consumidores de energia elétrica. São eles: residencial, industrial, comercial, rural e poder público [7]. Cada classe é composta por subclasses, no entanto, para esse trabalho elas não serão avaliadas separadamente. Através do registro de micro e minigeradores distribuídos efetivados na ANEEL [8], é possível ter uma visão geral do mercado atual. As fontes registradas abrangem a fotovoltaica (UFV), eólica (EOL), híbrida, térmica (UTE) e hidráulica. A Figura 1 apresenta o gráfico com o número de geradores registrados por fonte no Brasil, atualmente.
2.1. Geração distribuída fotovoltaica: vantagens e desvantagens Nº de Geradores
A geração distribuída fotovoltaica parte do princípio que cada unidade consumidora é uma unidade de produção de energia elétrica, capaz de abastecer total ou parcialmente a sua própria demanda. Unidade consumidora é qualquer edificação que possua demanda por eletricidade, tais como residências, comércios, prédios públicos e indústrias [5]. Os sistemas fotovoltaicos distribuídos oferecem vantagens para o sistema elétrico, tais como: a energia é produzida junto à carga, minimizando as perdas nas redes de transmissão e distribuição; os investimentos em linhas de transmissão e distribuição podem ser evitados; e o sistema possui modularidade, ou seja, pode ser ampliado conforme a demanda. Entretanto, a geração distribuída fotovoltaica também apresenta desvantagens operacionais e econômicas que devem ser consideradas nas análises feitas. Entre as principais desvantagens, destacam-se problemas relacionados à proteção do sistema, o aumento de tensão que pode limitar a quantidade de geradores distribuídos na rede, a variação de tensão e o efeito dos harmônicos, além de problemas de estabilidade da rede [6]. Concernente à questão econômica, a geração distribuída representa uma ameaça para as concessionárias, impactando as suas receitas. Essa erosão de receita seria neutralizada através do aumento das tarifas dos consumidores. De modo geral, quem não adota esse tipo de geração poderá adquirir uma energia mais cara da distribuidora, ocasionando um impasse que
5000
Geradores Distribuídos por Fonte
4000 3000
4055
2000 1000
62
5
24
5
0
Figura 1 Total de geradores distribuídos no Brasil por fonte Fonte: Adaptado pelos autores com base na referência [8]
Há, no total, 4.151 geradores distribuídos no país. Ressalta-se que esses dados estão em constante atualização e os valores apresentados nesse trabalho são referentes ao mês de outubro de 2016. De acordo com a Figura 1, nota-se a discrepância entre a fotovoltaica e as outras tecnologias, sendo 98% do mercado formado por sistemas fotovoltaicos. É necessário pontuar que a fotovoltaica apresenta determinadas facilidades em relação às outras tecnologias, tanto na implantação do sistema, na área requerida para a instalação e na distribuição do recurso solar. A eólica, por exemplo, para pequenos sistemas de geração ainda é cara e não é adequada para ambientes urbanos. As térmicas compreendem conjuntos motores geradores que, em geral, dependem de combustíveis fósseis (diesel) e a hidráulica da disponibilidade de recursos hídricos (Pequenas Centrais Hidroelétricas – PCH). Apesar 82
da predominância numérica dos geradores fotovoltaicos, em termos de potência instalada a eólica apresenta 232,4 kW, os sistemas híbridos 8,9 kW, as térmicas 4,35 MW e a hidráulica 2,5 MW. Os geradores que utilizam a fotovoltaica (4.055, especificamente) estão concentrados na região sudeste e sul do país, como mostra a Figura 2. Número de Geradores por Estado
Nº de Geradores
1200 1000
MG; 973
geradores que não declararam a classe de consumo no registro, totalizando 239 kWp de potência instalada. Distribuição de Geradores por Segmento Poder Público 1%
Rural 1%
Industrial 2% Comercial 14%
RJ; 435 SP; 611
800
Residencia l 81%
RS; 477
600
Outros 1%
PR; 370
400 200 0 AL BA DF GO MT MG PB PE RJ RS SC SE
Estado Figura 2 Número de geradores por estado Fonte: Adaptado pelos autores com base na ref. [8]
O Estado de Minas Gerais se destaca em número de instalações, seguido de São Paulo, Rio Grande do Sul e Rio de Janeiro. Segundo o Ranking das Tarifas da ANEEL [9], esses estados apresentam os maiores valores de tarifa de energia do país, sendo esse um fator que influencia diretamente na viabilidade econômica da energia solar, além de contribuir para o alcance da chamada paridade tarifária, na qual o custo da geração da fotovoltaica (em R$/kWh) se torna igual ou mais barato que a tarifa cobrada pela concessionária (em R$/kWh). Os estados do Acre, Amapá e Roraima não apresentam instalações. A análise do mercado potencial envolve a identificação do número de consumidores por segmento. No caso da geração distribuída fotovoltaica os segmentos são as classes de consumidores, como citado anteriormente. Com o valor total do registro de geradores, é possível identificar a participação de cada segmento, como mostra a Figura 3. No Brasil, como mostra a Figura 3, a geração distribuída fotovoltaica é mais forte no segmento residencial com 81% dos geradores instalados para suprir a demanda de residências. Em segundo lugar está o segmento comercial, com 14%, seguido do industrial, com 2%. Nota-se uma irrisória participação do Poder Público e do segmento rural, composto por residências em zonas rurais e agropecuária. Há ainda o segmento identificado como “Outros”, composto por
Figura 3 Participação dos geradores em cada segmento Fonte: Adaptado pelos autores com base na ref. [8]
A Figura 4 apresenta o número de conexões feitas por ano no Brasil e nota-se a contribuição da RN nº 482 na adoção da fotovoltaica. O crescimento acentuado, mesmo com a recessão econômica vivenciada pelo país nos últimos anos, justifica-se por razões políticas, mercadológicas, financeiras, econômicas e ambientais, visto que mais pessoas estão interessadas em gerar a própria energia e envolvidas com a questão ambiental. Além disso, o sistema de compensação de energia e a criação de empresas do setor, oferecendo projeto e instalação dos equipamentos, também auxiliaram no crescimento de conexões. Com relação à potência instalada, um salto significativo ocorreu com a Chamada 13 da ANEEL, de 2011 [10], a partir da qual várias empresas do setor elétrico construíram instalações fotovoltaicas conectadas à rede. Número de Conexões por Ano
2447 1275
4
3
52
Antes de 2012
2012
2013
274 2014
2015
2016
Figura 4 Conexões de geradores distribuídos por ano no Brasil Fonte: Adaptado pelos autores com base na ref. [8]
83
O Quadro 1 apresenta a quantidade de equipamentos registrados, bem como a potência instalada relacionada à geração distribuída fotovoltaica no Brasil. Quadro 1. Componentes e potência instalada Quantidade de Módulos
116,461
Área Utilizada
204,840 m²
Quantidade de Inversores
5,472
Potência Instalada Total
32,034 kWp
Fonte: Adaptado pelos autores com base na referência [8]
No total e, aproximadamente, estão sendo utilizados: 117 mil módulos, ocupando uma área de 205 mil metros quadrados, com a conversão de corrente contínua para corrente alternada sendo realizada por mais de 5 mil inversores. Os 4.055 geradores distribuídos fotovoltaicos representam uma potência instalada de 32 MWp, aproximadamente. A avaliação do mercado potencial também deve considerar os fatores que modificam positiva ou negativamente esse mercado. Os pontos principais para o contexto brasileiro serão apresentados adiante. 3.1. Fatores que Modificam o Mercado Potencial O envolvimento dos governos, tanto estadual quanto federal, pode gerar incertezas no desenvolvimento do negócio fotovoltaico, pois no Brasil há grande influência política nas questões energéticas. No âmbito regulatório houve a revisão e a atualização do arcabouço legal, com ampliação da capacidade instalada dos sistemas e as fontes de geração sendo permitido o uso de qualquer fonte renovável, bem como da cogeração. O prazo de validade dos créditos gerados no sistema de compensação passou de 36 para 60 meses. Além disso, esses créditos podem ser utilizados para abater o consumo de unidades consumidoras do mesmo titular em outro local. Essa utilização dos créditos é denominada autoconsumo remoto e deve ser feita na área de atendimento de uma mesma distribuidora. Outro ponto que influenciou no crescimento da geração distribuída em 2016, está na possibilidade do gerador ser instalado em condomínios (empreendimentos de múltiplas unidades consumidoras, em prédios, por exemplo). Nessa configuração a energia gerada pode ser dividida entre os condôminos em porcentagens definidas pelos próprios consumidores. Ademais, a ANEEL também criou a figura da geração compartilhada, possibilitando que diversos interessados se unam em um consórcio ou em uma cooperativa e instalem um micro ou minigerador distribuído e
utilizem a energia gerada para redução das faturas dos consorciados ou cooperados. Essas inovações ampliam o nicho da geração distribuída fotovoltaica e facilita a entrada de novos consumidores no negócio. No âmbito da tributação, destaca-se o Ajuste SINIEF 2, publicado pelo CONFAZ – Conselho Nacional de Política Fazendária [11]. O ajuste revoga o Convênio que orienta a tributação da energia injetada na rede. O ICMS não é pago, atualmente, nos seguintes estados brasileiros: São Paulo, Goiás, Pernambuco, Ceará, Tocantins, Rio Grande do Norte, Mato Grosso, Bahia, Distrito Federal, Maranhão, Rio de Janeiro e em Minas Gerais, sendo este último válido para apenas 5 anos. Ressalta-se que a cobrança ou não do imposto fica a cargo do estado e pode ser retirado de acordo com o seu interesse. Em contrapartida, o Governo Federal isentou o PIS e COFINS incidente da energia injetada na rede por intermédio da Lei nº 13.169, publicada em outubro de 2015 [12]. No âmbito de mercado, houve o aumento médio das tarifas finais de energia para os consumidores residenciais, entre 2014 e 2015. Além disso, em 2015 entrou em vigor o sistema de bandeiras tarifárias que indica o status e quanto à energia custará em função das condições de geração. A recente crise hídrica enfrentada pelo país e motivada, principalmente, pela situação desfavorável dos reservatórios das hidrelétricas fez com que a bandeira vermelha vigorasse por vários meses consecutivos em 2014. Esse cenário contribuiu para o alcance da paridade tarifária em diversos estados brasileiros [13], sendo o custo da geração da fotovoltaica, em R$/kWh, igual ou mais barato que a tarifa cobrada pela concessionária, em R$/kWh. Há também a perspectiva de redução dos custos de instalação dos sistemas fotovoltaicos, como apresentado em [14]. Segundo a Nota Técnica, para o segmento residencial aponta-se uma redução de 47%, em longo prazo. E para o comercial, uma redução de 45%. Esses custos representam o sistema geral com valores nacionalizados de módulos e inversores, cabos e proteções, sistema de fixação e outros custos, tais como conexão e projeto, impostos, taxas e tributos. Destaca-se, também, a criação de opções de financiamento que visam fomentar a fotovoltaica, a inauguração de novas fábricas de módulos fotovoltaicos no Brasil, a certificação dos módulos, baterias e inversores "on-grid" e "off-grid" por parte do INMETRO – Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia e a recente criação do programa ProGD (Programa de Desenvolvimento da 84
Geração Distribuída de Energia Elétrica), cujo objetivo é promover a ampliação da geração distribuída com base em fontes renováveis e cogeração [15]. A atuação do BNDES é outro ponto a evidenciar. O Banco Nacional do Desenvolvimento Econômico e Social também divulgou sua nova política de financiamento para o setor de energia, na qual ampliou o apoio a projetos de energia solar, reduziu o teto para hidrelétricas e extinguiu o financiamento a usinas térmicas a carvão e a óleo [16]. A viabilização da geração distribuída fotovoltaica envolve vários atores, tais como os consumidores, as distribuidoras, agentes de financiamento, empresas de serviços e construção, ESCOs (Empresas de Serviços de Conservação de Energia) e fabricantes de equipamentos. Considerando um hipotético cenário positivo de crescimento da GD FV, é possível estabelecer alguns impactos socioeconômicos, tais como: aumento no volume de importações, aumento da demanda para a indústria nacional, impactos no fluxo de caixa de arrecadação com impostos no consumo de energia elétrica (visto que mais consumidores gerarão a sua própria energia), impactos no fluxo de caixa de arrecadação com impostos na venda de equipamentos e serviços, aumento da receita com possíveis financiamentos (por parte dos bancos e agências financeiras), possibilidade de aumento da inadimplência (por parte dos consumidores), possibilidade de estabelecimento da indústria nacional fotovoltaica, além da geração de postos de trabalho [15]. Como a abrangência dos atores impactados é grande, as oportunidades de novos negócios que podem surgir também o são. Em suma, o mercado da geração distribuída fotovoltaica está exposto às variações regulatórias, econômicas, mercadológicas e políticas do país, sendo essencial pontuar esses fatores para discutir as possíveis barreiras para realização desses potenciais.
4. DISCUSSÃO Os dados apresentados nesse artigo são provenientes do registro da ANEEL, que carece de organização e padronização. Esses dados são relevantes para acompanhar a evolução dos recursos distribuídos na matriz, mas muitos estão ausentes ou inconsistentes. Os números expressivos apresentados nos gráficos decorrem de uma total ausência de geração distribuída (antes de 2012) e o início de sua difusão (depois de 2012). Desse modo, é necessário analisar com cautela, pois cada instalação já contribui
positivamente avaliado.
para
o
horizonte
de
tempo
Destaca-se que a geração distribuída fotovoltaica apresenta desvantagens significativas para a rede elétrica, sendo necessário realizar estudos de qualidade de energia para otimizar a inserção dos geradores, mantendo os padrões de qualidade da rede. Nota-se, também, uma grande adesão das regiões sudeste e sul do Brasil, nas quais há uma maior concentração de renda e alto poder aquisitivo per capita. O recurso solar é democrático, mas a tecnologia, não. O seu uso está diretamente ligado com a disposição a pagar do consumidor, sendo necessário investir um alto valor para gerar a sua própria energia. Esse novo cenário se contrasta com os primórdios da fotovoltaica, aplicada em regiões isoladas com o intuito de suprir a demanda energética de populações sem acesso à rede elétrica. Logo, fazse necessário incentivar a geração distribuída, mas também a eficiência energética e o consumo consciente de energia. Apesar de todos os esforços para incentivar a energia solar, há questões econômicas que impactam toda a sociedade e que devem ser discutidas previamente. Quanto maior for o número de prosumers, maior será a erosão de receita das concessionárias. A sua atuação, passiva até o momento, representa uma barreira para a geração distribuída no Brasil. Os custos relacionados com a perda de arrecadação, menor venda de energia e impactos na operação da rede, serão repassados para o consumidor. Logo, é necessário que a concessionária renove o seu modelo de negócio e busque novos arranjos comerciais para criar valor com os recursos distribuídos.
5. CONCLUSÃO O Brasil possui bons níveis de radiação solar e bem distribuída ao longo de toda a sua extensão territorial. Ademais, considerando os recentes avanços regulatórios direcionados para a micro e minigeração de energia e o maior interesse por parte da população em produzir a sua própria energia (prosumers), identifica-se um ambiente favorável para a difusão da fotovoltaica no país. Apesar da redução dos custos dos equipamentos, o investimento inicial ainda é alto para a maioria dos consumidores. Logo, mesmo com o crescente número de consumidores do segmento residencial adotando a fotovoltaica, assume-se que os mesmos possuem alto poder aquisitivo e disposição a pagar pelo alto investimento inicial sem financiamento. 85
O segmento residencial mostrou-se o mercado potencial mais forte, com maior número de geradores instalados e maior expectativa de crescimento. Entretanto, não é possível descartar os segmentos comercial e industrial como nichos de mercado a explorar, principalmente quando se espera um aumento de demanda e elevação de tarifas. Há também a curva de carga de comércios e indústrias que podem coincidir com o pico de geração fotovoltaica, sendo mais favorável para o aproveitamento da energia gerada. Logo, os incentivos para desenvolver um mercado sólido devem considerar todas as nuances da geração fotovoltaica, para que os seus impactos negativos sejam minimizados e as suas vantagens fortalecidas.
6. REFERÊNCIAS [1] F. K. VARELLA, C. K. CAVALIERO & E. P. DA SILVA, “A survey of the current photovoltaic equipment industry in Brazil”, Renewable Energy, v. 34, n. 7, p. 1801-1805, 2009. [2] ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica, “Resolução Normativa Nº 482/2012”, Diretoria Geral, Brasília, Brasil, Abril, 2012. [3] ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica, “Resolução Normativa Nº 687/2015”, Diretoria Geral, Brasília, Brasil, Novembro, 2015. [4] T. ACKERMANN, G. ANDERSSON, L. SÖDER. “Distributed generation: a definition”, Electric Power Systems Research, v. 57, n. 3, p. 195-204, 2001. [5] R. ZILLES, W. N. MACEDO, M. A. B. GALHARDO e S. H. F. OLIVEIRA. Sistemas Fotovoltaicos Conectados à Rede Elétrica, vol. I, p. 208, São Paulo: Oficina de Textos, 2012. [6] J. P. LOPES, N. HATZIARGYRIOU, J. MUTALE, P. DJAPIC & N. JENKINS, “Integrating distributed generation into electric power systems: A review of drivers, challenges and opportunities”, Electric Power Systems Research, v. 77, n. 9, p. 1189-1203, 2007.
[7] ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica, “Resolução Normativa Nº 414/2010”, Diretoria Geral, Brasília, Brasil, Setembro, 2010. [8] ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica. Registros de Micro e Minigeradores distribuídos efetivados na ANEEL. Disponível em: <http://www.aneel.gov.br>. [9] ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica. Ranking das Tarifas. Disponível em: <http://www.aneel.gov.br>. [10] ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica. Chamada nº 13/2011 – Projeto Estratégico: “Arranjos técnicos e comerciais para inserção da geração solar fotovoltaica na matriz energética brasileira”, 2011. Disponível em: <http://www.aneel.gov.br>. [11] CONFAZ – Conselho Nacional de Política Fazendária. Ajuste SINIEF 2. Disponível em: <https://www.confaz.fazenda.gov.br/legislacao/aj ustes/2015/ajuste-sinief-2-15>. [12] BRASIL. Lei nº 13.169, de 6 de outubro de 2015. Altera a Lei nº 7.689, de 15 de dezembro de 1988 e dá outras providências. Disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato20152018/2015/Lei/L13169.htm>. [13] ABRACE – Associação Brasileira de Grandes Consumidores Indústrias de Energia e de Consumidores Livres. Notícias do Setor: “Tarifaço torna energia solar viável na maior parte do país”. Disponível em:<http://abrace.org.br>. [14] EPE, EMPRESA DE PESQUISA ENERGÉTICA. "Inserção da Geração Fotovoltaica Distribuída no Brasil - Condicionantes e Impactos." Nota Técnica da Empresa de Pesquisa Energética (EPE), Rio de Janeiro. Disponível em: <http://www.epe.gov.br>. [15] PROGD – Programa de Desenvolvimento da Geração Distribuída de Energia Elétrica. Ações de estímulo à geração distribuída, com base em fontes renováveis. Brasília, 2015. [16] PORTAL BRASIL – Energia renovável terá prioridade em financiamentos do BNDES. Disponível em: <http://www.brasil.gov.br>.
86
14.
MODELO COMPUTACIONAL PARA ALOCAÇÃO ÓTIMA INTEGRADA DE CARGAS, VEÍCULO ELÉTRICO E ARMAZENAMENTO DE ENERGIA EM UMA MICRORREDE RESIDENCIAL, CONSIDERANDO UMA MICROGERAÇÃO SOLAR Henrique de Souza Santos1 & Clodomiro Unsihuay-Vila2
RESUMO
UFPR, Curitiba, Brasil. E-mail: 1riquessantos@gmail.com & 2clodomiro@eletrica.ufpr.br
Uma das principais transformações no sistema elétrico com a implantação de redes elétricas inteligentes é a dos consumidores que se tornarão entidades ativas no sistema. Neste trabalho foi proposto um modelo computacional para alocação ótima integrada de cargas, veículo elétrico, e armazenamento em uma microrrede residencial, considerando uma microgeração solar. Todos esses itens foram modelados através de fórmulas e restrições, e englobados num problema de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) cujo objetivo principal é minimizar o consumo de energia elétrica da microrrede. Destacando-se, na modelagem, o sistema “vehicle-to-grid” (V2G), limitações na alocação das cargas, tornando-a mais viável e realista para o usuário, além de considerações acerca da vida útil das baterias, em uma preocupação com a sustentabilidade. A análise foi realizada em um horizonte de 24 horas. Três distintos cenários foram simulados e comparados a um cenário base, para a validação do modelo e análise dos resultados. Os resultados mostram que, quando considerados e alocados todos os componentes modelados, consegue-se uma significante redução da conta de energia da microrrede residencial. Palavras chave: Microrredes, recursos energéticos distribuídos,veículos elétricos, prossumidor, energias renováveis, geração distribuída.
1. INTRODUÇÃO As redes de distribuição estão sendo transformadas de passivas para redes ativas [1], interligando os consumidores às fontes de geração e permitindo que a operação do sistema seja influenciada por ambos os lados. As microrredes são estruturas ou segmentos do sistema que trazem os conceitos de smart grid para a rede de distribuição. São definidas por um aglomerado de cargas e micro fontes [2], [3], ou grupos de recursos energéticos distribuídos (RED), principalmente renováveis, integrados a um sistema de cargas. Porém, não só a união desses componentes torna um segmento do sistema em uma microrrede. As microrredes se comportam como uma única entidade, ou um subsistema, controlável para a rede elétrica, conectadas por um ponto de conexão comum (PCC), priorizando o fornecimento de energia para as cargas locais [4]. Além das questões referentes à rede principal, o consumidor verá a microrrede como um elemento fundamental para o aumento da confiabilidade, redução de perdas e, principalmente, na redução dos gastos com energia elétrica. Podendo providenciar até mesmo
um suprimento de energia ininterrupta para cargas críticas [1], [2], [3]. Na literatura há diversos trabalhos e estudos acerca da microrrede, cada um deles com o seu foco, cada um deles com o seu propósito. Sendo apenas uma das ferramentas para implantação do conceito de smart grid no sistema elétrico, só as microrredes em si já são um conceito extremamente amplo e complexo, estando ainda em pleno desenvolvimento. Em [5] o gerenciamento energético é baseado em uma estratégia “Rolling Horizon”. Fornecendo sinais online para os consumidores, baseando-se em um mecanismo de gerenciamento pelo lado da demanda, ou resposta à demanda, necessário devido às flutuações das fontes renováveis. Dados reais uma microrrede existente no Chile foram usados, visando não só um estudo genérico, mas uma implementação prática para esta microrrede. Visando, também, o gerenciamento da microrrede e sua otimização, em [6], é apresentado um modelo focado em otimizar o agendamento das várias unidades de geração com o sistema de armazenamento, respeitando a demanda diária e considerações a respeito do meio ambiente. Trazendo considerações 87
importantes a respeito das caracterĂsticas das dos geradores distribuĂdos, como tempos necessĂĄrios para ligar e desligar e seus custos de operação. Trazendo um modelo de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) para solucionar o problema estudado e demonstrando a eficĂĄcia do mĂŠtodo PLIM para solução de problemas que envolvem â&#x20AC;&#x153;Unit Commitmentâ&#x20AC;?. Ao se pensar em uma microrrede, associa-se Ă mesma um ambiente tecnolĂłgico, sendo quase essencial a consideração do VeĂculo ElĂŠtrico (VE). O que ĂŠ realizado em [7], trazendo os VEs como um sistema de armazenamento mĂłvel em prĂŠdios comerciais. Sendo o problema modelado por uma Programação Linear Inteira Mista (PLIM) a fim de minimizar os custos diĂĄrios com energia e emissĂľes de gases poluentes. Analisando estes prĂŠdios em um contexto de uma smart grid, onde possuem como variação Ă conexĂŁo com a rede principal, recursos energĂŠticos distribuĂdos para suprir sua demanda. Traz, entĂŁo, os impactos econĂ´micos e ambientais dos veĂculos elĂŠtricos. Em [8] ĂŠ apresentado um modelo de controle preditivo para o gerenciamento energĂŠtico de uma microrrede residencial. O modelo apresentado realiza a alocação de componentes inteligentes dos usuĂĄrios finais, assim como, sistema de aquecimento e a combinação de sistemas de armazenamento com geraçþes intermitentes. A modelagem realizada visa reduzir os custos da microrrede mantendo certo conforto para os usuĂĄrios, trazendo consideraçþes de preferĂŞncias dos mesmos na modelagem. O trabalho feito em [9] apresenta um mĂŠtodo computacional, baseado nas teorias do Sistema de Sistemas, no qual busca uma otimização da operação tanto das cargas internas das microrredes, quanto da rede de distribuição, Ă qual estĂŁo conectadas. Este trabalho engloba os carros elĂŠtricos, e analisa o potencial que os carros elĂŠtricos podem ter para a redução do pico de demanda do sistema principal atravĂŠs de conexĂľes â&#x20AC;&#x153;vehicle-to-gridâ&#x20AC;? (V2G), onde os veĂculos elĂŠtricos injetam potĂŞncia na rede. JĂĄ [10], tambĂŠm traz uma anĂĄlise com veĂculos elĂŠtricos, porĂŠm realiza uma anĂĄlise diferenciada, considerando os mesmos como as principais unidades de armazenamento de energia, atravĂŠs de Smart Parks. E a formulação do planejamento de armazenamento de energia nĂŁo visa apenas Ă redução mĂĄxima de custos, tambĂŠm visa minimizar o uso das baterias dos carros e a redução do pico de demanda. Neste trabalho foi proposto um modelo computacional para alocação Ăłtima integrada de
cargas, veĂculo elĂŠtrico, e armazenamento em uma microrrede residencial, considerando uma microgeração solar. Todos esses itens foram modelados atravĂŠs de fĂłrmulas e restriçþes e englobados em um problema de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) cujo objetivo principal ĂŠ minimizar o consumo de energia elĂŠtrica da microrrede. Destacando-se, na modelagem, o sistema â&#x20AC;&#x153;vehicle-to-gridâ&#x20AC;? (V2G), limitaçþes na alocação das cargas, tornando-a mais viĂĄvel e realista para o usuĂĄrio e seus tempos mĂnimos de operação, alĂŠm de consideraçþes acerca da vida Ăştil das baterias dos VEs, em uma preocupação com a sustentabilidade. O restante do trabalho estĂĄ organizado da seguinte maneira: Na Seção 2, a formulação e a modelagem dos componentes do sistema e suas respectivas restriçþes sĂŁo apresentadas, trazendo toda a formulação do problema de PLIM. Na Seção 3, os casos de estudo sĂŁo apresentados, assim como a definição dos parâmetros do problema e os resultados das simulaçþes. Por fim, a conclusĂŁo do trabalho ĂŠ realizada na Seção 4.
2. FORMULAĂ&#x2021;Ă&#x192;O DO MODELO PROPOSTO Neste artigo, ĂŠ formulado um modelo computacional para uma alocação de cargas flexĂveis de uma casa, considerando que essa possui tambĂŠm um veĂculo elĂŠtrico, um sistema de armazenamento de energia, e uma microgeração fotovoltaica. O objetivo principal do modelo serĂĄ reduzir os custos relacionados Ă energia elĂŠtrica e, com um peso menor (đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; ), a quantidade de ciclos de carga e descarga do VE de uma casa, baseando se na formulação de [10]: đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;
đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ??šđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2014; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; .đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D; đ??šđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2014;
+ đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;
đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ??šđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2014; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; .đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D; đ??šđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2014;
(1)
đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; Onde đ??šđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2014; e đ??šđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2014; representam as funçþes objetivo relacionadas aos custos e aos ciclos de đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; .đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D; carga e descarga, respectivamente. E đ??šđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2014; e đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; .đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D; đ??šđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2014; , seriam os valores Ăłtimos de cada função objetivo, para realizar a relação dos dois diferentes parâmetros de anĂĄlise em uma mesma função objetivo global. Esses foram obtidos atravĂŠs de simulaçþes de diferentes cenĂĄrios. A fim de garantir um melhor proveito de đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; sobređ??šđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2014; , ĂŠ utilizado os pesos đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; e đ??šđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2014; đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; , definidos como 0,9 e 0,1, respectivamente, que garantem a redução do peso de cada ciclo na função objetivo global, nĂŁo afetando tanto a redução dos custos.
88
đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; , que estĂĄ demonstrado na O cĂĄlculo deđ??šđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2014; equação (2), ĂŠ realizado atravĂŠs da soma dos custos resultantes de cada perĂodo: đ?&#x2018;?đ?&#x2018;˘đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą đ??šđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2014; = â&#x2C6;&#x2018;24 + đ??´đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą ) â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018;Ą=1(đ??¸đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;çđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ą â&#x2C6;&#x2019; đ??´đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ą â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;çđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x17D;
(2)
đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x17D;
Onde, đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;çđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ą eđ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;çđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x17D; sĂŁo os parâmetros que representam os preços de compra e venda de energia da rede, respectivamente, no perĂodo t. đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą ĂŠ a energia resultante da casa.Quando seu sinal for negativo, o valor de đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą indica a quantidade de energia que serĂĄ vendida, e quando for positivo, o valor de đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą indica a quantidade de energia que a casa precisa comprar da rede. Foi utilizado uma variĂĄvel auxiliar (đ??´đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą ) e as restriçþes (3), (4) e (5) para a devida identificação do sinal da đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą . đ??´đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą =
ďż˝đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą ďż˝â&#x2C6;&#x2019;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą
ďż˝đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą ďż˝ â&#x2030;Ľ đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą
(3)
2
(4)
ďż˝đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą ďż˝ â&#x2030;Ľ â&#x2C6;&#x2019;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą
(5)
đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; JĂĄ o cĂĄlculo de đ??šđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2014; , que estĂĄ demonstrado na equação (6), ĂŠ realizado atravĂŠs da soma das variĂĄveis que indicam o inĂcio dos ciclos de carga đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019;.đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; (đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ą ) e descarga (đ?&#x2018;?đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019;.đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; ) do veĂculo elĂŠtrico, ao longo de todo o horizonte considerado. đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019;.đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;
đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; = â&#x2C6;&#x2018;24 đ??šđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2014; đ?&#x2018;Ą=1 đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ą
+ đ?&#x2018;?đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019;.đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;
(6)
A energia resultante da casa ĂŠ dada pela equação (7): + đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą = đ??śđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122; â&#x2C6;&#x2019; đ??şđ?&#x2018;Ą + đ??´đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;Ą đ??śđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;
(7) đ??´đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;Ą
Onde, ĂŠ o consumo total da casa, ĂŠ a energia resultante do sistema de armazenamento, đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą ĂŠ a energia resultante do veĂculo elĂŠtrico e đ??şđ?&#x2018;Ą o parâmetro que representa a geração solar da casa, no perĂodo t.
đ??śđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122; ĂŠ a soma do consumo horĂĄrio total das cargas inelĂĄsticas (đ??śđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122; ) e de cada carga elĂĄstica n đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą que estiver operando (đ??śđ?&#x2018;Ą,đ?&#x2018;&#x203A; ), no perĂodo t, cĂĄlculo demonstrado na equação (8): đ?&#x2018;
đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą đ??śđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ą = đ??śđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122; + â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x203A;=1 đ??śđ?&#x2018;Ą,đ?&#x2018;&#x203A; â&#x2C6;&#x2014;
đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x160;đ?&#x2018;Ą,đ?&#x2018;&#x203A;
60
(8)
đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą Onde, đ?&#x2018;&#x160;đ?&#x2018;Ą,đ?&#x2018;&#x203A; indica os minutos de operação da carga elĂĄstican, no perĂodo t, sendo entĂŁo necessĂĄrio dividir por 60 para encontrar o valor em horas, para se ter a adequada relação de unidades.
A equação (9) traz o cĂĄlculo da energia armazenada no sistema de armazenamento ao ), modelagem baseada em final do perĂodo t (đ??´đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122; đ?&#x2018;Ą [9], [10]:
đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;
= đ??´đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122; đ??´đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122; đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;Ąâ&#x2C6;&#x2019;1 + đ??´đ?&#x2018;Ą đ??´đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122; đ?&#x2018;Ąâ&#x2C6;&#x2019;1
â&#x2C6;&#x2019; đ??´đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? đ?&#x2018;Ą
(9)
Onde ĂŠ a energia armazenada no đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; perĂodo anterior, đ??´đ?&#x2018;Ą e đ??´đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? representam a đ?&#x2018;Ą energia carregada e descarregada, respectivamente. ĂŠ calculado atravĂŠs da equação (10): đ??´đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;Ą đ??´đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą = đ?&#x2018;Ą
đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;
đ??´đ?&#x2018;Ą
đ?&#x153;&#x201A; đ??´đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;
â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x153;&#x201A; đ??´đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? â&#x2C6;&#x2014; đ??´đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? đ?&#x2018;Ą
(10)
Onde đ?&#x153;&#x201A; đ??´đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; e đ?&#x153;&#x201A; đ??´đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? sĂŁo as eficiĂŞncias de carga e descarga, respectivamente, do sistema de armazenamento, utilizadas para o cĂĄlculo da energia efetivamente demandada ou fornecida pelo sistema. Como pode ser observado pelos for positivo, sinais da equação, quando đ??´đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;Ą significa que o sistema de armazenamento estĂĄ se for negativo, estarĂĄ carregando, jĂĄ, quando đ??´đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;Ą se descarregando.
A equação (11) define os limites do nĂvel de carregamento da bateria atravĂŠs dos parâmetros de capacidade mĂĄxima (đ??´đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ ) e nĂvel mĂĄximo (đ??´%đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ ) e mĂnimo (đ??´%đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; ) de carregamento. JĂĄ as equaçþes (12) e (13) definem os limites de carga (đ??´đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; ) e descarga (đ??´đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? ), respectivamente, por perĂodo e a equação (14) limita o sistema de armazenamento a ou carregar, ou descarregar em cada perĂodo t, atravĂŠs das variĂĄveis binĂĄrias đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;§ đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;§ đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; e đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? . đ??´%đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; â&#x2C6;&#x2014; đ??´đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ â&#x2030;¤ đ??´đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122; â&#x2030;¤ đ??´%đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ â&#x2C6;&#x2014; đ??´đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ đ?&#x2018;Ą (11) đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;
0 â&#x2030;¤ đ??´đ?&#x2018;Ą
đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;§đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?
0 â&#x2030;¤ đ??´đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? â&#x2030;¤ đ??´đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;§đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;
đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą
đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;§đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;
â&#x2030;¤ đ??´đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;§đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?
+ đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą
(12)
(13) (14)
â&#x2030;¤1
A equação (15) traz o cĂĄlculo da energia armazenada no veĂculo elĂŠtrico ao final do perĂodo t (đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122; ), baseando-se em [10]: đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;?
đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122; = đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;? â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą
đ?&#x2018;?â&#x201E;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x201D;
+ đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ą
(15)
Onde, đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;? ĂŠ a energia do VE quando estĂĄ đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ conectado Ă rede, đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;? ĂŠ a variĂĄvel binĂĄria que đ?&#x2018;?â&#x201E;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x201D; indica se o VE estĂĄ conectado ou nĂŁo, e đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ą ĂŠa energia do VE quando o mesmo chega Ă residĂŞncia. EntĂŁo, sĂŁo estipulados pelo usuĂĄrio os horĂĄrios normais que o veĂculo se encontrarĂĄ conectado ou nĂŁo, e a energia com que o veĂculo chega ĂŠ tomado como valor padrĂŁo pelo programa a energia com que ele saiu, subtraĂdo o đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x161; , podendo este valor ser tambĂŠm valor deđ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ą modificado pelo usuĂĄrio. Para o perĂodo no qual đ?&#x2018;?â&#x201E;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x201D; se considera o valor de đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ą , considera que o veĂculo ainda nĂŁo estĂĄ efetivamente conectado, ou đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ seja, đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;? serĂĄ zero nesse perĂodo, assumindo
89
o valor unitĂĄrio, ou verdadeiro, apenas no perĂodo seguinte. đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;? tem seu cĂĄlculo demonstrado na equação (16): đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;
đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ą + đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;? = đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąâ&#x2C6;&#x2019;1
â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?
(16)
đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ą Onde đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąâ&#x2C6;&#x2019;1 ĂŠ a energia armazenada no đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; perĂodo anterior, đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ą e đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? representam a energia carregada e descarregada, respectivamente, do VE.
đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą ĂŠ calculado atravĂŠs da equação (17):
đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą =
đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;
đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ą
đ?&#x153;&#x201A; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;
â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x153;&#x201A; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?
(17)
Onde đ?&#x153;&#x201A; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; eđ?&#x153;&#x201A; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? sĂŁo as eficiĂŞncias de carga e descarga, respectivamente, do VE, utilizadas para o cĂĄlculo da energia efetivamente demandada ou fornecida pelo VE. đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą tem o mesmo esquema de sinais que đ??´đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;Ą , positivo, đ?&#x2018;Ą carrega e negativo, descarrega.
A equação (18) define as limitaçþes do nĂvel de carga do VE. Onde o nĂvel mĂnimo (đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ą_đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; ) ĂŠ definido pela equação (19) e considera, alĂŠm de uma porcentagem mĂnima (đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ %_đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; ) da capacidade mĂĄxima (đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ ), que mantenha a vida Ăştil da mesma, ĂŠ considerada uma carga a mais de energia que seria necessĂĄrio para a đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x161; ). Este utilização do VE pelo usuĂĄrio (đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ą limite mĂnimo serĂĄ reduzido a zero quando o veĂculo nĂŁo estiver conectado Ă rede da casa. E o limite mĂĄximo ĂŠ demonstrado na equação (20), onde đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ %_đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ ĂŠ a porcentagem de carga mĂĄxima da capacidade total da bateria. As equaçþes (21) e (22) definem os limites mĂĄximos de carga e descarga (đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ_đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? ), (đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ_đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; ) respectivamente, por perĂodo da bateria. Onde đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; e đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? sĂŁo variĂĄveis binĂĄrias para đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą indicar se o VE estĂĄ carregando ou descarregando. E a equação (23) garante que o VE ou carregue ou descarregue, no perĂodo t, e quando estiver conectado. đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ą_đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; â&#x2030;¤ đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ą â&#x2030;¤ đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ą_đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ
đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ą_đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; = ďż˝đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ %_đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ + đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x161; ďż˝ â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;? đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;Ą_đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ = đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ %_đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ 0â&#x2030;¤
đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ą
â&#x2030;¤ đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸
đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ_đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;
0 â&#x2030;¤ đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? â&#x2030;¤ đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ_đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?
+
đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;
â&#x2030;¤
â&#x2C6;&#x2014;
đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą
đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?
đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;?
(18) (19) (20) (21) (22) (23)
As equaçþes (24) e (25) sĂŁo utilizadas para identificar a quantidade de ciclos de carga e descarga do VE ao longo do perĂodo analisado,
đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸.đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;
e đ?&#x2018;?đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2030;đ??¸.đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; indicam o inĂcio dos onde đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ą ciclos de carga e descarga, respectivamente e, đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸.đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;.đ?&#x2018;&#x201A;đ??šđ??š e đ?&#x2018;?đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2030;đ??¸.đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?.đ?&#x2018;&#x201A;đ??šđ??š indicam o tĂŠrmino dos đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ą ciclos de carga e descarga, respectivamente: đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;
đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą
đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸.đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;.đ?&#x2018;&#x201A;đ??šđ??š
đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ą
đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;
â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ąâ&#x2C6;&#x2019;1 đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸
đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸.đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;
= đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ą
â&#x2C6;&#x2019;
(24)
đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ąâ&#x2C6;&#x2019;1đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? = đ?&#x2018;?đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2030;đ??¸.đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2030;đ??¸.đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?.đ?&#x2018;&#x201A;đ??šđ??š (25)
Para as cargas elĂĄsticas, serĂĄ solicitado que o đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą usuĂĄrio especifique a quantidade de ciclos (đ?&#x2018; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; ) e o tempo de operação de cada ciclo das mesmas đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą ) em minutos. Assim, a equação (26) (đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x17D;çđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x153; transformarĂĄ este valor em horas, resultando no MĂnimo Tempo de Operação da carga elĂĄstica (đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą ). Na equação (27) ĂŠ calculado a variĂĄvel đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą auxiliar đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Ľ , que ĂŠ o arredondamento para o nĂşmero maior de đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą . đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą =
đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x17D;çđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x153; [đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;]
đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Ľ =ďż˝
60
(26)
1 , đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą â&#x2030;¤ 1 (27) đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x153; , đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą > 1
Este arredondamento ĂŠ necessĂĄrio para as equaçþes (28) e (29) que restringem a quantidade de perĂodos nos quais a carga elĂĄstica irĂĄ operar. đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą (đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Ľ â&#x2C6;&#x2019; 1) â&#x2C6;&#x2014; (đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; +
MTOelast aux -1
â&#x2C6;&#x2018;l=1
đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą ) â&#x2030;¤ (đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Ľ â&#x2C6;&#x2019; 1) Zelast.OFF t+l
(28)
đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ą+đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą+đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą â&#x2030;Ľ đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Ľ
(1 â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; )
đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Ľ
(29)
Onde đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; e đ?&#x2018;?đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą.đ?&#x2018;&#x201A;đ??šđ??š sĂŁo as variĂĄveis binĂĄrias que indicam quando carga ĂŠ acionada e quando ĂŠ desligada, respectivamente, e đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą ĂŠ a variĂĄvel binĂĄria que indica se a carga esta operando ou nĂŁo, no perĂodo t. đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; eđ?&#x2018;?đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą.đ?&#x2018;&#x201A;đ??šđ??š tambĂŠm sĂŁo restringidas pela equação (30), retirada de [9]. đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą = đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą.đ?&#x2018;&#x201A;đ??šđ??š đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ąâ&#x2C6;&#x2019;1
(30)
đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą â&#x2C6;&#x2018;24 = 60 â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;Ą=1 đ?&#x2018;&#x160;đ?&#x2018;Ą
(31)
As equaçþes (31), (32) e (33) tambĂŠm vĂŁo operar em função da restrição do tempo de operação das cargas elĂĄsticas, mas restringindo o tempo em minutos que a carga irĂĄ operar em cada perĂodo. đ?&#x2018;&#x160;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą â&#x2030;¤ 60 â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą (32) đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą â&#x2C6;&#x2019;1
đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Ľ â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A; đ?&#x2018;&#x2122;=0
đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą â&#x2030;Ľ 60 â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą â&#x2C6;&#x2014; đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x160;đ?&#x2018;Ą+đ?&#x2018;&#x2122; (33)
Por fim, a equação (34) define os limites das variåveis binårias: 90
3. CASOS DE ESTUDO E RESULTADOS
A microrrede analisada ĂŠ composta por uma casa. As simulaçþes sĂŁo realizadas para um horizonte de 24 horas, discretizado em perĂodos de uma hora. TrĂŞs distintos cenĂĄrios sĂŁo simulados e comparados a um cenĂĄrio base, para a validação do modelo e anĂĄlise dos resultados. O cenĂĄrio base refere-se ao consumo normal, sem qualquer tipo de otimização e considerando o VE apenas como carga. No primeiro cenĂĄrio, jĂĄ se considera a possibilidade do VE injetar energia na rede (sistema V2G) e ĂŠ conduzido um processo de otimização, tanto do VE, quanto das cargas elĂĄsticas. Em um segundo cenĂĄrio, considera-se a inserção da microgeração solar.E o Ăşltimo cenĂĄrio, integra-se o SA ao restante dos componentes jĂĄ considerados na casa. 3.1. Parâmetros Para o VE ĂŠ utilizado uma đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ %_đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ de 90% e đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ %_đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; de 20%, đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ de 24 kWh, đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ_đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; e đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸ đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ_đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? de 6 kWh, com uma đ?&#x153;&#x201A; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; e đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x161; đ?&#x153;&#x201A; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? de 0,909 [11].O valor de đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸đ?&#x2018;Ą ĂŠ considerado como 3 kWh, que, de acordo com [11], VE rodarĂĄ uma mĂŠdia de 15 km. Para o SA foi utilizado uma đ??´%đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ de 100% e đ??´%đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; de 10%, đ??´đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľ de 6,4 kWh, đ??´đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; e đ??´đ?&#x2018;&#x161;ĂĄđ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? de 3kWh, com uma đ?&#x153;&#x201A; đ??´đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; e đ?&#x153;&#x201A; đ??´đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? de 0,925 [12]. Para a geração solar da casa, foi utilizado o programa Radiasol [13] para se obter os valores de radiação solar mĂŠdios ao longo de um dia, e as especificaçþes tĂŠcnicas do mĂłdulo de [14], chegando Ă curva de geração horĂĄria da Figura 1. Geração Solar [kWh]
3,5 3
As cargas elåsticas consideradas no processo de otimização estão relacionadas na Tabela 1 com suas respectivas potências, MTO e quantidade de ciclos de operação [17]: Tabela 1. Dados das cargas elåsticas Carga Elåstica
Cicloselast [un.] 4 1
MTOelast [min.] 20 90
PotĂŞncia [kW] 7,5 1,5
Chuveiro Lavadora de Louça Lavadora de 1 60 1 Roupa Ferro de Passar 1 30 1 Secadora de 1 60 1 Roupa Secador de 1,4 15 2 Cabelo Fonte: Elaborado pelos autores com base em COSERN [17]
3.2. Resultados
As simulaçþes foram realizadas atravÊs do programa MATLAB, utilizando a ferramenta LP_Solve incorporada ao MATLAB para resolver os modelos de PLIM. A curva de consumo considerada no caso base, consumo normal diårio, estå representada na Figura 2: 14
Inel.
ElĂĄst.
VE
12 10 8 6 4 2 0
01:00 02:00 03:00 04:00 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 24:00
(34)
Os preços utilizados foram os determinados pela ANEEL em [15], para a tarifa branca, e considerados os impostos aplicados pela COPEL aos mesmos [16].
Energia Resultante [kWh]
0 â&#x2030;¤ đ?&#x2018;&#x160;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą , đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; , đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą , đ?&#x2018;?đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą.đ?&#x2018;&#x201A;đ??šđ??š , đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸.đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸.đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D;.đ?&#x2018;&#x201A;đ??šđ??š đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą , đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą , đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ą , đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ą , đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;§đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸_đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;? đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸.đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?.đ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2030;đ??¸.đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;?.đ?&#x2018;&#x201A;đ??šđ??š đ?&#x2018;?đ?&#x2018;Ą , đ?&#x2018;?đ?&#x2018;Ą , đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą , đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą , đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;§ đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;? â&#x2030;¤ 1
Horas
Figura 2. Consumo da casa no cenĂĄrio base
2,5 2
Fonte: Elaborado pelos autores.
1,5 1 0,5 0 1
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21 23 Horas
Figura 1. Geração solar da casa Fonte: Elaborado pelos autores.
Onde se pode observar um grande acumulo de energia no horĂĄrio de ponta, algo extremamente comum em residĂŞncias. E, se nĂŁo gerenciado, o VE pode agravar ainda mais o problema de sobrecargas no horĂĄrio de ponta. Nesta curva, ĂŠ possĂvel concluir que a realocação das cargas elĂĄsticas para fora do horĂĄrio de ponta tem um grande potencial em reduzir a conta de energia. 91
VE
Elásticas
6 4 2
Elásticas
Geração
Sist Armaz
4 2 0 -2 -4 -6 -8
-2
Horas
-4
Figura 5. Consumo da casa no terceiro cenário
Horas
Figura 3. Consumo da casa no primeiro cenário Fonte: Elaborado pelos autores.
Pode-se observar um completo alívio, da parcela gerenciável da casa, do período de ponta, onde o programa além de alocar as cargas e os VE para fora deste período, trouxe a solução de fornecer energia do VE para a casa, e ainda injetar o excesso na rede. Considerando uma microgeração solar na casa, verificou-se que houve uma melhor distribuição das cargas elásticas (Figura 4), isso ocorreu para se aproveitar a energia gerada pelos painéis fotovoltaicos, ao invés de simplesmente alocar as cargas para um período com uma tarifa mais barata. Inel.
VE
Elásticas
Geração
8
Na Figura 6 é apresentada uma comparação das curvas da energia resultante da casa de cada um dos cenários. Podendo analisar a contribuição dos componentes que foram sendo integrados ao sistema, assim como a capacidade do modelo computacional proposto de lidar com os mais diferentes cenários e componentes. Mostrando uma diversidade de possibilidades de alocação e sempre respeitando todas as restrições modeladas na seção anterior. Base 14 12 10 8 6 4 2 0 -2 -4 -6
1º Caso
4
01:00 02:00 03:00 04:00 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 24:00
6
Fonte: Elaborado pelos autores.
Energia Resultante [kWh]
-6
2
Horas
0
Figura 6. Comparação da energia resultante dos cenários
-2 -4 -6
Fonte: Elaborado pelos autores. 01:00 02:00 03:00 04:00 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 24:00
Energia Resultante [kWh]
VE
6
0
01:00 02:00 03:00 04:00 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 24:00
Energia Resultante [kWh]
8
Inel.
01:00 02:00 03:00 04:00 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 24:00
Inel.
8 Energia Resultante [kWh]
Na Figura 3 encontra-se a curva de consumo do primeiro cenário, após a otimização das cargas elásticas e do VE.
Horas
Figura 4. Consumo da casa no segundo cenário Fonte: Elaborado pelos autores.
E, para o último cenário, obteve-se a curva representada na Figura 5 onde, além de um novo remanejamento de cargas, obteve-se uma conciliação entre a geração solar e o sistema de armazenamento que, juntamente com o VE fornecem energia para a rede no horário de ponta, reduzindo significativamente os gastos diários com energia elétrica.
Por fim, na Tabela 2, podemos comparar quantitativamente os resultados obtidos com o modelo proposto: Tabela 2. Resultados do consumo de cada cenário Cenário Base Primeiro Cenário Segundo Cenário Terceiro Cenário
Gastos Energéticos [R$] Dia Mês Ano 60,1 1803 21932 22,8 685,2 8336
Economia [%] 62
11,3
339,9
4135
81,1
8,5
253,9
3088
85,9
Fonte: Elaborado pelos autores.
92
O modelo proposto, juntamente com os componentes considerados e modelados, conseguiu reduzir 84% dos gastos com energia elétrica, comparando com o cenário base. O que, em um ano, representa uma economia de cerca de 17 mil reais.
4. CONCLUSÃO Novas tecnologias e novos conceitos vêm sendo agregados ao sistema elétrico, em todos os seus níveis. Essas mudanças vêm com o objetivo de melhorar o sistema como um todo. Porém, há a necessidade de inovações, também, no gerenciamento dessas mudanças, para que essas não se tornem novos problemas ao invés de solucionar os antigos. Este artigo, contextualizado em um ambiente de redes elétricas inteligentes, cujo escopo trata de microrredes, traz esta preocupação com essas mudanças. Mudanças essas que afetarão principalmente os consumidores finais, que se tornarão ativos no sistema elétrico de potência e precisarão de ferramentas para lidar com esta responsabilidade. O modelo computacional desenvolvido, apresentado neste artigo, com o objetivo de realizar uma alocação ótima de cargas elásticas residenciais, veículo elétrico e sistema de armazenamento, considerando também uma microgeração solar, se mostrou eficiente frente aos cenários simulados. Além de conseguir encontrar a melhor solução (a mais econômica, no escopo deste artigo), mesmo tendo que lidar com diversos componentes diferentes e cargas com comportamentos específicos, traz a viabilidade para o usuário. Ou seja, não se trata apenas de custos, mas também do equilíbrio com o conforto e viabilidade da alocação resultante para o usuário. O programa permite este ajuste para que haja o real gerenciamento pela demanda. Trazendo considerações a cerca do tempo mínimo e períodos viáveis de operação das cargas, mesmo em uma análise de períodos horários, permite que o usuário declare o tempo de operação das cargas em minutos, garantindo resultados mais fiéis ao consumo real. Com os resultados obtidos também se pode verificar que o modelo desenvolvido não só é valido para a redução de custos em uma residência, mas pode ser útil para simulações de viabilidade da instalação de uma microgeração ou de um sistema de armazenamento, trazendo a possível economia gerada por esses componentes. Assim como na viabilidade da aquisição de um veículo elétrico, analisando o retorno que este
poderá fornecer no quesito de energia elétrica, além da questão de combustível. Por mais que muitas considerações tenham sido tratadas neste artigo, e validado a resposta do modelo para as situações impostas sobre ele, quando se trata de consumo residencial, é algo extremamente incerto e com tantas outras considerações a serem feitas. Portando, para o escopo do projeto, os resultados obtidos com o modelo desenvolvido foram extremamente satisfatórios, com grandes reduções nos gastos com energia elétrica, e com uma boa diversidade de alocações de cenário para cenário.
5. REFERÊNCIAS [1] N. HATZIARGYRIOU(Ed.). Microgrids: architectures and control. 1 ed. John Wiley & Sons, 2014. [2] R. H. LASSETER. “Microgrids”, Power Engineering Society Winter Meeting, 2002 IEEE. 2002. Pp. 305-308. [3] M. CHRIS, et al. "Microgrid Evolution Roadmap", Smart Electric Distribution Systems and Technologies (EDST), 2015 International Symposium on. pp. 139-144. IEEE, 2015. [4]
S. P. CHOWDHURY, P. CROSSLEY, S. CHOWDHURY. Microgrids and active distribution networks. 1 Ed. The Institution of Engineering and Technology, 2009.
[5] R. PALMA-BEHNKE, et al. "A microgrid energy management system based on the rolling horizon strategy", IEEE Transactions on Smart Grid v. 4, n. 2, pp. 996-1006, 2013. [6] X. WU, X. WANG, Z. BIE. "Optimal generation scheduling of a microgrid", 2012 3rd IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT Europe), pp. 1-7. IEEE, 2012. [7] M. C. BOZCHALUI, R. SHARMA. "Analysis of electric vehicles as mobile energy storage in commercial buildings: Economic and environmental impacts", 2012 IEEE Power and Energy Society General Meeting. pp. 1-8. IEEE, 2012. [8]A. PARISIO, C. WIEZOREK, T. KYNTÄJÄ, J. ELO, K. H. JOHANSSON, "An MPC-based Energy Management System for multiple residential microgrids", 2015 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE). pp. 7-14. IEEE, 2015. [9] R. A. S. QUIÑONEZ, A framework for optimal scheduling of electric vehicles and demand response to smart grids.2015. 159 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Setor de Tecnologia, UFPR, Curitiba, 2015. [10] V. N. COELHO, Multi-objective microgrid storage planning problem using plug-in electric vehicles. 155 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica). Universidade Federal de Minas Gerais.
93
[11] PLUGIN. Nissan LeafReview. Disponível em: <http://www.plugincars.com/nissan-leaf>. Acesso em: 25 jul.2016. [12] TESLA. Tesla Home Battery - Powerwall. Disponível em: <https://www.tesla.com/powerwall>. Acesso em: 25 jul.2016. [13] RADIASOL. Software Radiasol®. Versão 2.1, Abril, 2001. [14] SOLON. Datasheet, SOLON 230/07. Disponível em: <https://www.solon.com/export/sites/default/so lonse.com/_downloads/products/downloadcenter/modules/SOLON-Black-Blue-23007/datasheet/SOLON-04-Black-Blue-230-07Datasheet_en.pdf>. Acesso em: 28 jul. 2016.
Disponível em: <http://www2.aneel.gov.br/ cedoc/reh20162096ti.pdf>. Acesso em: 08ago. 2016. [16] COPEL - Companhia Paranaense de Energia .Tarifa Convencional - subgrupo B1. Disponível em: <http://www.copel.com/hpcopel/root/nivel2.jsp? endereco=%2Fhpcopel%2Froot%2Fpagcopel2.nsf%2 F5d546c6fdeabc9a1032571000064b22e%2Fe3a5cb971 ca23bf503257488005939ba> . Acesso em: 08 ago. 2016. [17] COSERN – Companhia Energética do Rio Grande do Norte. Consumo dos Aparelhos. Disponível em: <http://www.cosern.com.br/Pages/Efici%C3%AA ncia%20Energ%C3%A9tica/consumo-dosaparelhos.aspx>. Acesso em: 07 ago. 2016.
[15] ANEEL - Agência Nacional de Energia Elétrica. Resolução homologatória nº 2.096, 21 de junho de 2016.
94
15.
GERAÇÃO DISTRIBUÍDA PARA COMPENSAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA Neide Alves Dalla Vecchia Sul América Energia, Curitiba, Brasil. E-mail: neide.dallavecchia@sulamericaenergia.com Resumo
Esta pesquisa apresenta as características e requisitos que os consumidores e geradores de energia devem ter para se enquadrar na geração distribuída. Busca-se a interpretação de legislação do setor elétrico brasileiro, com maior ênfase nas normativas próprias para a geração distribuída. Nesse panorama pretendese ampliar os conhecimentos do tema, visando possibilitar a colocação em prática na sociedade. A base legal é relativamente nova e lacunas de esclarecimento dificultam o enquadramento na GD dos consumidores/geradores de energia elétrica. Sendo assim, o momento é oportuno para desenvolver este tema. Com a GD os consumidores podem gerar a própria energia elétrica, injetar no sistema de distribuição e compensar no consumo, inclusive tendo créditos que poderão ficar à disposição por até 60 meses. Este trabalho teve como objetivos norteadores descrever os mercados de energia elétrica existentes no Brasil, seus consumidores e geradores e as legislações que os embasam e identificar os consumidores e geradores que podem beneficiar-se da GD. Palavras chave: Energia elétrica; geração distribuída; compensação de energia, legislação, políticas públicas.
1. INTRODUÇÃO Esta pesquisa apresenta as características e requisitos que os consumidores e geradores de energia devem ter para se enquadrar na Geração Distribuída. Busca-se a interpretação de legislação do setor elétrico brasileiro, com maior ênfase nas normativas próprias para a Geração Distribuída. Justifica-se a realização desta pesquisa para identificar a aplicação da legislação que trata das possibilidades de enquadramento do consumidor e quais as fontes de energia poderão ser usadas para a compensação de energia elétrica. Nesse panorama pretende-se ampliar os conhecimentos do tema, dando possibilidade de se colocar em prática na sociedade. A base legal é relativamente nova, a Resolução Normativa 482 de 2012 apresentada pela Agência Nacional de Energia Elétrica ANEEL, tendo sido atualizada pela Resolução Normativa 687 de 2015. Devido à lacuna de esclarecimento das possibilidades dos consumidores/geradores (energia elétrica) se enquadrarem no GD, em especial com a nova atualização, o momento é oportuno para desenvolver este tema, visto que muitos consumidores de energia elétrica são favoráveis à sustentabilidade na sua geração de energia elétrica. Com a GD os consumidores podem gerar a própria energia elétrica, injetar no sistema de
distribuição e compensar no consumo, inclusive tendo créditos que poderão ficar à disposição por até 60 meses. Unidades Consumidoras individuais, Condomínios horizontais e verticais, Consórcios e Cooperativas poderão investir na sua própria geração construindo sua micro ou minigeração, usina de energia elétrica, ou ainda arrendando ou locando uma usina que gere energia até mesmo remotamente. Cabe ressaltar que este trabalho teve como objetivos norteadores os seguintes: descrever os mercados de energia elétrica existentes no Brasil, seus consumidores e geradores e as legislações que os embasam e identificar os consumidores e geradores que podem usar a normativa de GD para compensação de energia elétrica.
2. AMBIENTES
DE CONTRATAÇÃO ENERGIA NO BRASIL
DE
O Brasil teve no mercado de energia elétrica um processo de reestruturação que ocorreu entre os anos de 1995 e 1998, embasada pelas Leis 9.074/1995 e 9.427/1996. A Lei 10.848/2004 apresenta e explica a comercialização de energia elétrica, bem como o Decreto 5.163/2004. Sendo assim, pode-se dizer que ambos trouxeram aprimoramento e embasamento para o novo modelo institucional do setor elétrico. Uma das primeiras etapas determina a desverticalização setorial, passando a serem empresas distintas atuando em geração, 95
transmissão, distribuição e comercialização. Confirmou-se que os serviços de geração e comercialização são suscetíveis às oscilações de mercado, enquanto a transmissão e geração são mais reguladas pelo Estado. Nesta conjuntura de mercado, a prestação de serviços de energia elétrica passa a existir em dois ambientes de contratação, o livre e o regulado. Na esfera do Ambiente de Contratação Regulado – ACR as concessionárias, permissionárias e autorizadas de serviço público de energia elétrica devem primeiramente estar integradas ao Sistema Interligado Nacional - SIN. Contudo, as suas contratações de energia elétrica se darão mediante a licitação pelos leilões de compra, seguindo a formatação prescrita em lei. Na contratação de energia elétrica para o ACR, utiliza-se o mecanismo de leilões para determinar preços e montantes transacionados. O Decreto 5.163/04, ao regulamentar a Lei 10.848/04, previu a realização de leilões de energia nova e de energia existente, ambos para contratação no âmbito do ACR. (CASTRO, 2011, p.157). Devido a essa dinâmica de mercado, os que estão inseridos neste ambiente são chamados de consumidores cativos. Dessa forma o fornecimento de energia elétrica é de responsabilidade da concessionária de serviço público de distribuição e a remuneração pelo uso e consumo é resultado de tarifa regulada e isonômica para aqueles que estiverem na mesma classe de tensão. Entretanto, examinando com acuidade, percebe-se que o consumidor cativo paga as concessionárias pela utilização de todo seu sistema, sendo o uso e conexão do sistema de distribuição, também remunerado pelo custo da compra da energia elétrica 1 no montante utilizado, que foi adquirida pela distribuidora nos leilões. As concessionárias, por sua formatação, buscam a modicidade tarifária 2. Por sua vez Livre – ACL a negociada entre concessionários e
1
2
no Ambiente de Contratação energia elétrica é livremente os seus agentes, sejam eles autorizados de geração e os
Na parcela energia da tarifa de fornecimento, a tarifa paga pelos consumidores cativos é igual ao preço médio de compra de energia pelas distribuidoras. Preço módico não quer dizer o mais baixo, mas sim acessíveis ao usuário, como pertencente às tarifas de serviço público tem o dever de satisfazer a necessidade, bem como a conveniência básica da sociedade.
comercializadores e importadores, bem como os consumidores livres e especiais. Nesse ambiente, os consumidores livres e especiais estão vinculados à concessão para garantir o acesso ao sistema elétrico e remuneram as concessionárias pelo uso e conexão ao sistema de distribuição, e podem negociar livremente a energia elétrica no mercado com os fornecedores disponíveis. (DALLA VECCHIA, 2013, p.1545). O ACR e o ACL são os dois modelos de opção para o consumidor. No ACR os contratos são realizados com a distribuidora local, concessionária deste serviço público, sendo a única opção. Por sua vez o ACL é apontado como uma das soluções para conquistar investidores e resolver os problemas de oferta de energia, abrindo oportunidades para os grandes consumidores. Além de facilitar o equilíbrio natural dos preços pela concorrência e isenção das regulações governamentais, assim resultando em melhora do setor para todos os tipos de consumidores e investidores envolvidos. (ROCHAS, 2007). Diante deste cenário, os consumidores e geradores devem conhecer as regras de mercado e as características apresentadas pela legislação que as regulamentam. Quanto aos contratos de compra e venda é possível questionar se pertencem ao direito civil ou comercial, esclarecido por VENOSA (2007) que afirma ser “conveniente que as obrigações de direito privado sejam vistas, examinadas e interpretadas em conjunto, [...], o Código Civil e as leis civis extravagantes, as leis empresariais, o Código de Defesa do Consumidor etc.” (2007, p.11). Dentro deste cenário a compra de energia elétrica será realizada com a livre escolha de quem será o vendedor, entretanto a regulamentação vigente deverá ser respeitada. Cabe lembrar que o consumidor buscará condições mais vantajosas nesta negociação, seja pelo preço mais baixo, seja pela customização do insumo. Vale lembrar que abordamos o ACR e o ACL para esclarecer a diferença e reforçar que o consumidor do ACL seja total ou parcialmente livre, Consumidor Livre ou Especial, não poderá aderir a Geração Distribuída, que é o assunto que iremos abordar na sequência e é o foco principal deste estudo.
96
3. GERAÇÃO DISTRIBUÍDA Até 2012, o conceito de geração distribuída referia-se a energia elétrica gerada e conectada na mesma distribuidora, com a compra de geração distribuída descrevendo, assim, uma contratação realizada entre distribuidora e usina sem presença de leilão 3. Atualmente, é permitida a compra de até 10% do montante das cargas das distribuidoras diretamente de geradores conectados nas respectivas redes de distribuição. De forma mais ampla, porém, a ideia de geração distribuída trata de uma configuração geográfica e logística da produção de energia elétrica caracterizada por alta difusão e reduzida densidade, geralmente em local mais próximo ao consumo, através de unidades geradoras de baixo e médio porte, incluindo: cogeradores, geradores de emergência, geradores para horários de ponta, módulos fotovoltaicos, Pequenas Centrais Hidrelétricas - PCHs, entre outros. Entretanto, a definição de Geração Distribuída - GD abordada neste trabalho é a que diz respeito à Resolução Normativa ANEEL nº 482/2012, que delimita o conceito a fontes renováveis de elevada eficiência energética e permite o armazenamento virtual dos excedentes da geração de energia elétrica em forma de créditos de energia. A figura 1 apresenta um fluxograma contendo as principais definições de GD e suas particularidades mais relevantes, bem como suas inter-relações. A resolução da GD teve início com o propósito de possibilitar a unidades consumidoras (UCs) gerarem sua própria energia elétrica, em especial através de módulos fotovoltaicos. Os módulos são usualmente instalados na própria cobertura da UC, e a eletricidade gerada em corrente contínua passa por um inversor e então é conectada tanto à UC quanto à rede de distribuição, exigindo um medidor bidirecional ou dois medidores unidirecionais. Com essa estrutura, a energia gerada é consumida imediatamente pela unidade consumidora, ou é injetada na rede de distribuição, enquadrando-se no que a resolução 3
Contratos de Geração Distribuída são aqueles de compra e venda de energia elétrica resultantes de chamada pública promovida pelo próprio agente distribuidor. A contratação desta energia elétrica virá de empreendimentos de agentes concessionários, permissionários ou autorizados conectados diretamente no sistema elétrico de distribuição do comprador, além destes de empreendimentos indicados no art. 14 do Decreto nº 5.163/2004.
da GD define como “empréstimo gratuito” em troca de créditos de energia que podem ser compensados pela rede noutro momento. Essa transação virtual é necessária à viabilidade de geradores como um módulo fotovoltaico, que dependem de fonte renovável intermitente. A qualificação como GD está diretamente ligada ao tipo de energia gerada e à potência instalada do equipamento, como previsto na redação dada pela REN ANEEL 687/2015 no Artigo 2º sendo: I - microgeração distribuída: central geradora de energia elétrica, com potência instalada menor ou igual a 75 kW e que utilize cogeração qualificada, conforme regulamentação da ANEEL, ou fontes renováveis de energia elétrica, conectada na rede de distribuição por meio de instalações de unidades consumidoras; II - minigeração distribuída: central geradora de energia elétrica, com potência instalada superior a 75 kW e menor ou igual a 3 MW para fontes hídricas ou menor ou igual a 5 MW para cogeração qualificada, conforme regulamentação da ANEEL, ou para as demais fontes renováveis de energia elétrica, conectada na rede de distribuição por meio de instalações de unidades consumidoras. Dentro deste conceito é que as UCs que pretendem investir em instalações de GD devem buscar seu enquadramento. Além da concordância com as Resoluções Normativas 482/2012 e 687/2015, faz-se necessário cumprir os procedimentos e exigências previstos no Módulo 3 dos Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional – PRODIST (seção 3.7), bem como na Resolução nº 414/2010.
4. CONSUMIDORES,
GERADORES GERAÇÃO DISTRIBUÍDA
E
A
Nesse panorama pretende-se apresentar o embasamento legal, notadamente a REN ANEEL 482/2012, atualizada recentemente pela REN 687/2015. Neste cenário encontram-se lacunas, as quais necessitam de esclarecimentos sobre as possibilidades dos consumidores/geradores de energia elétrica de se enquadrarem na GD, em especial com a atualização apresentada no final de 2015.
97
Figura 1: fluxograma das principais definições de Geração Distribuída Fonte: Elaborado pela autora.
O consumidor brasileiro pode gerar sua energia elétrica com fontes renováveis tendo como embasamento o Sistema de Compensação de Energia Elétrica criado pela ANEEL em abril de 2012. A regulamentação define Micro e Minigeração Distribuída como a produção de energia elétrica com pequenas centrais geradoras de fontes renováveis ou cogeração qualificada que estejam conectadas na rede de distribuição por meio de instalações de unidades consumidoras UCs que estejam na mesma distribuidora. As fontes de energia para a GD são de pequenas centrais geradoras que utilizam fontes com base em energia hidráulica, solar, eólica, biomassa ou cogeração qualificada, conectadas à rede de distribuição por meio de instalações de UC. O sistema de compensação de energia se dá primeiramente em relação à energia ativa para ser compensada no mesmo posto tarifário, tendo excedentes estes créditos poderão ser usados em outro posto horário na mesma UC e no mesmo ciclo de faturamento. Restando créditos o mesmo procedimento de compensação se dará para outra UC que já tenha sido cadastrada previamente, obedecendo a ordem escolhida. Estes créditos de
energia podem ser compensados em até 60 (sessenta) meses. Os consumidores a participar da GD podem ser Unidades Consumidoras individuais, Condomínios horizontais e verticais, Consórcios e Cooperativas. A geração pode ser junto com o consumo ou em outro local dentro da mesma distribuidora. Quando o autoconsumo for remoto poderá ser designado para Empreendimentos com Múltiplas Unidades Consumidoras e para Geração Compartilhada. Os primeiros poderão ser compostos por condomínios horizontais ou verticais, já os segundos pela reunião de consumidores da mesma área de concessão ou permissão por meio de consórcio ou cooperativa. A REN ANEEL 687 no artigo 4º informa que tanto para os primeiros como os segundos quando da solicitação de acesso deverão apresentar instrumento jurídico com o compromisso de solidariedade entre as partes integrantes.
5. CONCLUSÃO Como enquadramento para a Geração Distribuída, temos dois momentos: o que precede o enquadramento como GD e a sua efetivação. O primeiro, quanto à adequação como GD para a usina que propõe alugar seu empreendimento de geração de energia elétrica, quando da já 98
existência de uma usina em funcionamento ou em fase de finalização, e o segundo momento é após a formalização documental junto à distribuidora e a resposta positiva do enquadramento como GD. Vista a GD como um negócio se busca economia e retorno financeiro nos investimentos prévios. Que podem ser vistos de duas formas, sendo o próprio consumidor, uma única UC pessoa física ou jurídica, grupo empresarial, matriz e filiais, com o mesmo Cadastro Nacional de Pessoa Jurídica - CNPJ, condomínio vertical ou horizontal ou até mesmo um grupo de UCs que se reúnem para constituir um consórcio ou cooperativa. Neste caso o investidor da usina que vai gerar energia para ser injetada no sistema de distribuição e compensar com os créditos de energia gerado, poderá ele optar por: uma usina já existente, dentro dos limites de potência e fonte que a legislação permite como já esclarecido anteriormente, uma usina construída no mesmo local da UC ou uma usina em outro local na mesma distribuidora a qual remotamente injeta energia. Caso a usina seja um empreendimento existente, registrado como Produtor Independente, participante do ACL, e agente da Câmara de Comercialização de Energia Elétrica CCEE, deverá primeiramente encerrar na CCEE seu cadastro e comunicar a ANEEL que deixará de ser Produtor Independente para passar a ser gerador de GD. Ao realizar esta opção, e enquanto nela permanecer, perderá o desconto da Tarifa de Uso do Sistema de Distribuição - TUSD. Na sequência fará os trâmites burocráticos junto à distribuidora local para passar a ser uma UC com geração de energia. Esta usina poderá ser de propriedade ou comprada pelo (s) consumidor (es) ou ser arrendada ou locada. No caso de locação ou arrendamento não poderá locar a geração e sim a usina como um todo e jamais poderá ficar vinculada a valores variados conforme a geração de energia. O risco do montante de energia a ser compensado passa a ser do locador. Portanto, ressalta-se a importância de precificar de antemão a quantidade de geração média da usina e quanto equivale em R$ / MWh para que este valor fique menor que o que o consumidor esteja pagando à distribuidora, pois só assim será vantajoso financeiramente. Ponto positivo nesta transação é que o proprietário da usina poderá ter uma receita fixa e maior que a venda da energia no ACL, enquanto que para o consumidor é vantajoso por poder ter economia financeira na conta de energia desde o
primeiro mês da entrada na GD com a locação da usina e sem investimentos prévios. Neste caso a(s) UC(s) não precisa(m) nem mesmo adequar medidores visto que a geração injetada será em outro local e somente serão contabilizados os seus créditos e débitos no final do mês. Deve-se ter o cuidado para não vincular o valor da locação com a energia gerada, pois isso caracterizaria comercialização de energia, o que é proibido ao GD, como pode ser visto pela legislação, Resolução Normativa da ANEEL 482/2012/ REN ANEEL 687, de 24.11.2015 – Art. 6 – A, sendo: “A distribuidora não pode incluir os consumidores no sistema de compensação de energia elétrica nos casos em que for detectado, no documento que comprova a posse ou propriedade do imóvel onde se encontra instalada a microgeração ou minigeração distribuída, que o consumidor tenha alugado ou arrendado terrenos, lotes e propriedades em condições nas quais o valor do aluguel ou do arrendamento se dê em reais por unidade de energia elétrica.” Outro ponto favorável a GD está presente nos estados que têm isenção do ICMS. O ICMS é um tributo estadual e cabe a cada estado legislar e arrecadar. Entretanto, o Conselho Nacional de Políticas Fazendária - CONFAZ aprovou o Convênio ICMS 16 de 22/04/2015 que autorizou a isenção nas operações referentes à circulação de energia elétrica sob o sistema de compensação. Com isso, o ICMS incide somente na parcela que efetivamente foi atendida pela distribuidora, ou seja, a diferença entre a energia consumida e a energia injetada e eventuais créditos decorrentes de excedentes de geração de meses anteriores. Esta regra só é válida para os estados que aderirem ao Convênio ICMS 16 e para os que legislarem da mesma forma. Contudo para os que não aderirem será cobrado o ICMS sobre o consumo total, mesmo que tenha injetado na rede energia própria de micro ou Minigeração enquadrada como GD. Depois da oficialização em GD o mês a mês será o acompanhamento dos créditos que foram diminuídos do consumo e sua contabilização por patamares e se sobrou estes ficaram creditados podendo ser utilizados em até 60 (sessenta) meses subsequentes. Podendo ser modificado o percentual de crédito para a UC que precisar de mais ou menos energia quando se tratar de cooperativa e/ou consórcio, sendo que neste caso deverá ser comunicado a distribuidora com um prazo mínimo de noventa dias. 99
Mesmo com os meandros de legislação e de adequação entende-se que GD é um bom negócio para as UCs. Em especial para as que não preenchem os requisitos para o ACL, bem como para empreendedores que pretendem investir em construção de usinas de menor porte como um novo nicho de geração de energia para arrendar e/ou locar para consumidores que pretendem gerar sua própria energia e com isso minimizar seus custos e colaborar para um país com mais geração de baixo impacto ambiental ao mesmo tempo em que tenham redução na conta de energia, com a distribuidora que estão conectados. Entende-se que este pode ser um excelente negócio para empreendedores que buscam investir no Setor Elétrico neste nicho de mercado que é a GD.
6. REFERÊNCIAS ANEEL - Micro e Minigeração Distribuída: sistema de compensação de energia elétrica. Agência Nacional de Energia Elétrica. 2ed. Brasília: ANEEL, 2016. ANEEL. http://www2.aneel.gov.br/cedoc/ren2012482 . pdf visualizado em 23/10/2016. CASTRO, Nivalde José de; Roberto BRANDÃO; Simona MARCU; Guilherme de A. DANTAS. Mercados de Energia em Sistemas Elétricos com Alta Participação de Energias Renováveis. Rio de Janeiro, 2011.
DALLA VECCHIA, Neide Alves et al. Os Efeitos da Lei 12.783/2013 no Mercado Livre Especial da Área de Concessão da Copel – Uma Abordagem dos Impactos na Tarifa de Energia. In: XV Congresso Brasileiro de Energia – Coppe: 50 Anos Antecipando o Futuro. 2013. p.1545 -1562. DALLA VECCHIA, Neide Alves. Contratos de Energia Elétrica: Um Cotejo Entre o Mercado Cativo e o Mercado Livre opções para o Consumidor. Curitiba: monografia do MBA em Setor Elétrico, FGV, 2014. p. 34 PRADO JR, Fernando Amaral de Almeida, ANDRADE, Moacyr Trindade de Oliveira. Contratos de fornecimento de energia: barreira para o mercado livre. EM Eletricidade Moderna. São Paulo, Aranda, Ano XXXVI, Nº 406, p. 128-137, janeiro, 2008. p. 124 ROCHAS, Anna Flávia. Na Defesa do Mercado Livre. GTD – Geração – Transmissão - Distribuição. São Paulo, Lumière, Ano 3, ed. 22, p. 14-17, out/dez 2007. p.14 TOLMASQUIM, Mauricio T. Novo Modelo do Setor Elétrico Brasileiro. Rio de Janeiro: Synergia; EPE: Brasília, 2011. VENOSA, Sílvio de Salvo. Direito Civil – Contratos em Espécie. 7ª ed. São Paulo: Atlas, 2007. p.11 VOLPI, Giulio, et al. Crescimento Sustentável. O Setor Elétrico. São Paulo, Atitude, Ano 2, ed. 23, p. 36-42, dezembro 2007. p.40
100
FONTES RENOVÁVEIS DE ENERGIA
101
16.
ANÁLISE SAZONAL DO POTENCIAL EÓLICO NO MUNICÍPIO DE CAMPO MOURÃO-PR
Ricardo Guicho¹, Maria Carolina Zampier 2, Bruno Shingo Mitsuhashi3, Bruno Pereira Da Silva4 & Maria Cristina Rodrigues Halmeman5
RESUMO
UTFPR - Engenharia Ambiental, Campo Mourão, PR, Brasil, E-mail: ¹ricardoguicho@alunos.utfpr.edu.br, 2maria.czb24@gmail.com, 3b.shingo21@gmail.com, 4brunoparreiradasilva@gmail.com & 5cristhalmeman@gmail.com
Visto que a geração elétrica brasileira é alicerçada na hidráulica associado à crise hídrica, o crescimento da demanda e a preocupação ambiental, fomentaram os estudos para encontrar mecanismos que minimizem os problemas que cercam a geração elétrica. Entre as formas de geração, está a proveniente de movimento de massas de ar, denominada eólica. Com o intuito de conhecer o potencial eólico sazonal do município de Campo Mourão, realizou-se um comparativo dos dados de velocidade do vento para descobrir qual estação pode render melhor aproveitamento de acordo com a velocidade do vento médio local. Para tal análise, as velocidades médias do município de Campo Mourão foram obtidas através da Estação Climatológica Principal de Campo Mourão, que possui uma estação automatizada do SIMEPAR (Sistema Meteorológico do Paraná). Os dados foram dispostos em planilha eletrônica para posteriormente utilizá-los no programa BioEstat 5.0, onde se realizou testes estatísticos como o de Shapiro-Wilk e Kriskal-Wallis. Os testes foram aplicados objetivando a comparação das velocidades médias entre todas as estações em uma série histórica de 09 anos (2007-2015). Com as analises realizadas, pôde-se comprovar que na série histórica analisada, a primavera possui significante diferença de velocidade média sazonal e, portanto pode proporcionar melhores condições de geração elétrica. Palavras chave: Energia eólica, potencial, geração de energia, energia elétrica, fontes renováveis de energia.
1. INTRODUÇÃO Segundo [1] o primeiro aerogerador instalado no Brasil em 1992 trazendo políticas de incentivo a amplificação dessa tecnologia, já que a energia eólica é considerada limpa e competitiva. Os equipamentos se tornaram de baixo custo devido ao excesso de oferta, e a variação cambial possibilitou a importação de forma barata, com isso, o mercado tornou-se diversificado [2]. O rotor, contido dentro de um aerogerador, é o responsável pela transformação da energia cinética dos ventos em energia elétrica, ou seja, uma energia que provém de fonte renovável. O sistema de um aerogerador é feito automaticamente por meio de “softwares” e microprocessadores. A região sul do Brasil apresenta velocidade anual dos ventos em lugares de topo entre 5,5 a 6m/s, já onde a rugosidade é baixa, a velocidade anual é de 7 a 8m/s, e na costa possui velocidades superiores a 7m/s devido à influência do relevo e das brisas marinhas [3]. A região entre as cidades de Cascavel (PR) e Maringá (PR), onde se encontra Campo Mourão,
consistem de campos de relevo suave e são bem servidas de conexões com linhas de 138 e 525 kV. Os ventos médios a 75m de altura variam entre 6,5 e 7,0m/s, e quando iguais ou superiores a 7,0m/s geram em torno de 1360MW, sendo assim, o potencial de geração eólica do Paraná é bastante promissor, podendo ser aproveitado gradativamente, nos limites de inserção do sistema elétrico regional, porém apenas 0,01 % (2,5 MW) da energia fornecida pelo estado provêm de usinas eólicas. As turbinas eólicas satisfazem o requisito de ruídos mesmo estando a 300 metros de uma área residencial se tornando a mais sustentável entre as fontes geradoras de energia. Para [4] o benefício primordial da energia eólica é a não emissão de dióxido de carbono, principal responsável pelo efeito estufa. Além dos aerogeradores ocuparem pouco espaço e permitirem outras atividades como a agricultura e pecuária, ainda possibilitam a redução da utilização de combustíveis fósseis e dos custos de construção e geração, já que é uma tecnologia em desenvolvimento. Portanto, este projeto visa o aproveitamento eólico sazonal no município de Campo Mourão. 102
2. MATERIAL E MÉTODOS Caracterização da área O estudo foi realizado com dados do município de Campo Mourão (Figura 1). Segundo [5] o município apresenta classificação climática Cfa, ou seja, clima subtropical com variação de temperatura entre 18oC e 22oC e verões quentes com grande concentração de chuvas. De acordo com [6] encontra-se entre as coordenadas 24º 02' 38'' de Latitude Sul e 52º 22' 40'' de Longitude Oeste, a uma altitude média de 630 metros sobre o nível do mar.
estações, que é um teste não paramétrico destinado à comparação de três ou mais amostras independentes do mesmo tamanho ou desiguais. Os testes foram aplicados com o objetivo de comparação dos valores de velocidade média entre as estações do ano de uma série histórica de nove anos, de 2007 a 2015. Considerou-se a seguinte separação mensal para as estações: Verão: Janeiro, Fevereiro e Março; Outono: Abril, Maio e Junho; Inverno: Julho, Agosto e Setembro; Primavera: Outubro, Novembro e Dezembro. Os resultados obtidos pela estatística foram representados através de tabelas e gráficos.
3. RESULTADOS E DISCUSSÃO Para que se obtenham os resultados das estatísticas, é necessária, primeiramente a organização dos dados das médias sazonais, assim fica possível a visualização dos valores obtidos pelos cálculos.
Figura 1 – Mapa de Localização do município de Campo Mourão - PR. Fonte: Elaborado pelo autor.
Métodos de Pesquisa A velocidade de vento encontrado no sul do país, ou mais preciso na cidade de Campo Mourão, no estado do Paraná, foi obtido através da Estação Climatológica Principal de Campo Mourão, no qual este conta com a instalação de uma estação automatizada do SIMEPAR (Sistema Meteorológico do Paraná). Portanto as análises foram realizadas a partir dos dados disponibilizados, ou seja, do ano de 2007 a 2015, perfazendo uma série histórica de 9 anos. Os dados foram organizados em planilhas eletrônicas com intuito de verificar inconsistências e dados faltantes. Após a uniformização dos dados foi efetuado o cálculo de velocidade dos ventos ocorrida em cada mês do período analisado 2007 a 2015 e logo depois de agrupadas nas suas respectivas sazonalidades. Utilizou-se o “software” BioEstat 5.0 para a realização dos cálculos estatísticos de normalidade, onde se empregou o teste de Shapiro-Wilk em que o “software” faz o calculo entre 2 e 51 amostras, e como houve a presença de anormalidade de uma das amostras utilizou-se do teste de Kruskal-Wallis para a comparação entre as
Os resultados da estatística descritiva obtidos pelo Excel estão dispostos na tabela 1, onde se entende por VMS a Velocidade Média Sazonal, assim como DPS sendo Desvio Padrão Sazonal e VVMMS sendo Velocidade do Vento Média Máxima Sazonal. Análise Sazonal Tabela 1 – Estatística descritiva da velocidade do vento sazonal. Ano
2007
2008
2009
2010
2011
Estação
VMSaz
DPSaz
VVMMSaz
Verão
2.3675627 0.0603018
6.6333333
Outono
2.5962843 0.2465236
7.2000000
Inverno
2.8792117 0.3589203
7.5000000
Primavera 3.0539067 0.4676227
8.6000000
Verão
2.5562723 0.3260714
6.4666667
Outono
2.3811350 0.1714622
6.1666667
Inverno
2.5742400 0.1924258
7.2000000
Primavera 2.6252210 0.1226585
8.1000000
Verão
2.4046340 0.2363314
7.4666667
Outono
2.3772283 0.0380631
6.2333333
Inverno
2.7296653 0.3887562
6.7000000
Primavera 2.8712787 0.1697694
7.7666667
Verão
2.5176653 0.1479419
6.7333333
Outono
2.3904300 0.2167934
6.6000000
Inverno
2.7927360 0.3523002
7.1333333
Primavera 2.6836800 0.1008809
6.8333333
Verão
2.7051073 0.6409716
6.6333333
103
Ano
Estação
VMSaz
DPSaz
VVMMSaz
Outono
2.4180287 0.1200619
6.7000000
Inverno
2.3487813 0.3423921
6.3000000
Primavera 1.9181960 0.2307384
7.5666667
Verão
2.3266223 0.2580833
7.7333333
Outono
2.1783633 0.2614852
7.0333333
Inverno
3.0491033 0.3814674
7.5333333
Primavera 2.9110633 0.2198502
8.0333333
2012
motivo fez-se necessário a utilização de um teste não paramétrico, que neste caso o emprego adequado é para o teste de Kruskal-Wallis Dunn (Tabela 3), que é destinado à comparação de três ou mais amostras independentes do mesmo tamanho ou desiguais. Tabela 3 - Analise de Variância do teste de KruskalWallis Comparações (método de Dunn) Dif. z z crítico Postos calculado 2 0.4027 2.635
Verão
2.5330517 0.1265415
7.0000000
Outono
2.3110873 0.1978748
6.2333333
Postos médios 1e2
Inverno
2.8013980 0.4040395
7.7333333
1e3
9.1111
1.8345
2.635
ns
Primavera 3.0928713 0.4655155
9.5333333
1e4
12.2222
2.4609
2.635
ns
2013
p ns
Verão
2.6115720 0.2104509
8.7000000
2e3
11.1111
2.2372
2.635
ns
Outono
2.6880887 0.1225517
7.4000000
2e4
14.2222
2.8636
2.635
< 0.05
Inverno
2.7423097 0.3034778
7.2000000
3e4
3.1111
0.6264
2.635
ns
Primavera 2.8988530 0.1631653
7.7333333
Fonte: Elaborado pelos autores.
Pode-se observar que das comparações entre as amostras, apenas uma delas houve diferença significativa representado pelo valor de p como menor que 0,05, ou seja, valor representado como fora da normalidade definida a partir dos dados analisados. A não normalidade é referente à comparação das amostras 2 e 4, onde os números são representadores das estações sendo 1-verão, 2outono, 3-inverno e 4-primavera, sua representação gráfica proporciona um entendimento dos resultados quantitativos do quadro exposto que pode ser observado conforme a Figura 2.
2014
Verão
2.3205837 0.1315946
7.7000000
Outono
2.4297727 0.0641044
6.3000000
Inverno
2.3220017 0.0864745
6.6299600
Primavera 2.6139460 0.2582744
7.5451200
2015
Fonte: Elaborado pelos autores.
Os dados são fundamentais para a compreensão do afunilamento das informações anuais e semestrais, visto que a utilização das médias é interessante para o agrupamento de informações, porém em contrapartida pode interferir de maneira a generalizar as informações, por este motivo serão utilizados os dados de médias sazonais para as análises estatísticas. Após a organização dos dados de velocidade média dos ventos por estações do ano no “software” BioEstat 5.0, realizou-se o teste de Shapiro-Wilk para avaliar a normalidade (Tabela 2). Tabela 2 - Teste de Normalidade de Shapiro-Wilk Resultados
Verão
Outono
Inverno
Primavera
Tamanho amostra =
9
9
9
9
Média =
2.4826
2.4189
2.6933
2.741
Desvio padrão =
0.1347
0.149
0.2391
0.354
W=
0.9339
0.931
0.9271
0.8284
p=
0.4944
0.4791
0.4585
0.0495
Figura 2 - Gráfico de Kruskal-Wallis
Fonte: Elaborado pelos autores.
Fonte: Elaborado pelos autores.
Para o verão, outono e inverno o teste mostrou valores de p acima de 0.05, ou seja, demonstra que os dados referentes à velocidade média sazonal do período analisado estão dentro da normalidade, exceto para primavera. Por este
Com o gráfico apresentado pode-se observar seis comparações e três características diferentes separadas pelas cores, onde a cor azul clara, definidas entre as comparações das amostras de 12 e 3-4, teve a classificação de ns, ou seja, não 104
significativa com valores abaixo de 5 pontos médios de diferença entre as amostras. Isso significa que quanto menor a diferença entre os pontos médios, menor a sua variância e portanto mantém-se dentro da normalidade.
Estes valores encontrados nas estatísticas descritivas podem ser visualizadas no gráfico “box-plot” (Figura 3) apresentando os dados de forma a compreensão visual.
No segundo grupo das características encontram-se as barras em azul-escuro, definidas entre as comparações das amostras de 1-3, 1-4 e 23, que obtiveram também a classificação de ns, assim como o grupo das barras azul clara, porém com diferença de pontos médios mais altos que os anteriores com variações de 9.11 a 12.22 pontos. Mesmo com uma amplitude de variação de 12.22 pontos, estes valores foram todos considerados como não significativos para estas análises estatísticas. A única comparação que foi considerada fora da normalidade foi determinada pela comparação das amostras 2-4, caracterizada pela barra de cor preta, onde sua diferença entre os pontos médios atingiu 14.22. Este índice resultou num valor de p abaixo de 0.05, evidenciando os extremos, inferior e superior. A análise descritiva é importante devido ao seu ponto de abrangência de cálculos, informações essenciais para compreensão dos resultados obtidos (Tabela 4). Tabela 4 - Estatística descritiva das amostras. Verão
Outon Invern Primave o o ra
Tamanho da amostra
9
9
9
9
Mínimo
2.3206
2.1784
2.322
1.918
Máximo
2.7051
2.6881
3.0491
3.093
Amplitude Total
0.3845
0.5097
0.7271
1.175
Mediana
2.5177
2.3904
2.7423
2.871
Média Aritmética
2.4826
2.4189
2.6933
2.741
Variância
0.0182
0.0222
0.0571
0.125
Desvio Padrão
0.1347
0.149
0.2391
0.354
Erro Padrão
0.0449
0.0497
0.0797
0.118
Coeficiente de 5.43% 6.16% 8.88% Variação Média 2.4761 2.4109 2.6736 Harmônica N (média 9 9 9 harmônica) Média 2.4793 2.4149 2.6836 Geométrica N (média 9 9 9 geométrica) Variância 1.0013 1.0016 1.0036 (geom.) Desvio Padrão 1.0556 1.063 1.095 (geom.) Fonte: Elaborado pelos autores.
12.91% 2.691 9 2.718 9 1.009 1.155
Figura 3 - Gráfico da estatística descritiva. Fonte: Elaborado pelos autores.
Como se pode observar, as amostras de verão e outono assim como as de inverno e primavera formam dois grupos, pois essas duas duplas de amostras possuem diferenças mínimas umas com as outras. Este fato pode ser comprovado pelo gráfico de comparação entre as amostras (Gráfico 1) exposto anteriormente, porém apesar das amostras possuírem diferenças grandes de pontos médios, ainda assim elas foram consideradas não significativas, apenas a comparação do menor e maior ponto médios foram caracterizadas como significantes.
4. CONCLUSÃO De acordo com as informações expostas e os gráficos apresentados, pode-se concluir que o potencial eólico no município de Campo Mourão, quando divididos em sazonalidades, possui maior eficiência na primavera, visto que sua média de velocidade de ventos é a maior quando comparado aos meses referentes ao verão, outono e inverno. De acordo com o BioEstat 5.0, a primavera dos anos de 2007 a 2015 possui um diferencial significativo de velocidade de vento com relação às outras estações no ano. Isso significa que um aerogerador instalado neste município, de acordo com a série histórica estudada, terá um potencial de geração elétrica maior no trimestre que contém Outubro, Novembro e Dezembro. 105
5. REFERÊNCIAS
com.br/documents/atlas-do-potencial-eolico-doestado-do-parana.html>. Acesso em: 17 out. 2015.
[1] SIMAS, M.; PACCA, S. Energia eólica, geração de empregos e desenvolvimento sustentável. Estudos Avançados, v. 27, n. 77, p. 99 - 115, 2013. Disponível em: <http://www.scielo.br/pdf/ea/v27n77/v27 n77a08.pdf>. Acesso em: 02 ago. 2016.
[4] TERCIOTE, R. A energia eólica e o meio ambiente. Campinas, 2002. Disponível em: <http://www. proceedings.scielo.br/scielo.php?pid=MSC00000000 22002000100002&script=sci_arttext>. Acesso em: 8 jul. 2016.
[2] AMARANTE, O. A. et al. Atlas do potencial eólico brasileiro. Brasília: MME; Rio de Janeiro: Eletrobrás, 2001. 42 p.. Disponível em: <http://www.cresesb. cepel.br/publicacoes/download/atlas_eolico/Atlas %20do%20Potencial%20Eolico%20Brasileiro.pdf>. Acesso em: 10 jul. 2016.
[5] Instituto Agronômico do Paraná. (2000). Cartas Climáticas do Paraná. Disponível em: <http:// www.iapar.br/modules/conteudo/conteudo.php?c onteudo=677>. Acesso em: 12 jul. 2016.
[3] Companhia Paranaense de Energia (COPEL). Atlas do potencial eólico do estado do Paraná. Curitiba, 2007. 53 p.. Disponível em: <http://docslide.
[6] Prefeitura Municipal de Campo Mourão. (2016). Posição Geográfica. Disponível em: <http://
campomourao.pr.gov.br/cidade/posicao.php >. Acesso em: 12 jul. 2016.
106
17.
GERAÇÃO DE ENERGIA RENOVÁVEL NO PARANÁ
Luiz Fernando Ortega1, James Araujo2, Francisco Hidaldo3 & Gerson Máximo Tiepolo4 OHM, Curitiba, Brasil. E-mail: 1fernando.ortega@ohmengenharia.com; CPFL RENOVAVEIS, Curitiba, Brasil. E-mail: 2james.araujo@cpflrenovaveis.com.br SOLIDDA, Curitiba, Brasil. E-mail: 3francisco.hidalgo@solidda.com.br UTFPR, Curitiba, Brasil; E-mail: 4tiepolo@utfpr.edu.br
RESUMO O artigo apresenta os resultados da pesquisa sobre o estado da arte da geração e transmissão de energia no estado do Paraná. O artigo apresentará o resumo das características das principais fontes disponíveis para a geração de energia renovável no Paraná instaladas e previstas a construção para o Estado. Inicialmente o estudo discorre sobre a geração de energia fotovoltaica, apresentando o potencial do estado do Paraná e a sua grande capacidade de geração ainda pouco aproveitada. Um pouco diferente da energia solar, usinas térmicas de biomassa e pequenas centrais hidrelétricas já estão implementadas em grande número em todas as regiões do estado e serão apresentadas nos subsequentes. E por fim é feita uma breve conclusão. Dentre os procedimentos metodológicos adotados foram a pesquisa bibliográfica, pois conforme Gil (2010), a coleta de dados será obtida por meio de material já publicado. A pesquisa documental também foi utilizada para uma análise minuciosa através de dados histórico, material cartográfico e arquivos oficiais (LAKATOS; MARCONI, 2003). Palavras chave: Geração de energia, energia solar, energia biomassa, fontes renováveis de energia, energia elétrica.
1. GERAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA NO PARANÁ Energia Fotovoltaica no Estado do Paraná O desenvolvimento sustentável vem de um processo de avaliação das relações entre sociedade e o meio ambiente, com o intuito de gerar o equilíbrio entre as dimensões ambiental, econômica e social (VAN BELLEN, 2006), sendo este o grande desafio para os governantes no que diz respeito principalmente às estratégias de investimentos visto à melhoria da qualidade de vida e ao maior poder aquisitivo da população, e consequentemente ao maior consumo de energia, em destaque da energia elétrica (TIEPOLO, 2012). Como tendência global e alinhado à questão do desenvolvimento sustentável, a participação na geração de energia elétrica por combustíveis fósseis e nuclear tem diminuído gradativamente nos últimos anos, passando de 82,00% em 2008 para 77,20% em 2014, enquanto as renováveis (não hidro) cresceram de 3,00% para 6,20% em igual período (REN21, 2011 – 2014). De forma contrária, no Brasil a participação na geração de energia elétrica por combustíveis fósseis e nuclear
tem aumentado de forma consistente, passando de 11,00% em 2011 para 25,60% em 2014, e com as renováveis (não hidro) passando de 7,10% (principalmente devido à biomassa de cana) para 9,30% no mesmo período, devido à maior implementação de usinas eólicas no pais (MME, 2013-2015). Este cenário tem favorecido à exploração da energia solar principalmente através de sistemas fotovoltaicos conectados à rede (SFVCR), tanto em usinas fotovoltaicas como através da geração distribuída, onde se destacam na Europa países como Alemanha, Itália e Espanha (TIEPOLO, 2012), e mais recentemente acompanhados por China, Estados Unidos e Japão, com um número muito significativo de SFVCR implantados. Em termos de Brasil, o estado do Paraná apresenta um potencial fotovoltaico elevado, comparável aos melhores potenciais encontrados na Europa, com valores de Produtividade Total Anual Média de 1.490 kWh/kWp [14]. A Figura 1 mostra o Mapa Fotovoltaico Brasileiro, e em destaque o Mapa Fotovoltaico do estado do Paraná e o Mapa Fotovoltaico da Europa - Total Anual. 107
A produtividade apresentada nos mapas da Figura 1, representa a quantidade de energia elétrica gerada por um SFVCR de 1kWp em condições ideais de geração, ou seja, com orientação do painel fotovoltaico voltado para o equador, inclinação igual à latitude do local e taxa de desempenho do sistema de 75%, sendo esta uma taxa padrão utilizada na elaboração de mapas fotovoltaicos na Europa.
Figura 1. Mapa Fotovoltaico Brasileiro, Mapa Fotovoltaico do estado do Paraná e Mapa Fotovoltaico da Europa - Total Anual. Fonte: Adaptado de Tiepolo (2015).
No estado do Paraná, o menor valor de Produtividade Diária Média Mensal ocorre no mês de Julho com 2,71 kWh/kWp.dia, enquanto que o maior valor ocorre no mês de Janeiro com 4,85 kWh/kWp.dia respectivamente, o que mostra a grande variabilidade que ocorre durante todo o ano quando analisadas todas as regiões do estado [14]. Em relação aos 399 municípios do estado, a Menor Produtividade Total Anual Média é encontrada em Matinhos com 1.265 kWh/kWp.ano, e a Maior Média é encontrada em Prado Ferreira com 1.580 kWh/kWp.ano [14]. De forma geral, as menores médias anuais são encontradas nos municípios de Matinhos, Guaratuba, Guaraqueçaba, Pontal do Paraná, Paranaguá, Morretes e Antonina, todos na região entre a Serra do Mar e o litoral Paranaense, locais que apresentam um índice de nebulosidade maior ao longo do ano em comparação a outras regiões, o que dificulta a incidência da radiação solar na superfície [14]. Com relação aos outros estados da federação, os valores obtidos mostram 12 estados com médias inferiores ao Paraná e 14 estados com médias superiores, sendo a média do estado do Paraná praticamente igual à média obtida no Brasil (diferença inferior a 1%). Em relação às
maiores médias anuais encontradas (Distrito Federal, Goiás e Piauí), o estado do Paraná apresentou uma média aproximada 7,5% inferior, e em relação à Bahia de apenas 3,34% inferior [14]. Mesmo em cidades como Curitiba, capital do estado e conhecida pelos seus dias de frio e céu nublado, os valores apresentados são muito significativos, com uma média apenas 8,6% inferior à média Brasil, e 1,2% inferior à média do estado de Santa Catarina (TIEPOLO, 2015). Finalmente, ao comparar-se a Produtividade Estimada Total Anual Média apresentada pelos principais países europeus em relação ao estado do Paraná, pôde-se verificar que a Média do Paraná é 58,75% superior à Alemanha, 13,48% superior à Itália, 1,97% superior à Espanha, 31,28% superior à França, 60,46% superior à Bélgica e 71,19% superior ao Reino Unido, percentuais estes que representam a quantidade Média Total Anual de energia elétrica que um SFVCR pode gerar a mais no Paraná em relação a cada um destes países (TIEPOLO, 2015). Estas informações são extremamente úteis no que diz respeito ao aproveitamento desta fonte de energia renovável no estado, de forma a apoiar na elaboração de políticas públicas específicas de incentivo e disseminação desta fonte no estado.
2. POTENCIAL ENERGÉTICO DA BIOMASSA NO ESTADO DO PARANÁ O Brasil reúne várias vantagens que o tornam capaz de atuar como líder no mercado mundial de produtos agrícolas, agroindustriais e silviculturas, destinados à geração de energia. As produções de Soja, Milho, Cana-de-açúcar, Pinus e Eucalipto no estado do Paraná representam uma fração significativa do montante produzido no Brasil, culturas com as quais se obtém resíduos sólidos de biomassa. Ademais, culturas como as de Pinus e Eucalipto podem ser cultivadas exclusivamente para fins energéticos. A tabela 1 apresenta o volume anual produzido no estado do Paraná (no ano de 2004) para as culturas de Soja, Milho e Cana-de-açúcar, assim como uma classificação da produção do Paraná em relação aos demais estados do Brasil. A mesma tabela ainda apresenta a estimativa do volume anual de resíduos gerados em cada cultura e o potencial energético contido nestes resíduos sólidos (PNE, 2030). No ano de 2004, o Paraná foi o segundo maior produtor florestal de silvicultura do Brasil, atingindo um volume anual de produção de 22.193. 103.m³ dentre carvão vegetal, lenha e 108
madeira em tora. Neste ano, a produção paranaense correspondeu a 16,4% do volume total produzido no país (PNE, 2030). De acordo com Menezes (2013), no estado do Paraná há ampla distribuição da produção de toras para lenha, exceto nos núcleos regionais de Londrina e Paranaguá, conforme ilustrado na figura 2. Tabela 1. Produção anual e energia primária contida nos resíduos das principais culturas agrícolas do estado do Paraná, no ano de 2004.
Cultura
Produção Anual de Alimento (103 t.)
Soja
10.036,5
Milho
10.934,6
Classificação da Produção Entre os Estados Brasileiros 2ª maior produção 1ª maior produção
Produção Anual de Resíduos (106 t *Bbs)
Energia Primária**
36,13
527,5
54,67
967,7
Cana2ª maior de32.643,0 4,57 73,12 produção açúcar *Biomassa em base seca, conforme exposto em PNE 2030. ** Contida na Produção de Resíduos (106GJ/ano) Fonte: Plano Nacional de Energia 2030.
O pinus e o eucalipto apresentam elevados índices de produtividade, 30 e 60m³/há ano, e alto poder calorífico, 20 e 19,4 MJ/kg Bbs, respectivamente. O PNE 2030 apresenta uma estimativa do volume excedente de floresta plantada de Eucalipto que poderia ser utilizado para fins energéticos, através da quantificação teórica da produção potencial em áreas já ocupadas pela silvicultura, descontando-se o consumo de madeira em tora para uso industrial. No ano de 2005 o volume excedente estimado para a produção de Eucalipto no estado do Paraná foi de 50.000 toneladas, volume este que possuí um conteúdo energético de 9,8.106GJ/ano.
O estado do Paraná destaca-se também por apresentar um elevado número de fecularias, frigoríficos e laticínios que são fontes potenciais para obtenção de biogás, quando os resíduos da produção são adequadamente processados. Outras fontes de biogás que valem ser mencionadas são os resíduos sólidos urbanos (RSU) e as estações de tratamento de esgoto (ETE). O biogás apresenta um poder calorífico que depende do efluente processado. Como estimativa preliminar para o poder calorífico do biogás, pode-se adotar 6,8kWh/m³ de biogás (Biogas Renewable Energy, 2016). As instituições Oeste em Desenvolvimento, Sebrae, Sebraetec e AGX Engenharia desenvolveram em 2015 um estudo denominado Mapeamento e Análise das Energias Renováveis do Oeste do Paraná (MAERO-PR, 2015) e identificaram 73 potenciais produtores de biogás para geração de energia no oeste do estado. Dentre as fecularias, frigoríficos de aves, frigoríficos de suínos e laticínios entrevistados, alguns produtores já possuíam biodigestores para a produção de biogás, com capacidade de produção variando entre 1.200 a 35.000m³/dia. Como exemplo do potencial energético do biogás, considera-se uma fecularia que gera uma vazão de efluentes (resíduos) de 12.000m³/dia, que após processado resulta em 7.560m3/dia de biogás (1L de efluente gera aproximadamente 0,63L de biogás, MAERO-PR-2015). Considerando-se o poder calorífico aproximado de 6,8kWh/m³, este volume de biogás possui um potencial energético de 51.408kWh/dia.
3. EXPANSÃO DA GERAÇÃO DE ENERGIA HIDRELÉTRICA NO PARANÁ A figura 1 representa as proporções dos projetos hídrico, divididos por UHE, PCH e CGH, no estado do Paraná.
Projetos Hídricos [kW]
UHE 412 133,3 MW 1%
PCH 3.418,5 MW 17% CGH 68,6 MW 0%
UHE 395 16.649,3 MW 82% Figura 2 – Distribuição da produção de toras para lenha do Paraná Fonte: Menezes, 2013.
Figura 3 – Representação hídrica no Paraná Fonte: ANEEL
Segundo dados de inventariado das bacias hídricas do estado do Paraná, obtidos na base de 109
dados do SIGEL – ANEEL, o Paraná possui aproximadamente 20,27 GW de potencial de projetos de transformação de energia elétrica a partir de fonte hídrica, totalizando 416 projetos. Existem duas bacias, Iguaçu e Paraná 3, que se destacam por possuírem mais de 75% do potencial gerador de todo o estado, já as bacias de Pirapó e Cinzas apresentam os menores potencias de geração de energia elétrica, com 0,29% e 0,30%, respectivamente. As bacias de Paraná 1, Paraná 2 e Paranapanema 2 não apresentaram nenhum projeto de unidades de geração hídrica oficialmente. Tabela 1. Unidades Geradoras
Bacia
Projetos Hídricos (unidades)
Total
PCH
CGH
UHE 395
UHE 412
CINZAS
11
0
0
0
11
IGUACU
113
31
13
3
160
ITARARE
10
0
0
0
10
IVAI
55
14
9
0
78
LITORANEA
10
1
1
0
12
PARANA 3
14
10
1
0
25
PARANAPANEMA 1
0
0
3
0
3
PARANAPANEMA 3
0
0
1
0
1
PARANAPANEMA 4
0
0
1
0
1
PIQUIRI
36
10
6
0
52
PIRAPO
15
0
0
0
15
RIBEIRA
20
7
1
0
28
12
1
5
1
20
TIBAGI
Tabela 2. Potencial de Geração Hídrico Projetos Hídricos (kW) Bacia
PCH
CINZAS
CGH
UHE 395
UHE 412
61620
IGUAÇU
Total 61620
2100907.9 24070.4 6268436 101342 8494756
ITARARÉ
81381
IVAÍ
374642
9910
463910
848462
81381
LITORÂNEA
81600
1000
36000
118600
PARANÁ 3
44970
11741
7000000
7056711
PARANAPANEMA 1
189800
189800
PARANAPANEMA 3
619000
619000
PARANAPANEMA 4
354000
354000
PIQUIRI
377540
PIRAPO
58031.4
14085
461200
852825
RIBEIRA
174250
6880
260000
441130
TIBAGI
63580
870
997000
32000 1093450
58031.4
Fonte: ANEEL
O mapa abaixo indica as usinas já instalada ou inventariadas no estado do Paraná.
Fonte: ANEEL
A bacia do Iguaçu além de possuir o maior potencial registrado na ANEEL é a que apresenta a maior disponibilidade hídrica superficial, com 291 m³/s, correspondente a aproximadamente 25% da disponibilidade total do estado. Em seguia aparece a bacia do Ivaí, mesmo aparecendo na quinta colocação em termo de geração de energia, correspondente a 4,19% de todo o estado, apresenta uma disponibilidade superficial de 233 m³/s, ou correspondente a 20% do estado. As bacias de Paranapanema 1 e Paranapanema 2, 3 m³/s e 2 m³/s respectivamente, onde somando as disponibilidades de ambas representa menos de 1% da disponibilidade superficial do estado. (SEMA, 2010). A tabela abaixo indica o potencial de geração das principais bacias do estado do Paraná.
Figura 4 – Inventário hídrico do Paraná Fonte: Adaptado pelos autores
4. CONCLUSÕES: O presente estudo apresentou o potencial de energia renovável do estado do Paraná, sua infraestrutura elétrica, questões ambientais e de legislação para implantação de usinas geradoras de energia. O estado apresenta vasto campo a ser explorado no que tange energias renováveis. Foram mapeadas as principais vertentes que podem ser utilizadas para a geração de energia no estado, são elas: 1. 2. 3.
Energia Solar Fotovoltaica; Energia Hidroelétrica; Energia através de Biomassa.
Para que empreendimentos se tornem viáveis, é importante que o governo estadual 110
utilize de políticas indutoras que fomentem investimentos públicos e privados no desenvolvimento energético do estado do Paraná.
5. REFERÊNCIAS [1] AGX ENGENHARIA, OESTE EM DESENVOLVIMENTO, SEBRAE, SEBRAETEC. Mapeamento e análise das energias renováveis do oeste do Paraná. 2015. [2] EMPRESA DE PESQUISA ENERGÉTICA. Plano nacional de energia 2030. 2007. [3] H. M. VAN BELLEN. “Indicadores de Sustentabilidade. Uma análise comparativa”, Rio de Janeiro, Editora FGV, 2ª edição, 2006. [4] G. TIEPOLO, O. CANCIGLIERI. “Fontes renováveis de energia - tendências e perspectivas para o planejamento energético emergente no Brasil”, Revista SODEBRAS, Volume 7, nº 77, Edição Maio, ISSN 1809-3957, 2012a; [5] G. TIEPOLO, A. G. CASTAGNA, O. CANCIGLIERI, R. C. BETINI. “Fontes Renováveis de Energia e a Influência no Planejamento Energético Emergente no Brasil”, VIII CBPE – Congresso Brasileiro de Planejamento Energético, 2012b. [6] G. TIEPOLO. "Estudo do potencial de geração de energia elétrica através de sistemas fotovoltaicos conectados à rede no estado do Paraná", Tese (doutorado), Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas - PPGEPS, Curitiba, 2015, Acessado em Fevereiro 2015. [7] GIL, Antonio Carlos. Como Elaborar Projetos De Pesquisa. 5. ed. São Paulo: Atlas, 2010. [8] LAKATOS, Eva Maria. MARCONI, Marina de Andrade. Fundamentos de metodologia científica. 5. ed. São Paulo : Atlas 2003. [9] MENEZES, MARTA JULIANA SCHMATZ. Poder calorífico e análise imediata de pinus e araucária de reflorestamento como resíduos de madeireira. Dissertação. UNIOESTE, 2013. [10] MME, Ministério de Minas e Energias. “Balanço Energético Nacional 2012: ano base 2011”, 2012, disponível em <https://ben.epe.gov.br/downloads/Relatorio_Fin al_BEN_2012.pdf>, Acessado em Junho 2013.
[11] MME, Ministério de Minas e Energias. “Balanço Energético Nacional 2013: Base ano 2012”, 2013, disponível em <https://ben.epe.gov.br /downloads/Relatorio_Final_BEN_2013.pdf>, Acesso em Fevereiro 2014. [12] MME, Ministério de Minas e Energias. “Balanço Energético Nacional 2014: Ano base 2013 - Relatório Síntese”, 2014, Disponível em https://ben.epe. gov.br/downloads/S%C3%ADntese%20do%20Rela t%C3%B3rio%20Final_2014_Web.pdf, Acessado em Junho 2014. [13] MME, Ministério de Minas e Energias. “Balanço Energético Nacional 2015: Ano base 2014”, 2015, disponível em https://ben.epe.gov.br/downloads /Relatorio_Final_BEN_2015.pdf, Acessado em Fevereiro 2015. [14] REN21, “Renewable 2010 – Global Status Report”, 2010, Disponível em www.ren21.net/REN21 Activities/GlobalStatusReport.aspx, Acessado em Junho 2013. [15] REN21, “Renewable 2011 – Global Status Report”, 2011, Disponível em www.ren21.net/REN21 Activities/GlobalStatusReport.aspx, Acessado em Julho 2013. [16] REN21, “Renewable 2012 – Global Status Report”, 2012, Disponível em www.ren21.net/REN21 Activities/GlobalStatusReport.aspx, Acessado em Junho 2013. [17] REN21, “Renewable 2013 – Global Status Report”, 2013, Disponível em www.ren21.net/REN21 Activities/GlobalStatusReport.aspx, Acessado em Abril 2014. [18] REN21, “Renewable 2014 – Global Status Report”, 2014, Disponível em http://www.ren21.net/ REN21Activities/GlobalStatusReport.aspx, Acessado em Junho 2014. [19] REN21, “Renewable 2015 – Global Status Report”, 2015, Disponível em http://www.ren21.net/wpcontent/uploads/2015/07/REN12GSR2015_Onlinebook_low1.pdf [20] SEMA. Bacias Hidrográficas do Paraná. Curitiba, 2010 - SEMA - PARANÁ [21] BIOGAS - www.biogas-renewable-energy.info acesso em 28/02/2016. [22] ANEEL 25/08/2016.
www.aneel.com.br
–
acesso
em
111
18.
ARMAZENAMENTO DE BIOGÁS PURIFICADO (BIOMETANO) A BAIXA PRESSÃO
Michael Feroldi1,3, Andressa Caroline Neves1,3, Carlos Eduardo Borba2, Helton José Alves1,3 & Mabel Karina Arantes3 ¹Universidade Estadual do Oeste do Paraná – UNIOESTE. Pós-graduação em Engenharia de Energia na Agricultura, Cascavel - PR, Brasil. E-mail: michaelferoldi@gmail.com; andressacarolineves@gmail.com; 2 UNIOESTE - Departamento de Engenharia Química, Campus Toledo, Toledo - PR, Brasil. E-mail: carlos.borba@unioeste.br 3UFPR. Laboratório de Catálise e Produção de Biocombustíveis, Setor Palotina, Palotina - PR, Brasil. E-mail: mabelarantes@gmail.com; helquimica@gmail.com. RESUMO
As fontes fósseis de energia são altamente utilizadas no mundo todo, e isto tem contribuído para o desenvolvimento de tecnologias que mitiguem esta realidade. A biodigestão anaeróbia, por exemplo, já é bastante consolidada na comunidade científica, porém o uso de seu produto principal (biogás e biometano) ainda necessita ser amplamente discutido por ser passível de utilização em veículos automotores, fato que ainda não é realidade por questões técnicas como o seu armazenamento. Nos últimos anos, o armazenamento de metano utilizando a adsorção (GNA) vem sendo estudado, pois emprega menores quantidades de energia, pressões e temperaturas moderadas, entretanto as tecnologias mais empregadas continuam sendo as que envolvem elevadas pressões e/ou temperaturas criogênicas. Neste sentido, o presente trabalho tem por objetivo avaliar o desempenho de um protótipo inédito desenvolvido pela UFPR para o armazenamento do metano na forma adsorvida empregando inicialmente carvão ativado comercial. O planejamento fatorial delineado (2²) indicou que a capacidade de armazenamento do sistema foi de 39,41 V/V utilizando carvão ativado, e o processo de dessorção se mostrou eficaz à 60ºC. Desta forma, a utilização de adsorventes de baixo custo e fácil acesso pode proporcionar resultados bastante interessantes (> 100 V/V), o que contribui para tornar a tecnologia viável. Palavras chave: Adsorção, biogás, combustível veicular, fontes renováveis de energia, biometano.
1. INTRODUÇÃO A alta dependência das fontes fósseis de energia, sobretudo do petróleo e seus derivados, tem despertado a inquietude de pesquisadores do mundo todo no intuito de desenvolver tecnologias que visem cada vez mais o planejamento da utilização da biomassa moderna. O biogás, que pode ser obtido de diversas matérias-primas, é utilizado principalmente na queima direta ou em motogeradores para geração de energia elétrica, sendo que seu uso no setor de transportes tem sido estudado nos últimos anos [1]. Dado os inúmeros processos onde biogás pode ser aplicado, tem-se a enorme necessidade de conhecer as dificuldades de tornar sua utilização viável. O poder calorífico do biogás, por exemplo, é o fator chave para utilização deste na conversão em energia e devido a isto, diversas técnicas de purificação são empregadas para o enriquecimento em metano, utilizadas principalmente para a remoção de CO2 e H2S [2].
Quando o biogás apresenta teor de metano próximo a 96%, suas propriedades tornam-se semelhantes ao do gás natural, um combustível de origem fóssil. Portanto, biogás purificado pode ser facilmente aplicado como substituinte ou juntamente ao gás natural em veículos automotores [3]. A utilização veicular de biogás purificado (biometano), mesmo que caminhando a passos lentos, apresenta grande potencial e perspectivas de alavancar uma transição das tecnologias atualmente utilizadas com o gás natural (GNV – Gás natural veicular) para o biometano [4, 5, 6]. Neste cenário, o estudo e aprimoramento das tecnologias envolvidas no transporte e armazenamento de combustíveis gasosos, sobretudo gás natural ou metano propriamente dito é extremamente importante para o desenvolvimento do setor. Para tal, dentre as tecnologias utilizadas para o transporte e armazenamento de gás natural/metano, a que emprega o fenômeno de adsorção em sólidos adsorventes porosos (GNA – Gás Natural Adsorvido) tem despertado grande interesse por 112
ser de menor custo, uma vez que emprega baixas pressões e temperatura ambiente.
diâmetro de poros foram determinados pelo método de adsorção BJH (Barret-Joyer-Halenda).
Dentre os inúmeros materiais sólidos adsorventes utilizados no armazenamento de gás natural/metano, o carvão ativado é o mais utilizado no setor, devido à facilidade de obtê-los e a infinidade de precursores, também muitas vezes de fácil acesso [7].
3.1.2. Microscopia eletrônica de varredura
Ainda neste âmbito, o avanço da pesquisa no intuito de atender as diversas realidades encontradas no Brasil é extremamente pertinente no que tange pequenos produtores e consumidores, por exemplo. Assim, a utilização de adsorventes abundantes e acessíveis a sistemas de pequeno porte também possui seu espaço de destaque, como é o caso da utilização de carvão ativado para armazenamento de metano, a ser tratado no presente trabalho.
2. OBJETIVO Em virtude da necessidade de desenvolvimento do setor veicular, no que tange a utilização de combustíveis gasosos, o presente trabalho tem por objetivo construir um sistema de armazenamento de metano e avaliar o armazenamento de metano combustível inicialmente em carvão ativado frente parâmetros operacionais de carga/descarga do sistema.
3. MÉTODOS Para realização dos testes de armazenamento de metano foi utilizado carvão ativado comercial com diâmetro de 3-5 mm (6x10). O material foi seco em estufa a 100ºC por 24 h antes de cada ensaio de armazenamento para evitar interferências a partir de umidade. 3.1. Caracterização 3.1.1. Fisissorção de N2 A fim de determinar as características texturais do carvão utilizado, foram capturadas isotermas de adsorção/dessorção na temperatura do nitrogênio líquido com auxílio do equipamento Nova 2000e da Quantachrome, tendo as amostras sido submetidas à prétratamento a 200 ºC por 4 h sob vácuo a fim de retirar toda umidade e espécies orgânicas eventualmente adsorvidas na superfície do material. Para determinação da estrutura porosa predominante (microporosa, mesoporosa ou macroporosa) mediante a área superficial específica e volume de poros foi utilizado o método BET (Brunauer-Emmett-Teller), e o
A microscopia eletrônica de varredura foi empregada com o intuito de determinar a morfologia e o tamanho médio das partículas. Nesta análise foi utilizado um microscópio eletrônico de varredura, onde as amostras, em forma de pó, foram espalhadas no porta amostra sobre uma fita de carbono dupla face, sendo posteriormente secas e metalizadas com uma fina camada de ouro na superfície (sputtering). As micrografias foram obtidas em diversos aumentos em módulo BSE (backscattering) com detectores de elétrons retroespalhados. 3.2. Ensaios de armazenamento de metano Os ensaios foram conduzidos no Laboratório de Catálise e Produção de Biocombustíveis (LabCatProBio) da UFPR, Setor Palotina, utilizando metano comercial puro para simulação, o qual foi injetado em um sistema de armazenamento inédito constituído por cilindro e bomba compressora de baixa vazão e depois liberado com auxílio do forno de aquecimento à 60ºC para total dessorção do gás. Os ensaios de armazenamento foram conduzidos à pressão máxima de 10 bar, que juntamente com a temperatura, foram controladas e medidas ao longo do tempo através do manômetro e dos termopares, respectivamente, ambos conectados ao cilindro de armazenamento preenchido por material adsorvente. Os ensaios foram realizados respeitando planejamento fatorial 2² com triplicata no ponto central, no qual se variou a temperatura de adsorção na qual o sistema foi submetido e a velocidade de injeção de metano para cada material adsorvente, conforme descrito na Tabela 1. Tabela 1. Planejamento fatorial 2² para os ensaios de adsorção Ensaio 1
Temperatura Codificado ºC -1 20
Vazão Codificado mL s-1 -1 3,65
2
+1
40
-1
3,65
3
-1
20
+1
7,3
4
+1
40
+1
7,3
5
0
30
0
5,54
6
0
30
0
5,54
7
0 30 0 Fonte: Elaborado pelos autores
5,54
Depois de atingida a pressão de interesse (10 bar), a quantidade de gás armazenado foi obtida 113
19
Volume de N2 fisissorvido (cm³ g-1)
por pesagem do sistema, registrando a diferença de massa entre o cilindro + adsorvente e cilindro + adsorvente + CH4 e em seguida foi esvaziado. Os resultados mássicos foram transformados em volume de metano armazenado pelo volume do cilindro (V/V). Finalmente o sistema foi submetido à temperatura de 60ºC (previamente investigada) para total remoção das moléculas de metano adsorvidas nos poros dos adsorventes, regenerando o material para um próximo ciclo de adsorção.
Adsorção Dessorção
18 17 16 15 14 13
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
Pressão Relativa (P/P0)
Figura 2. Isoterma de adsorção/dessorção do carvão ativado.
4. RESULTADOS A partir da Figura 1 apresenta as partículas de carvão ativado e na Tabela 2 estão dispostas suas características texturais.
Fonte: Elaborado pelos autores
Observa-se na Figura 3 que a distribuição do volume de poros é monomodal, com valores de dimensões de poros nos máximos das distribuições bem definidas. Percebe-se também que os diâmetros de poros do carvão ativado estão concentrados na faixa inferior a 200 Å, com predominância na faixa dos 35 Å, conforme evidenciado também na análise textural BJH. 0,7
Carvão 6x10
0,6 0,5
dV(logd)
0,4
Figura 1. Carvão ativado 6x10.
0,3 0,2
Fonte: Elaborado pelos autores
0,1
Tabela 2. Propriedades texturais do carvão ativado
0,0 0
200
400
600
800
1000
1200
Granulometria do carvão
S BET (m2.g-1)
Volume de poros (cm3. g-1)
Diâmetro de poros (Å) (BJH)
Figura 3. Gráfico da distribuição do volume de poros na dessorção (dV(logD)cm3.g-1) do carvão ativado.
6X10
774,84
0,4532
35,62
Fonte: Elaborado pelos autores
Fonte: Elaborado pelos autores
A partir da Tabela 2, é possível observar que o carvão ativado possui elevada área específica, o que pode estar associado ao elevado volume de poros encontrado. Além disso, observa-se que o diâmetro médio de poros das partículas de carvão está na faixa dos mesoporos, de acordo com a classificação da IUPAC [8] (mesoporos: 20-500 Å), porém com grande proximidade ao limite inferior, dos microporos. Na Figura 2 está apresentada a isoterma do carvão ativado. A isoterma presente na Figura 2 pode ser classificada como do tipo IV, característica de sólidos mesoporosos.
Diâmetro (Å)
Nas micrografias expostas na Figura 4 é possível observar que o carvão ativado apresenta partículas de tamanhos e formatos irregulares variando de 1 µm a 20 µm.
(A) (B) Figura 4. Imagens de MEV do carvão ativado em aumento de (A) 5000 e (B) 10000 vezes. Fonte: Elaborado pelos autores
114
A partir do planejamento fatorial proposto para o carvão utilizado no trabalho, obtiveram-se capacidades mássicas de armazenamento de metano na forma adsorvida, as quais foram convertidas para volume de metano adsorvido por volume do cilindro V/V, expressos na Tabela 3, juntamente ao ensaio com o cilindro vazio (sem adsorvente).
partir das variáveis testadas (Temperatura e Vazão), foram gerados gráficos de Pareto e de superfície de resposta para os valores em litros armazenados dos respectivos ensaios, conforme podem ser visualizados nas Figuras 5 e 6. 1,2 1,0 0,8 0,6
Ensaio 1 2 3 4 5 6 7 Cilindro vazio
Carvão 6x10 32,84 22,99 39,41 26,28 31,04 29,56 29,66 13,14
-0,6 -0,8 -1,0 -1,2 -1,2
-1,0
-0,8
-0,6
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
> < < < < <
0,1 0,1 0,09 0,08 0,07 0,06
Temperatura
Figura 6. Superfície de resposta do planejamento com carvão ativado. Fonte: Elaborado pelos autores
Um estudo preliminar acerca das eficiências de descarga do gás foi conduzido a fim de determinar a menor temperatura capaz de favorecer a dessorção completa do sistema gássólido. Desta forma, após este estudo, ficou evidenciado que à temperatura de 60ºC o processo de dessorção foi desempenhado com sucesso.
1by2
0,0
-0,4
Uma vez que o volume do cilindro de armazenamento construído é de aproximadamente 0,465 L, os ensaios com carvão possibilitaram alcançar o volume final de 18,3 (Ensaio 3) de metano à pressão de 10 bar. Além disso, em comparação com o ensaio com o cilindro vazio (sem adsorvente), o armazenamento de CH4 triplicou, comprovando a real contribuição do leito preenchido com carvão ativado.
-16,243
6,953347
(2)Vazão
0,2
-0,2
Fonte: Elaborado pelos autores
(1)Temperatura
0,4
Vazão
Tabela 3. Capacidade de armazenamento de metano em carvão em V/V
-2,33702 -2,33702
p=,05 Standardized Effect Estimate (Absolute Value)
Figura 5. Gráfico de Pareto para o planejamento com carvão ativado. Fonte: Elaborado pelos autores
A fim de analisar o real desempenho do estudo de adsorção e ainda verificar os efeitos a
As análises estatísticas permitiram a identificação da significância de ambas as variáveis testadas, conforme o gráfico de Pareto (Figura 5), porém a interação das variáveis não proporcionou resultados positivos aos ensaios de armazenamento de metano. Com relação aos efeitos das variáveis testadas, nota-se que os melhores resultados foram alcançados principalmente nas menores temperaturas, sobretudo pela característica do processo de adsorção ser exotérmico, ou seja, a diminuição da temperatura do sistema de adsorção favoreceu termodinamicamente a manutenção da força dos sítios ativos presentes no carvão empregado. Foi realizado também um estudo a fim de determinar a resistência do carvão ativado utilizado em ensaios subsequentes a 10 bar a partir de análises de área superficial e volume de poros principalmente. Assim, após os ensaios observou-se a perda de apenas cerca de 1,5% do volume de poros disponível para o armazenamento de CH4. Com base nestes resultados, pode-se dizer que não houve mudanças expressivas nas características estruturais do carvão após os ensaios de armazenamento de CH4, podendo ser reutilizado sem que haja perda de sua capacidade de adsorção.
5. DISCUSSÃO Uma vez que os carvões ativados possuem estruturas bastante porosas, geralmente com área específica variando entre 500 e 3000 m²g-1, sua 115
utilização em processos de adsorção é bastante expressiva [9]. Por outro lado, em processos específicos de adsorção de gases, como é o caso do presente trabalho (adsorção de metano), o carvão ativado deve apresentar microporosidade e também mesoporos a fim de facilitar o fenômeno de difusão gás-sólido, o que segundo Antoniou et al. [10], é uma característica que tem favorecido o aumento da capacidade de adsorção de moléculas de metano. No presente trabalho também foi possível observar que mesmo após diversos ensaios em sequência operando a 10 bar de pressão, o carvão apresentou excelente resistência mecânica, uma vez que não ocorreram perdas significativas em sua área específica, bem como no volume de poros, o que evidencia positivamente seu reuso. Neste sentido, o carvão ativado atende as exigências que favorecem o processo de adsorção do metano, uma vez que o diâmetro médio dos poros está na faixa dos 35 Å, correspondente à faixa inferior dos mesoporos, com presença também, de microporos. Diversos trabalhos foram desenvolvidos utilizando carvão como adsorvente no processo de adsorção de metano, porém os autores utilizaram sistemas sob pressões superiores ao presente trabalho (35 bar). Em virtude de o presente trabalho tratar-se de uma proposta alternativa de baixo custo a consumidores de pequeno porte, a pressão de trabalho (10 bar) propiciou alto rendimento de armazenamento se comparado com outros estudo. Por exemplo, Prauchner e Rodríguez Reinoso [11] e Perrin et al. [12] alcançaram capacidades de ~75 e 95 V/V respectivamente utilizando carvão ativado a 35 bar de pressão, enquanto no presente trabalho a capacidade alcançou ~48 e ~38% dos valores destes autores, porém utilizando apenas 28,6% da pressão empregada. Outra característica de sistemas de adsorção que deve ser levada em conta é a taxa de dessorção, uma vez que requer o fornecimento de energia, pois se trata de um processo endotérmico. Após um estudo preliminar de dessorção, a temperatura de 60ºC foi considerada ideal para a dessorção total do metano presente no carvão ativado, por outro lado, em sistemas maiores, altas eficiências são mais difíceis de alcançar, conforme descrito por Sahoo et al. [13] que alcançaram eficiências inferiores a 93% à temperatura de 80ºC.
6. CONCLUSÃO O presente estudo proporcionou resultados interessantes acerca do armazenamento de CH4 à baixa pressão (10 bar) com adsorvente de baixo custo, chegando a triplicar a capacidade de armazenamento do cilindro. Além disso, o carvão ativado utilizado mostrou-se eficaz quanto aos ciclos de reuso, não apresentando alterações expressivas em suas características estruturais. Conforme estudado, as melhores capacidades de armazenamento de CH4 foram alcançadas nas menores temperaturas devido à característica exotérmica do fenômeno de adsorção. Desta forma, o presente trabalho apresenta notória importância para a cadeia de aplicações do biogás/biometano, sobretudo na utilização no setor veicular, podendo abrir uma série de possibilidades e cenários de utilização e contribuindo para o desenvolvimento do setor.
7. REFERÊNCIAS [1] COIMBRA-ARAÚJO, C. H.; MARIANE, L.; BLEY JR, C.; FRIGO, E. P.; FRIGO, M. S.; ARAÚJO, I. R. C.; ALVES, H. J. Brazilian case study for biogas energy: Production of electric power, heat and automotive energy in condominiums of agroenergy. Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 40, p. 826-839, 2014. [2]
CHMIELEWSKI, A. G.; URBANIAK, A.; WAWRYNIUK, K. Membrane enrichment of biogas from two-stage pilot plant using agricultural waste as a substrate. Biomass and Bioenergy, v. 58, p. 219228, 2013.
[3] XIAO, Y.; YUAN, H.; PANG, Y.; CHEN, S.; ZHU, B, ZOU, D.; MA, J.; YU, L.; LI, X. CO2 Removal from Biogas by Water Washing System. Chinese Journal of Chemical Engineering, 2014, DOI: 10.1016 / j.cjche.2014.06.001. [4] BORDELANNE, O.; MONTERO, M.; BRAVIN , F.; PRIEUR-VERNAT, A.; OLIVETI-SELMI, O.; PIERRI, H.; PAPADOPOULO, M.; MULLER, T. Biomethane CNG hybrid: A reduction by more than 80% of the greenhouse gases emissions compared to gasoline. Journal of Gas Science and Engineering, v. 3, n. 5, p. 617-624, 2011. [5] ÅHMAN, M. Biomethane in the transport sector – An appraisal of the forgotten option. Energy Policy, v. 38, n. 1, p. 208-217, 2010. [6] MURPHY, J. D.; BROWNE, J.; ALLEN, E.; GALLAGHER, C. The resource of biomethane, produced via biological, thermal and electrical routes, as a transport biofuel. Renewable Energy, v. 55, p. 474-479, 2013. [7] POLICICCHIO, A.; MACCALLINI, E.; AGOSTINO, R. E.; CIUCHI, F.; ALOISE, A.; GIORDANO, G. Higher methane storage at low pressure and room
116
temperature in new easily scalable large-scale production activated carbon for static and vehicular applications. Fuel, v. 104, p. 813-821, 2013. [8] SING, K. S. W.; EVERETT, D. H.; HAUL, R. A. W.; MOSCOU, L.; PIROTTI, R. A.; ROUQUÉROL, J.; SIEMIENIEWSKA, T. Reporting physisorption data for gas/solidsystems with special reference to the determination of surfasseáreana porosity. Pure and Applied Chemistry (IUPAC), v. 57, nº4, p. 603-619, 1985. [9] OUBAGARANADIN, J. U. K.; MURTHY, Z. V. P. Activated carbons: Classifications, properties and applications. In: James F. Kwiatkowski (Ed.) Activated Carbon: Classifications, Properties and Applications. Nova Science Publishers Inc, USA, 2011. p. 239-266. [10] ANTONIOU, M. K.; DIAMANTI, E. K.; ENOTIADIS, A.; POLICICCHIO, A.; DIMOS, K.; CIUCHI, F.; MACCALLINI, E.; GOURNIS, D.; AGOSTINO, R. G. Methane storage in zeolite-like
carbon materials. Microporous and Mesoporous Materials, v. 188, p. 16-22, 2014. [11] PRAUCHNER, M. J.; RODRÍGUEZ-REINOSO, F. Preparation of granular activated carbons for adsorption of natural gas. Microporous and Mesoporous Material, v. 109, p. 581-584, 2008. [12] PERRIN, A.; CELZARD, A.; MARÊCHÉ, J. F.; FURDIN, G. Improved methane storage capacities by sorption on wet active carbons. Carbon, v. 42, n. 7, p. 1249-1256, 2004. [13] SAHOO, P. K.; PRAJWAL, B. P.; DASETTY, S. K.; JOHN, M.; NEWALKAR, B. L.; CHOUDARY, N. V.; AYAPPA, K. G. Influence of exhaust gas heating and L/D ratios on the discharge efficiencies for an activated carbon natural gas storage system. Applied Energy, v. 119, p. 190-203, 2014.
117
19.
CARACTERÍSTICAS FÍSICO-QUÍMICAS DE ÓLEO OBTIDO NO TRATAMENTO DE EFLUENTES DE ABATEDOURO DE AVES E SEU POTENCIAL NA PRODUÇÃO DE BIODIESEL
Sheila Simone Kunh1; Fabiana de Marqui Mantovan2; Maria Cristina Milinsk3 & Helton José Alves4
RESUMO
UFPR – Setor Palotina, Palotina – Pr., Brasil: E-mail: 3mmilinsk@gmail.com & 4helquimica@gmail.com; UFPR – Palotina - Tecnologias de Bioprodutos Agroindustriais; E-mail: 1sheilasimone@hotmail.com; UFPR – Palotina - Engenharia de Energias Renováveis; E-mail: 2fabiana.marqui22@gmail.com
O óleo de lodo oriundo do efluente gerado nos frigoríficos de aves pode ser uma biomassa promissora para a produção de biodiesel. A proposta visa determinar características físico químicas quanto à acidez, densidade a 20 ºC, peróxido, umidade e índice de saponificação e avaliar uma rota de conversão em biodiesel. Palavras chave: Óleo de lodo; biomassa; biodiesel, fontes renováveis de energia, efluentes de frigoríficos.
1. INTRODUÇÃO O processo de tratamento dos efluentes de abatedouros inicia-se com a extração dos sólidos por meio da flotação do efluente bruto gerando um material denominado lodo, que em alguns abatedouros sofre tratamento térmico para separação em três correntes: lodo com baixa umidade, óleo do lodo (de caráter ácido) e o clarificado. Do volume de aves abatidas cerca de 0,35% a 0,50% do seu peso se transformam em óleo de lodo, conferindo ao setor avícola brasileiro um potencial estimado de mais de 80.000 toneladas deste óleo por ano. Atualmente o óleo de lodo é utilizado como combustível em caldeiras substituindo a biomassa tradicional. Uma alternativa sustentável de destinação desses subprodutos gerados destaca-se a reciclagem que, consequentemente reduz os impactos ambientais e pode se transformar em uma fonte de receita ou uma alternativa para redução dos custos operacionais. Neste contexto, o presente estudo tem por objetivo caracterizar o potencial do óleo extraído do tratamento de efluentes do abatedouro de aves como matéria prima para produção de biodiesel.
2. MATERIAIS E MÉTODO As amostras do óleo de lodo foram fornecidas por um frigorífico de aves da região oeste do Paraná, sendo coletadas amostras por 11 meses consecutivos num período de setembro de 2015 a julho de 2016. As amostras do óleo do lodo foram aquecidas a 70ºC, até obter aparência
límpida e sem emulsões, em seguida filtrada em papel filtro para remoção de partículas maiores e micropartículas. Os óleos depois de filtrados foram analisados quanto ao teor de acidez, densidade a 20 ºC, índice de peróxido, umidade e índice de saponificação de acordo métodos descritos pelo IAL (2008). Foram produzidas 3 blendas com 5, 10 e 15% de óleo de lodo adicionado ao óleo de soja e realizou a transesterificação básica com 0,5% de NaOH e razão molar 1:6 com metanol. A conversão em ésteres foi realizada em cromatografia em fase gasosa em Cromatógrafo a gás Thermo Scientific, modelo Trace 1310 equipado com detector por ionização em chama (FID), injetor PTV (modo Split) e coluna capilar Wax (30 m x 0,25 mm i.d. x 0,25 µm de fase estacionária). A viscosidade cinemática dos ésteres metílicos obtidos foi realizada de acordo com a Norma ABNT NBR 10441.
3. RESULTADOS
E
DISCUSSÃO
DOS
RESULTADOS
Os dados apresentados mostram que as avaliações destes parâmetros se fazem necessárias para definir o melhor mecanismo de reação para a utilização deste óleo de lodo na produção de biodiesel. Os dados do gráfico 1 mostram o teor de acidez. Para a produção de biodiesel, pode-se avaliar o uso de uma reação via catálise ácida, para reduzir a etapa de neutralização no processo ou ainda a produção de blendas juntamente com uma matéria prima de baixo índice de acidez, podendo manter a reação de transesterificação básica. Já o gráfico 2 mostra o teor de água que 118
variou entre 0,05 a 0,89 % m/m dentre os meses analisados. Este fato pode estar relacionado com o período de chuva, visto que os tanques de estocagem são abertos. Assim, para a produção de biodiesel, este dado se torna relevante, pois a presença de água pode levar a reação de hidrólise, prejudicando o rendimento e a estocagem final.
por exemplo o ferro. No caso do óleo de lodo, a presença desse metal pode ser potencializada em função de possíveis contaminações do efluente avícola com o sangue das aves em função de problemas operacionais ou mesmo traços de cloreto férrico utilizado como coagulante. O índice de saponificação como mostra o gráfico 5, está relacionado com a composição química do óleo em questão. No gráfico 6 temos o resultado da conversão em ésteres de 3 blendas, onde foi adicionado ao óleo de soja 5, 10 e 15% respectivamente.Os resultados demonstram conversão superior a 90% nos três casos o que viabiliza a utilização do óleo de lodo para a produção de biodiesel através da reação de transesterificação básica. No gráfico 7 temos o resultado da viscosidade cinemática a 40ºC dos ésteres obtidos de cada blenda, onde todos os resultados ficaram entre 3,0 e 6,0 mm2/s como determina a legislação.
No gráfico 3 mostra a densidade do óleo de lodo ao longo dos meses, o qual não sofreu variações significativas.O índice de peróxido como mostrado no gráfico 4, foi outro dado importante avaliado na caracterização, pois está relacionado diretamente com a degradação. A redução ao longo dos meses pode ter ocorrido, devido ao consumo de peróxido em reações subsequentes no processo de oxidação. Segundo NAWAR (1996), esse processo também pode ser acelerado se o óleo em questão estiver contaminado com algum tipo de metal que apresente mais de um estado de valência, como
ACIDEZ (mg KOH ∕g) 5,00 4,50 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00
4,33 3,96 3,33 2,55
2,34 1,79
set/15
1,46
out/15
2,16 1,69
1,57
nov/15
dez/15
jan/16
fev/16
1,38
mar/16
abr/16
mai/16
jun/16
jul/16
Gráfico 1: Teor de acidez (mg KOH/g) do óleo de lodo filtrado. Fonte: Elaborado pelos autores.
UMIDADE % (Karl Fisher ) 1,00
0,89
0,80 0,60 0,60
0,49
0,40 0,20
0,46
0,43
0,39
0,33
0,29 0,16
0,13
0,05
0,00 set/15
out/15
nov/15
dez/15
jan/16
fev/16
mar/16
abr/16
mai/16
jun/16
jul/16
Gráfico 2: Teor de água (%m/m) do óleo de lodo filtrado. Fonte: Elaborado pelos autores.
119
DENSIDADE A 20 °C 0,94 0,93
0,93 0,92 0,92
0,92
0,91
0,91
0,91
set/15
out/15
nov/15
dez/15
0,92
0,92
0,92
0,92
0,91
0,91 0,90 0,89 0,88 jan/16
fev/16
mar/16
abr/16
mai/16
jun/16
jul/16
Gráfico 3: Densidade a 20ºC do óleo de lodo filtrado. Fonte: Elaborado pelos autores.
PERÓXIDO( meq ∕g) 35,00 29,01
30,00
25,87
24,48
25,00
23,22
20,00 15,00
13,43 9,25
10,00
11,66 8,67 5,04 2,26
5,00
4,25
0,00 set/15
out/15
nov/15
dez/15
jan/16
fev/16
mar/16
abr/16
mai/16
jun/16
jul/16
Gráfico 4: Índice de peróxido (meq/g) do óleo de lodo filtrado Fonte: Elaborado pelos autores.
SAPONIFICAÇÃO 94,43
100,00
98,21
96,10
jun/16
jul/16
90,00 80,00
77,42 67,31
70,00
72,85
70,77 65,42
65,01
65,30
jan/16
fev/16
mar/16
60,00 50,00 40,00
32,44
30,00 set/15
out/15
nov/15
dez/15
abr/16
mai/16
Gráfico 5: Índice de Saponificação (mg KOH/g) do óleo de lodo filtrado. Fonte: Elaborado pelos autores.
120
Conversão em Ésteres C (% m/m) 95
94,54
94 93
92,18
92
91,43
91 90 89 5%
10%
15%
Gráfico 6: Conversão de ésteres metílicos com adição de 5, 10 e 15% do óleo de lodo juntamente com o óleo de soja. Fonte: Elaborado pelos autores.
Viscosidade Cinemática a 40ºC (mm2/s) dos ésteres metílicos 4,7 4,6 4,5 4,4 4,3 4,2 4,1 4 3,9
4,584 4,457
4,194
5%
10%
15%
Gráfico 7: Viscosidade cinemática dos ésteres metílicos obtidos pelas blendas de 5, 10 e 15% do óleo de lodo juntamente com o óleo de soja.
Fonte: Elaborado pelos autores.
4. CONCLUSÃO A caracterização físico-química do óleo de lodo destaca-se como uma ferramenta essencial para avaliar seu potencial como matéria prima para produção de biodiesel. Os teores de umidade e acidez são fundamentais para avaliar a rota a ser empregada para produção do biodiesel e garantir uma taxa de conversão capaz de proporcionar uma melhor relação custo benefício na utilização de uma matéria prima do processo agroindustrial. Com a proposta de produção de blendas, os resultados das análises foram satisfatórios, podendo assim manter a reação de transesterificação básica, tendo uma conversão acima de 90% com adição de até 15% do óleo de lodo. Pode-se concluir que os resultados encontrados demonstram que o óleo de lodo obtido através do tratamento de efluentes avícola tem viabilidade no aspecto físico-químico e pode gerar benefícios ambientais através de sua
utilização como fonte de matéria prima para a produção de biodiesel. Agradecimentos: Agradecemos ao apoio técnico UFPR – Setor Palotina e ao CCDM – DEMa - UFSCar pelo apoio técnico.
5. REFERÊNCIAS: [1] INSTITUTO ADOLFO LUTZ. Métodos FísicoQuímicos para Análise de Alimentos. 1. ed. digital. São Paulo: Instituto Adolfo Lutz, 2008. cap. XVI, p. 593-629. [2] NAWAR, W. W. Lipids. In: FENNEMA, O. R. (Ed.). Foods Chemistry. 3. Ed. New York: M. Dekker, 1996. p. 225-319. [3] OLIVEIRA, Sandro Martins de. Blenda de sebo bovino/Óleo de fritura: proposta de produção de éster etílico a partir da reciclagem de resíduos. 2014 . 67f. Dissertação (Mestrado em Bioenergia) - UEM – Universidade Estadual de Maringá. Maringá, 2014. [4] PACHECO, J. W. Guia Técnico Ambiental de frigoríficos - industrialização de carnes (bovina e
121
suína). Série P + L. São Paulo: CETESB, 2006. Disponível na internet no endereço: <http:www.crq4.org.br/downloads/frigorificos.pdf > Acessado em 24 de Março de 2016. [5] PARENTE, E. J. de S. Biodiesel: Uma aventura tecnológica num país engraçado. Fortaleza: Tecbio, 2003. 68 p. [6] SOUZA, Grendson Keiff. Extração e obtenção de ésteres etílicos por reação de esterificação a partir do óleo de macaúba. 2014. 89f. Dissertação (Mestrado em Bioenergia) - UEM – Universidade Estadual de Maringá. Maringá, 2014.
122
20.
CONTRIBUIÇÃO DA FONTE SOLAR FOTOVOLTAICA NA MATRIZ ELÉTRICA DO ESTADO DO PARANÁ NO HORIZONTE 2050
Lucas César Lourenço de Moraes¹, João Nicolau Gaio², Jair Urbanetz Junior³, Gerson Máximo Tiepolo4, Ênio Bueno Pereira5, Silvia Vitorino Pereira6 & Alisson Rodrigues Alves7 UTFPR, Curitiba, Brasil. E-mail: 1lclm.moraes@gmail.com, 2nicolau_gaga@hotmail.com, 3urbanetz@utfpr.edu.br; 4tiepolo@utfpr.edu.br; INPE, São José dos Campos, Brasil E-mail: 5enio.pereira@inpe.br & 6silvia.pereira@inpe.br & PTI, Foz do Iguaçu, Brasil. E-mail: 7alisson@pti.org.br RESUMO
Atualmente as hidroelétricas contribuem com uma grande porcentagem na geração de energia elétrica no País, mas com as dificuldades de expansão dessa fonte em decorrência dos impactos ambientais e sociais. Com isto, se faz necessária a utilização de outras fontes energéticas para a geração de energia elétrica, principalmente àquelas provenientes de fontes renováveis de energia como a biomassa, eólica, e a solar fotovoltaica que apresenta com ótimo potencial, principalmente quando se analisa a demanda de energia elétrica prevista no horizonte 2050. No estado do Paraná também se observa este mesmo crescimento na demanda, e devido ao fato do estado possuir altos índices de irradiação solar, é apresentado neste trabalho a viabilidade da inserção da fonte solar fotovoltaica na matriz elétrica do estado ao longo das próximas décadas. A partir dos estudos já existentes de irradiação solar e de produtividade dos sistemas fotovoltaicos no estado do Paraná, verifica-se que é viável a inserção de Sistemas Fotovoltaicos Conectados à Rede Elétrica (SFVCR) de forma gradual, ao longo dos próximos anos, visando suprir esta demanda adicional. Palavras chave: Energia solar fotovoltaica, matriz elétrica, Paraná, horizonte 2050, energia elétrica.
1. INTRODUÇÃO Nos dias de hoje, as hidroelétricas contribuem com uma grande porcentagem na geração de energia elétrica no país. Entretanto, a contribuição desta fonte na matriz elétrica nacional tende a diminuir devido aos impactos ambientais e sociais, ocasionados em função da formação dos seus reservatórios [1]. Observa-se ainda o aumento da participação das fontes fósseis na geração de energia elétrica através das termelétricas. Com isto, há a necessidade de estudos para conhecimento da evolução da demanda de energia elétrica no Brasil, em um horizonte de longo prazo, e em específico para o estado do Paraná, com o intuito de fornecer informações importantes para uma melhor gestão da energia no estado com o menor impacto possível ao seu meio ambiente. Diante deste cenário, há a necessidade de investimentos em outras fontes de energia além das hidrotérmicas, como as fontes renováveis de energia não hidráulica (NH), em destaque a solar fotovoltaica, aliado a uma política pública favorável a essa implantação visto que o Brasil e o Paraná possuem cenários
favoráveis para a disseminação deste tipo de fonte nas suas matrizes elétricas. Observa-se na Figura 1, que nos últimos anos houve uma alteração na composição na matriz elétrica nacional, além da redução da participação das hidrelétricas e aumento das termelétricas a combustíveis fósseis, passa a figurar neste cenário as renováveis NH, com destaque para a biomassa e a eólica, sendo que no último ano começa a aparecer a energia solar fotovoltaica, porém ainda de forma incipiente.
Figura 1. Porcentagem de participação na geração de energia elétrica por tipo de fonte – Brasil Fonte: Adaptado de [2] [3] [4] [5] [6] [7]
Devido à limitação na expansão das hidroelétricas e do alto custo de operação das 123
termelétricas, há a necessidade de um planejamento referente à evolução da demanda de energia elétrica no Brasil e no estado do Paraná para os próximos anos, em especial no horizonte 2050.
contribuição na matriz elétrica do estado do Paraná ao longo dos próximos anos.
2. MÉTODOS O Brasil terá um aumento em seu consumo de energia elétrica para os próximos anos, necessitando de maior oferta de energia para abastecer as unidades consumidoras. A projeção da demanda de energia elétrica do país para 2050 será de 1.624 TWh [8], muito superior aos 581,48 TWh apresentados em 2015 [7]. Com esses dados de consumo de energia elétrica do Brasil, pôde-se estimar para o Paraná um crescimento no consumo de energia elétrica no horizonte de 2050. Foi observado, a partir do histórico paranaense do consumo de energia elétrica entre 2004 e 2014, a participação de demanda do estado em relação ao Brasil que foi de aproximadamente 4,95%, como é mostrado na Tabela 1. Tabela 1. Consumo Total de Energia Elétrica no Paraná e Brasil (2004 – 2014) Consumo Total de Energia Elétrica % (GWh) Participação Paraná Brasil 2004 18.162 387.452 4,69% 2006 21.079 419.383 5,03% 2007 22.338 445.149 5,02% 2008 23.600 463.120 5,10% 2009 23.762 466.158 5,10% 2010 25.165 515.799 4,88% 2011 25.845 531.758 4,86% 2012 26.989 552.498 4,88% 2013 28.118 570.025 4,93% 2014 29.469 590.479 4,99% Média 4,95% Fonte: Adaptado de [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] Ano s
Figura 2. Projeção de demanda de energia elétrica no Paraná (TWh) Fonte: Adaptado de [14] [8]
3. RESULTADOS E DISCUSSÕES No estado do Paraná, do mesmo modo como no Brasil, a maior fonte geradora de energia elétrica é a fonte hidráulica, que representa aproximadamente 90% da capacidade instalada total do estado [20]. Embora esta fonte seja predominante no estado e no país, os impactos sociais e ambientais que ocorrem com a sua implantação dificultam a sua expansão na matriz elétrica. Uma alternativa para suprir a demanda futura de energia elétrica é através da energia solar. A implantação de sistemas fotovoltaicos conectados à rede (SFVCR), é uma fonte geradora de energia elétrica que pode ser implantada de forma distribuída, com impactos ambientais e sociais reduzidos, gerando energia de forma limpa e renovável [21]. Estudos recentes mostram que o estado do Paraná possui valores de produtividade e de irradiação elevados, conforme a Figura 3, o que reforça a ideia do potencial de implantação de SFVCR no estado.
Levando-se em conta a demanda prevista para o Brasil até 2050, e partindo da demanda em 2010, foi feita uma projeção da demanda de energia elétrica para o estado do Paraná entre 2020 e 2050, onde haverá um crescimento previsto 3 vezes maior em relação à demanda de 2014, com demanda de energia elétrica estimada de 80,34 TWh como mostrado na Figura 2. Visando atender a este incremento de demanda através da fonte solar fotovoltaica, serão utilizados estudos de produtividade já realizados, para avaliar a inserção de SFVCR para a
Figura 3. Mapa Fotovoltaico do Estado do Paraná Total Anual (Plano Inclinado - HTOT). Fonte: [1]
124
O Paraná possui irradiação total (HTOT) anual média no plano inclinado de 1.986 kWh/m² e uma produtividade total anual média no plano inclinado de 1490 kWh/kWp, para uma taxa de desempenho (TD) de 75%. Se for comparado em termos de produtividade com países da Europa, possui média inferior a Malta e Chipre (duas ilhas localizadas ao Sul da Europa), média praticamente igual à de Portugal e Espanha, e superior aos demais países da União Europeia, sendo aproximadamente 59% superior à produtividade média da Alemanha, a qual foi líder em potência instalada de SFVCR até 2014 [21]. Em termos globais a capacidade instalada de SFVCR atingiu em 2015 cerca de 227 GWp, sendo 44 GWp implantados na China, seguido da Alemanha com 39,7 GWp [22]. O Paraná até setembro de 2016 possui aproximadamente 2,1 MWp de capacidade instalada [23], sendo que em 2011 foi instalado o SFVCR do Escritório Verde da UTFPR com 2,1 kWp (primeiro SFVCR implantado no estado antes da regulamentação 482 da ANEEL), e em 2012 houve a implantação de 8,64 kWp na empresa ELCO (primeiro SFVCR implantado após regulamentação 482 da ANEEL) [24] [25]. Visto o valor médio de produtividade do estado, da demanda prevista de 80,34 TWh para o ano de 2050, e do consumo de energia elétrica do ano de 2014 de 29,47 TWh, foi realizado neste trabalho a análise da quantidade de SFVCR necessária para suprir este acréscimo na demanda de energia elétrica no Paraná, valor estimado de 50,87 TWh até o ano de 2050. Com base nestas premissas, foi verificado que serão necessários 34,14 GWp em SFVCR a fim de suprir o acréscimo da demanda prevista para o ano de 2050 no território paranaense. Na Figura 4 é apresentada a quantidade de potência necessária a ser adicionada.
4.
CONCLUSÃO
Observando a participação por tipo de fonte na geração de energia elétrica no Brasil entre 2010 e 2015, observa-se uma diminuição na participação da fonte hidráulica, e um crescimento nas fontes renováveis NH como eólica e biomassa, sendo que a solar fotovoltaica finalmente aparece no ano de 2015 na matriz elétrica brasileira. Em virtude do crescimento da demanda de energia elétrica prevista no Brasil no horizonte de 2050, onde a mesma deverá triplicar em relação aos valores apresentados em 2015, foi feito um estudo de projeção da demanda de energia elétrica para o estado do Paraná. De acordo com os anos analisados entre 2004 e 2014, o Paraná tem apresentado uma participação de aproximadamente 4,95% em relação à demanda total do Brasil, o que deverá representar em 2050 uma demanda de aproximadamente 80,34 TWh, ou seja, haverá a necessidade de suprir uma demanda de 50,87 TWh em relação ao ano de 2014. Dentro deste contexto, o incentivo a aplicação de novas fontes de energia elétrica, como a solar fotovoltaica, para o atendimento a este acréscimo de demanda é uma ótima alternativa, visto que pesquisas realizadas evidenciam valores elevados de irradiação e produtividade no Paraná, muito maiores aos encontrados na maior parte da Europa, o que evidencia ainda mais a sua utilização como contribuição da matriz elétrica do estado. Dentro desta perspectiva, foram estimados valores que serão adicionados na matriz elétrica do estado através da fonte solar fotovoltaica para atendimento a demanda prevista para 2050. Considerando a produtividade média apresentada no estado, foi estimada a capacidade instalada a ser adicionada de SFVCR em 34,14 GWp. Isso demonstra a viabilidade de suprir a demanda de energia elétrica no Paraná no horizonte 2050 de forma distribuída, através de micro e mini geração, como também através de usinas fotovoltaicas. Para isto, se faz necessário a criação de políticas públicas para o incentivo e disseminação desta fonte no estado.
Figura 4. Potencial de SFVCR a ser instalado no Paraná no horizonte 2050 (GWp) Fonte: Adaptado [18] [7] [26]
Agradecimentos Os autores agradecem ao INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) e a UTFPR pelo apoio e infraestrutura oferecidas, e a ITAIPU Binacional através do PTI (Parque Tecnológico 125
ITAIPU) pelo apoio e financiamento dos recursos para realização destas pesquisas.
5. REFERÊNCIAS [1] TIEPOLO, G. M., URBANETZ JR, J., PEREIRA, E. B., PEREIRA, S. V., ALVES, A. R. Potencial de Geração de Energia Elétrica Através de Sistemas Fotovoltaicos Conectados à Rede no Estado do Paraná – Resultados Parciais. CBENS, Belo Horizonte, 2016; [2] MME, Ministério de Minas e Energias. “Balanço Energético Nacional 2011: Ano Base 2010”, Ano 2011 disponível em <https://ben.epe.gov.br/downloads/Relatorio_Fin al_BEN_2011.pdf>. 2011 [3] MME, Ministério de Minas e Energias. “Balanço Energético Nacional 2012: Ano Base 2011”, Ano 2012 disponível em <https://ben.epe.gov.br/downloads/S%C3%ADnt ese%20do%20Relat%C3%B3rio%20Final_2012_Web. pdf>. 2012 [4] MME, Ministério de Minas e Energias. “Balanço Energético Nacional 2013: Ano Base 2012”, 2013, disponível em <https://ben.epe.gov.br/downloads/S%C3%ADnt ese%20do%20Relat%C3%B3rio%20Final_2013_Web. pdf>. 2013 [5] MME, Ministério de Minas e Energias. “Balanço Energético Nacional 2014: Ano base 2013 - Relatório Síntese”, 2014, Disponível em <https://ben.epe.gov.br/downloads/S%C3%ADnt ese%20do%20Relat%C3%B3rio%20Final_2014_Web. pdf>. 2014 [6] MME, Ministério de Minas e Energias. “Balanço Energético Nacional 2015: Ano base 2014 - Relatório Síntese” Ano 2015, Disponível em <https://ben.epe.gov.br/downloads/S%C3%ADnt ese%20do%20Relat%C3%B3rio%20Final_2015_Web. pdf>. 2015 [7] MME, Ministério de Minas e Energias. “Balanço Energético Nacional 2016: Ano base 2015 - Relatório Síntese”Ano 2016, Disponível em: <https://ben.epe.gov.br/downloads/S%C3%ADnt ese%20do%20Relat%C3%B3rio%20Final_2016_Web. pdf> 2016. [8] EPE, Empresa de Pesquisa Energética, "Série ESTUDOS DA DEMANDA DE ENERGIA NOTA TÉCNICA DEA 13/14. Demanda de Energia 2050" Ano 2014. Disponível em: <http://www.epe.gov.br/Estudos/Documents/DE A%201314%20Demanda%20de%20Energia%202050.pdf> [9] IPARDES, Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social. “Anuário Estatístico do Estado do Paraná – 2004 - Infraestrutura - 2.1- Energia 2.1.1 Consumo e número de consumidores de energia elétrica, segundo categorias e os municípios do Paraná 2004”. Disponível em http://www.ipardes.pr.gov.br/anuario_2004/inde x.html. 2004
[10] IPARDES, Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social. “Anuário Estatístico do Estado do Paraná – 2006 Infraestrutura - 2.1- Energia - 2.1.1 Consumo e número de consumidores de energia elétrica, segundo categorias e os municípios do Paraná 2006”. Disponível em http://www.ipardes.pr.gov.br/anuario_2006/inde x.html. 2006 [11] IPARDES, Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social. “Anuário Estatístico do Estado do Paraná – 2007 Infraestrutura - 2.1- Energia - 2.1.1 Consumo e número de consumidores de energia elétrica, segundo categorias e os municípios do Paraná 2007”. Disponível em http://www.ipardes.pr.gov.br/anuario_2007/inde x.html. 2007 [12] IPARDES, Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social. “Anuário Estatístico do Estado do Paraná – 2008 Infraestrutura - 2.1- Energia - 2.1.1 Consumo e número de consumidores de energia elétrica, segundo categorias e os municípios do Paraná 2008”. Disponível em http://www.ipardes.pr.gov.br/anuario_2008/inde x.html. 2008 [13] IPARDES, Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social. “Anuário Estatístico do Estado do Paraná – 2009 Infraestrutura - 2.1- Energia - 2.1.1 Consumo e número de consumidores de energia elétrica, segundo categorias e os municípios do Paraná 2009”. Disponível em http://www.ipardes.pr.gov.br/anuario_2009/inde x.html. 2009 [14] IPARDES, Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social. “Anuário Estatístico do Estado do Paraná – 2011 Infraestrutura - 2.1- Energia - 2.1.1 Consumo e número de consumidores de energia elétrica, segundo categorias e os municípios do Paraná 2010”. Disponível em http://www.ipardes.pr.gov.br/anuario_2010/inde x.html. 2010 [15] IPARDES, Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social. “Anuário Estatístico do Estado do Paraná – 2011 Infraestrutura - 2.1- Energia - 2.1.1 Consumo e número de consumidores de energia elétrica, segundo categorias e os municípios do Paraná 2011”. Disponível em http://www.ipardes.pr.gov.br/anuario_2011/inde x.html. 2011 [16] IPARDES, Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social. “Anuário Estatístico do Estado do Paraná – 2012 Infraestrutura - 2.1- Energia - 2.1.1 Consumo e número de consumidores de energia elétrica, segundo categorias e os municípios do Paraná 2012”. Disponível em
126
http://www.ipardes.pr.gov.br/anuario_2012/inde x.html. 2012.
estados e Europa – Resultados Parciais CBENS, Belo Horizonte, 2016;
[17] IPARDES, Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social. “Anuário Estatístico do Estado do Paraná – 2013 Infraestrutura - 2.1- Energia - 2.1.1 Consumo e número de consumidores de energia elétrica, segundo categorias e os municípios do Paraná 2013”. Disponível em http://www.ipardes.pr.gov.br/anuario_2013/inde x.html. 2013.
[22] REN21, “Renewable 2015 – Global Status Report”, 2015, Disponível em http://www.ren21.net/wpcontent/uploads/2015/07/REN12GSR2015_Onlinebook_low1.pdf, 2016;
[18] IPARDES, Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social. “Anuário Estatístico do Estado do Paraná – 2014”. Disponível em http://www.ipardes.pr.gov.br/anuario_2014/inde x.html. 2014.
[24] URBANETZ JR, J., CASAGRANDE Jr, E. F., TIEPOLO, G. M.. Análise do Desempenho de Dois Anos de Operação do Sistema Fotovoltaico Conectado à Rede Elétrica do Escritório Verde da UTFPR, CBENS, Recife, 2014
[19] MME, Ministério de Minas e Energias. “Séries Históricas Completas”, Disponível em <https://ben.epe.gov.br/BENSeriesCompletas.aspx > 2016. [20] ANEEL, Agência Nacional de Energia Elétrica. "Banco de Informação de Geração - BIG Capacidade de Geração no Estado", Atualizado em 29/03/2016, Disponível em http://www2.aneel.gov.br/aplicacoes/ResumoEsta dual/CapacidadeEstado.cfm?cmbEstados=PR:PAR AN%C1. 2016.
[23] ANEEL, Agência Nacional de Energia Elétrica, "Microminigeração". Atualizado em 25/08/2016, Disponível em http://www2.aneel.gov.br/scg/rcg/Microasp, Acesso em 25 de agosto de 2016.
[25] URBANTEZ JR, J., CHINVELSKI, T., SIMÃO, C. A. F., MAKISHI, L. M. M.. Primeiro Sistema Fotovoltaico Conectado à Rede Elétrica Homologado pela COPEL, CBENS, Recife, 2014 [26] TIEPOLO, G. "Estudo do potencial de geração de energia elétrica através de sistemas fotovoltaicos conectados à rede no estado do Paraná", Tese (doutorado), Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas - PPGEPS, Curitiba, 2015;
[21] TIEPOLO, G. M., Urbanetz Jr, J., Pereira, E. B., Pereira, S. V., Alves, A. R. Comparação do potencial fotovoltaico do estado do Paraná com outros
127
21.
ESTUDO COMPARATIVO DE METODOLOGIAS COMPUTACIONAIS NA MODELAGEM DA GERAÇÃO EÓLICA NO DESPACHO HIDROTÉRMICO Diliomar M. D. da Silva & Clodomiro Unsihuay-Vila
RESUMO
UFPR, Curitiba, Brasil. E-mail: clodomiro@eletrica.ufpr.br
O despacho hidrotérmico no Brasil é um dos principais objetos de estudo da área de sistemas de potencia. Tendo em vista o crescente aumento da demanda e as preocupações econômicas e ambientais, muitos países estão investindo em novas fontes de energia e suas tecnologias. No Brasil, a geração eólica está ganhando destaque dentre as energias renováveis devido a uma série de fatores. Este trabalho propõe uma analise comparativa das metodologias computacionais existentes na modelagem da geração eólica, no despacho hidrotérmico. Para isso, cada metodologia será avaliada mediante os critérios de consideração. Os resultados são apresentados por meio de uma tabela, mostrando que os modelos existentes no Brasil, há muito tempo estão defasados. Palavras chave: Despacho hidrotérmico, geração eólica, modelagem computacional, fontes renováveis de energia, energia elétrica.
6. INTRODUÇÃO. O crescente aumento da demanda é o principal fator para investimento em pesquisa no setor elétrico. Após a crise energética de 2001, o Brasil aumentou a busca por novas fontes geradoras, tecnologias e metodologias para lidar com o problema do despacho energético. Em um cenário onde as usinas térmicas possuem um alto custo operacional, a Agencia Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) implementou a lei 10.438, visando à ampliação da matriz energética utilizando fontes renováveis, como a biomassa e as pequenas centrais hidrelétricas (PCH). Nesta diversificação da matriz energética, estudos socioambientais vêm sendo realizados a fim de avaliar em quais fontes, o país deve investir. Em [1], por exemplo, é apresentado um trabalho mostrando os impactos socioambientais causados pelas usinas hidrelétricas tanto na construção quanto na operação. Os problemas socioambientais é um dos motivos que fizeram a energia eólica ganhar um importante papel na matriz energética mundial. Segundo [2], a energia eólica representa mais de 6% da geração de energia elétrica produzida no Brasil. Também apresenta os dados dos empreendimentos cuja construção já está iniciada, e também os que já estão previstos, mas não iniciados. A previsão para o futuro é de 752
empreendimentos gerando mais de 17GW de potência. Esta expansão deve-se aos preços leiloados cada vez mais competitivos. Dados da [3], mostram que em 2015 foram realizados 654 contratos através de leilões, onde o preço médio ficou 198,03 R$/MWh. Cada contrato apresenta uma garantia física médio de 13,4 MW e capacidade média instalada de 28,5 MW. Com grande penetração da energia eólica no sistema de potência, o despacho econômico de energia não segue mais o tradicional despacho hidrotérmico, necessitando de uma remodelagem do problema e busca por novas soluções. Na próxima sessão é apresentada a filosofia do despacho hidrotérmico.
7. DESPACHO HIDROTÉRMICO De acordo com [4], um sistema hidrotérmico centralizado é dependente do operador do sistema. Suas tomadas de decisão, como ligar/desligar uma usina térmica, turbinar ou não água em uma hidrelétrica, afetam diretamente no custo da energia elétrica. No Brasil, esta tomada de decisão é realizada pelo Operador Nacional do Sistema (ONS), com base nos modelos NEWAVE, DECOMP, DESSEM e da programação diária. A Figura 1 nos apresenta o processo de decisão, e as consequências, da tomada de decisão de um sistema hidrotérmico.
128
secas, costuma-se obter maiores velocidades de vento. Muitas opções podem ser exploradas devido à complementaridade. Em [7], os índices de confiabilidade do sistema são analisados, mostrando que eles melhoram para uma correlação positiva entre a geração e a carga; em [8] é apresentado uma analise comparativa, entre os países pioneiros, ou inovadores, e o cenário brasileiro; já é [9] podemos ver que sistemas eólicos hidrotérmicos são beneficiados, pois compartilham os mesmos riscos de exposição à sazonalidade dos ventos. Figura 1. Processo de decisão para o problema de despacho hidrotérmico. Fonte: Elaborado pelos autores.
Podemos entender a importância da tomada da decisão olhando para suas consequências. Caso o operador opte por turbinar a água armazenada no reservatório da usina e, em um segundo estagio, o nível de afluências vier a baixar, a demanda poderá não ser atendida para os períodos seguintes causando um déficit, aumento no custo, de energia. Por isso, objetivo do problema de despacho energético é minimizar o custo de produção de energia, atendendo a demanda e respeitando os limites de geração, transmissão, etc.
8. AVANÇOS NA FILOSOFIA DO PROBLEMA DE DESPACHO HIDROTÉRMICO GRANDE PENETRAÇÃO EÓLICA.
COM
Como justificado anteriormente, o problema do despacho energético vem sofrendo atualizações ao longo dos anos. Com a grande penetração da energia eólica no sistema de potencia, vemos modelos de um sistema eólico hidrotérmico [5], realizando um comparativo entre as técnicas probabilísticas, e redes neurais Fuzzy, utilizadas para tratar as incertezas relacionadas ao vento. Em [6] é apresentada um avaliação do impacto da geração eólica no transporte de carga do sistema. Neste trabalho fica constatado o aumento do transporte de carga e diminuição do risco do despacho térmico devido à inserção da geração eólica, mas estes dados são difíceis de quantificar devido à natureza estocástica do vento. Outra abordagem que tem direcionado as pesquisas é quanto à complementaridade entre a geração hídrica e a eólica ([7], [8] e [9]). É possível perceber que o sistema eólico hidrotérmico é beneficiado com esta relação. Para períodos de
Pesquisadores têm atacados os problemas das incertezas relacionadas, tanto ao vento quanto as hidrológicas. Em [10], é verificado o impacto das incertezas para um sistema com critério de segurança N-1, utilizando a simulação de Monte Carlo; esta mesma simulação foi utilizada em [11], em conjunto com a metodologia ARIMA, para verificar a quantidade de recurso que é requisitada pelo sistema hidrotérmico devido à inserção da geração eólica. Outra abordagem para tratar as incertezas são as ferramentas estatísticas. Em [12] é apresentado um sistema robusto para aumentar a flexibilidade e a confiabilidade do sistema de energia. Como podemos perceber, o problema de despacho econômico é complexo e com muitas variáveis. Com a inserção da geração eólica este problema tem sua complexidade aumentada, exigindo esforço computacional. Alguns pesquisadores desenvolveram ferramentas para auxiliar na solução do despacho econômico hidrotérmico ([13]), e também no despacho econômico eólio hidrotérmico ([14]). Em [14], o “software” implementado formula o problema como uma programação linear, e utiliza o método de pontos interiores para chegar à solução ótima do problema. No despacho econômico, um dado muito importante é valor futuro da água. Como mostrado anteriormente, as tomadas das decisões no presente pode alterar o valor a água em um período posterior. Em [15] notamos esta preocupação, pois o objetivo de sua modelagem é a minimização do custo presente e futuro da água. Um aprimoramento desta modelagem foi realizado em [16] onde as incertezas foram tratadas pela técnica da programação dinâmica dual estocástica (PDDE). Neste trabalho fica constatado que a técnica PDDE pode ser utilizada para solucionar problemas estocásticos cujos dados de previsão foram obtidos por meios de modelos mais avançados. 129
Analisando o problema do despacho econĂ´mico diĂĄrio, podemos citar [17] onde ĂŠ feita uma analise de como ĂŠ o â&#x20AC;&#x153;unit commitmentâ&#x20AC;? (UC). A justificativa se deve ao fato de que o foco das pesquisas estĂĄ mudando de um sistema como foco determinĂstico para um estocĂĄstico. Podemos perceber um avanço para o problema do UC em [18], onde ĂŠ apresentada uma formulação levando em consideração a geração eĂłlica, restriçþes tĂŠrmicas, como rampa e limites de geração, balanço hĂdrico e de potĂŞncia. Outro avanço sĂŁo as restriçþes da rede considerada em [19]. Neste trabalho, o problema do despacho econĂ´mico ĂŠ dividido em subproblemas e sua solução pela abordagem de Benders. Verificando o curto prazo, vemos a modelagem hidrotĂŠrmica proposta em [20], considerando as restriçþes da rede. Para a atualização do modelo para um modelo eĂłlico â&#x20AC;&#x201C; hidrotĂŠrmico, podemos citar [21] onde as restriçþes rede sĂŁo atendidas, minimizando as perdas do parque eĂłlico e o uso das baterias, utilizadas para o armazenamento da energia eĂłlica. Em [22] ĂŠ utilizado o mĂŠtodo de otimização da colĂ´nia de abelhas, inteligĂŞncia artificial, para solucionar o problema de mĂşltiplos objetivos do despacho econĂ´mico eĂłlico â&#x20AC;&#x201C; hidrotĂŠrmico. CritĂŠrios conflitantes, ambientais e econĂ´micos, fazem deste, um problema com muitas restriçþes nĂŁo â&#x20AC;&#x201C; lineares complicadas. Cabe destacar que muitas pesquisas na ĂĄrea de planejamento de sistemas elĂŠtricos de potĂŞncia vĂŞm sendo realizadas. Uma analise detalhada do problema serĂĄ realizada a seguir, comparando com os estudos citados anteriormente. Problema do despacho econĂ´mico eĂłlico hidrotĂŠrmico. O planejamento da operação consiste em realizar o despacho energĂŠtico das usinas do sistema levando em consideração vĂĄrios critĂŠrios. CritĂŠrios como a minimização dos custos das tĂŠrmicas, emissĂŁo de đ??śđ?&#x2018;&#x201A;2 e das perdas por transmissĂŁo, por exemplo, resultando em um problema multi â&#x20AC;&#x201C; critĂŠrio. Com o aumento expressivo da participação da energia eĂłlica no sistema de potĂŞncia, o planejamento se torna mais complexo devido Ă natureza estocĂĄstica e intermitente dos ventos. CaracterĂsticas estas somadas as jĂĄ existentes do sistema hidrotĂŠrmico. O problema do despacho eĂłlico â&#x20AC;&#x201C; hidrotĂŠrmico serĂĄ analisado mediante a duas questĂľes: a formulação e a consideração das incertezas. QuestĂľes estas definidas, passamos a analisar o tratamento das incertezas e os mĂŠtodos (tĂŠcnicas) de solução do problema.
Como vimos anteriormente, muitas pesquisas modelam o problema do despacho eĂłlico â&#x20AC;&#x201C; hidrotĂŠrmico ([5], [11], [12], [15], [16], [19], [20] [22]). Algumas destas para a programação diĂĄria como no caso de [5], [11], [19] e [22], outras para o curto prazo como em [20] e [21]. VĂĄrios mĂŠtodos podem ser utilizados para lidar com o problema das incertezas envolvidas no despacho energĂŠtico. Os dados de entrada do problema possuem incertezas hidrolĂłgicas e eĂłlicas. Muitos mĂŠtodos lidam com a aquisição destes dados, o modelo ARIMA e a Simulação Monte Carlo utilizado em [11]; o modelo de distribuição de probabilidades utilizado em [5], [12], [15] e [22]; o modelo auto â&#x20AC;&#x201C; regressivo (PAR(p)) utilizado em [16], sĂŁo alguns exemplos. Outros modelos podem ser citados como o ARMA ou a densidade de probabilidade de Weibull. Para solucionarmos problemas de otimização estocĂĄstica, alguns mĂŠtodos sĂŁo utilizadas. O mĂŠtodo PDDE explicado em [23] ĂŠ aplicado em [15] e [16], comprovando sua eficĂĄcia; a programação inteira mista (PIM) ĂŠ aplicada em [11]; a tĂŠcnica de retardo de geração de restriçþes (RGR) ĂŠ utilizada em [12]; o mĂŠtodo de pontos interiores usando um previsor â&#x20AC;&#x201C; corretor primal â&#x20AC;&#x201C; dual ĂŠ utilizado em [5]; a tĂŠcnica de decomposição de Benders ĂŠ utilizada em [19]; a tĂŠcnica de evolução diferencial (ED) ĂŠ utilizada em [22]; um algoritmo de evolução diferencial modificada (EDM), que ĂŠ uma modificação do algoritmo ED, ĂŠ utilizado em [20]; Em [17], encontramos tĂŠcnicas estocĂĄsticas utilizadas para a solução do â&#x20AC;&#x153;unit commitmentâ&#x20AC;?, como a programação estocĂĄstica, a programação dinâmica estocĂĄstica, otimização robusta e os modelos de comparação, por exemplo. Devido a muitos problemas computacionais, a inteligĂŞncia artificial vem ganhando espaço, por causa da natureza do problema. Uma de suas inĂşmeras aplicaçþes pode ser observada em [22]. Podemos citar outras tĂŠcnicas como as redes neurais artificiais e Fuzzy, por exemplo.
9. DISCUSSĂ&#x192;O Como foi apresentado acima, o problema do despacho energĂŠtico eĂłlio â&#x20AC;&#x201C; hidrotĂŠrmico foi analisado quanto ao tratamento das incertezas e as tĂŠcnicas utilizadas para encontrar a solução. A Tabela 1 apresenta a relação de artigos mencionados nesta analise e as abordagens apresentadas em cada trabalho.
130
Tabela 1: Análise comparativa das pesquisas apresentadas. N° da Horizonte de planejamento Modelagem Incertezas Aquisição de dados Técnicas de solução Unit Curto Medio Considera Não Simulação Distribuição de Cenarios Decomposição Pontos Referencia Hídrica Térmica Eólica Considera ARIMA PAR(q) PDDE ED EDM PIM RGR a rede Considera Monte Carlo Probabilidade Plausíveis de Benders interiores do Artigo Commitment Prazo Prazo 5 X X X X X X X 6 X 7 8 9 X X X 10 X X 11 X X X X X X X X 12 X X X X X X X 13 X X X 14 X X X X X X 15 X X X X X X X 16 X X X X X X X 17 X 18 X X X X X 19 X X X X X X X X 20 X X X X X X 21 X X X X X X 22 X X X X X x
IA
Outras considerações X X X X X
X X
X
X X
X
Fonte: Elaborado pelos autores.
Analisando a tabela 1 percebemos que a formulação do problema depende do horizonte de planejamento. Então para um estudo de médio prazo, não foram utilizadas as técnicas ARIMA ou Simulação Monte Carlo de tratamento das incertezas. Tal simulação poderia apresentar soluções mais adequadas (próximas do real), devido a um erro menor na previsão dos dados. Esta mesma ideia pode ser estendida para os trabalhos de curto prazo. Quanto ao método utilizado para encontrar a solução do problema estocástico de otimização, percebemos que o modelo PDDE é utilizado somente para médio prazo. Para o curto prazo, esta técnica poderia trazer ganho computacional e agilidade na obtenção dos dados. A técnica de decomposição de Benders, onde todo o período de planejamento é verificado através de subproblemas, é muito utilizada e seria interessante aplicá-la a todos os tipos de problemas de planejamento. Outra característica da técnica decomposição de Benders é que ela nos traz o valor futuro da água nos reservatório. Esta informação é muito importante no período de planejamento, sendo utilizada em todo o período de planejamento. Outra característica é o esforço computacional exigido. Pelo fato de dividir o problema macro em subproblemas mais simples, faz com que menor esforço computacional seja exigido para solução. Esta técnica foi utilizada em [19] para o UC, mas pode ser estendida para os demais horizontes de planejamento. Conforme o problema evolui, por motivo da inserção de novas restrições, aumento das variáveis, ele torna-se mais complexo. As técnicas de inteligência artificial estão evoluindo justamente para encontrar soluções para esse
problema complexo. Dos trabalhos analisados, somente o [18] e o [22] utiliza uma técnica de inteligência artificial para solucionar o problema. Muitas outras técnicas existentes podem ser aplicadas neste problema, encontrando, possivelmente, soluções melhores e de forma mais rápida. É possível notar que os trabalhos que analisaram o curto prazo não levaram em consideração as incertezas do problema. A aquisição de dados não foi realizada por meio de alguma técnica ou modelo. Aplicar qualquer uma das técnicas para aquisição de dados mencionadas neste trabalho pode resultar em uma solução muito melhor para o problema de curto prazo. Outra analise importante é quanto à comparação entre métodos. Para uma mesma situação, possuir dois modelos diferentes para realizar a aquisição de dados nos mostra qual deles é mais confiável, além de apresentar as possíveis falhas/erros naquele menos confiável. O mesmo pode ser utilizado para as técnicas de solução do problema, identificando qual possui um maior ganho computacional. Uma visão mais ampla mostra a preocupação com a inserção da rede na modelagem do problema. Este aprimoramento da modelagem é devido à preocupação com os limites de transporte de potência pela rede. Esta modelagem pode ser percebida em [19] e [20]. Mais uma vez avanços podem ser alcançados, utilizando as técnicas de previsão de dados e de solução de problemas de otimização, descritas e utilizadas em outras pesquisas. Em uma comparação com o modelo atual brasileiro percebemos como está defasado, tanto a formulação do problema como as técnicas de 131
solução utilizadas. Para todos os períodos de planejamento, os modelos utilizados levam em consideração somente o despacho hidrotérmico. Qualquer outra fonte de energia não é considerada. A formulação utilizada pela ONS não considera a energia eólica, fotovoltaica, etc. ou qualquer relação com estas fontes. Outra consideração, é que nos modelos utilizados, atualmente, o problema do despacho é solucionado como um problema estocástico, e para isso é utilizado a técnica PDDE. Outras técnicas como IA, por exemplo, não são consideradas. Através do tratamento das incertezas é que podemos verificar a qualidade das previsões dos dados utilizados no período de planejamento. Como foi apresentado, existem varias técnicas que não são contempladas no atual modelo utilizado no Brasil.
10. CONCLUSÃO Podemos perceber que todos os trabalhos citados anteriormente avançam a ciência em algum aspecto. Mas não foram todos que realizaram a modelagem do problema de despacho e encontraram uma solução para algum determinado caso. Para os trabalhos selecionados podemos concluir que a área de planejamento está longe de saturar quanto à pesquisa científica. O constate aumento da demanda, as restrições ambientais e a diversificação energética estão sempre desafiando os pesquisados, forçando – os a encontrar novas soluções. Estes trabalhos apresentados trazem abordagens diferentes sobre um mesmo assunto, mas nenhum deles aborda por inteiro, todos os quesitos, verificando todas as possibilidades. Temos ciência de que não conseguiremos um modelo ideal, e que aquele que abrange todas as possibilidades seria resultado de muitos anos de pesquisa, mas os desafios podem ser alcançados gradativamente.
11. REFERÊNCIAS [1] REIS, M. M. Custos ambientais associados à geração elétrica: hidrelétricas x termoelétricas a gás natural. 200 f. Dissertação (Mestrado em Planejamento Energético). Universidade Federal do Rio de Janeiro. 2001. [2] ANEEL. Capacidade de geração no Brasil. Banco de informações de geração. Out, 2016. Disponível em: http://www2.aneel.gov.br/aplicacoes/capacidade
brasil/capacidadebrasil.cfm acessado em 13 de outubro de 2016. [3] CCEE. Resultados consolidados dos leilões 09/2016. Câmera de comercialização de energia elétrica. Disponível em: http://www.ccee.org.br/portal/faces/acesso_rapid o_header_publico_nao_logado/biblioteca_virtual?ti po=Resultado%20Consolidado&assunto=Leil%C3% A3o&_afrLoop=713290784141417#%40%3F_afrLoop %3D713290784141417%26tipo%3DResultado%2BCo nsolidado%26assunto%3DLeil%25C3%25A3o%26_a df.ctrl-state%3D10m6mlp2tm_22 acessado em 13 de outubro de 2016. [4] MORAES, R. A. de. Despacho eólio hidrotérmico para horizonte de curto prazo. 130 f. Dissertação (Mestrado em Sistemas de Energia). Programa de Pós Graduação em Engenharia Elétrica, UFPR, Curitiba, 2016. [5] CASTRONUOVO, E. D. On the Optimization of the Daily Operation of a Wind-Hydro Power Plant. IEEE Transactions on Power Systems, v. 19, n. 3, p. 1599 – 1606, ago. 2004. [6]
BILLINTON, R.; KARKI, B.; KARKI, R.; RAMAKRISHNA, G. Unit Commitment Risk Analysis of Wind Integrated Power Systems. IEEE Transactions on Power Systems, v. 24, n. 2, p. 930 – 939, mai 2009.
[7] LOPES V. S.; BORGES, C. L. T. Impacto na complementaridade entre geração eólica e hidráulica na confiabilidade composta. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS ELÉTRICOS. 4. Anais…, 2012, p. 1 – 6. [8] CAMILLO, E. V. As políticas de inovação da indústria de energia eólica: uma análise do caso brasileiro com base no estudo de experiências internacionais. 192 f. Tese (Doutorado em Política Científica e Tecnológica). Instituto de Geociências da UNICAMP, Universidade Estadual de Campinas, Campinas, 2013. [9] WITZLER, L. T. Metodologia para reconstrução de séries históricas de vento e geração eólica visando a análise da complementaridade energética no sistema interligado nacional. 204 f. Dissertação (Mestrado em Energia). Departamento de Engenharia de Energia e Automação Elétricas, Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, São Paulo, 2015. [10] VRAKOPOULOU, M.; MARGELLOS, K.; LYGEROS, J.; ANDERSSON, G. A probabilistic framework for reserve scheduling and N – 1 security assessment of systems with wind high power penetration. IEEE Transactions on Power Systems, v. 28, n. 4, p. 3885 – 3896, Nov. 2013. [11] RAMOS, A.; RIVIER, M.; GONZALES, J. G.; LATORRE, J. M.; ESPAÑA, G. M. Assessment of operation reserves in hydrothermal electric systems with high wind generation. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON THE EUROPEAN ENERGY MARKET, 13, 2016, Conference publications, 2016, p. 1 – 6.
132
[12] CHEN, Y.; WEI, W.; LIU, F.; MEI, S. Distributionally robust hydro-thermal-wind economic dispatch. Applied Energy, v. 173, p. 511 – 519, jul 2016. [13] ZAMBON, R. C. Planejamento da operação de sistemas hidrotérmico de grande porte. 104 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica). Departamento de Engenharia Hidráulica e Sanitária, Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, São Paulo, 2008. [14] NUMERIANO, S.; ALMEIDA, G. J. de.; AQUINO, R. R. B. de.; TORRES, G. L.; LIRA, M. M. S.; MARINHO, M. H. N.; SIMONI, V. R.; SILVA, J. B.; GOUVEIA, H. T. V.; NÓBREGA, O. NETO. Aplicação de método de pontos interiores ao despacho hidrotérmico eólico ótimo. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS ELÉTRICOS, 4. 2012, Goiânia, Anais. Goiânia SBSE, 2012, p. 1 – 6. [15] SILVA, R. S.; QUEIROZ, A. R. de; LIMA, L. M. M.; LIMA, J. W. M. Effects of Wind penetration in the scheduling of a hydro – dominant power system. IEEE PES General Meeting Conference & Exposition. p. 1 – 5, 2014. [16] PEREIRA, I. F.; HOFFMANN, L.; WILLER, L. O.; CHAVES, I. da S. J.; OLIVEIRA, E. J.; RAMOS, T. P. MARCATO, A. L. M. Using stochastic dual dynamics programming and a periodic autoregressive model for wind – hydrothermal long – term planning. Power Tech, 2015 IEEE Eindhoven. p. 1 – 6, 2015. [17] ZHENG, Q. P.; WANG, J.; LIU, A. L. Stochastic optimization for unit commitment – a review. IEEE Transactions on Power Systems, v. 30, n. 4, p. 1913 – 1924, set 2014.
[18] SHI, N.; ZHOU, S.; SU, X.; YANG, R.; ZHU, X. Unit commitment and multi-objective optimal dispatch model for wind-hydro-thermal power system with pumped storage. Power Electronics and Motion Control Conference, maio 2016. [19] NASRI, A.; KAZEMPOUR, S. J.; CONEJO, A. J.; GHANDHARI, M. Network-constrained AC unit commitment under uncertainty: a Bender’s decomposition approach. IEEE Transactions on Power Systems, v. 31, n. 1, p. 412 – 422, mar 2015. [20] ZHANG, J.; LIN, S.; ZENG, X.; TANG, Q. Shortterm optimal hydrothermal scheduling problem considering power flow constraints. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2015, Conference publications, 2015, p. 3235 – 3242. [21] ZHENG, Y.; HILL, D. J.; MENG, K.; LUO, F. J.; DONG, Z. Y. Optimal short-term power dispatch scheduling for a Wind farm with battery energy storage system. In: SYMPOSIUM ON CONTROL OF POWER AND ENERGY SYSTEMS. 9. Anais 2015, p. 518 – 523. [22] ZHOU, J.; LU, P.; LI, Y.; WANG, C.; LIU, Y.; MO, L. Short-term hydro-thermal-wind complementary scheduling considering uncertainty of wind power using an enhanced multi-objective bee colony optimization algorithm. Energy conversion and management, v. 123, p. 116 – 129, set 2016. [23] SHAPIRO, A. Analysis of stochastic dual dynamic programming method. European Journal of Operational Research, v. 209, n. 1, p. 63 – 72. 2011.
133
22.
A IMPORTÂNCIA DAS POLÍTICAS PÚBLICAS NA DIFUSÃO DE FONTES RENOVÁVEIS DE ENERGIA Rodolfo Damásio de Castro1, Gilberto de Martino Jannuzzi2& Pedro Drumond Junior3
RESUMO
Faculdade de Engenharia Mecânica, Campinas, Brasil. E-mail: 1rodolfo.dago@gmail.com & 2jannuzzi@fem.unicamp.br Demape, Itatiba, Brasil. E-mail: 3pedro.drumond@uol.com.br
O objetivo deste trabalho é avaliar as políticas públicas brasileiras aplicadas ao setor de geração de energia solar fotovoltaica e os impactos relativos ao aumento da demanda pela fonte e crescimento do mercado nacional. De modo geral, pretende-se entender como as principais isenções tributárias e outras variáveis socioeconômicas influenciam a difusão da tecnologia fotovoltaica via geração distribuída no Brasil. Para isso, foi desenvolvido um modelo de regressão linear múltipla, sendo que variáveis que exercem influência sobre a difusão dos sistemas foram inseridas no modelo. As principais conclusões são que a isenção de PIS/COFINS acelera a difusão da tecnologia; valores mais altos da alíquota de ICMS atrasam a difusão; o aumento do preço da energia elétrica acelera a redução do preço da tecnologia fotovoltaica também intensifica o crescimento da fonte. Palavras chave: Geração distribuída, energia fotovoltaica, incentivos fiscais, ICMS, PIS/COFINS, fones renováveis de energia, políticas públicas.
1. INTRODUÇÃO E OBJETIVOS A tecnologia de geração de energia elétrica a partir de módulos fotovoltaicos já é aplicada no Brasil há algumas décadas, porém apenas em projetos especiais de baixas potências, projetos de pesquisa e desenvolvimento, resultando em pequeno número de empreendimentos. Algumas iniciativas foram realizadas em âmbito de governos estaduais e federais com o objetivo de complementar políticas de acesso e universalização dos serviços de eletricidade [1 e 12]. A partir de 2012, com a aprovação da Resolução 482 da ANEEL, esse mercado sofreu uma alavancagem importante, com perspectivas de crescimentos exponenciais anualmente. A principal oportunidade estabelecida pela Resolução foi a possibilidade de conexão de sistemas à rede das concessionárias, procedimento não permitido até então. Os projetos “ON GRID” abriram portas para que investidores e grandes empresas multinacionais começassem a enxergar no Brasil um grande mercado potencial. Desde então, muitos avanços ocorreram e projetos foram viabilizados. Como exemplos podem ser citados o aumento do número de certificação de módulos FV e inversores de frequência em laboratórios credenciados pelo INMETRO, surgimento de fabricantes nacionais de suportes, estruturas de
fixação e especialmente grande número de profissionais interessados em conhecer a tecnologia e trabalhar neste segmento. Os cursos e treinamentos para instaladores cresceram exponencialmente, além de congressos e eventos e trabalhos acadêmicos. Além das legislações especificas para sistemas conectados à rede “on grid”, o governo vem criando desde 2014 oportunidades para construção de usinas de reserva no mapa de geração elétrica do país. Desde então, mais de 2,6 GW foram contratados, em mais de 90 empreendimentos espalhados pelo país, com potencias variando de 5 MW a 30 MW para cada planta. A previsão de início de operação dos projetos vencedores do primeiro leilão é de outubro de 2017 [2]. Apesar de não estarem diretamente ligados ao mercado de geração distribuída, esses projetos abriram portas para fabricantes, investidores e empresas. Como consequências, foram inauguradas as primeiras indústrias de montagem de módulos FV no Brasil, inversores de fabricação nacional e uma série de empresas começando a se especializar em desenvolvimento de projetos, consultoria, instalação, venda de sistemas e fabricação de estruturas de fixação. Esse aquecimento do mercado de usinas foi possível por subsídios governamentais para que a fonte solar fosse competitiva comercialmente, 134
sendo negociada no último leilão em 2015 na faixa dos R$ 300,00 / MWh. Visando atender a esses projetos das usinas, os investidores começaram então a estudar opções de atuação no mercado FV, fato que vem resultando em crescimento de projetos também de pequeno porte e reduzindo os preços para os consumidores finais, especialmente pelo ganho em escala e crescente demanda. Segundo a ANEEL, no final de 2015 o Brasil tinha cerca de 1.300 sistemas conectados à rede das concessionárias, com capacidade instalada de 13 MW. Para 2016 a previsão é de total de mais 5.000 projetos totalizando 30 MW. A previsão do Plano Decenal de Expansão de Energia 2024 [3] é de que no ano de 2024 cerca de 3,3% da geração de energia do Brasil seja de fonte solar, com um total de cerca de 7 GW instalados. Porém, consultas realizadas para desenvolvimento deste trabalho mostram que há um certo consenso entre fabricantes e profissionais do setor a respeito do tamanho do mercado a ser considerado pelos investidores. Além dos equipamentos, materiais e serviços envolvidos nos projetos cadastrados na ANEEL, há de se adicionar uma considerável quantidade de produtos adquiridos para estoque das distribuidoras de KITs, além de treinamentos em “software” de projetos e sistemas em aprovação nas concessionárias. Segundo pesquisas realizadas independentemente, o mercado deve consumir em 2017, com exceção aos projetos das usinas dos leiloes, algo em torno de 60 MW. Comprando o caso brasileiro e a situação de nossas políticas mais específicas, percebe-se facilmente que o país ainda está bem distante dos mercados considerados como referências e com desenvolvimento mais amplo. Nos Estados Unidos, 40% de todos os empreendimentos de médio e grande porte para geração de eletricidade foram sistemas FV. O país tem cerca de 20 GW de potência instalada nessa fonte, dos quais 55% estão no estado da Califórnia [4]. As políticas energéticas para o setor de geração distribuída incluem incentivos fiscais e linhas de crédito especiais, estando disponíveis desde os anos 80 e sofrendo adaptações quando necessário. Dentre eles destacam-se um instrumento regulatório de 1983 e revisado em 2000, criado para incentivar as concessionárias a incluir fontes renováveis em sua matriz, inclusive a solar (RPS Renewable Portfolio Standards). Além disso, Ato Nacional de política energética (1992) e o Ato de Política Energética de 2005 possibilitam uso de créditos fiscais e disponibilizam assistência
financeira para interessados em investir na tecnologia. [5] Outro país com destaque no setor FV é a Alemanha, que iniciou aplicação de incentivos governamentais em 1991, através do programa conhecido como 1.000 telhados. Neste período, o governo financiava projetos e também criou o mecanismo conhecido como tarifa “Feed-in”. Esse método - também usado nos Estados Unidos e outros países da Europa e Ásia, remunera o consumidor pelo excedente de energia injetada na rede. O programa teve muito sucesso, com mais adesões que o esperado, de forma que em 1998 a segunda versão foi desenvolvida, desta vez com projeção de 10.000 telhados. Também ouve um significativo reajuste no preço pago pela energia excedente disponibilidade de linhas de financiamentos com taxas atrativas, objetivando desenvolvimento de fabricantes e empresas locais. No final de 2003, contavam-se 55 mil instalações e cerca de 260 MW de capacidade instalada. Esse mecanismo foi revisado no ano 2000, originando o conhecido código das fontes renováveis de energia, presente até hoje no país, prevendo a garantia de compra dos excedentes de energia pelas concessionárias, porem com revisões frequentes nas tarifas, de acordo com o mercado atual e oferta de energia [5]. A China, país com maior capacidade instalada em sistemas fotovoltaicos atualmente, apresentou reais avanços nas políticas de incentivo ao setor em 2009. Neste ano foram lançados os programas Golden Sun e as tarifas “Feed-in”. O objetivo era viabilizar 500 MW instalados no curto prazo, englobando pequenos pontos residenciais e comerciais, industrias e também usinas de grande porte conectadas ao sistema de transmissão. Já em 2012 o programa havia aprovado cerca de 642 MW, resultado expressivo e que comprova a eficácia dos projetos. Além de incentivar os projetos conectados à rede, os programas também visavam desenvolvimento de fabricantes nacionais de células e inversores de frequência, criando assim uma indústria do setor FV forte e que fosse capaz de abastecer grande parte do mercado mundial. Ilustrando o mercado local, apenas no ano de 2013, a China instalou 10 GW de sistemas FV, muito acima da meta prevista, alcançando 30 GW no final de 2014, se consolidando como líder mundial no setor na instalação de projetos e também na fabricação de equipamentos e componentes. 135
2. INCENTIVOS
BRASILEIROS
E
OUTRAS
VARIÁVEIS
Com a finalidade de desenvolver o mercado de energias renováveis, o Brasil também utiliza mecanismos para promover uma maior competitividade da energia solar fotovoltaica em seu território. Foram adotadas políticas estaduais e também projetos em âmbito nacional, de modo a alavancar sua difusão desse mercado. O primeiro incentivo fiscal adotado foi apresentado em 1997, quando foi criado o a resolução CONFAZ 101/97, que isentou da tributação do ICMS as operações com geradores fotovoltaicos e células solares. Destaca-se aqui a importância do mecanismo para a difusão da fonte que, mesmo não tendo inserções consideráveis à época, o convênio estará vigente até 2021. Em 2013 a Comissão de Serviços de Infraestrutura (CI) aprovou o Projeto de Lei do Senado PLS 167/2013, ainda em tramitação, que isenta dos impostos de PIS/PASEP, COFINS, IPI e Imposto de Importação os painéis fotovoltaicos e outros componentes que integram um sistema de geração solar. O PLS 167/2013 ainda está em tramitação e, portanto, ainda não foi aprovado. Dessa forma a proposta pode representar no futuro um importante incentivo à fonte. Pela Câmara dos Deputados tramita o Projeto de Lei PL 8322/14 que propõe a isenção, somente quando não houver similar nacional, de Imposto sobre Importação e a isenção do PIS, COFINS e IPI, similar ao projeto do Senado anteriormente citado. Da mesma forma, este projeto encontra-se em tramitação e, portanto, os equipamentos e sistemas ainda possuem a taxação. Em abril de 2015 o Conselho Nacional de Política Fazendária (CONFAZ) lançou o Convênio ICMS 16/15 onde isentava da cobrança do ICMS sobre as operações de compensação de energia. Inicialmente apenas os estados de Goiás, Pernambuco e São Paulo aderiram ao convênio. Em junho o estado do Rio Grande do Norte aderiu, seguido por Ceará e Tocantins em julho, Bahia, Maranhão, Mato Grosso e Distrito Federal em novembro e Acre, Alagoas, Minas Gerais, Rio de Janeiro e Rio Grande do Sul em dezembro. No convênio ficou estabelecida a isenção do PIS/PASEP e COFINS das operações de compensação energética. Como esses impostos são federais, a isenção impacta todos os estados da nação. O Convênio entrou em vigor a partir de setembro de 2015. Também em 2015 o Ministério de Minas e Energia lançou o programa ProGD. Dentre os
diversos esforços da iniciativa, destaca-se a definição de Valores Anuais de Referência Específicos (VRES) de R$ 454,00 MWh-1 para a fonte solar fotovoltaica com mecanismo de atualização automático definido pelo IPCA. Outro ponto é a simplificação do mecanismo de comercialização da energia gerada por consumidores - geradores no Ambiente de Contratação Livre. O ProGD também atualizou alguns pontos presentes na RN 482 ampliando o prazo de utilização dos créditos gerados, a possibilidade de geração compartilhada, autoconsumo remoto e a criação de linhas de crédito para financiamento de projetos de geração distribuída [6]. Além da presença de incentivos fiscais à fonte outro fator que influencia a atratividade da fonte é a tarifa praticada pelas distribuidoras de energia elétrica, sua concorrente direta. Ou seja, quanto maior o preço praticado pela concessionária, maior os benefícios financeiros do consumidor na aquisição de um sistema de geração fotovoltaica. Dessa forma espera-se que o aumento das tarifas implique positivamente na difusão da energia solar futuramente. A ANEEL mantém um banco de dados contendo informações a respeito dos sistemas de micro e mini geração distribuída cadastrados em seu sistema chamado “Registro de Micro e Minigeradores Distribuídos”. No banco de dados estão disponibilizadas as datas de conexão de cada sistema cadastrado, a concessionária a que foi conectado dentre outros dados. A Figura 1 apresenta a distribuição de sistemas fotovoltaicos residenciais por concessionária de energia e por estado no Brasil. Na imagem, cada cor representa uma concessionária diferente. Nota-se que, de acordo com o banco de dados da ANEEL, os estados de MG e SP apresentam a maior quantidade de sistemas de geração distribuída cadastrados, sendo que mais de 600 destes estão conectados à CEMIG. Ressalta-se que a tarifa cobrada pela CEMIG está entre as mais altas do país. Dessa forma, a aquisição de um sistema de geração distribuída se torna mais atrativo. Assim, tem-se uma explicação para a elevada quantidade de sistemas conectados à concessionária. Variáveis não tributárias também serão incluídas para avaliar a influência na difusão de sistemas fotovoltaicos. Essas variáveis são o preço médio da tecnologia, a tarifa de energia elétrica por concessionária e o número de consumidores conectados a cada uma. 136
Figura 1 - Distribuição do nĂşmero de sistemas fotovoltaicos residenciais por estado e concessionĂĄria. Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados extraĂdos de [11]
O preço da tecnologia foi adquirido por meio do site pvXchange [7]. A pĂĄgina disponibiliza o preço mĂŠdio no mercado europeu dos mĂłdulos cristalinos de vĂĄrios paĂses. Para fins de anĂĄlise, serĂŁo utilizados os valores referentes aos mĂłdulos cristalinos vendidos na China, pelo fato desta representar a maior parcela no mercado global de mĂłdulos fotovoltaicos [8] O preço da energia elĂŠtrica foi adquirido na pĂĄgina da ANEEL [9], sendo os dados da variĂĄvel adquiridos um a um para cada perĂodo de ajuste das tarifas. O nĂşmero de consumidores conectados a cada concessionĂĄria analisada foi adquirido na pĂĄgina da ANEEL atravĂŠs do Ranking de Agentes por Quantidade de Unidades Consumidoras [10], sendo a variĂĄvel construĂda de maneira similar ao preço da energia elĂŠtrica, ou seja, o valor das sĂŠries para cada perĂodo foi construĂdo individualmente.
3. METODOLOGIA Devido às disparidades entre cada concessionåria, fez-se necessårio limitar o número destas na anålise. Algumas regiþes apresentam sÊries históricas com predominância de zeros na
curva. Dessa forma, a maioria das concessionĂĄrias teve de ser eliminada das anĂĄlises por conta da qualidade dos dados. Assim, optou-se pela utilização de apenas concessionĂĄrias com mais de 50 sistemas instalados em sua zona de concessĂŁo. Ao todo foram analisados os dados de 12 concessionĂĄrias (AES Sul/RS, Ampla/RJ, Celesc/SC, Cemig/MG, Coelba/BA, Coelce/CE, Copel/PR, CPFL Paulista/SP, CPFL Piratininga/SP, Light/RJ e RGE/RS e ESCELSA/ES), seguindo as premissas informadas anteriormente. De posse dos dados da ANEEL, das informaçþes a respeito da adoção das polĂticas de incentivo no Brasil, da tarifa e quantidade de consumidores por concessionĂĄria e da sĂŠrie de preços da tecnologia fotovoltaica praticada na China (corrigida para valores de Junho/2016) modelou-se o problema a fim de quantificar a influĂŞncia dessas variĂĄveis na difusĂŁo da tecnologia no territĂłrio brasileiro. Assim, temos que a difusĂŁo dos sistemas ĂŠ função do preço da tecnologia, do preço da tarifa praticada, da quantidade de consumidores instalados na concessionĂĄria e da presença de incentivos ou nĂŁo. A Eq. 1 apresenta o modelo utilizado.
log(đ?&#x2018;&#x2020;đ??šđ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą ) = đ?&#x203A;ź0 + đ?&#x203A;źđ?&#x2018;&#x2013; + đ?&#x203A;˝1 . đ??źđ??śđ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą + đ?&#x203A;˝2 . đ?&#x2018;&#x192;đ??źđ?&#x2018;&#x2020;â &#x201E;đ??śđ?&#x2018;&#x201A;đ??šđ??źđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą + đ?&#x203A;˝3 . $đ??¸đ??¸đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą + đ?&#x203A;˝4 . $đ??šđ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą + đ?&#x203A;˝5 . log(đ??śđ?&#x2018;&#x201A;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą ) + đ?&#x153;&#x20AC;0 , Onde SFV corresponde Ă quantidade de sistemas residenciais de geração fotovoltaica cadastrados no banco de dados da ANEEL, ICMS corresponde ao valor do ICMS praticado pelo estado onde estĂĄ localizada a concessionĂĄria, PIS/COFINS ĂŠ uma variĂĄvel dummy onde o valor 0
.1
Eq
corresponde à presença da cobrança do imposto e o valor 1 corresponde à isenção do imposto nas operaçþes de compensação energÊtica, $EE corresponde à tarifa praticada pela concessionåria, $FV corresponde ao preço da tecnologia fotovoltaica e CONS corresponde à 137
quantidade de consumidores conectados à concessionária. Os índices i e t correspondem à concessionária e ao período de análise respectivamente. Os coeficientes β que acompanham as variáveis medem a influência dessas na difusão dos sistemas, α0 corresponde ao intercepto geral (padronizado para a concessionária ESCELSA) do modelo e αi capta os efeitos fixos de cada concessionária. O termo ε0 corresponde ao erro de estimação do modelo.
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES A Tabela 1 apresenta os resultados da análise de regressão. Nota-se que o modelo está bem estimado, somente com os efeitos fixos da RGE não sendo estatisticamente significativos a 1%, porém sendo a 10%. Dessa forma, conclui-se que o modelo foi capaz de captar diferenças na difusão para os períodos antes e depois das políticas de incentivo e que há influência nos preços da energia elétrica e da tecnologia na difusão da mesma. Além disso, também há influência do tamanho da população. Interpretando os resultados, é possível observar que esses se comportaram de acordo com o esperado. O sinal negativo do coeficiente da variável ICMS indica que quanto maior o ICMS cobrado pelo estado, mais lenta é a difusão dos sistemas fotovoltaicos; o valor positivo do coeficiente de PIS/COFINS mostra que a isenção desses parece influenciar em uma difusão mais acelerada da tecnologia; o valor positivo do coeficiente de $EE indica que quanto maior a tarifa de energia elétrica cobrada pela concessionária, mais rápida é a difusão dos sistemas, devido provavelmente ao aumento de sua atratividade; o coeficiente negativo de $FV mostra que o aumento do preço da tecnologia reduz sua velocidade de difusão; e o valor positivo de log(CONS) mostra que quanto maior a quantidade de consumidores conectados à concessionária, maior o número de sistemas instalados e conectados a ela. Tabela 1 - Resultados da regressão.
α0
Valor estimado -113,510
Erro Padrão 15,405
α AES SUL
1,187
0,112
***
α AMPLA
-4,723
0,624
***
α CELESC
-4,760
0,675
***
α CEMIG
-13,357
1,833
***
α COELBA
-11,031
1,460
***
α COELCE
-6,466
0,901
***
Empresa
Obs. ***
α COPEL
-8,759
1,183
***
α CPFL PAULISTA
-8,566
1,132
***
-8,076
1,030
***
α LIGHT
-7,793
1,025
***
α RGE
-0,114
0,055
*
ICMS
-0,571
0,161
***
PIS/COFINS
0,189
0,039
***
$EE
1,447
0,239
***
$FV
-5,544
0,625
***
Log (CONS)
19,058
2,460
***
α CPFL PIRATININGA
Obs.: (*) corresponde à significância estatística a 10% e (***) corresponde a 1%. Fonte: Elaborado pelos autores
Importante ressaltar que os resultados obtidos com a análise não são conclusivos, no sentido de confirmarem a influência das variáveis testadas. Isso se deve ao fato de a inserção da tecnologia no Brasil ainda ser bem tímida e estar em seus estágios iniciais. Além disso, não há dados de longos períodos após a adoção dos incentivos tributários, o que reduz a robustez do modelo desenvolvido. Entretanto, os resultados obtidos parecem sugerir uma correlação positiva entre políticas de incentivos e a maior difusão da tecnologia. A Figura 2 apresenta uma projeção da difusão dos sistemas para a concessionária CEMIG caso ainda houvesse a cobrança do ICMS no estado de Minas Gerais. O resultado evidencia a importância, segundo o modelo desenvolvido, da política de incentivo no crescimento do número de sistemas instalados. Nota-se no gráfico uma diferença de mais de 200 sistemas com relação ao período com isenção. Evolução da difusão de sistemas 1000 500 0 out/12 mai/13 nov/13 jun/14 dez/14 jul/15 jan/16 ago/16 Real
Sem isenção do ICMS
Figura 2 - Evolução comparada da quantidade instalada de sistemas na CEMIG com e sem isenção do ICMS. Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados extraídos de [11]
Os efeitos fixos de cada concessionária evidenciam que as diferenças socioeconômicas, 138
culturais, climáticas, dentre outras, encontradas nas diferentes concessionárias, interferem também na difusão desses sistemas. É possível notar algumas semelhanças em concessionárias do mesmo estado, por exemplo, a AES SUL e RGE são ambas do Rio Grande do Sul e apresentam efeitos fixos relativamente próximos. O mesmo ocorre com os valores da CPFL Paulista e CPFL Piratininga, ambas de São Paulo. Apesar das concessionárias AMPA e LIGHT, ambas do Rio de Janeiro, não apresentarem o mesmo comportamento, a proximidade do coeficiente das outras duas evidencia que as semelhanças socioeconômicas produzem efeitos semelhantes na difusão dos sistemas.
5. CONCLUSÃO Apesar do curto período de experiência da energia solar fotovoltaica no Brasil em sistemas conectados às redes de distribuição, já é possível perceber indicativos de que a adoção de mecanismos de incentivo provocou mudanças positivas de comportamento da difusão da tecnologia nas regiões analisadas. Assim como em outros países, o mercado brasileiro tem respondido bem, especialmente aos estímulos fiscais oferecidos pelo governo. Mesmo com o apelo ambiental, acredita-se que o consumidor final opta por investir em sistemas FV quando há um retorno econômico atrativo. Neste sentido, as ações públicas são fundamentais, uma vez que o setor ainda não participa de uma dinâmica de mercado, onde os preços se ajustam de forma natural, obedecendo demanda e oferta. A falta de chuvas e a necessidade de maior uso das usinas térmicas de reserva também contribuíram para uma redução na confiabilidade da garantia de fornecimento do sistema elétrico brasileiro por parte dos empresários e também da população de forma geral. Outro ponto de destaque percebido neste trabalho é que a tarifa de energia cobrada pelas concessionárias tem um papel importante na atratividade dos sistemas e aumento na demanda. Quando as tarifas estão altas, acredita-se que haja uma maior abertura por parte dos consumidores a analisar outras opções como, por exemplo, sistemas de autogeração. Seguindo a mesma linha de raciocínio, o contínuo declínio do preço da tecnologia fotovoltaica traz resultados positivos em relação ao aumento da procura. Analisando o período de 2009 até final de 2015, o preço médio dos módulos no mercado internacional variou de 2 dólares para
50 centavos de dólar, quatro vezes menor. Essa redução reflete diretamente no custo total de investimento e, além de melhorar os resultados econômicos e de retorno de investimento, abre caminho para que novos fabricantes e profissionais tenham interesse em participar deste marcado. Assim, percebe-se que o uso da tecnologia de geração de eletricidade por módulos FV vem crescendo exponencialmente no Brasil nos últimos anos. A partir de 2012 com a Resolução 482 da ANEEL e sua revisão em 2016, os projetos têm sido cada vez mais viáveis do ponto de vista econômico, o que desperta interesse de consumidores de todos os níveis, residenciais, comerciais e industriais. Somado a isso, o governo parece entender que a disseminação da geração distribuída é essencial para garantir os avanços na expansão da matriz energética nacional. O trabalho demonstrou que a atuação do governo é essencial, especialmente na isenção de impostos para importação de equipamentos e incentivos para desenvolvimento de indústrias nacionais. Ainda há um grave problema na questão das linhas de financiamento disponíveis. Os bancos privados não oferecem soluções com taxas atrativas de juros e os bancos públicos por sua vez vêm trabalhando em novas opções, porém ainda muito abaixo do que exige o país. Algumas possibilidades como uso do FGTS para sistemas residenciais e outros projetos de isenção de impostos estão em andamento nas esferas governamentais, porém ainda sem datas definidas de aprovação. Mesmo com esses problemas, o setor vem crescendo exponencialmente nos últimos 4 anos e deve atingir 5.000 projetos no final de 2016. As construções das usinas dos leiloes de reserva devem acelerar ainda mais o mercado, viabilizando entrada de muitas empresas de instalação e também novos fabricantes de módulos, inversores, estruturas de fixação e demais componentes, além de empresas de engenharias e trabalhos acadêmicos. Pela limitação dos dados, não foi possível utilizar uma metodologia completamente adequada para este fim. Portanto, como sugestão para próximos trabalhos fica a aquisição de mais dados e tratamento correto destes. Acredita-se que realizar a análise através de uma modelagem de séries temporais ou de um vetor autorregressivo traria resultados mais conclusivos. Com um amadurecimento da experiência brasileira na geração distribuída via sistemas fotovoltaicos e, portanto, maior 139
disponibilidade de dados, será possível compreender melhor a influência das tributações na difusão da tecnologia. Outra sugestão é a inclusão da possibilidade de geração distribuída compartilhada. Porém, novamente, será necessária uma maior maturidade da política para obter dados suficientes para a análise.
6. REFERÊNCIAS [1] GOLDEMBERG, J., E. Rovere, e S. T. Coelho. 2004. “Expanding Access to Electricity in Brazil”. Energy for Sustainable Development VIII (4): 86–94. [2]
EPE. Empresa de Pesquisa Energética CEL_Resultado_Leiloes_Geracao_2005a2016_27-set16. Março 2016.
[3] EPE. Empresa de Pesquisa Energética. Plano Decenal de Expansão de Energia 2024. Rio de Janeiro. 2015. [4] EIA Energy Information Administration. California has nearly half of the nation’s solar electricity generating capacity. 2016. Disponível em: <http://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?i d=24852>. (acesso em outubro de 2016). [5] IEA. IEA/IRENA Joint policies and measures database. 2015. Disponível em: <http://www.iea.org/policiesandmeasures/renew ableenergy/ >. (acesso em outubro de 2016). [6] MME. Ministério de Minas e Energia. Brasil lança Programa de Geração Distribuída com destaque para energia solar.2015. Disponível em: < http://www.mme.gov.br/web/guest/pagina-
inicial/outras-noticas//asset_publisher/32hLrOzMKwWb/content/progr ama-de-geracao-distribuida-preve-movimentar-r100-bi-em-investimentos-ate-2030>. (acesso em outubro de 2016). [7] PVXCHANGE. Price Index. Disponível em: <>. (acesso em julho de 2016) [8] N. PUTTASWAMI, M. Sahil Ali. “How did China become the largest Solar PV Manufacturing Country”. CSTEP, 2015. [9] ANEEL - Agência Nacional de Energia Elétrica. Conheça as Tarifas da Classe de Consumo Residencial de uma Concessionária. Disponível em: <http://www2.aneel.gov.br/aplicacoes/tarifaAplic ada/index.cfm>. (acesso em julho de 2016) [10] ANEEL - Agência Nacional de Energia Elétrica. Ranking de Agentes por Quantidade de Unidades Consumidoras. Disponível em: <http://www2.aneel.gov.br/area.cfm?idArea=550> . (acesso em julho de 2016). [11] ANEEL, 2016, Registro de Micro e Minigeradores distribuídos, Banco de Informações de Geração.
[12] VARELLA, F., R. D. M. Gomes, e G. M. Jannuzzi. 2009. “Sistemas Fotovoltaicos Conectados à Rede Elétrica no Brasil: Panorama da Atual Legislação”. Campinas. International Energy Initiative. Disponível em:< https://procobre.org/mediacenter/pt-br/publicacoes/23-energiasrenovaveis/120-sistemas-individuais-de-geracaocom-fonte-intermitente.html>. (acesso em outubro de 2016).
140
23.
ANÁLISE E COMPARAÇÃO DE CUSTO PARA EXTRAÇÃO DE ÓLEO BRUTO VEGETAL DAS SEMENTES DE SOJA E GIRASSOL UTILIZANDO A TÉCNICA DE PRENSAGEM A QUENTE
Luiz Fernando Rigatti1, Lorena Panage Moura2, Gustavo Strauch Wilin Finger3, Leonardo Cavalheiro Martinez4, Johana Guadalupe Blanco Martinez5, Matias Nicolas Muñoz6, Iago Gomes Costa7, Wellington Balmant8, André Bellin Mariano9, José Viriato Coelho Vargas10 & Daniela Sugai11. UFPR, Núcleo de Pesquisa e Desenvolvimento em Energia Autossustentável (NPDEAS) – Curitiba – Brasil. E-mail: 1eng.rigatti@hotmail.com, 2lorena.panage.moura@gmail.com, 3finger.gustavo@gmail.com, 4leonardo.cmartinez@live.com, 5johana0202@hotmail.com, 6matiasmunuoz@gmail.com, 7iago_gomes_costa@hotmail.co, 8wbalmant@gmail.com, 9andrebmariano@gmail.com, 10vargasjvcv@gmail.com, 11dani_sugai@hotmail.com RESUMO
A procura por combustíveis renováveis e mais limpos tem sido o foco de muitas pesquisas a fim de se diminuir a dependência de combustíveis fósseis. Estes foram identificados como os principais responsáveis pelo efeito estufa e pela baixa qualidade do ar em que se observa nos grandes centros urbanos. Hoje, uma alternativa é a produção de biocombustíveis, como o etanol e o biodiesel, através do processo de fermentação da biomassa vegetal ou animal, no caso do etanol, ou da transesterificação dos óleos, no caso do biodiesel. A obtenção dos óleos brutos vegetais para a posterior transesterificação pode ser feita por meio da extração com solventes ou por prensagem a quente ou a frio. O presente estudo traz uma avaliação dos custos envolvendo a prensagem a quente das sementes de girassol e da soja em que se avaliam os custos com energia empregados para a obtenção do óleo bruto e se avalia também as potenciais diferenças na extração a quente para dois tipos de biomassa. O custo obtido por quilograma de óleo de girassol foi R$ 4,62 enquanto que para a extração de óleo da semente de soja o custo obtido foi de R$ 11,15 por quilograma de óleo obtido. Também é apresentada e analisada a porcentagem de óleo presente nos vegetais analisados e o tempo de processamento gasto na sua obtenção. Palavras chave: Biocombustíveis, prensagem a quente, soja, girassol, custos, fontes renováveis de energia.
1. INTRODUÇÃO A poluição nas cidades é um problema ambiental e social em muitos países. Esse fenômeno se deve, majoritariamente, ao uso de combustíveis fósseis que resulta em maior acumulo de gases de efeito estufa na atmosfera. Estima-se que o aquecimento global (60%) decorre do aumento da concentração de gás carbônico (CO2) [1]. Dessa forma o interesse nos biocombustíveis surge da preocupação com o aumento das emissões gasosas [2]. A dificuldade para obtenção de combustível renovável (e.g., biohidrogênio, etanol, biodiesel), em comparação ao combustível fóssil obtido diretamente da extração mineral, é que sistemas energeticamente eficientes devem ser implementados para atender à demanda, de tal maneira que o balanço de energia seja compensador. Sistemas de cogeração, trigeração ou multigeração são alternativas possíveis a serem seguidas a fim de atingir esse objetivo [3].
Para que novos combustíveis provindos de biomassa de oleaginosas obtenham sucesso, alguns aspectos devem ser abordados em sua cadeia de produção, tais como: características das oleaginosas, parâmetros de qualidade, custos com matéria prima e processamento bem como domínio tecnológico. Apesar das vantagens dos biocombustíveis, o alto custo de produção compromete sua competitividade diante dos os combustíveis fósseis. Nesse cenário, a necessidade de se reduzir o custo de produção embasa estudos detalhados que visam analisar e garantir a viabilidade futura dos combustíveis. 1.1. Biodiesel A Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis – ANP, considerando a Medida Provisória N° 214, de 13 de setembro de 2004, define biodiesel como um combustível para motores a combustão interna com ignição por compressão, renovável e biodegradável, derivado de óleos vegetais ou de gorduras animais, podendo substituir parcial ou totalmente o óleo diesel de origem fóssil. Além disso, a resolução 141
n.°42, datada de 24/11/2004, trata da inserção desse novo combustível na matriz energética brasileira. Em termos químicos, o biodiesel é uma mistura de ésteres etílicos ou metílicos comumente obtidos pela transesterificação (TE) de óleos de vegetais superiores, de microrganismos (algas) ou gorduras animais. Usualmente o processo é catalisado por uma base (Hidróxido de Sódio – NaOH – na forma ativa de metóxido ou etóxido sódico ou potássico) ou por um acido (Ácido Sulfúrico – H2SO4) quando então o glicerol dos triacilgliceróis ou triglicerídeos (TAGs) é deslocado por um álcool mais simples, metanol ou etanol [4]. Apesar de seu desempenho similar ao diesel petroquímico, o biodiesel pode propiciar queima mais limpa através de emissões veiculares menos poluentes. Além disso, o biodiesel pode ser mesclado ao diesel de origem fóssil ou substituí-lo integralmente. Esta propriedade de combustibilidade ambientalmente correta decorre do fato dos monoésteres contidos no biodiesel e um teor de 10% de oxigênio, situação que não pode ser aplicada no diesel fóssil. A presença de oxigênio facilita a combustão dos hidrocarbonetos recalcitrantes quando se utiliza uma mistura (e.g., B20) de biodiesel 20: diesel 80 [4]. 1.2. Obtenção e Utilização O óleo para produção de biodiesel pode ser obtido de grãos vegetais que acumulam lipídeos tais como a semente de soja e a de girassol, que tem alto teor em óleo transformado de energia solar a energia química pelo processo de fotossíntese destes vegetais. Estes óleos são matéria prima para produção de biocombustíveis bem como são aproveitados pela indústria alimentícia e outras aplicações industriais. A utilização para produção de biocombustíveis que aliam a renovabilidade com emissões ecologicamente mais amigáveis tornam essa fonte de energia uma das soluções para a alta demanda energética. Comercialmente existem três métodos básicos de extração de óleo podendo sofrer algumas modificações ou mesmo serem combinadas entre si: prensa hidráulica por batelada, prensa mecânica contínua (também chamadas de “expeller”) e extração por solventes. As prensas hidráulicas, muito utilizadas originalmente, estão gradativamente sendo substituídas pelas prensas mecânicas (a frio e a quente), devido a sua maior eficiência na extração e facilidade de operação, além de terem custo de aquisição menor. São recomendadas para pequenas cooperativas e organizações de países em desenvolvimento [5].
Na extração por solvente, o n-hexano é usado em lavagens contínuas dos grãos esmagados, dissolvendo o óleo [6]. O método é muito eficiente, mas requer um maquinário complexo e pessoal treinado. Há a exigência de muitos equipamentos de segurança em plantas por solvente devido aos riscos de incêndio. Atualmente, há um novo interesse pelo uso e estudo de prensas mecânicas contínuas para obtenção de óleo a partir de grãos oleaginosos. Os “expellers” não substituirão por completo a extração por solvente, principalmente no processamento de oleaginosas comerciais em grande escala, onde é exigido um alto rendimento em óleo [7]. Aperfeiçoar o processo de prensagem consiste na definição de parâmetros ótimos, como a temperatura e o teor de umidade dos grãos para que sejam alcançados bons rendimentos em óleo, a partir de uma baixa pressão aplicada pela prensa [6]. Para o processo de prensagem mecânico a quente e temperatura ótima para a semente girassol foi de 65 ºC [8] e para a semente de soja foi de 135 ºC [9], obtendo um melhor rendimento de óleo.
2. OBJETIVOS Para os objetivos desta pesquisa, destacam-se os gerais e específicos. Dentre os gerais estão: 1. 2. 3.
Extração de óleo das sementes de girassol e soja através dos métodos de prensagem a quente; Medição da quantidade de óleo em cada um dos tipos de biomassa estudada; Medição da biomassa descartada após prensagem.
Para os específicos, estão: 1. 2. 3.
Cálculo do custo com aquecimento da prensa e processamento da biomassa para extração de óleo; Comparação de custo e eficiência em cada processamento; Apresentação dos resultados e posterior discussão.
Para atingir os objetivos esperados uma metodologia foi emprega e é detalhada nos itens seguintes.
3. MATERIAIS E MÉTODOS Para a remoção do óleo bruto proveniente da biomassa foram utilizados dois tipos de sementes, como mostra a Tabela 1. Dentre elas estão: a soja, também conhecida como feijão-chinês ou feijãosoja e o girassol. 142
Tabela 1: Tipo e Quantidade de Biomassa Processada. Grão Nome Científico
Girassol Helianthus annuus
Soja Glycine max
Massa 250 g 500 g Processada Reproc. do Não Realizado Sim, Uma Vez Bagaço Fonte: Elaborado pelos autores.
A extração do óleo foi realizada com uma prensa com aquecimento na ponteira que facilita a extração. A Figura 1 traz a imagem da prensa utilizada que, segundo o fabricante, tem capacidade para processar entre 150-200 kg de sementes por dia de operação e potência nominal de 2,2 kW. Para realizar a prensagem é possível alterar a temperatura da extração, que varia para o tipo de vegetal empregado, e a rotação do parafuso sem fim utilizado para a prensagem propriamente dita. A rotação foi fixada em 30 Hz (Hertz) e a temperatura de processamento utilizada é apresentada na Tabela 2. Também está disponível o tempo de pré-aquecimento para cada temperatura utilizada. A potência consumida para processamento de cada tipo de semente depende da temperatura e também da força necessária para prensar cada tipo. Durante o processo, mediu-se a corrente com um alicate amperímetro durante o aquecimento da máquina e para prensar a biomassa. A prensagem da biomassa e também a medição da corrente empregada foram realizadas em triplicata. Com a corrente obtida é possível calcular a potência consumida em cada extração de óleo realizada.
Figura 1:. Prensa Utilizada para Extração do Óleo Bruto. Fonte: Elaborado pelos autores.
Tabela 2: Temp. na Prensagem e Tempo de PréAquecimento. Biomassa Processada
Temperatura (°C)
Tempo de PréAquecimento (min.0)
Semente de 80 20 Girassol Semente de Soja 140 40 Fonte: Elaborado pelos autores.
A prensa despende energia através da carga de grãos a ser prensada e também com o aquecimento da prensa. Dessa forma, há inicialmente um gasto com o aquecimento do equipamento uma vez que o experimento se deu em batelada. Porém, a análise de custo pretende extrapolar para a operação contínua do equipamento, de forma a diluir o custo de preparo da máquina. Assim, será apresentado cálculo da batelada e também da hipótese de operação contínua. A corrente consumida está apresentada nos Resultados e Discussões deste artigo. Uma vez em operação e com carga, a prensa despende energia para aquecimento bem como para trabalho mecânico, porém, a resistência de aquecimento é desligada durante parte do tempo, sendo então gasto apenas com a prensagem propriamente dita dos grãos. No caso da soja, cuja temperatura de processamento foi mais alta, a resistência foi acionada durante mais tempo para manutenção da temperatura. Em medidas triplicatas foi percebida a variação da corrente quando o aquecimento estava ligado e desligado na seguinte proporção temporal: 57% do tempo de processamento a resistência estava ligada enquanto 43% do tempo a resistência permaneceu desligada. A corrente média do processamento então foi obtida via média ponderada das correntes de prensagem e de prensagem mais aquecimento. Considerando o caso da soja como o mais crítico, tais valores foram adotados também para o girassol. Assim, para o cálculo do custo da extração, é necessário o tempo (t, em Horas) e a potência (P, em Watts) gasto no processo. Sendo a potência calculada em função da Corrente (I, em Ampère) e da tensão da rede (U, em Volts). Também é utilizado o custo da energia elétrica local (Cenergia, em R$/kWh). Além disso, também é necessário o custo do grão para a extração (CBiomassa, em R$/kg).
[
]
E kWh =
P.t 1000
=
I.U.t
(1)
1000
143
R$ = kg Processado
E ⋅ CEnergia
C1
R$ kg Óleo =
E ⋅ CEnergia MProcessada ⋅ %Óleo
+
CBiomassa
(3)
%Óleo
Para cálculo do gasto no pré-aquecimento da prensa é utilizada a Eq. (4) a seguir:
[ ]
Custo Pré−Aquecimento R$ =
I⋅U⋅t
(4)
⋅ CEnergia
1000
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES Os experimentos foram realizados em triplicata para garantia dos resultados. Tanto o girassol quanto a soja tiveram sua massa medida antes da prensagem e posteriormente foram medidas as massas de óleo obtido e de resíduo (farelo). Os dados coletados são apresentados nas Tabelas 3 e 4 fazendo referência somente ao girassol e soja. Tabela 3: Resultados de Extração para a Semente de Girassol. Descrição Massa Utilizada [g] Massa Líq. de Óleo [g] % de Óleo [%] Massa de Resíduo [g] Tempo de Op. [min.:s]
Batelada 1
Batelada 2
Batelada 3
Média
250
250
250
250
65,3
69
66,4
66,9
26,1
27,6
25,3
26,8
181,9
176,9
181,1
179,9
Massa Utilizada [g] Massa Líq. de Óleo [g]
Batelada 1
Batelada 2
Média
% de Óleo [%]
7,7
5,9
6,8
458,1
450,3
454,2
04:12
03:54
04:03
Descrição
2ª Extração
2ª Extração
Média
Massa Líq. de Óleo [g]
69,0
64,4
66,7
% de Óleo [%]
13,8
12,9
13,3
401,9
401,9
401,9
07:05
06:44
06:75
Massa de Resíduo [g] Tempo de Op. [min.:s]
Massa de Resíduo [g] Tempo de Op. [min.:s]
03:19
03:14
03:21
03:19
Fonte: Elaborado pelos autores.
Batelada 1
Batelada 2
Média
500
500
500
38,3
29,9
34,0
Fonte: Elaborado pelos autores.
De acordo com os resultados, é possível notar que a semente de girassol possui uma eficiência média de extração de 26,8%, o que equivale a uma massa de, aproximadamente, 67 g de um total de 250 g que foram inicialmente inseridas na prensa. Já para a soja, foi executada uma primeira extração, denominada “processo convencional”, que apresentou resultados não satisfatórios para a oleaginosa, com uma eficiência de extração de apenas 6,79%. Sendo assim, como descrito na literatura, optou-se por executar um segundo processo de extração a partir do resíduo do “processo convencional”, aqui denotado por “reprocesso” e, com isso, a eficiência média de extração passou de 6,8% para, aproximadamente, 13,3%, ou seja, um aumento de praticamente 9,6%. 30
Tabela 4: Resultados de Extração para a Semente de Soja. Descrição
Descrição
% de Eficiência
C2
(2)
+ CBiomassa
MProcessada
26,75
1ª Extração
25
2ª Extração
20 15
13,34
10 5 0
6,79 0
Girassol
Soja Oleaginosa
Figura 2: Comparação da Eficiência entre o Processo Convencional e Reprocesso. Fonte: Elaborado pelos autores.
Além disso, é possível notar que para a soja (Tabela 4), quando houve o reprocesso, o mesmo 144
Como objetivo deste trabalho, foi avaliado o custo, em reais, para a execução do processo com relação ao custo de energia [R$/kWh], à potência do equipamento [W] e o tempo de operação do mesmo. Para isso, a corrente foi avaliada em diferentes momentos de operação e o resultado está disponível na Tabela 5. Tabela 5: Consumo de Corrente por Oleaginosa Processada. Oleaginosa Girassol Soja
I1 [A] 2,8 1,2
I2 [A] 3,1 3,3
I3 [A] 1,2 2,2
Corrente de Prensagem I2 Corrente de Prensagem + Aquecimento I3 Corrente de Pré-Aquecimento I1
é bastante significativo. Observa-se que 36 W foram gastos para processar 250 gramas de girassol, enquanto para o aquecimento da prensa foram gastos 88 W. Essa diferença se torna mais significativa conforme se eleva a temperatura, pois no caso da soja, o gasto para processar 500 gramas foi de 72 W e para o aquecimento da prensa 323 W foram gastos. No entanto, conforme abordado, esse custo é diluído conforme se opera continuamente, sendo então mais coerente comparar os valores gastos apenas no processamento da massa e desconsiderar o valor de pré-aquecimento. 0,45
Tabela 6: Custos Obtidos. Oleaginosa
Custo Biomassa [R$/kg]
E [kWh]
C1
C2
Girassol
1,092
0,0361
1,20
4,62
Soja
1,342
0,0726
1,45
11,15
Unidades: C1 → R$/kg Processado C2 → R$/kg Oléo Fonte: Elaborado pelos autores.
Nos dados acima, foi desconsiderado o gasto com o pré-aquecimento da prensa, devido ao fato de se esperar uma operação contínua na qual tal gasto não terá grande influência. Os custos com esse aquecimento, para efeito de comparação, estão disponíveis na Tabela 7: Tabela 7: Custo Obtido com o Processo de PréAquecimento. E C Biomassa Pré-Aquecimento Pré-Aquecimento [kWh] [R$] Girassol 0,088 0,07 Soja 0,323 0,25 Fonte: Elaborado pelos autores.
Apesar do baixo custo para o aquecimento, relativo ao custo de operação da máquina, o valor
E de Pré-Aq. [KWh]
0,35 0,30
0,07
0,25
0,32
0,20 0,15
0,25
0,10 0,05
0,09
0,00 Girassol
Fonte: Elaborado pelos autores.
O custo da energia elétrica no Estado do Paraná é de R$ 0,79/kWh, valor para instalação industrial. Com isso, o custo considerando o consumo real da máquina está disponível abaixo:
E Processo [KWh]
0,40
Consumo em kWh
ocorreu de forma mais lenta quando comparado ao processo convencional. Um dos principais fatores deste fenômeno se deve ao fato de que, quando o grão de oleaginosa é inserido pela primeira vez na prensa, o mesmo possui maiores taxas de umidade quando comparada à segunda passagem, ou seja, o resíduo se apresenta muito mais seco que o grão em si.
Soja
Figura 3: Comparação do Custo. Fonte: Elaborado pelos autores.
Também para efeito de comparação, foi também calculado o gasto considerando apenas a potência nominal da prensa e o seu tempo de operação para cada processamento e o resultado está apresentado abaixo: Tabela 8: Custo Obtido considerando a Potência Nominal da Prensa. Biomassa
C Biomassa [R$/kg]
E [kWh]
C1
C2
Girassol
1,092
0,122
1,46
5,90
Soja
1,342
0,254
1,73
13,86
Unidades: C1 → R$/kg Processado
C2 → R$/kg Oléo
Fonte: Elaborado pelos autores.
Extrapolação Para Escala Industrial Em processos industriais, os custos com préaquecimento são diluídos no custo total. Isto ocorre porque o pré-aquecimento acontece uma única vez ao dia, enquanto o processamento da biomassa e a manutenção da temperatura se estendem para o restante do tempo. Se 145
extrapolarmos o processamento desta pesquisa para 24 horas, percebe-se que o custo com preaquecimento chega a 0,57% do custo total com energia elétrica para o processamento da semente de girassol e 1,19% para a soja. A Tabela 9 traz estes valores de maneira resumida, considerando os custos com energia elétrica total para uma extrapolação de 24 horas de extração. Tabela 9: Custo de Energia elétrica para Preaquecimento e Processamento de Biomassa Extrapolados para 24 horas. Biomassa
C4 [R$]
C5 [R$]
C6 [R$]
K [%]
Girassol
12,21
0,07
12,28
0,57
Soja
12,31
0,25
12,56
1,19
Unidades: C4 → Custo de Energia Elétrica para Processamento da Biom
C5 → Custo de Energia Elétrica para Pré_Aquecimento C6 → Custo Total com Energia Elétrica.
K → % do Custo de Pré_Aquecimento sobre o Custo To Fonte: Elaborado pelos autores.
5. CONCLUSÃO Os custos com a obtenção de óleo bruto extraído da biomassa por meio do processo de prensagem a quente são dependentes do tipo de biomassa processada e dos parâmetros necessários para a extração. Dentre os custos avaliados, estava o de energia elétrica e de aquisição da biomassa. Dentre os custos totais (dividido pela massa de óleo extraído), percebeuse que o custo para extração do óleo de soja é acerca de R$ 6,50 superior ao custo por quilograma de óleo extraído da semente de girassol. Esta diferença baseia-se na necessidade de reprocessamento da soja para extração de óleo, bem como em temperaturas superiores para sua extração, conforme já apresentados na literatura. A temperatura de extração do óleo de soja é 70°C
superior quando comparado à temperatura de extração do óleo de girassol. Outro fator que influencia para o fato de óleo de soja ser mais alto é decorrente do preço comercial da biomassa: cerca de R$ 0,25 por quilograma mais elevado. Além do mais, por apresentar uma menor porcentagem de óleo em sua composição, o custo do óleo de soja por quilograma extraído torna-se, consequentemente, maior.
6. REFERÊNCIAS [1] LEE, O. K.; OH, Y.K.; LEE, E. Y. “Bioethanol production from carbohydrate-enriched residual biomass obtained after lipid extraction of Chlorella sp”. KR-1. Bioresource Technology. V. 196, P. 22-27, Jul. 2015. [2] DHILLON, R. S.; WUEHLISCH, G. V. “Mitigation of global warming through renewable biomass”. Biomass and bioenergia, v. 48, p. 75-89, Dec. 2012. [3] VARGAS JVC, MARIANO AB, CORRÊA DO, ORDONEZ JC. “The microalgae derived hydrogen process in compact photobioreactors”. International Journal of Hydrogen Energy 39:9588-9598, 2014. [4] FONTANA, J. D. “Biodiesel (para leitores de 9 a 90 anos) ”. Curitiba: UFPR, 2011. 253f. [5] WEISS, E. A. Oilseed crops. 1ª ed. London: Longman,–“Oilseed processing and products”, cap. 11, p. 528 – 596,1983 [6] MPAGALILE, J.J., HANNA, M.A., WEBER, R. “Design and testing of a solar photovoltaic operated multi-seeds oil press. Renewable Energy”, v. 31, p. 1855-1866, 2006. [7] WIESENBORN, D., DODDAP, R., TOSTENSON, K., KANGAS, N. Cooking indices to predict screwpress performance for crambe seed. Journal of the American Oil Chemists´ Society, v. 78, p. 467 – 471, 2001. [8] PIGHINELLI, A. L. M. T. “Extração mecânica de óleos de amendoim e de girassol para produção de biodiesel via catálise básica”. 80f. Tese (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Faculdade de Engenharia Agrícola da Universidade Estadual de Campinas, Campinas, Fev. 2007. [9]
TYSINGER, J., “Low-Linolenic Soybean Oil Process”. U.S. Patent 60/778,341. Mar. 2007. Warsaw, NC.
146
EFICIÊNCIA ENERGÉTICA
147
24.
DETERMINAÇÃO DA DIVISÃO DOS CUSTOS ENERGÉTICOS POR USO FINAL EM UM HOTEL UTILIZANDO MEDIÇÃO DE ENERGIA. Lucas Beltram1, Eduardo Schmidt2, Rafael Torres3 & Daniel Manica4
RESUMO
Petinelli, Porto Alegre, Brasil. E-mail: 1lucas@petinelli.com, 2eduardo@petinelli.com, 3rafael@petinelli.com, 4daniel@petinelli.com
As edificações são responsáveis por 40% do consumo de energia mundial e por 30% das emissões de CO2. Hotéis, por sua vez, encontram-se entre as tipologias de edifícios que mais consomem energia. Por conta disso, visando assessorar a administração de um hotel na redução dos custos energéticos, esse trabalho determinou a representatividade dos principais usos finais no custo de energia total do edifício, utilizando a medição como metodologia. Ainda, o trabalho avaliou o comportamento do consumo diário de energia do sistema central de água gelada em relação à temperatura média diária do ar externo. Os resultados dos cálculos de representatividade mostraram que os custos mais significativos se encontram nos apartamentos de hóspedes (37%), na central de água gelada (22%) e no aquecimento de água (13%). Ainda, os elevadores e a iluminação de corredores e escadas somados representam 5%. Os 23% restantes referem-se às cargas não medidas e erros embutidos. Já os resultados da análise do consumo da central de água gelada, avaliado por 2 regressões lineares, possibilitou determinar um modelo matemático que representa a relação entre as variáveis. Tal modelo pode ser utilizado como o modelo de linha de base na execução de um futuro plano de medição e verificação. Palavras chave: Medição de energia, usos finais, hotel, energia elétrica, eficiência energética.
1. INTRODUÇÃO
2. OBJETIVOS
Edificações são responsáveis por 40% do consumo de energia mundial e por 30% de toda a emissão de CO2 [1,2]. Além disso, devido a características operacionais, os hotéis encontramse entre as edificações que mais consomem energia, atrás apenas de “shopping centers” e hospitais [3]. Sendo assim, a aplicação de ações de eficiência energética em edificações dessa tipologia pode contribuir para redução da demanda energética mundial.
O presente trabalho teve como objetivo principal determinar a representatividade dos usos finais de um hotel no custo energético total, visando assessorar a administração do empreendimento na aplicação de ações de eficiência energética, de forma consciente quanto ao impacto gerado na redução do custo total, possibilitando maximizá-lo.
A medição de energia proporciona informações referentes ao desempenho de uma edificação e o conhecimento adquirido com análises tem potencial de aprimorar o desempenho do edifício [4]. Ainda, a medição de energia pode auxiliar na identificação de oportunidades de corte de custos detectando ineficiências [5]. Entretanto, o impacto de ações de eficiência energética aplicadas a usos finais específicos de uma edificação, está diretamente associado à representatividade do uso final no consumo total, de forma que se torna indispensável entender quanto cada sistema contribui no consumo total. A forma mais confiável de se determinar o consumo por uso final é medindo diretamente [6].
Ainda, o objetivo secundário foi determinar um modelo matemático que representasse uma possível correlação entre o consumo da central de água gelada e a temperatura do ar externo, que pudesse ser utilizado como modelo de linha de base em um plano de Medição e Verificação.
3. MÉTODOS 3.1. Informações do Hotel Analisado O hotel do estudo localiza-se na cidade de Porto Alegre/RS e foi construído no ano de 2001. Composto por 168 apartamentos divididos em 12 pavimentos, ele possui uma área construída de aproximadamente 14.000 m². No ano de 2015, o custo total de energia do hotel foi de R$ 804.351,09 – sendo que 85% de 148
energia elétrica e 15% de gás liquefeito de petróleo (GLP). Em relação aos sistemas consumidores de energia, o hotel possui uma central de água gelada, composta por 1 chiller e 9 fancoils, com capacidade de refrigeração de 84,5 TR, e que climatiza ambientes de uso comum – restaurante, 3 salas de convenções, hall de entrada, sala de ginástica, “coffee shop” e sala de administração. Além disso, o sistema central de água gelada havia sido projetado para outros 13 fancoils que atendiam as circulações de acesso aos apartamentos, os quais atualmente se encontram desativados. Sendo assim, devido a essa desativação, o sistema opera com 71% da capacidade nominal de projeto. Para a climatização dos apartamentos de hóspede, cada um possui 2 equipamentos individuais de ar-condicionado atendendo quarto e sala. Dentre os 168 apartamentos, 24 possuem equipamentos do tipo split convencional no quarto e na sala, e os demais possuem equipamentos do tipo “split window” no quarto e ar-condicionado de janela na sala. Além disso, a demanda de água quente para duchas e piscina aquecida é suprida por um sistema central composto por 3 caldeiras, que utiliza gás liquefeito de petróleo (GLP) como fonte de energia. Por fim, a maior parte do sistema de iluminação utiliza lâmpadas fluorescentes compactas, as quais vêm sendo substituídas por lâmpadas LED, conforme queimam.
e precisão de 0,5%, os quais foram utilizados em conjunto com transformadores de corrente (TCs) dimensionados de acordo com as cargas monitoradas. A Figura 1 apresenta uma foto dos equipamentos de medição instalados no hotel. 3.3. Cargas Monitoradas Visando estabelecer quais seriam os pontos do sistema elétrico que seriam monitorados, realizou-se um levantamento dos quadros elétricos do hotel, levando em consideração fatores como: o espaço disponível para instalação dos TCs e para o posicionamento do medidor, e a separação das cargas nos quadros e nos circuitos. Para determinar as cargas a serem monitoradas, apresentadas na Tabela 1, considerou-se o número de medidores disponíveis e a avaliação do sistema elétrico realizado. Tabela 1 – Medidores instalados e respectivas cargas monitoradas. Medidor 1 2 3 4 5 6
Carga monitorada Chiller Fancoils Iluminação – corredores e escadas Elevador social Elevador de serviço Apartamentos – 7º pavimento Fonte: Elaborado pelos autores.
3.4. Cálculo da Representatividade por Uso Final Os cálculos desenvolvidos consideraram dados registrados pelos medidores da Tabela 1, entre os dias 25/10/15 e 24/02/16. O objetivo da escolha desse período foi coincidir o período de medição com os dias em que a concessionária de energia elétrica realizou a leitura do medidor geral. Dessa forma, se mantém a consistência na comparação dos dados das contas de energia elétrica com os dados dos medidores. Além disso, converteram-se os dados de consumo de energia elétrica em custo de energia utilizando a tarifa média registrada no período, igual a R$ 0,69 por kW∙h.
Figura 1 – Multimedidores instalados no hotel. Fonte: Elaborado pelos autores.
3.2. Medidores Utilizados Para realizar a medição de energia, dispunhase de 6 medidores da marca KRON, modelo MultK Grafic, que possuem memória de massa interna
Por sua vez, não foi possível obter a data exata da leitura do medidor geral de GLP utilizado nas contas. Sendo assim, as contas consideradas na análise foram referentes aos meses de novembro e dezembro de 2015, e janeiro e fevereiro de 2016. Então, definiram-se os usos finais que poderiam ser avaliados a partir dos dados de medição, que são apresentados na Tabela 2. 149
Tabela 2 – Usos finais avaliados. 1 2 3 4 5
Central de Água Gelada (Chiller + Fancoils) Iluminação (Corredores e Escadas) Elevadores Apartamentos de Hóspedes Aquecimento de Água Fonte: Elaborado pelos autores.
Devido ao limitado número de medidores, algumas suposições foram consideradas no cálculo da representatividade dos usos finais apartamentos e elevadores. Para os apartamentos, considerou-se que os 11 pavimentos que não foram medidos consumiram o mesmo valor de energia que o 7º pavimento. Já para os elevadores, considerou-se que os 2 elevadores sociais que não foram medidos consumiram o mesmo valor de energia que o elevador social. O cálculo da representatividade de cada uso final comparou sempre valores em custo de energia (R$), tanto para GLP, quanto para energia elétrica.
Além do cálculo de representatividade dos usos finais da central de água gelada, foi realizada uma análise da relação entre o consumo diário de energia elétrica da central de água gelada com as temperaturas médias diárias registradas na cidade de Porto Alegre/RS. Para isso, realizou-se uma regressão polinomial de 6ª ordem entre as duas variáveis, possibilitando desenvolver um modelo matemático que representasse a relação entre o consumo de energia e a temperatura. Visto que os medidores 1 e 2 permaneceram instalados no hotel por mais tempo que os demais, os dados utilizados nessa análise não se limitaram aos 4 meses utilizados para o cálculo de representatividade. Nesse caso, utilizaram-se dados de medição obtidos no período de 07/10/2015 a 01/08/2016. Os dados de temperatura utilizados na análise foram retirados do banco de dados do CPTEC/INPE, referentes à estação meteorológica SBPA localizada no Aeroporto Internacional Salgado Filho, em Porto Alegre/RS.
3.5. Análise do Consumo da Central de Água Gelada. Tabela 3 – Custos de energia por uso final para o período de medição (R$). Uso Final
25/10 a 24/11
25/11 a 24/12
25/12 a 24/01
25/01 a 24/02
Total
Central de Água Gelada
10.787
13.892
16.793
17.091
58.562
Iluminação Corredores/Escadas
2.363
2.350
2.332
2.272
9.318
Elevadores Apartamentos Demais Usos
1.252 14.548 15.127
1.225 18.986 17.157
1.243 23.300 28.409
1.277 44.994 2.569
4.997 101.827 63.263
Aquecimento de Água
8.482
10.057
9.131
7.076
34.746
52.559 63.668 81.208 retirados das contas de energia Fonte: Elaborado pelos autores.
75.279
272.714
Total1
1 Valores
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO 4.1. Cálculo da Representatividade por Uso Final A Tabela 3 apresenta os custos de energia por uso final, calculados a partir dos dados de medição coletados no período. O custo total de energia no período foi de R$ 272.714,04 sendo o mês de janeiro (25/12 a 24/01) o que apresentou os maiores custos de energia, com R$ 81.208,19. Acredita-se que tal comportamento se deve ao uso intenso equipamentos de ar-condicionado devido às maiores temperaturas que se registram na cidade de Porto Alegre nessa época.
Ainda, percebe-se uma grande variação nos custos de energia dos Demais Usos durante o período. Uma possível razão para essa variação é o fato de que as suposições que foram realizadas adicionam erros nessa classificação. Por exemplo, caso os pavimentos não medidos consumiram mais do que o que foi considerado, esse custo extra que não está entrando na classificação de Apartamentos de Hóspedes acaba sendo transferido para os Demais Usos. A Figura 2 apresenta a representatividade em percentual dos custos de energia de cada uso final no custo total do período avaliado. 150
4.2. AnĂĄlise do Consumo da Central de Ă gua Gelada.
21% 3%
23%
2%
37%
Central de à gua Gelada Iluminação Corredores/Escadas Elevadores Apartamentos
Figura 2 â&#x20AC;&#x201C; DivisĂŁo dos custos de energia entre usos finais. Fonte: Elaborado pelos autores.
De acordo com a Figura 2, os apartamentos de hĂłspedes representaram 37% dos custos. Esses custos sĂŁo referentes aos equipamentos de tomada instalados nos apartamentos como geladeira, fogĂŁo elĂŠtrico e televisĂŁo, alĂŠm da iluminação e dos equipamentos de ar-condicionado. O Ăşnico custo que nĂŁo estĂĄ incluso nessa classificação e que pertence aos apartamentos ĂŠ o aquecimento de ĂĄgua que se encontra nos custos de GLP. Ainda, a classificação Demais Usos, com 23% dos custos totais, refere-se Ă s cargas de uso comum que nĂŁo foram medidas e dos erros adicionados pelas suposiçþes. Cargas presentes nesse uso sĂŁo: iluminação dos estacionamentos, iluminação das salas de convençþes, iluminação do hall de entrada e diversos equipamentos conectados nas tomadas. JĂĄ o total dos gastos com a Central de Ă gua Gelada, que compreende tanto o consumo do chiller quanto dos fancoils, representou 21% dos custos de energia do perĂodo. Tal sistema condiciona uma ĂĄrea de piso igual a 715 m² que representa apenas 5% da ĂĄrea de piso do hotel. A comparação da representatividade da ĂĄrea de piso com a representatividade do custo de energia ĂŠ um possĂvel indicador de ineficiĂŞncia energĂŠtica do sistema. Os custos de energia com GLP, utilizados para aquecimento de ĂĄgua dos chuveiros e da piscina, representaram 13% dos custos totais de energia. Devido Ă s mediçþes terem sido realizadas em meses mais quentes de Porto Alegre, essa representatividade deve ser superior nos meses de inverno, onde a utilização do ar-condicionado reduz e o uso de aquecimento de ĂĄgua aumenta. Os usos finais Iluminação Corredores / Escadas e Elevadores nĂŁo apresentaram custos de energia significativos somando 5%.
A Figura 3 apresenta a regressĂŁo polinomial do consumo diĂĄrio da Central de Ă gua Gelada e a temperatura mĂŠdia diĂĄria registrada em Porto Alegre. Consumo de energia [kWh/dia]
13%
1200 1000 800 600 400 200 0
5
8
10
13
15
18
20
23
25
28
30
Temperatura mĂŠdia diĂĄria do ar externo [ÂşC]
Figura 3 â&#x20AC;&#x201C; Relação observada entre consumo da central de ĂĄgua gelada e a temperatura externa registrada. Fonte: Elaborado pelos autores.
A Figura 3 possibilita observar a existĂŞncia de dois comportamentos distintos no consumo de energia da Central de Ă gua Gelada, um para temperaturas acima de 18 ÂşC e outro para temperaturas abaixo de 18 ÂşC. Para temperaturas mĂŠdias diĂĄrias abaixo de 18 ÂşC, o consumo permanece constante, com valor prĂłximo a 200 kWh por dia. Verificou-se in loco que esse consumo se deve a uma bomba de 10 CV que permanece 24 horas por dia ligada, circulando a ĂĄgua pelas tubulaçþes, independente da utilização ou nĂŁo do sistema. Tal fato, aponta uma ineficiĂŞncia no consumo de energia pelo sistema. Um inversor de frequĂŞncia pode mitigar o desperdĂcio de energia. Por sua vez, para temperaturas acima de 18 ÂşC, o consumo apresenta uma relação linear com a temperatura. Devido Ă existĂŞncia de 2 comportamentos distintos, optou-se por separar a regressĂŁo polinomial em duas regressĂľes lineares, uma para temperaturas menores e iguais a 18ÂşC e outra para temperaturas superiores. A Figura 4 apresenta as regressĂľes lineares, separando os dois comportamentos identificados. A Equação 1 apresenta o modelo matemĂĄtico resultante das duas regressĂľes lineares. đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;&#x2021; â&#x2030;¤ 18 â&#x201E;&#x192;,
đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;&#x2021; > 18 â&#x201E;&#x192;,
đ??¸đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2013;ĂĄđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x153; = 1,11. đ?&#x2018;&#x2021; + 220,44
đ??¸đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2013;ĂĄđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x153; = 53,88. đ?&#x2018;&#x2021; â&#x2C6;&#x2019; 671,73
1)
151
Sendo: 4.
possibilidade de impacto na redução no custo de energia total e orienta sobre qual uso final focar os esforços.
đ?&#x2018;&#x2021; - Temperatura mĂŠdia diĂĄria externa em â&#x201E;&#x192;. đ??¸đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2013;ĂĄđ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x153; - Consumo diĂĄrio da Central de Ă gua Gelada, em kWh.
5.
Na anålise do consumo de energia da central de ågua gelada, observou-se a existência de dois comportamentos distintos, um para temperaturas abaixo de 18 ºC e outro para temperaturas acima de 18 ºC, de forma que duas regressþes lineares foram capazes de determinar um modelo matemåtico que representa a correlação entre as variåveis.
Os valores de R² obtidos foram iguais a 0,0081 para temperaturas menores e iguais a 18 ÂşC, e 0,7767 para temperaturas maiores que 18 ÂşC. Dessa forma a correlação da temperatura externa com o consumo da central de ĂĄgua gelada foi maior para a segunda faixa do comportamento (T>18â&#x201E;&#x192;).
Caso um a ação de eficiência energÊtica seja aplicada à central de ågua gelada, o modelo desenvolvido pode ser utilizado como modelo da linha de base para a execução de um plano de Medição e Verificação.
Consumo de energia [kWh/dia]
1200
y = 53,88x - 671,73 R² = 0,7767
1000 800
Agradecimentos
600
Os autores agradecem à empresa Petinelli pelos instrumentos e dados de medição, e à administração do hotel pelas informaçþes fornecidas.
y = 1,11x + 220,44 R² = 0,0081
400 200 0 5
8
10
13
15
18
20
23
25
28
30
6. REFERĂ&#x160;NCIAS
Temperatura mĂŠdia diĂĄria do ar externo [oC]
Figura 4 â&#x20AC;&#x201C; RegressĂľes lineares correlacionando consumo de energia da central de ĂĄgua gelada com temperatura mĂŠdia do ar externo.
[1]
Fonte: Elaborado pelos autores.
Caso seja aplicada uma ação de eficiĂŞncia energĂŠtica e se deseje determinar a real economia obtida com alteração realizada, o modelo matemĂĄtico da Equação 1 pode ser utilizado como o modelo da linha de base (referĂŞncia) na execução de um plano de Medição e Verificação. As temperaturas registradas no perĂodo de determinação da economia permitirĂŁo determinar o consumo do sistema referĂŞncia, determinando o modelo calibrado da linha de base.
5. CONCLUSĂ&#x192;O O cĂĄlculo de divisĂŁo de custos mostrou que os Apartamentos de HĂłspedes, a Central de Ă gua Gelada e o Aquecimento de Ă gua foram os usos finais com os maiores custos de energia, representando 37%, 21% e 13% do custo total, respectivamente.
P.H. SHAIKH, N. B. M. NOR, P. NALLAGOWNDEN, I. ELAMVAZUTHI, T. IBRAHIM, A review on optimized control systems for building energy and comfort management of smart sustainable buildings, Renew. Sustain. Energy Rev. 34 (2014) 409â&#x20AC;&#x201C;429.
[2] A. COSTA, M. M. KEANE, J. I. TORRENS, E. CORRY, Building operation and energy performance: monitoring, analysis and optimization toolkit, Appl. Energy 101 (2013) 310â&#x20AC;&#x201C;316 [3]
FARROU I., KOLOKOTRONI M. & SANTAMOURIS M. (2012). A method for energy classification of hotels: A case-study of Greece. Energy and Buildings, 55: 553-62.
[4] AHMAD M. et al. (2016). Building energy metering and environmental monitoring â&#x20AC;&#x201C; A state-of-the-art review and directions for future research. Energy and Buildings, 120:85-102. [5] J. GENET, C. Schubert, Designing a metering system for small and medium-sized buildings, Technical Report SEMED310007EN, SE, 2011. [6] ALI M. et al. (2011). A cooling change-point model of community-aggregate electrical load. Energy and Buildings, 43:28-37.
A divisão dos custos de energia abre a possibilidade de se tomar uma decisão de aplicar uma ação de eficiência energÊtica sabendo qual a
152
25.
REDUÇÃO DO CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA EM UMA RESIDÊNCIA: SISTEMA EDUCATIVO COMPUTACIONAL Edson Viana Carvalho1, Cleomario Batista Gomes2 & Marcela Alves Pereira3
RESUMO
IFBA - Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia da Bahia, Vitoria da Conquista , Brasil. E-mail: 1digggalego@gmail.com, 2cleomario.cbg@gmail.com & 3 marcela.a.pereira@gmail.com
No presente artigo propôs-se um programa educativo para a redução do consumo energético em residências ou indústrias brasileiras. Com base na implementação de novas fontes para a diversificação da matriz energética brasileira, por causa de sua alta demanda e a busca de uma maior eficiência energética, e também no Programa Nacional de Conservação de Energia Elétrica (PROCEL) que visa o uso eficiente da energia elétrica. Assim, uma possível solução foi proposta através de um programa educativo que auxilia as pessoas no consumo de determinado aparelho. O programa elaborado ainda é um protótipo, mas a meta é que seja de fácil e pratico manuseio, um sistema com um aparelho de medição em cada tomada e ligado a um único servidor que faz os devidos cálculos para cada aparelho em uso na determinada tomada, para a indicação de qual aparelho e qual tomada esta em operação, o servidor possuirá uma tela de toque, e exibira o mapa em 3D do sistema elétrico e a lista dos aparelhos listados. Palavras chave: Energia elétrica, consumo de energia, programa educativo, redução de consumo de energia, eficiência energética.
1. INTRODUÇÃO No mundo hodierno, existe uma dinâmica quantitativa e qualitativa da população mundial no que tange ao avanço de tecnologia, da ciência e pesquisa. Segundo a Empresa de Pesquisa Energética – EPE estima-se que o Brasil tenha um crescimento aproximadamente de 50% da população brasileira até 2050, aumento este que significa também acréscimo no consumo de energia, associada com a mudança do modelo de consumo da população, como a aquisição de novos depósitos para uso pessoal, doméstico e industrial. Numa corrida de demanda e eficiência energética são executadas várias medidas, que visam tanto o aumento da capacidade energética brasileira, bem como políticas de melhoramento do uso dessa energia e como parte desse contexto pode-se citar a criação do Plano Nacional de Energia 2030 (PNE 2030), que envolve instituições como EPE, CEPEL, CONPET, INMETRO, ANEEL, ANP, MCTI, MMA e UNIFEI [2]. Com isso, a diminuição do consumo energético de uma forma sustentável vem sendo debatida frequentemente, nesse aspecto, a eficiência energética é uma maneira de associar o conforto com a sustentabilidade do sistema energético. Logo, com esse propósito foi criado pelo ministério de Minas e Energia e da Indústria e Comercio o Programa Nacional de Conservação
de Energia Elétrica (PROCEL), que tem como objetivo a educação das pessoas nos termos energéticos para que assim gerar uma grande eficiência energética, garantindo dessa forma um melhor aproveitamento da energia gerada e, consequentemente diminuindo na demanda e nos gastos na sua geração [1]. O desperdício de energia elétrica tem um forte impacto tanto na conta de luz, e principalmente no meio ambiente. A energia elétrica em sua maioria é oriunda de fontes que direta ou indiretamente afetam a natureza, logo a diminuição do consumo de energia seria também uma forma de preservação do meio ambiente. Com base nos assuntos expostos, e buscando uma solução viável e que possuísse um maior desempenho, foi proposto um sistema que auxiliasse as pessoas na redução do consumo de determinados aparelhos. Dessa forma, com a leitura do consumo em tempo real e dada sua equivalência em dinheiro, pode-se ter um maior controle nos gastos, principalmente, para pessoas leigas sobre assuntos relacionados ao consumo, contudo podendo assim procurar meios e, alternativas para os equipamentos que consomem mais ou desperdiçam mais energia, que seriam formas de obter uma maior eficiência dos aparelhos ou substituí-los por outras mais eficientes. Nessa linha temática, algumas pessoas já desenvolveram trabalhos relacionados, tendo essa 153
mesma preocupação de redução do consumo energético, dentre eles a monografia de Henrique Amaral Misson da Universidade Federal de Ouro Preto – UFOP [6], e o Trabalho de Conclusão de Curso de Christine Helene G., Cynthia Criswall M., Simone de Lima T. [7], do qual ambos, tratam o monitoramento do circuito elétrico através do Arduino que é uma placa de prototipagem eletrônica que torna a robótica mais acessível a todos, e pode ter funcionalidades desenvolvidas por meio da linguagem C/C++, que utiliza uma interface gráfica escrita em Java [8]. Nessa perspectiva, o sistema a ser trabalhado armazenara dados sobre os equipamentos elétricos como exemplo, a potência e o nome ou código. Serão implantados aparelhos nas tomadas para a medição do consumo na mesma. O operador irá para tela do servidor, onde acessara pelo mapa 3D do sistema elétrico (como demonstrado no anexo 4 ) e escolhera uma tomada a ser utilizada e indicar qual aparelho vai ser plugado, em tomada fixas como, para geladeira e chuveiro é indicado uma única vez e o sistema armazena todos os dados colhidos quando passado corrente elétrica.
2. OBJETIVOS O objetivo desse trabalho é a buscar soluções viáveis para a crise energética e para redução dos custos nas residências. Dessa forma o usuário passaria a gastar menos com a energia elétrica e consequentemente ajudaria com a amenização dos gastos do governo a sua geração.
3. DESENVOLVIMENTO O site Ambiente Energia – Meio Ambiente, Sustentabilidade e Inovação, publicaram em abril de dois mil e dezesseis, um levantamento feito pelo Conselho Mundial de energia (WEC, na sigla em inglês), no qual o Brasil ocupa o 34º lugar no ranking dos países com maior eficiência energética [4]. A partir desse conceito, o grupo estipulou uma maneira de redução do consumo e assim obter uma maior eficiência energética. Vários programas brasileiros criados pelo governo no intuito de obter uma maior eficiência energética têm sido em termos de proporções pouco significativas [5], as pessoas não conseguem enxergar determinadas coisas teoricamente, para isso o presente artigo propôs um sistema de redução do consumo, que pode ser considerado um programa educativo. Seguindo a proposta de educação e melhor eficiência no consumo de energia, desenvolvemos
o programa de algoritmos que visa estabelecer essa reeducação e consequentemente uma melhor eficiência do consumo de energia. Este projeto estabelece uma visão detalhada dos aparelhos eletroeletrônicos e tomada disponíveis no circuito de cada estabelecimento, para isso em cada tomada é instalado um pequeno circuito formado basicamente por um pequeno relé (dispositivo eletromecânico, formado por um magneto móvel, que se desloca unindo dois contatos metálicos) que vai fornecer um controle de quando determinada tomada estiver em uso, associado a um amperímetro que quando determinada tomada estiver acionada, este forneça em tempo real a quantidade de corrente elétrica que estará passando no circuito, cabendo ao usuário do programa algoritmo apenas um prévio cadastramento desta tomada e qual aparelho foi ou será utilizado. Esses dados serão emitidos para um dispositivo controlador central “arduíno” (plataforma de prototipagem eletrônica de hardware livre e de placa única) que será o dispositivo final para entrada dos dados no sistema de algoritmos. O programa consiste num sistema operado por meio de uma tela-painel “touch screen” onde o usuário poderá cadastrar suas tomadas, bem como os seus aparelhos com o tipo, marca, modelo e potência, e as quais tomadas estão relacionadas, com data, horário e tempo de operação de cada tomada. Através de um menu simples, que se pode ter acesso a um determinado conjunto de informações sobre cada tomada ou aparelho cadastrado. Com a utilização do programa será possível ao usuário obter informações dos aparelhos previamente cadastrados, proporcionando ao utente ter o conhecimento de quais dispositivos são os maiores consumidores de energia. Contudo, ainda é possível o usuário fazer comparações com os dados colhidos pelo sistema com as informações cadastrais dos fabricantes de cada aparelho, sobre o seu consumo e detectar possíveis desvios e ou defeitos de fabricação. Através dessas informações o usuário, tem a possibilidade de buscar alternativas sensatas para a redução do consumo em sua residência, através do consenso do uso de determinados aparelhos e/ou a troca por aparelhos que possuem maior eficiência na utilização da energia. Com base nas informações citadas, e em busca de conhecimentos mais sólidos, tecnologicamente, foi criado um protótipo simples, o qual possui o mesmo ideal citado anteriormente, basicamente os mesmos processos, 154
exceto os processamentos online. O protótipo foi programado numa linguagem c++, que é uma linguagem computacional, onde a linguagem é considerada de médio nível, pois combina características de linguagens de altos e baixos níveis do programa que é apresentado na figura 1 e 2.
O sistema proposto é uma maneira de educação para conseguir a redução, ele sozinho de maneira como ferramenta livre, não terá funcionalidade nenhuma se o usuário não tiver a consciência de buscar alternativas para a diminuição do consumo de determinados aparelhos.
5. REFERENCIAS [1] O Programa Nacional de Conservação de Energia Elétrica (Procel). Disponível em: <https://www.eletrobras.com/elb/data/Pages/L UMIS0389BBA8PTBRIE.htm>Acessado em: 20/07/16 às 20h40.
Figura 1: Código e programa (protótipo) compilado. Fonte: Elaborado pelos autores “print screen”do programa Dev-C++
[2] Consumo de Energia no Brasil: Análises Setoriais. Disponível em: <http://www.epe.gov.br/mercado /Documents/S%C3%A9rie%20Estudos%20de%20E nergia/DEA%2010-14%20Consumo%20de%20 Energia%20no%20Brasil.pdf> Acessado em: 20/07/16; às 19h00. [3] PROCEL EDIFICA - Eficiência Energética nas Edificações. Disponível em: <http://www. procelinfo.com.br/data/Pages/LUMIS623FE2A5IT EMIDC46E0FFDBD124A0197D2587926254722LUMI SADMIN1PTBRIE.htm> Acessado em:19/07/16 ás 22h00 [4]
Figura 2: Código do programa (protótipo). Fonte: Elaborado pelos autores “print screen”do programa Dev-C++
4. CONSIDERAÇÕES FINAIS Dado o exposto, pode-se perceber além da praticidade do sistema e seus benefícios para a diminuição do consumo, uma forte relação com o meio ambiente e com a política. O sistema proposto tem por finalidade ser educativo, fazer com que as pessoas leigas entendam como e onde gastão mais em seu consumo elétrico. O sistema ainda esta em fase de criação, sendo aprimoradas e incorporadas novas tecnologias para ter uma relação de custobenefício favorável. Dessa forma, todos os mecanismos utilizados e elaborados visão juntamente com custo a comodidade do usuário.
Ambiente Energia – Meio Ambiente, Sustentabilidade e Inovação. Disponível em: <https://www.ambienteenergia.com.br/> Acessado em: 19/07/16 às 00h30
[5] A Conservação e uso eficiente de energia no Brasil. Disponível em: <http://www.fem.unicamp.br/~jannuzzi/docume nts/Comciencia12-040.pdf> Acessado em 19/07/16 às 00h40 [6] Monitoramento e Controle Energético Residencial Via Smartphone. Disponível em: <http://professor.ufop.br/sites/default/files/adrie lle/files/monitoramento_e_controle_energetico_res idencial_via0d0asmartphone.pdf > Acessado em 30/10/16 às 12h11. [7] Sistema Supervisório Para Acompanhamento de Consumo de Energia Elétrica Residencial. Disponível em: < http://nupet.daelt.ct.utfpr. edu.br /tcc/engenharia/doc-equipe/2015_1_04/ 2015_1_ 04_ final.pdf > Acessado em 30/10/16 às 12h16. [8] O que é um Arduino e o que pode ser feito com ele?. Disponível em: < http://www.techtudo. com.br/noticias/noticia/2013/10/o-que-e-umarduino-e-o-que-pode-ser-feito-com-ele.html > Acessado em 31/19/16 às 21h23.
155
26.
ANÁLISE ENERGÉTICA EM SUPERMERCADOS
Guilherme A. Carvalho¹, Michel Rohr², Paulo Cezar Bauer³, Roberto Cesar Betini4 UTFPR, Curitiba, Brasil. E-mail: ¹gui_1991@hotmail.com, ²michel.rohr@hotmail.com, ³paulocezarbauer@hotmail.com & 4betini@utfpr.edu.br RESUMO
Este trabalho mostra, através de diversas análises, maneiras de se reduzir custos com energia elétrica em supermercados. Para isto foi feito visita a um desses estabelecimentos e foram levantados diversos dados para posterior análise. Os resultados encontrados demonstraram que as combinações de diversas ações de eficiência energética se mostram muito eficazes quando o objetivo é a redução de custos com energia elétrica. Palavras chave: Eficiência energética, análises, redução de tarifa de energia elétrica, supermercados, energia elétrica.
1. INTRODUÇÃO
2. METODOLOGIA
A partir da revisão extraordinária das tarifas concedida pela ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) e o início da vigência das bandeiras tarifárias no ano de 2015, o preço da energia elétrica sofreu um reajuste expressivo, tendo um aumento de 51% no Paraná, apenas neste ano. Com isso, o tema eficiência energética passou a ter importância estratégica para o controle de custos das empresas [1].
O primeiro passo é uma visita à instalação para se obter diversos dados essenciais para elaboração dos estudos que se seguem, como o horário de funcionamento da planta analisada, área total da planta, potência instalada, levantamento das luminárias.
No ramo de supermercados, o uso da energia elétrica é acentuado devido à climatização (sistemas de ar condicionado), aos ambientes refrigerados para conservação de alimentos que necessitem tal especificação (câmaras frias e freezers), e também ao elevado número de luminárias que a instalação necessita, entre outros [2]. A iluminação de um supermercado representa 23% do consumo total de energia do mesmo, ficando atrás somente do sistema de refrigeração, este representa 38%. Outro grande vilão é o sistema de ventilação que equivale a 15% deste consumo [3]. Considerando a conta de energia elevada e impactante para o setor, foi observada a necessidade de realizar um estudo visando medidas de eficiência de energia e ações a serem tomadas para tornar este consumo mais eficiente e consequentemente diminuir as despesas da empresa, tornando-a mais competitiva. O foco deste trabalho foi na parte de iluminação, migração para mercado livre e ações que podem ser solicitadas à concessionária local.
Também é de extrema importância, o acesso a agencia virtual da concessionária a qual o estabelecimento está conectado, para que sejam retirados os dados das faturas de energia elétrica e dados dos medidores digitais de energia. A partir da coleta dos dados iniciam-se as análises e são elaborados os comparativos.
3. COLETA DE DADOS Através de visita ao supermercado do estudo, foi observado que este fica situado na região central de Curitiba-PR, possuí área de aproximadamente 1500 m², seu horário de funcionamento é da 08:00 horas até as 22:00 horas de segunda-feira a sábado. Aos domingos seu horário de funcionamento é das 09:00 horas até as 21:00 horas. Este supermercado faz parte de uma rede de3 lojas. A maior parte de iluminação presente é composta por 432 luminárias com uma lâmpada. Essas luminárias são do tipo tubular de 54W fluorescentes e cada uma possui um reator de 6W. Também da iluminação foram feitas medidas com um dispositivo que mede a incidência luminosa em lux (Luxímetro), para verificar se os níveis de iluminância estão de acordo com os estipulados pela NBR ISO/CIE 8995-1:2013.
156
Com as faturas de energia elétrica do estabelecimento é observado que este é atendido pela distribuidora local (COPEL), e conta com tensão de fornecimento em 13,2kV, na tarifa horária verde e com a medição em baixa tensão [4].
Na Tabela 1 e Tabela 2 são apresentadas as grandezas elétricas faturadas nos últimos 12 meses, e os valores faturados pela concessionária. É destacado também o valor pago conforme a bandeira tarifária vigente referente ao mês faturado.
Tabela 1: Análise dos dados faturados do ano de 2015 (Jul/Dez). Fonte: Elaborado pelos autores
Tabela 2: Análise dos dados faturados do ano de 2016 (Jan/Jul). Fonte: Elaborado pelos autores
Apenas com esta análise de levantamento de dados de consumo, pode-se verificar que ocorreu ultrapassagem de demanda nos meses que antecedem o verão e também nos meses de verão. Uma vez que as temperaturas normalmente são mais altas e se intensifica a utilização de equipamentos de refrigeração. No caso de um supermercado, aumenta-se a utilização do sistema de condicionamento de ar, assim como a utilização de freezers e geladeiras, época em que acontece uma
rotatividade maior de bebidas frias, congelados e sorvetes. Também se pode observar que o consumo no horário de ponta é praticamente zero. Ou seja, este supermercado utiliza-se de gerador no horário de ponta para amenizar seus custos neste horário, que na Tarifa Horária Verde tem seu valor muito elevado em relação à tarifa fora de ponta. É possível visualizar a utilização de energia reativa, consequência de baixo fator de potência, 157
menor que 92%. Isso ocorreu apenas em alguns meses (Jul. à Nov.) do ano de 2015. Para resolver essa situação recomenda-se a instalação de banco de capacitores ou apenas regulagem do controlador horário, que talvez esteja entrando em horário errado. No ano de 2016, este problema praticamente não ocorreu, devido à manutenção e/ou instalação correta da quantidade de capacitores necessários.
4. ANÁLISE DOS RESULTADOS Com os dados da memória de massa obtidos na agencia virtual da concessionária, foi criado um gráfico da demanda medida a cada 15 minutos, apresentado na Figura 1.
Figura 1– Gráfico de Demanda Fonte: Elaborado pelos autores
Na Figura 1 podemos observar que não existe dados de demanda em um determinado horário, que corresponde ao horário de ponta (normalmente 3 horas consecutivas das 18 horas às 21 horas), visto isso, podemos confirmar que o supermercado está utilizando gerador para suprir seu funcionamento neste horário. 4.1. Estudo de economia enquadramento tarifário
com
melhor
Para a escolha da melhor opção tarifária foi utilizada uma planilha que calcula o custo mensal para as duas opções tarifárias: verde ou azul (Tabela 3). Nesta planilha são dados de entrada, a demanda e o consumo ativo e reativo, e os dados de saída são o custo mensal em reais e o custo por MWh (R$/MWh). Algumas premissas foram adotadas no preenchimento da planilha, primeiramente na linha (A) temos a demanda contratada na ponta sendo igual a fora de ponta, em (B) temos algo semelhante onde a demanda medida da ponta foi considerada como igual a fora da ponta. Outra medida adotada na linha (C) foi considerar para o consumo da ponta como sendo 17,16% do consumo fora de ponta, conforme dados obtidos através do analisador de energia. Esse consumo não pode ser observado nas faturas devido ao fato do Supermercado “A” utilizar gerador no horário da ponta.
Tabela 3: Planilha de Opção Tarifária. Fonte: Elaborado pelos autores
Nas colunas “Tarifa Verde” e “Tarifa Azul” estão o valor em R$ para cada parcela do cálculo e na linha (D), temos o resultado final que é a soma dessas parcelas e o valor final do custo de energia para as duas opções tarifárias. Por fim, os impostos utilizados foram PIS 1%, COFINS 4,7% e ICMS 29%, juntamente com as tarifas atualizadas referente à resolução homologatória nº 2.096 [5]. 158
Através da Tabela 3 foi feita uma simulação mês a mês num período de um ano, para verificar qual opção nos da o menor custo. A Tabela 4 mostra o resultado destas simulações.
fluorescentes. A nova potência total instalada seria de 12,96 kW e teria um consumo total mensal de 5.132,16kWh. O valor da tarifa pago pelo Supermercado “A” no horário de ponta é de R$ 1,6078/kWh e fora de ponta é de R$ 0,5281/kWh (referente à 07/2016 e incluso os valores de impostos) dados obtidos a partir do custo unitário da tarifa horária verde ponta e fora de ponta. Logo, a economia mensal seria de R$ 4.034,15. (2):
O payback do sistema pode ser expresso por
Payback =
Tabela 4: Resultados Comparativos Tarifa Verde x Tarifa Azul. Fonte: Elaborado pelos autores
Pode-se observar no final da Tabela 4 a economia anual, que é a soma dos custos da simulação no período de um ano, que a melhor opção tarifária para o Supermercado “A” é a tarifa azul, que nos da um total de R$ 74.233,25 a menos em um ano em relação à tarifa verde. 4.2. Estudo de economia com implantação de lâmpadas led O período de Payback é o tempo que um projeto leva para se pagar. É um dos procedimentos mais simples para obter uma estimativa de tempo de retorno e é muito empregado por empresas, por apresentar opções de projetos no qual, o capital investido retorne o quanto antes. A economia mensal obtida pela implantação da iluminação empregando LED’s é calculada por (1). Economia = (C. R. Lamp. Fluorescente + C. E. E. Lamp. Fluorescente)(1) − (C. R. LED + C. E. E. LED) Onde C. R. = Custo de Reposição Mensal e
C. E. E. = Custo Mensal de Energia Elétrica. Neste estudo, é proposto a substituição de 432 lâmpadas fluorescente T5– 1200mm, com potência de 54 W + 6 W do reator, com potência total instalada de 25,92 kW, funcionamento diário de 14 horas (22 dias de ponta e 30 dias fora de ponta) e consumo total mensal de 10.265,32 kWh. W
A proposta é empregar lâmpadas de LED de 30 para substituir as lâmpadas de 54 W
Custo total de implantação Economia Mensal
(2)
O custo de cada uma das lâmpadas LED é de R$ 79,90. Já o custo da mão de obra para instalação é de R$ 15,00 por lâmpada, e o custo de descarte das lâmpadas antigas é de R$ 0,60 por lâmpada, totalizando um custo de implantação de R$ 41.256,00. Assim, estima-se que o payback do sistema de iluminação empregando lâmpadas LED se dê em aproximadamente 10,2 meses. 4.3. Estudo de economia com a migração ao mercado livre De Janeiro de 2015 até Julho de 2016, a quantidade de consumidores livres saltou 81%, considerando as migrações já programadas para o próximo semestre, que devem totalizar em mais de 3.220 consumidores até o final de 2016 – hoje são 2.262. Com este cenário em alta, o mercado livre de energia recebe, em média, 100 novos clientes por mês. Neste embalo, o número de empresas que negociam a própria energia deve dobrar até o final de 2017, avalia [6]. A diminuição no preço da energia é a grande razão do aumento de migração das empresas, mas não é a única. O consumidor livre passa a negociar contratos de fornecimento diretamente com geradores ou comercializadoras, com preço, prazo e índices de reajuste previamente combinados, explica Cristopher Vlavianos, presidente da Comerc. “Isso dá previsibilidade de custo ao consumidor, que já sabe quanto vai pagar pela energia durante a vigência do contrato, sem surpresas no final do mês” [6]. Tendo em vista este cenário atrativo foi realizado um estudo para o Supermercado “A”, que mostra qual seria sua economia caso ingressasse no Mercado Livre de Energia.
159
Empresas com demanda contratada igual ou superior a 500 kW, por unidade ou somatório de unidades com o mesmo CNPJ, podem adquirir energia gerada por fontes renováveis, tais como hidrelétricas de pequeno porte (PCH), termelétricas a biomassa, fontes eólicas, entre outras. Como a soma das três unidades desta rede de supermercados correspondem a 530 kW, estas podem se encaixar como consumidores especiais. Por se tratar de um consumidor especial (demanda entre 500 kW e 3.000 kW) e consumirem energia de fontes alternativas, este tipo de perfil, recebe desconto de 50 % na TUSD (Tarifa de Uso dos Sistemas Elétricos de Distribuição). O consumo total desta unidade foi feito com base na média dos últimos 12 meses de faturamento registrado pela concessionária. Para o consumo na ponta, como o Supermercado “A” utiliza gerador, utilizou-se um valor de 17,16% do consumo fora de ponta. Nas simulações, decidiu-se adotar o valor de 0,16 MWm devido ao fato das comercializadoras adotarem limites de flexibilidade na contratação de energia, com valores médios de 20% tanto para mais quanto para menos, fazendo assim com que o valor escolhido para as simulações seja o suficiente para suprir o consumo do Supermercado “A” e este consumo fique dentro da flexibilidade. Também foram considerados 3% de perdas na geração, este valor é padronizado, tomando o total do consumo (ponta + fora de ponta) e acrescentando 3%. A Tabela 5 mostra um resumo dos dados utilizados nos cálculos do mercado livre. Para o cálculo da viabilidade de migração ao mercado livre de energia, foi utilizada uma planilha, representada na Tabela 6, admitindo os dados da Tabela 5 como dados de entrada para calcular e comparar o mercado cativo com o mercado livre.
Ponta + Ponta) em MWh e divididos pelo o número de horas médio que ocorre em um mês (730 horas) obtendo assim o valor de 0,1646 MWm. Este valor é muito importante para saber o montante necessário para contratação de energia com geradoras, comercializadoras ou leilões que possam ocorrer. A Tabela 6 mostra como é feito o cálculo dos valores do mercado livre, indicando separadamente os valores da distribuição e da geração as quais possuem suas próprias tarifas. Para comparar os diferentes preços da energia no mercado livre foi elaborada uma planilha representada na Tabela 7, nela observa-se que o valor do mercado cativo sempre permanece o mesmo devido à tarifa de uso do sistema e a tarifa de energia terem preços fixados, conforme resolução homologatória nº 2.096. Já o valor do mercado livre depende do valor da energia contratada. Com os valores de energia utilizados na simulação (R$ 150,00/MWh até R$ 250,00/MWh), tem-se uma ideia do percentual de economia possível após a migração para o mercado livre. Na Tabela 7, na linha onde é encontrado o valor 210 que corresponde ao preço R$/MWh da energia, está em destaque pois é justamente o valor utilizado no exemplo da Tabela 6. Na figura aparece o valor 0,21 circulado, e este corresponde à transformação de 210 R$/MWh em 0,21 R$/kWh, devido ao fato dos dados do consumo estarem todos em kWh. Para completar a Tabela 6, foi feito a variação destes valores de 0,15 até 0,25, que correspondem a 150 R$/MWh até 250 R$/MWh, e preenchido na Tabela 7 os respectivos valores.
Tabela 5: Dados para simulação no mercado livre. Supermercado A Concessionária Copel Subgrupo A4 Tarifa Anual Verde Tarifa no Mercado Livre Azul Tipo de Energia Incentivada Desconto na TUSD 50% MWm 0,16 Perdas na Geração 3% Consumo Ponta (kWH) 97.276 Consumo Fora da Ponta (kWh) 16.693 Demanda (kWh) 240 Fonte: Elaborado pelos autores
Como a compra da energia no mercado livre é feita através do MWm (megawatt médio), foi calculado considerando o consumo total (Fora de
Tabela 7 - Economia obtida variando o preço da energia no mercado livre. Fonte: Elaborado pelos autores
Para a empresa ingressar no Mercado Livre de Energia é necessário denunciar/comunicar à Copel, com antecedência mínima de 180 dias do vencimento do contrato de fornecimento, que não deseja a renovação automática. Também é necessária a adequação do sistema de medição e faturamento aos padrões exigidos pela CCEE (Câmara Comercializadora de Energia Elétrica).
160
Tabela 6 - Mercado Cativo Azul x Mercado Livre Azul. Fonte: Elaborado pelos autores
5. CONCLUSÃO A realização desta pesquisa foi feita em diversas etapas. A primeira etapa foi fazer um levantamento dos dados do Supermercado “A”, para que isso fosse possível foram feitas visitas à instalação, medições no local e consulta no sistema virtual da concessionária. Com os dados levantados fomos capazes de realizar os diversos estudos apresentados. As análises das faturas de energia elétrica mostraram que estavam ocorrendo diversas ultrapassagens de demanda, sendo assim, foi realizado um estudo que indicou a demanda ideal a ser contratada, de 237 kW, projetando os custos com essa nova demanda pode ser obtida uma economia anual de R$ 1.868,70. Também através dos dados das análises das faturas, foi realizado um estudo tarifário, com objetivo de escolher a melhor modalidade de tarifa, este estudo mostrou que a modalidade azul é a mais adequada ao Supermercado “A”. Ao final dessa etapa, foi apresentada a economia anual de R$ 74.233,25, o que representa uma diferença de 8,56% da tarifa azul em relação à tarifa verde. Em outra abordagem tarifaria, foi realizado o estudo de viabilidade de migração ao mercado
livre de energia, os resultados revelaram uma economia mensal, dependendo do valor da energia adquirida, em termos financeiros isto representa valores que variam de 9,34% até 34,43% da fatura atual de energia elétrica. Com o levantamento dos dados e simulação da iluminação do Supermercado “A”, foi evidenciado que podem ser feitas substituições das 432 lâmpadas fluorescentes de 54 W atuais por lâmpadas de 30 W de LED, esta mudança traria uma economia mensal de R$ 4.034,15. Com o objetivo de saber o tempo de retorno do investimento, caso seja realizada essa substituição, chegamos à conclusão que o payback é de aproximadamente 10,2 meses. Os valores citados no texto acima estão resumidos na Tabela 8. Também são apresentadas as somas totais projetadas para um mês e um ano.
Tabela 8 - Resumo das Economias. Fonte: Elaborado pelos autores
161
Na Tabela 9 é apresentada a simulação dos resultados antes e depois de realizar os ajustes citados no decorrer deste trabalho, projetado para um mês.
Tabela 9 - Simulação dos Resultados. Fonte: Elaborado pelos autores
Por fim, podemos concluir que existem diferentes formas de se obter economia e melhorar a eficiência energética em um supermercado, algumas ações não necessitam de investimento financeiro, como é o caso da contratação da demanda e da escolha da opção tarifaria. Já outras requerem um investimento inicial, mais que se pagam com o tempo, como foi mostrado no trabalho com o estudo da troca das lâmpadas. Assim, o que deve ser feito é a combinação do maior número de ações possíveis para minimizar os custos e aumentar a eficiência energética.
6. REFERÊNCIAS [1]JASPER, Fernando. Conta de luz no Paraná já subiu 51% neste ano Disponível em: <http://www.
gazetadopovo.com.br/economia/conta-de-luz-noparana-ja-subiu-51-neste-anob8qkz4gt4tdlpa64uzjv4o5uc>. Acesso em: 19 set. 2015. [2]OLIVEIRA, José A. Barros Estudo de Eficiência Energética na Refrigeração de um Supermercado. Universidade de Aveiro 2012. [3]SOUZA, P. H. S. Custo de Energia passa a ser 2ª maior despesa de um supermercado: saiba como economizar. 21 de janeiro de 2016. Disponível em: http://www.linkedin.com/pulse/custo-de-energiapassa-ser-2a-maior-despesa-um-saiba-silva-desouza?forceNoSplash=true>. Acesso em: 13 set. 2016. [4]COPEL, Agência Virtual. Disponível em: <https://agencia.copel.com/AgenciaWeb/autentic ar/loginCliente.do;jsessionid=5207D556F373C5E755 FD251441AB0952.node2>. [5]COPEL, Tributos. Disponível em: <http://www. copel.com/hpcopel/root/nivel2.jsp?endereco=%2F hpcopel%2Froot%2Fpagcopel2.nsf%2Fdocs%2F3EE 1D015FA3F433203257EE6003E128E>. Acesso em: 18 jul. 2016. [6]JUNGES, Cíntia. Pequenas e médias empresas trocam concessionárias por mercado livre de energia. Disponível em: <http://www.gazetado povo.com.br/economia/energia-e-sustentabilidade /pequenas-e-medias-empresas-trocam-concessio narias-por-mercado-livre-de-energia4d72hk2ju hzyukxjk7kerlgnt>. Acesso em: 22 jul. 2016.
162
27.
DESENVOLVIMENTO DE UM PROTÓTIPO PARA MEDIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA Alysson Costa1, Fernanda Ciniello2, Gustavo Grzybowsk3 & Roberto C. Betini4
UTFPR, Curitiba, Paraná, Brasil. E-mail: 1alyssonpercicotty@gmail.com, 2fer.ciniello@hotmail.com, 3gustavo_grzybowski@hotmail.com & 4betini@utfpr.edu.br RESUMO
O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de medição de consumo de energia elétrica no setor residencial que apresenta valores monetários, baseado no sistema tarifário, ao consumidor em tempo real. Após o aprofundamento dos conhecimentos na teoria envolvida e nos medidores inteligentes existentes iniciou-se o desenvolvimento do protótipo. O protótipo foi implementado a um estudo de caso para validação de seu funcionamento onde dados foram coletados para discussão dos resultados. Para que fosse possível verificar se os resultados obtidos no protótipo estavam corretos, foi realizada uma serie de medições em outros equipamentos de uso residencial, com o objetivo de realizar as comparações dos valores encontrados no protótipo com valores obtidos pelo medidor de energia certificado e calibrado fornecido pela COPEL. Palavras chave: Medidor de energia, consumo de energia, energia elétrica, eficiência energética.
1. INTRODUÇÃO Desde que se passou a utilizar eletricidade como fonte energética, sua produção experimentou um crescimento vertiginoso. Este crescimento gera demanda da construção ou ampliação de novas fontes de energia elétrica, aumentando o impacto ambiental. Logo, é conveniente o uso de maneira eficiente da energia elétrica. Monica Menkes (2004) alega que a maioria dos autores que tratam das questões sobre eficiência energética aponta estas ações como sendo um dos instrumentos-chave para a diminuição dos impactos ambientais. Outros defendem que dependendo da forma e aplicação, podem contribuir para as metas de desenvolvimento sustentável. De acordo com o histórico do consumo de energia elétrica fornecido pela Empresa de Pesquisa Energética (EPE), o consumo do setor residencial no Brasil foi responsável por 35% do consumo total no ano de 2015 no país, contabilizando 131 MWh consumidos (EPE, 2016). Mesmo sendo responsável, o consumidor residencial não sabe o quanto está gastando em uma hora deixando uma luz acessa, assistindo televisão, deixando equipamentos no “stand by” entre outras atividades dependentes da energia elétrica. Não se visualiza consumo de energia como despesa em tempo real e muito menos o impacto ambiental. Devido à falta de consciência e preocupação com esse assunto, o consumo de
forma eficiente parece ser um objetivo difícil de alcançar. A visão é um dos cincos sentidos que permitem aos seres vivos aprimorarem a percepção do mundo e é através dela que conscientizaremos o usuário dos benefícios de se consumir energia de forma mais eficiente apresentando em um display informações técnicas e financeiras do consumo de energia elétrica em tempo real. Já existem sistemas que executam o monitoramento em tempo real conhecidos como Home Energy Monitors que serão utilizados como base neste estudo. O protótipo desenvolvido visou reduzir o custo de implementação deste tipo de sistema em relação aos disponíveis no mercado. Esta medida torna-o acessível ao consumidor residencial. Também o mecanismo proposto deve adaptar-se ao funcionamento do sistema tarifário brasileiro, ter um funcionamento e instalação simples, e apresentar uma interface amigável com as informações necessárias. O presente trabalho visa o desenvolvimento de um sistema de medição de consumo de energia elétrica no setor residencial que apresente o valor em Reais brasileiro ao consumidor, baseado no sistema tarifário nacional, utilizando o valor da tarifa fornecida pela Copel, em tempo real.
2. ARGUMENTAÇÃO O uso de redes inteligentes melhora o desempenho do sistema de energia. Deixa mais 163
seguro o fornecimento de energia. Torna possível recompor rapidamente o sistema elétrico em caso de interrupções. Possibilita a geração distribuída por fontes renováveis. Estimula o uso de veículos elétricos. Possibilita a medição e o monitoramento do consumo de energia, água e gás à distância pelo usuário ou concessionária, identificando pontos de perda de energia e proporcionando o uso de uma gama de aplicações e serviços para cidades inteligentes (COPEL, 2015). A medição inteligente poderá auxiliar na redução de desperdícios de energia no setor residencial. Para que isso seja possível é necessário que os consumidores tenham fácil acesso às tecnologias disponíveis, com o monitoramento do consumo individual de cada dispositivo elétrico em sua residência mostrando de forma monetária quanto cada elemento do sistema elétrico residencial consome em um determinado espaço de tempo. Atualmente os sistemas de medição são limitados em relação à quantidade e qualidade de informação que pode ser medida em um determinado ponto da residência. Além disto, a integração entre diferentes sistemas dentro da residência também é complexa tornando o trabalho desafiador. Existem no mercado diversas tecnologias para este fim, porém ainda possuem custo elevado o que não se torna tão atrativo para os consumidores residenciais, visto que a economia de energia é vista a partir da conscientização do consumidor. Os medidores existentes no mercado brasileiro possuem preço que variam desde R$ 120,00, com os mais caros podendo custar até R$ 1.000,00. Esta variação depende das funcionalidades do medidor e da sua forma de realizar a medição. Os medidores inteligentes são utilizados para a obtenção de informações como tensão, corrente, potência e outros, porém, os usuários não têm interesse em dados técnicos e precisam ter acesso a informações mais comuns como quanto em dinheiro está sendo gasto por determinado eletrodoméstico. Dessa forma, é possível visualizar de maneira clara o quanto cada dispositivo consome e facilmente compreender o consumo de energia elétrica. Mesmo com o avanço tecnológico dos medidores inteligentes e da utilização da rede HAN, que é um tipo de rede LAN (Local Area Network), com objetivo de facilitar a comunicação entre os medidores inteligentes e os dispositivos eletrodomésticos (BEM-TOVIM, 2014), essa tecnologia é pouco acessível por se tratar de um
sistema complexo, de difícil utilização e preços altos para o consumidor. Para satisfazer esta lacuna “Home Energy Monitors” foram desenvolvidos. Estes equipamentos fornecem em tempo real, informações do custo referente ao consumo horário de energia elétrica do equipamento em análise. É de fácil utilização e possuí preços mais acessíveis. Atualmente existem muitos modelos disponíveis para compra com preços que variam conforme suas funcionalidades. Estes produtos foram desenvolvidos exclusivamente para ajudar o consumidor a controlar seu consumo. Além disso, são portáteis, mais simples e mais baratos que os contadores inteligentes e conseguem medir e tratar o consumo de energia em tempo real. Porém não substituem o contador tradicional. O protótipo desenvolvido de medição de consumo de energia elétrica se diferencia dos demais existentes no mercado em alguns pontos. Alguns sistemas são do tipo plug-in. Estes tipos de dispositivos ficam instalados entre a tomada de fornecimento de energia e o aparelho do qual se deseja medir. Estes são sistemas práticos para conhecer o consumo dos dispositivos separadamente em uma residência. Não possui a função que disponibiliza o consumo diário de energia de toda a residência de forma visual e nem fornece os dados de forma monetária. Sua interface é pouco amigável. Outros sistemas apresentam diversas funcionalidades, e são estes os dispositivos que utilizamos como modelo. Em nosso dispositivo, cada sensor de corrente envolve um circuito do quadro geral da residência. O Sensor envia o valor de corrente a um microcontrolador Arduino, este calcula o consumo de energia em tempo real e o mesmo é transmitido a um display aonde o usuário pode verificar seu valor a qualquer momento do dia. O protótipo desenvolvido contempla todas as funcionalidades dos sistemas presentes neste estudo com foco principalmente na redução de custo, transmissão de dados via Bluetooth e utilização de componentes eletrônicos mais acessíveis.
3. PROPÓSITO, MÉTODOS E RESULTADOS A promoção da eficiência energética abrange a otimização das transformações, do transporte e do uso dos recursos energéticos, desde suas fontes primárias até seu aproveitamento. Adotam-se, como pressupostos básicos, a manutenção das condições de conforto, de segurança e de produtividade dos usuários, contribuindo, adicionalmente, para a melhoria da qualidade dos 164
serviços de energia e para a diminuição dos impactos ambiental (MMA, 2015). A importância das ações de eficiência energética nos países demonstra que é necessário o máximo aproveitamento da oferta de energia existente reduzindo a necessidade de realizar novos investimentos em usina e também, reduzindo o custo da produção e o uso final da energia. A eficiência energética tende a reduzir as perdas ocorridas na distribuição de energia e ao mesmo tempo tornar mais eficiente o consumo de energia, postergando a necessidade de aumentar a capacidade já instalada e a necessidade de novos investimentos. A medição inteligente poderá auxiliar na redução de desperdícios de energia no setor residencial. Para que isso seja possível é necessário que os consumidores tenham fácil acesso às tecnologias disponíveis, com o monitoramento do consumo individual de cada dispositivo elétrico em sua residência mostrando de forma monetária quanto cada elemento do sistema elétrico residencial consome em um determinado espaço de tempo. A busca por aliar o crescimento com o uso eficiente da energia fortaleceu duas das principais estratégias existentes na atualidade: a geração com fontes de energias renováveis e a gestão da energia. A eficiência energética aparece como uma
alternativa muito mais barata e eficiente. Poupando os recursos naturais ao reduzir os desperdícios, diminuem-se os custos de produção. A implementação de estratégias que promovam o incremento da eficiência energética depende de orientações e dispositivos que sensibilizem os agentes consumidores O objetivo deste projeto foi propor e desenvolver um protótipo que realize a medição do consumo de energia em tempo real de equipamentos residenciais ou de um determinado circuito. O diagrama em blocos do Quadro 1 ilustra os elementos do sistema com suas respectivas interligações. O protótipo é composto por dois blocos, sendo um bloco composto por um sensor de corrente que ficará conectado ao equipamento a ser analisado[1] (um eletrodoméstico), um sensor de corrente não invasivo [2], microcontrolador Arduino [3] e um display [4] que será a interface do hardware, a ser desenvolvido. O microcontrolador possui uma porta USB [7] que será a entrada no Arduino. O segundo bloco será um “software” [5] que será desenvolvido e utilizado para exibição dos resultados. Este “software” recebe os dados através de uma interface de comunicação wireless [6] conectada ao computador [5].
Quadro 1- Diagrama em Blocos do Projeto. Fonte: Elaborado pelos autores.
O protótipo do medidor de energia foi construído para analisar o valor de corrente e tensão considerando um circuito monofásico. Através dos dados de corrente e tensão é possível realizar uma programação para obter potência consumida pelo equipamento ligado ao circuito monitorado. Com base nisso, é possível obter o valor da energia
consumida por este aparelho em um determinado tempo. Neste projeto foi utilizado um medidor de corrente não invasivo, ou seja, para medir a corrente do circuito não é necessário que se faça nenhuma alteração no mesmo. Ele comporta-se como um amperímetro e, se faz necessário apenas abrir o 165
sensor e envolver o fio do equipamento que será medido. Para que a medida seja mais precisa é necessário que apenas um fio seja envolvido no sensor, caso contrário pode-se ter valores incorretos ou zerados. Para a montagem do hardware foi utilizado uma placa de MDF para a fixação dos periféricos, sendo eles: um filtro de linha (1) para ligar o
equipamento a ser medido, uma bateria de 9V(2) para alimentar o Arduino, a placa de circuito impresso(3), o Arduino(4), sensor de corrente(5), adaptador CA-CA(6) que deve estar envolvido no cabo do equipamento a ser medido. A Figura 1 ilustra a montagem final do protótipo.
Figura 1 - Montagem Final do Protótipo. Fonte: Elaborado pelos autores.
Para a calibração do protótipo foram utilizados um medidor eletrônico trifásico “SAGA 1000” e uma carga resistiva variável. Ambos os equipamentos foram fornecidos pela Copel e são mostrados na Figura 2. Com essa carga variável
ligada na rede foi possível variar a corrente de 0 a 50A. Através do medidor de energia calibrado foi coletada uma série de amostras, variando a corrente de 1A até 35A com um acréscimo de 2A por amostra.
Figura 2 - Medidor Eletrônico e Carga Resistiva Variável. Fonte: Elaborado pelos autores.
Para realizar a calibração, foram comparados os dados fornecidos pelo equipamento calibrado com
os dados do protótipo. Assim foram feitos os devidos ajustes na programação do protótipo. Os 166
resultados obtidos foram armazenados em uma planilha do Excel. Nesta planilha inseriram-se os dados de projeto como tensão, corrente e potência. Com o objetivo de se estabelecer as características reais de funcionamento do medidor proposto, foram determinadas algumas condições de teste e avaliados seus resultados em termos de erro percentual, comparando o protótipo a um registrador comercial de energia elétrica. Os valores de erro obtidos foram ainda comparados aos padrões da norma NBR14519, para especificação de medidores eletrônicos de energia elétrica.
Para que fosse possível verificar se os resultados obtidos no protótipo estavam corretos, foi realizada uma serie de medições em outros equipamentos de uso residencial, com o objetivo de realizar as comparações dos valores encontrados no protótipo com valores obtidos pelo medidor de energia certificado e calibrado fornecido pela Copel, do fabricante Landys Gyr, modelo SAGA 1000. Segue abaixo tabela com os valores obtidos na medição de consumo de um aquecedor de passagem:
Tabela 1: Valores Obtidos do Aquecedor de Ambiente
Corrente (A) SAGA 1000 Protótipo Erro 7,91 7,68 7,9 7,68 7,87 7,62 7,87 7,69 7,87 7,70 7,87 7,68 7,87 7,67 7,87 7,68 7,87 7,69 7,87 7,68 7,87 7,68
2,91% 2,78% 3,18% 2,29% 2,16% 2,41% 2,54% 2,41% 2,29% 2,41% 2,41%
Aquecedor de Ambiente Tesão (V) Potencia (kW) SAGA 1000 Protótipo Erro SAGA 1000 Protótipo Erro 127 129,45 -1,93% 1004,57 994,1825 1,03% 127 127,54 -0,42% 1003,3 979,4884 2,37% 127 127,64 -0,50% 999,49 972,5921 2,69% 127 127,19 -0,15% 999,49 978,1159 2,14% 127 128,32 -1,04% 999,49 988,0432 1,15% 127 129,71 -2,14% 999,49 996,1923 0,33% 127 128,58 -1,24% 999,49 986,2057 1,33% 127 127,61 -0,48% 999,49 980,0634 1,94% 127 129,05 -1,62% 999,49 992,4321 0,71% 127 129,08 -1,64% 999,49 991,3559 0,81% 127 129,59 -2,04% 999,49 995,2655 0,42% Fonte: Elaborado pelos autores.
4. CONCLUSÃO Este trabalho atingiu o objetivo principal, o de desenvolver um protótipo de medição do consumo de energia em tempo real, com custo acessível. O protótipo facilita a visualização dos dados e possibilita um melhor acompanhamento do consumo de energia, podendo ser usado para reduzir o desperdício de energia. Ao se conhecer o consumo atual dos equipamentos ligados na rede, o usuário poderá atuar de maneira proativa em busca da minimização do desperdício. A solução adotada, com o sensor de corrente não invasivo para detecção de corrente e o módulo Bluetooth para comunicação, se apresentou como a de menor custo. Este protótipo apresentou um desempenho confiável, com baixo custo de implementação e facilidade de manuseio, assim como a facilidade da visualização dos dados em um
aplicativo, tendo atingido todos os principais do projeto proposto.
objetivos
Os objetivos específicos foram atingidos com êxito. O microcontrolador Arduino funcionou conforme o esperado e através dele e dos sensores de tensão e corrente foi possível medir com eficiência o consumo de energia elétrica. O medidor desenvolvido apresentou um resultado satisfatório nos testes, tomando como base um equipamento comercial (Medidor de energia residencial modelo SAGA 1000), onde se pode observar que os valores de tensão e corrente medidos pelo módulo estavam bem próximos dos observados no SAGA 1000. A taxa de erro foi de 3,1%, em média. Este erro está dentro do aceitável, porém os estudos em relação a eles devem continuar para que seja possível diminuir este erro de medição.
167
Os módulos de medição e de coleta de dados foram concluídos e testados. O projeto apresenta uma visão voltada para a sustentabilidade possibilitando ao usuário comum controlar seus gastos com energia. Futuramente, é pretendido realizar melhorias visuais no protótipo a fim de que o protótipo possa ser considerado um produto e então comercializado. Outra proposta futura seria criar um banco de dados no aplicativo para que o mesmo possa ser disponibilizado e a partir dele criar metas de consumo para o consumidor. Também é interessante o incremento de mais sensores de corrente para o cálculo individual do consumo de várias cargas e também a intervenção no circuito, ou seja, ligar e desligar cargas através da rede wireless. Este trabalho foi desenvolvido com o intuito de atingir o objetivo principal proposto, um protótipo de medição do consumo de energia em tempo real, com custo acessível. O preço alcançado foi de R$108,00 enquanto que no mercado, o menor preço encontrado é de R$90,00, porém este não tem funções de consumo em reais como o protótipo descrito neste trabalho.
5. REFERÊNCIAS [1] BEM-TOVIM, Erez. "ITU G.hn - Broadband Home Networking". In Berger, Lars T.; Schwager, Andreas; Pagani, Pascal; Schneider, Daniel M. MIMO Power Line Communications: Narrow and Broadband Standards, EMC, and Advanced Processing. Devices, Circuits, and Systems. CRC Press. 2014. [2] COPEL - Companhia Paranaense de Energia. História da energia elétrica. 2015. Disponível em <http://www.copel.com/hpcopel/root/index.jsp> Curitiba: COPEL, 2015. Acesso em: 06/2015. [3] EPE, Empresa de Pesquisa Energética, Balanço Energético. 2016. Disponível em <https://ben.epe.gov.br >. Acesso 24/09/16 [4] MENKES, Monica. Eficiência Energética, Políticas Públicas e Sustentabilidade. 2004. 277 f. Tese de Doutorado – Universidade de Brasília, Centro de Desenvolvimento Sustentável, 2004. [5] MMA, Ministério do Meio Ambiente. Eficiência Energética e Conservação de Energia. 2015. Disponível em <http://www.mma.gov.br/clima/ energia/eficiencia-energetica>
168
28.
MODELAGEM DO CONSUMO ELÉTRICO DE UM CLUBE COM BASE EM INDICADORES DE DESEMPENHO ENERGÉTICO
Adriano Araujo Carvalho1, Andréa Gomes Fialho2, Daniel Vilela Giampietro3 & Paulo Vinicius Alves Ferreira4 TRESCO Engenharia e gestão, Lima, Peru
RESUMO
E-mail: 1adriano.carvalho@trescoeng.com, 2andrea.gomes@trescoeng.com & TRESCO Engenharia e gestão, Rio de Janeiro, Brasil. E-mail: 3daniel.giampietro@trescoeng.com & 4 paulo.ferreira@trescoeng.com.
O presente texto propõe uma metodologia para a definição de um modelo matemático que represente o consumo de energia elétrica, informação primordial para a gestão energética. Para exemplificar a aplicação, foi implementada a sequência de passos aqui proposta utilizando-se dados reais de um clube localizado na cidade do Rio de Janeiro, Brasil. A metodologia considera a utilização de variáveis operacionais primárias indicadores de desempenho energético – IDEs – e de variáveis secundárias físicas para a definição de uma equação representativa do consumo elétrico. Essa equação, obtida através de regressão pelo método dos mínimos quadrados ordinários, estabelece o primeiro passo para o planejamento energético de organizações industriais ou comerciais. Palavras chave: Índices de desempenho energético, modelagem, predição de consumo energético, planejamento energético, eficiência energética.
1. INTRODUÇÃO
Os clubes desportivos de grande porte se caracterizam por serem grandes consumidores de energia. Em sua estrutura de custos operacionais, o custo associado ao consumo de energia elétrica é significativo, podendo chegar atualmente, no Brasil, ao equivalente a 500 mil dólares anuais. Por sua natureza diversa em operações, os clubes possuem oportunidades significativas em economia de energia principalmente naquelas que envolvem adequações operacionais nos sistemas de condicionamento de ar, iluminação e aquecimento de piscinas, principais consumidores de energia elétrica e gás em clubes localizados em regiões tropicais. Adicionalmente às ações realizadas no sentido de economizar energia e conscientizar o uso racional, a norma ABNT ISO 50001:2011 indica que, com o objetivo de mensurar o resultado das ações de eficiência energética, faz-se necessário a elaboração de um planejamento energético como parte das atividades necessárias à implementação de um sistema de gestão de energia (SGE). Entende-se por planejamento energético o levantamento dos valores históricos de consumo, a definição de uma linha-base energética, a definição de um indicador de
desempenho energético (IDE) e, finalmente, o estabelecimento de metas de consumo no curto, médio e longo prazo. O estabelecimento de metas energéticas, normalmente, se baseia na análise de dados históricos. No entanto, a alteração de condições da operação tal como a área, demanda ou temperatura faz com que os dados históricos não representem as novas condições de consumo de energia, restringindo o uso de dados históricos nas condições em que foram coletados. Quando se deseja predizer o consumo energético, esta restrição leva à necessidade de alterar as variáveis que explicam o consumo energético, baseando-se nas novas condições de operação para garantir assertividade no cumprimento das metas energéticas. Desta forma, o planejamento energético - quando elaborado com base em parâmetros energéticos, variáveis operativas e físicas extraídas da operação (portanto, facilmente mensuráveis e entendíveis por todas as partes interessadas) - aporta valor diferenciado na tomada de decisões que permitem o cumprimento das metas energéticas. O presente estudo propõe uma metodologia para a modelagem matemática do consumo energético baseando-se em um IDE que envolva variáveis operacionais e físicas. Sua validação será feita através da aplicação da metodologia em um caso real, mais precisamente em um clube no Rio 169
de Janeiro, Brasil. A metodologia parte da consideração de que o IDE mais comumente utilizado para representar o consumo de energia elétrica em um clube é energia por área (kWh/m² de área construída), conforme indica o guia Energy Saver – Registered clubs toolkit. Como conclusão, o presente texto pretende demonstrar que a metodologia pode ser aplicável para qualquer tipo de consumidor energético, incluindo indústrias, desde que sejam identificadas as variáveis adequadas à representação do consumo energético.
2. OBJETIVO O objetivo do presente texto é propor uma metodologia para a modelagem do consumo energético, especialmente elétrico, com base em um IDE que envolva dados históricos de consumo, variáveis operacionais e físicas mensuráveis, validando o modelo através da aplicação do passo a passo aos dados de um clube. A metodologia e os resultados obtidos permitem definir uma equação que represente o consumo energético e, assim o gestor energético, juntamente com sua equipe, poderá: 1. 2. 3. 4. 5.
Conhecer as variáveis que influenciam o consumo; Identificar a influência de cada variável no consumo; Comparar o uso de energia entre sedes ou companhias do mesmo nicho de atuação; Prever o consumo energético e traduzi-lo para custos; Cumprir as metas energéticas.
utilizado é a razão entre energia consumida e área do clube. De forma geral, considera-se que o IDE deve ser calculado considerando-se o envolvimento de variáveis primárias que cumpram com os seguintes requisitos: 1. 2.
3.
Dentro dessa ótica, os IDEs propostos para setores anteriormente mencionados, apesar de distintos em operação, possuem a mesma lógica de formação: 1.
2.
3. MÉTODOS Devido aos seus aspectos operacionais, cada setor, industrial ou comercial, que consuma energia, possui características tais que as diferenciam quanto à demanda e à energia consumida ao longo de um ciclo de medição, portanto, cada setor possui sua particularidade ao se calcular o IDE. O setor hoteleiro, segundo Gorrín et al., 2000, por exemplo, utiliza como IDE a razão entre energia e quartos ocupados, enquanto plantas de produção de guloseimas, tais como balas, doces e chocolates, podem utilizar, segundo Wojdalski et al., 2014, a relação ente energia e massa de produtos produzidos em uma determinada linha de produção. Já para o caso de clubes desportivos, segundo o guia Energy Saver – Registered clubs toolkit, o IDE mais comumente
Mensurabilidade – Dada pela facilidade em obter ou medir os dados das variáveis; Determinação entre a variável e o consumo – Dado pelo cálculo do coeficiente de determinação (R2) entre as variáveis estudadas e o consumo energético; Relação com o core business da operação – Dado pelo relacionamento empírico entre o objetivo da empresa e a variável estudada e o consumo energético.
3.
Hotéis – Energia elétrica é medida pela concessionária ou multimedidor local; quantidade de hospedes e quartos ocupados são contabilizados pelo backoffice e a operação do hotel têm como objetivo/fim atender aos hóspedes com qualidade e de forma financeiramente sustentável; Planta industrial de alimentos – Energia elétrica é medida pela concessionária ou multimedidor local; a quantidade de alimentos produzidos é medida por sistemas de Manufacturing Execution System (MES) e a operação da planta tem como objetivo/fim produzir alimentos de acordo com a demanda e de forma financeiramente sustentável; Clube – Energia elétrica é medida pela concessionária ou multimedidor local; a área construída está relacionada com suas operações e atividades oferecidas aos seus sócios, principal razão de ser de um clube.
Observa-se que para o caso de um clube, idealmente, a extensão desse raciocínio levaria a considerar a variável “quantidade de frequentadores” como uma variável a ser incluída. A área construída, contudo, pode ser considerada no caso que se queira comparar mais de uma sede ou se houve uma redução/expansão da área, porém não tem influência na variabilidade do consumo energético, embora sirva, convenientemente, para benchmarking.
170
Aquele IDE deve ser, portanto, alterado para IDEeq para assegurar que o mesmo represente as variações do consumo energético do clube baseado no objeto da sua operação. A mesma linha de raciocínio deveria ser seguida para qualquer organização que não considere os aspectos mencionados para a definição dos seus indicadores. Baseando-se nas premissas indicadas, o IDEeq poderá ser utilizado para a predição de consumo energético através de uma equação matemática. A modelagem dessa equação é realizada através de cinco passos: 1. 2. 3. 4.
5.
Passo 1 – Levantamento dos dados históricos das variáveis primárias e secundárias envolvidas; Passo 2 – Cálculo dos IDEs por período de tempo; Passo 3 – Avaliação da correlação entre as amostras do IDE calculado e o consumo de energia; Passo 4 – Avaliação da representatividade do IDE no consumo energético através da linearização da relação entre as variáveis e do cálculo do coeficiente de determinação (R2); Passo 5 – Aprovação do modelo, caso R2 seja maior que 0,75 ou adição de novas amostras de outras variáveis, caso o R2 seja inferior a 0,75, até que a equação que relacione o consumo de energia e as variáveis escolhidas tenha R2 superior a 0,75;
Segundo Gorrín et al., 2000, as variáveis secundárias – distintas àquelas relacionadas com a operação e aspectos físicos – podem envolver,
por exemplo, grandezas físicas (temperatura, pressão, umidade) ou a análise das variáveis anteriormente consideradas em turnos de operação ou períodos (estações do ano). A escolha de variáveis secundárias pode ser realizada baseando-se na correlação (positiva ou negativa) entre as amostras e o consumo energético calculados no terceiro passo. Quanto maior a correlação entre as variáveis, melhor o coeficiente de determinação da equação que representa o consumo. Finalmente, de posse dos dados históricos de variáveis primárias representativas para a formação do IDEeq, variáveis físicas ou operacionais secundárias que apresentem alta correlação com a variação de energia, é possível calcular a equação que descreve o comportamento energético do caso analisado e traduzi-la para custos, o que consiste no objetivo principal desse estudo.
4. RESULTADOS Seguindo a metodologia sugerida no item anterior, são apresentados os resultados obtidos através da aplicação dos passos propostos. Para o caso em questão, foram selecionados como variáveis primárias o consumo de energia elétrica mensal e o número de frequentadores do clube por mês para formar o IDE (desconsiderando qualquer alteração de área construída no período de análise) e a média de temperatura mensal como variável secundária para a definição da equação do modelo energético (maior valor de correlação entre os dados).
Tabela 1 – Dados históricos de consumo energético – clube – ano 2014/2015/2016 Meses
Frequentadores/Mês
Dez-14 Jan-15 Fev-15 Mar-15 Abr-15 Mai-15 Jun-15 Jul-15 Ago-15 Set-15 Out-15 Nov-15 Dez-15 Jan-16
44604 46048 40784 39364 38776 39564 38374 46141 39010 38197 40033 37884 45770 45453
Consumo de energia elétrica/mês (kWh/mês) 292960 321216 298559 283030 292251 239176 246587 252371 240087 244970 285488 275051 284856 280153
IDE (kWh/frequentadores) 6,56 6,98 7,32 7,19 7,54 6,05 6,43 5,47 6,15 6,31 7,13 7,26 6,22 6,16
Temperatura média mensal (C º) 27,8 29,8 28,5 26,9 25,5 23,6 22,9 23,3 23,8 24,2 25,4 26,2 28,1 27,0
171
Fonte: Elaborado pelos autores.
Tabela 2 â&#x20AC;&#x201C; Correlação entre consumo de energia e demais variĂĄveis. VariĂĄvel 1
VariĂĄvel 2
Frequentadores/MĂŞs IDE (kWh/frequentadores) Temperatura mĂŠdia mensal (ÂşC)
Correlação 0,418
Consumo de energia elĂŠtrica/mĂŞs (kWh/mĂŞs)
0,645 0,872
Fonte: Elaborado pelos autores.
Relação entre consumo energÊtico total (kWh/mês) e IDE (kWh/frequentadores)
340.000
elaborado de acordo com as boas prĂĄticas de seleção de indicadores tradicionalmente utilizadas, apresenta coeficiente de determinação R2 0,530, abaixo de 0,75. Tais resultados indicam que o IDE (kWh/mĂŞs por quantidade de frequentadores) ĂŠ insuficiente para representar o comportamento do consumo de energia elĂŠtrica. GorrĂn et al., 2000 indicam que o IDE pode ser corrigido por um fator Kt obtido pela aplicação dos coeficientes da equação de primeiro grau obtida apĂłs a aplicação de regressĂŁo linear mĂşltipla para amostras de consumo energĂŠtico mensal, o IDE primĂĄrio e uma variĂĄvel secundĂĄria, nesse caso, temperatura mĂŠdia. Assim, temos que: đ??źđ??ˇđ??¸đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x17E; = đ??źđ??ˇđ??¸ Ă&#x2014; đ??žđ?&#x2018;Ą (1)
đ??žđ?&#x2018;Ą = đ?&#x2018;&#x17D; + đ?&#x2018;? Ă&#x2014; đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2018; đ?&#x2018;&#x161;ĂŞđ?&#x2018; (2)
đ??žđ?&#x2018;Ą = 737,60 + 10545,94 Ă&#x2014; đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2018; đ?&#x2018;&#x161;ĂŞđ?&#x2018; (3)
O Gråfico 2 descreve o relacionamento entre o comportamento energÊtico do clube em função do IDEeq onde se pode notar o coeficiente de determinação R2 de 0,80.
320.000 300.000 280.000 260.000 240.000
200.000
340.000
y = 31364x + 62519 R² = 0,5305
220.000 5,00
5,50
6,00
6,50
7,00
7,50
Relação entre consumo energÊtico total (kWh/mês) e IDEeq (kWh/frequentadores)*Kt
320.000 8,00
300.000
GrĂĄfico 1 â&#x20AC;&#x201C; Equação que descreve o comportamento energĂŠtico do clube em função do IDE (kWh/quantidade de frequentadores) e coeficiente de determinação R2
280.000
Fonte: Elaborado pelos autores.
220.000
Observa-se, no grĂĄfico 1, que o valor de R2 ĂŠ 0,53. Em sendo um coeficiente representativo do ajuste linear entre duas variĂĄveis, tal valor indica que a variĂĄvel â&#x20AC;&#x153;consumo de energiaâ&#x20AC;?, no eixo y, ĂŠ 53% explicada pela variĂĄvel do eixo x, â&#x20AC;&#x153;IDEâ&#x20AC;?. No entanto, considerando o quinto passo da metodologia proposta, o valor de R2 deveria ser superior a 0,75, significando que a variĂĄvel â&#x20AC;&#x153;consumo de energiaâ&#x20AC;? seja 75% ou mais, explicada pela variĂĄvel do eixo x. Tal fato leva Ă necessidade de agregar a variĂĄvel secundĂĄria â&#x20AC;&#x153;temperatura mĂŠdiaâ&#x20AC;? ao IDE para atender ao requisito de R2 > 0,75.
5. DISCUSSĂ&#x192;O A anĂĄlise do grĂĄfico 1 mostra que o IDE kWh/mĂŞs por quantidade de frequentadores, com correlação positiva de 0,645, apesar de ter sido
260.000 240.000
y = 0,0839x + 121224 R² = 0,8065
200.000 1300000 1500000 1700000 1900000 2100000 2300000
GrĂĄfico 2â&#x20AC;&#x201C; Equação que descreve o comportamento energĂŠtico do clube em função do IDEeq (kWh/quantidade de frequentadores) e novo coeficiente de determinação R2 Fonte: Elaborado pelos autores.
O coeficiente de determinação acima de 0,75 indica que a temperatura mĂŠdia ĂŠ uma variĂĄvel secundĂĄria adequada para modelar o comportamento do consumo energĂŠtico no clube, pois ajusta o IDE de tal forma que a variĂĄvel do eixo y, â&#x20AC;&#x153;consumo de energiaâ&#x20AC;? passa a ser 80% explicada por essa combinação de IDE e temperatura. A equação 4, abaixo, representa essa relação para o caso estudado: đ??¸đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x160;â&#x201E;&#x17D; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153; = â&#x2C6;&#x2019;35045,96 + 11307,88 Ă&#x2014; đ?&#x2018;&#x161;ĂŞđ?&#x2018;
đ??źđ??ˇđ??¸ + 9035,23 Ă&#x2014; đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2018; đ?&#x2018;&#x161;ĂŞđ?&#x2018; (4)
172
Desta forma, o valor de energia estimado no mĂŞs deve ser dado pela substituição dos valores de IDE e Tmed mĂŞs na equação 4. Finalmente, a fim de comprovar a aplicabilidade da equação 4, deve-se substituir as variĂĄveis e comparar os resultados estimados com o valor real observado. Para o caso em questĂŁo, substituindo os valores de IDE e Tmed mĂŞs para os meses de dezembro/14 (5) e julho/15 (6) encontram-se, respectivamente, o menor erro e o maior erro (0,80% e 6,02%): Dezembro/14 đ??¸đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x160;â&#x201E;&#x17D; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153; = â&#x2C6;&#x2019;35045,96 + 11307,88 Ă&#x2014; đ?&#x2018;&#x161;ĂŞđ?&#x2018;
6,56 + 9035,23 Ă&#x2014; 27,8 = 290332,31 đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x160;â&#x201E;&#x17D;/đ?&#x2018;&#x161;ĂŞđ?&#x2018; (5) đ??¸đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x160;â&#x201E;&#x17D; đ?&#x2018;&#x161;ĂŞđ?&#x2018;
Julho/15
đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;
= 292960 đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x160;â&#x201E;&#x17D;/đ?&#x2018;&#x161;ĂŞđ?&#x2018;
đ??¸đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x160;â&#x201E;&#x17D; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x153; = â&#x2C6;&#x2019;35045,96 + 11307,88 Ă&#x2014; đ?&#x2018;&#x161;ĂŞđ?&#x2018;
5,47 + 9035,23 Ă&#x2014; 23,3 = 237160,76 đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x160;â&#x201E;&#x17D;/đ?&#x2018;&#x161;ĂŞđ?&#x2018; (6) đ??¸đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x160;â&#x201E;&#x17D; đ?&#x2018;&#x161;ĂŞđ?&#x2018;
đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;
6. CONCLUSĂ&#x192;O
= 252371 đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x160;â&#x201E;&#x17D;/đ?&#x2018;&#x161;ĂŞđ?&#x2018;
A aplicação da metodologia indicada permitiu modelar o consumo de energia elĂŠtrica de um clube com um erro mĂĄximo de, aproximadamente, 6% utilizando-se de dados histĂłricos para definir o IDE e ferramentas estatĂsticas para selecionar a variĂĄvel secundĂĄria para compor o modelo matemĂĄtico que descreve o comportamento de energia elĂŠtrica do clube. Foi selecionado o mĂŠtodo de mĂnimos quadrados para encontrar a equação que descreve o comportamento do consumo em função do IDE e demais variĂĄveis, embora possam ser utilizados algoritmos mais complexos tais como redes neurais artificiais, por exemplo. Ă&#x2030; importante sinalizar que essa metodologia, embora tenha sido aplicada a um clube, pode ser aplicada a outros consumidores energĂŠticos; tendo sido aplicada, com sucesso, pela mesma equipe, em outros casos, incluindo hotĂŠis, clubes e supermercados tanto na cidade do Rio de Janeiro quanto na cidade de Lima, Peru. A equação 4 indica que o consumo ĂŠ maior quanto maior a quantidade de frequentadores do clube e a temperatura mĂŠdia ambiente, indicando que hĂĄ um forte componente tĂŠrmico no consumo elĂŠtrico (nesse caso, uso de ar condicionado para
ambientes sociais nos meses mais quentes). Os termos da equação 4 ensejam que as açþes de eficiĂŞncia energĂŠtica devem envolver a redução de consumo energĂŠtico por frequentador atravĂŠs de gestĂŁo de indicadores e implementação de açþes de engenharia, incluindo implementação de sistema de controle para o sistema de arcondicionado. A equação 1 indica que o IDE tradicionalmente utilizado para avaliar e comparar uso de energia elĂŠtrica em clubes ĂŠ incompleto e deve ser corrigido por um fator Kt que ajusta o IDE para considerar a influĂŞncia da temperatura. O coeficiente de determinação R2 indicado no grĂĄfico 2 indica que a variĂĄvel â&#x20AC;&#x153;consumo de energiaâ&#x20AC;? ĂŠ 80% explicada pela variĂĄvel do eixo x, IDEeq, uma combinação do IDE primĂĄrio com uma grandeza secundĂĄria, a temperatura. Tal combinação permitiu encontrar uma equação que estimou o consumo com um erro inferior a 10%. Uma desvantagem do IDEeq ĂŠ que o mesmo tem um significado fĂsico indireto, ou seja, sua interpretação depende de cĂĄlculo, o que pode tornar sua utilização um tanto quanto difĂcil pela equipe operacional e de manutenção, embora seja mais assertiva para a predição do consumo. Futuros trabalhos devem envolver a busca de outras metodologias que contribuam significativamente para a determinação do consumo de energia elĂŠtrica, bem como o estabelecimento de um banco de IDEs para benchmarking entre clubes.
7. REFERĂ&#x160;NCIAS ABNT NBR ISO 50001, Sistema de gestĂŁo da energia â&#x20AC;&#x201C; requisitos com orientaçþes para uso, 2011, Rio de Janeiro, Brasil BUSSAB, W. e MORETTIN, P., EstatĂstica bĂĄsica, 2003, SĂŁo Paulo, Brasil GORRĂ?N, O.C., NORDELO, A.B., YANES, J. M., TELLO, C. P., RAMĂ?REZ, H. C., Indicadores de eficiencia energĂŠtica en hoteles turĂsticos en Cuba, Revista Ecosolar N.6, Octubre-Diciembre 2003, La Habana, Cuba OFFICE OF ENVIRONMENT AND HERITAGE, New South Wales, Energy Saver Guide â&#x20AC;&#x201C; Registered clubs toolkit, 2014, Sydney, Australia WOJDALSKI, J., GROCHOWICZ, J., DROZDZ, B., BARTOSZEWSKA, K., ZDANOWSKA, P., KUPCZYK, A., EKIELSKI, A., FLORCZAK, I., HASNY, A., WOJCIK, G., Energy efficiency of a confectionery plant â&#x20AC;&#x201C; Case study, Journal of Food Engineering 146 (182-191), 2015, Warsaw, Poland
173
29.
EFICIÊNCIA ENERGÉTICA EM PRÉDIOS PÚBLICOS DE ENSINO – UM DIAGNÓSTICO NO CAMPUS MACEIÓ, IFAL. 1
2
3
Jean Jacques Bittencourt da Rocha , Salvador Ávila Filho ,Magno José Gomes da Silva & Carlos Alberto 4
da Silva
RESUMO
Universidade Federal da Bahia, Salvador,Bahia, Brasil. Engenharia Industrial MPEI, E-mail: 1jejrocha@gmail.com, Departamento de Engenharia Química, Politécnica. 2 E-mail: avilasalva@gmail.com; Coordenadoria de Eletrotécnica, IFAL, E-mail: 3 magno.jose@gmail.com & Mestrado de Engenharia Industrial MPEI, E-mail: 4 carlospv.lage@gmail.com
Considerando a atual situação econômica Brasileira e o aumento dos custos de energia elétrica devido especialmente à mudança da sua principal matriz, a eficiência energética surge como a principal alternativa para o problema, pois a energia mais barata é aquela não gerada e sim conservada. No caso das Escolas, o aumento da complexidade nos edifícios escolares para garantir conforto dos usuários está mudando os padrões de consumo de energia nessas edificações, aumentando a preocupação com a gestão da energia. O objetivo do trabalho é mostrar ações de Eficiência Energética em um Prédio Público de Ensino, Campus Maceió – IFAL, ações estas feitas a analisadas e feitas a partir de um diagnóstico energético que consistiu de levantamento de campo na edificação, medições de grandezas físicas, análise dos dados dos equipamentos de medição existentes e faturas de energia, mapeando o comportamento e o perfil de carga da instalação, a partir disto analisou-se técnicas para melhorar a eficiência energética e verificar a viabilidade econômica das soluções. Os benefícios englobam tanto aspectos econômicos quanto ambientais e de qualidade de energia. Palavras chave: Eficiência energética, energia elétrica, desperdício, prédios públicos, custo de energia.
1. INTRODUÇÃO O desenvolvimento da humanidade implicou no crescimento da demanda por geração de energia e consequentemente no aumento das emissões de gases poluentes através de atividades industriais, meios de transportes e demais atividades [1]. Tais características decorrem do padrão de produção e consumo iniciado nos últimos dois séculos, em que a prosperidade do mundo industrializado foi sustentada pelos combustíveis fósseis, como o carvão, o petróleo e o gás [2]. O Brasil tem convivido com a possibilidade de mais uma crise no setor energético. O desequilíbrio entre produção e consumo tem feito com que todos os setores da economia se preocupem com o abastecimento de energia no país. Diante desse cenário, a eficiência energética surge como uma alternativa para o problema, na medida em que reduções no consumo promovidas por ações dessa natureza dão uma sobrevida a todo o sistema elétrico de potência [3]
Figura 1: Consumo de energia elétrica por setor em 2014. Fonte: BEN 2015 [6]
No Brasil, se tratando de eficiência energética, o país conta com alguns órgãos, programas, leis e resoluções, que têm por finalidade divulgar e incentivar a implantação de programas de conservação e eficiência energética. Atualmente, as ações de gestão e de eficiência energética mais atuante estão em programas governamentais e, em casos isolados, aplicados diretamente aos consumidores [4]. A eficiência energética dos edifícios é uma questão de interesse mundial, sendo responsável 174
por cerca de 40% do consumo de energia anual global [5]. De acordo com a Figura 1 no Brasil, os setores, comerciais, públicos e residenciais responderam por 48,5% do consumo total de eletricidade em 2013, com o setor público consumindo 9% [6]. Estima-se que 4,5 de 6 bilhões de toneladas de carbono emitido em todo o mundo a partir de atividades humanas podem ser atribuídas a países industrializados [7], a metade do que é devido a edifícios ,de uma forma ou de outra. [8] A construção de mais estruturas energeticamente eficientes podem reduzir as emissões de carbono em 60% ou mais, o que se traduz em 1,35 bilhões de toneladas de carbono, um montante igual à conservação proposta pelas Conferências de Meio Ambiente no Rio e em Berlim. Prédios mais eficientes em termos de energia vão conservar as fontes de energia convencionais e, possivelmente, reduzir a dependência das importações de petróleo. Devido a o potencial de economia significativa no consumo de energia e redução de emissões de gases de efeito estufa, a construção de medidas de conservação de energia tem recebido uma quantidade justa de atenção em todo o mundo nos últimos anos, por exemplo: [9]. A automação está sendo utilizado para melhorar a eficiência energética nas instalações elétricas. Esta automação ajuda tanto para medirmos alguns parâmetros como: temperatura, iluminação, e evitar os desperdícios em iluminação artificial e climatização através de energia elétrica, como para melhorarmos a eficiência com o mau comportamento humano, desligando equipamentos elétricos automaticamente em alguns momentos que não se tem utilização de energia elétrica ou mesmo em alguns horários de maior custo na energia, horário de ponta, deslocando a utilização desses equipamentos para outros horários [10].As questões organizacionais, sociais e comportamentais ainda estão entre as áreas menos cobertos por literatura científica. Sendo esta uma das áreas com maior potência de conservação, principalmente quando pudermos utilizar a automação para diminuirmos esta influência do usuário. Em relação a equipamentos de utilização eficientes é necessário verificarmos quais os equipamentos tem uma significativa importância em consumo e demanda na edificação, para na substituição destes verificarmos a viabilidade
econômica desta ação. Em edifícios públicos verifica-se a de acordo com o MANUAL DO PRÉDIAGNÓSTICO ENERGÉTICO DO PROCELEPP, (2010) que o grande potencial de economia está no sistema de iluminação e Sistemas de Ar condicionado. De acordo com a Tabela 01 [11] verifica-se que em prédios, tanto nos Estados Unidos, como na Espanha e no Reino Unido a participação de iluminação e HVAC – Aquecimento, ventilação e ar condicionado fica em torno de 75% do consumo energético total da edificação. Tabela 01 – Consumo de Energia por uso em Escritórios
Fonte: EIA, BRE e IDAE apud [11]
2. MATERIAIS E MÉTODOS O Método mais utilizado para avaliar a eficiência energética em Edificações é um Diagnóstico energético, feito através de Auditoria na edificação e documentação das instalações prediais e equipamentos elétricos de utilização. Este foi o utilizado no nosso trabalho, fazer as medições de campo de energia e demanda ativa, reativa e aparente e não trabalhar com estimativas, pois conseguiremos mapear com maior exatidão a instalação e analisar o comportamento de carga, dividindo-a por utilização: Iluminação, climatização equipamentos de TI, equipamentos de laboratórios, entre outros. Para isto foram utilizados equipamentos Analisadores de Energia com memória, bem como verificado a memória de massa dos equipamentos de medição da distribuidora. Neste trabalho basicamente fizemos as medições com analisador de energia de potência ativa, aparente, reativa, com integralização de 15 em 15 minutos no bloco de ensino, onde todas as instalações elétricas foram reformadas, e foram realizadas substituição de equipamentos de iluminação.
175
A partir da estratificação dos dados dos equipamentos de medição da distribuidora e dos analisadores de energia instalados por utilização, verificamos o consumo de cada utilização, bem como a participação na demanda máxima da instalação que acontece entre 15:00h e 16:15h, tendo exatamente quando de cada utilização influencia na despesa com energia elétrica, dividimos estas utilizações em: climatização, iluminação, equipamentos de TI, equipamentos de laboratórios e outros. Verificando que a climatização e a iluminação eram as principais utilizações de energia elétrica, chegando juntos a mais de 75% do consumo e 80% da demanda máxima, e que devem ser concentradas as ações de eficiência energética nestas duas utilizações, pois ações nestas áreas darão um retorno de investimentos mais rápidos e maiores economias. Em relação à demanda máxima da instalação este valor como os valores mais próximos sempre acontecem entre 15:00h e 16:30h, sendo a climatização a grande utilização neste horário, justamente pela incidência solar direta muito forte no bloco de ensino, necessitando de uma maior potência de climatização neste horário, sendo este problema um foco de estudo de mudança na arquitetura do envelope do edifício, para diminuir esta incidência solar direta, diminuindo assim a temperatura ambiente nestas salas. Entre os parâmetros de concepção do projeto que afetam o conforto térmico dos edifícios e que garantam a conservação de energia durante a construção, o envelope do edifício é o mais relevante, pois isso é o que separa o ambiente interno a partir do exterior e neste pode-se fazer modificações em uma edificação pronta, com alguma facilidade e dar excelentes resultados [12]. Neste trabalho mostramos o quanto de economia se teve em substituir o sistema de iluminação de salas de aula e laboratórios de luminárias antigas ineficientes com lâmpadas fluorescentes tubulares T10 de 40 W e reatores eletromagnéticos com perdas de 10 W, por luminárias com refletores em alumínios anodizados, lâmpadas fluorescentes tubulares de 26 W, reatores eletrônicos com perdas de 2 W, e o quanto é interessantes terminar estas trocas, pois foram substituídas aproximadamente 70% do sistema de iluminação da escola em estudo. De
acordo com a Tabela 2 abaixo verificamos a economia na substituição de uma luminária pela outra, ainda melhorando o nível de iluminamento das salas de aulas que estavam abaixo dos níveis permitidos pelas normas nacionais. Tabela 2. Economia na Substituição de 1 luminária
Luminária nova Luminária antiga
3. RESULTADOS
Potencia Lâmpada Reator total do Quant. Quant. (W) (W) conjunto (W) 40
2
0
1
1
90
Potencia Lâmpada Reator total do Quant. Quant. (W) (W) conjunto (W) 26
2
2
2
56
Economia (W)
34
Economia (%)
37,7
Fonte: Elaborado pelos autores a partir de dados coletados de equipamentos em campo.
Levando em consideração que a iluminação corresponde a mais de 25% do custo com energia elétrica verifica-se que esta ação gerou uma economia de 9,5% do custo com energia elétrica na escola estudada. Com a análise da curva de carga do medidor da concessionária também se verificou que há um grande consumo de energia à noite após o fechamento da instituição, a partir das 22:30h, verificando assim um ponto de desperdício onde pode ser tratado com muita atenção, comparandose esta curva com a curva de utilização de climatização e de equipamentos de TI verifica-se que são eles a grande utilização neste horário, podendo se utilizar de alguma automação para evitar este consumo, bem como nos horário que não estão sendo usadas as salas de aulas. O Contrato de fornecimento de energia da escola é na modalidade horo-sazonal verde; na qual é contratada somente uma demanda e é cobrado uma tarifa de consumo no horário de ponta e outra no horário fora ponta, horário esta definido pela distribuidora local das 17:30h as 20:30 h de segunda a sexta-feira. No bloco principal onde foi concluída a reforma nas instalações elétricas, reforma esta que divide as instalações por utilização: quadros de distribuição individualizados para iluminação,
176
tomadas e climatização, e que nos quadro que alimentam climatização já estão instalados contatores para serem feitas automações de comandos automáticos, foi feito uma simulação com o uso de programadores horários junto destes contatores e para se verificar a existência de desperdício de energia e o quanto se teria de economia de energia e demanda. Abaixo segue as figuras 2, 3 e 4 que mostram de comparação das demandas deste bloco, estas figuras foram retiradas a partir dos dados de demanda medidos por analisadores de energia, integração de 15 em 15 minutos, analisadores estes que foram instalados analisadores de energia no painel geral em 2 dias diferentes com e sem a programação, sendo esses dias, dias de semanas normais semelhantes, onde a escola funciona os três horários, das 7:00h as 22:00h, com intervalo de 12:20h as 13:00h e de 18:20h as 18:50h, ou seja a climatização foi desligada nos horários que não está tendo aula, abaixo segue a programação. Liga – 7:00h, desliga – 12:00h, liga – 13:00h, desliga – 18:00h, liga – 19:00h, desliga – 22:00 h.
Na figura 3 que compara a demanda em kW em 12:00h e 13:00h, intervalo do almoço, também há uma redução, mesmo que pequena, com a automação se consegue uma economia diária de 5,88 kWh, e uma redução de demanda de aproximadamente 6,2 kW que também não interessa muito pois neste horário esta demanda ainda não é a mais alta, menor que 25 kW.
Figura 3: Comparação de demanda em kW com e sem a automação entre 12:00h e 13:00h. Fonte: Elaborado pelos autores a partir de dados retirados do analisador de energia.
A figura 4 compara esta mesma demanda no horário entre 18:00h e 19:00h, intervalo do jantar, onde a redução já é bem grande, com a automação se consegue uma economia diária de 15,278 kWh, lembrando que neste caso estar-se-á no horário de ponta, tendo um valor de tarifa para o consumo de energia maior.
Figura 2: Comparação de demanda em kW com e sem a automação entre 22:00h e 7:00h. Fonte: Elaborado pelos autores a partir de dados retirados do analisador de energia.
Neste horário da madrugada verificamos que alguns equipamentos de climatização são deixados ligados, foi identificada uma redução de potência de aproximadamente 5 kW, e como são 9hs de desperdício consegue-se uma economia significativa, com a automação, no caso uma economia diária de 42,79 kWh, e uma redução de demanda de aproximadamente 5 kW que analisada individualmente não interessa muito pois neste horário a demanda máxima é muito baixa, comparada a demanda máxima da edificação, menor que 10 kW.
Figura 4: Comparação de demanda em kW com e sem a automação entre 18:00h e 19:00h Fonte: Elaborado pelos autores a partir de dados retirados do analisador de energia.
No caso da demanda esta reduz aproximadamente 15 kW, mesmo não sendo no horário de maior consumo da instalação é o horário de maior demanda na ponta. No total esta ideia traz uma redução diária de 15,278 kWh no horário de ponta e de 48,67 kWh no horário fora ponta, estimando 20 dias de aulas
177
por mês, totaliza uma redução mensal de aproximadamente 973,4 kWh no horário fora ponta e de 305,56 kWh no horário de ponta. Sendo a tarifa de consumo na modalidade verde atualmente contratada com a distribuidora local em torno de R$ 1,63/kWh no horário de ponta e de R$ 0,34/kWh no horário fora ponta, temos uma economia mensal de R$ 498,06 no horário de ponta e de R$ 330,95, totalizando R$ 829,01 de economia mensal com esta ideia, onde teve um investimento muito pequeno, somente 6 programadores horários e a mão de obra para instalá-los e programá-los, algo em torno de R$ 995,00.
4. CONCLUSÕES De acordo com LOMBARD et. AL., (2008) [11] HVAC é o principal uso final com um peso de cerca de 50%, iluminação segue com 15% e eletroeletrônicos, com 10%. Então se conclui que as duas áreas onde normalmente ocorre um melhor resultado é na área de iluminação e sistemas de ar condicionado. Normalmente a viabilidade econômica de sistemas de comandos e controles é boa, principalmente quando temos instalações onde há um desperdício grande devido ao comportamento humano: deixar as instalações ligadas sem usuário, ou quando sem necessidade: clima e iluminação natural suficiente para o conforto ambiental, que existe no caso em questão O RCB (Relação Custo Benefício) é o principal indicador de viabilidade. Para valores acima de um há uma indicação em não haver viabilidade no projeto e para valores abaixo de um, há uma indicação positiva [13]. Os procedimentos do programa de eficiência energética - PROPEE (ANEEL) recomendam um RCB abaixo de 0,8. No caso estudado o RCB da substituição das lâmpadas foi menor que 0,8 sendo então muito boa esta troca, bem como a taxa de retorno de investimento desta troca é menor que 2 anos , estimando a vida útil destas lâmpadas em aproximadamente 5 anos, verificamos uma ótima ação a substituição destas lâmpadas, que ainda melhoraram o nível de iluminamento das salas de aula e laboratório, incentivando assim a escola em questão, continuar com a substituição, chegando a sua totalidade.
É interessante também estudar a viabilidade da substituição do sistema antigo por luminárias com lâmpadas led e comparar se o investimento, tempo de retorno deste e o RCB são melhores que da ideia proposta e já executada em parte da edificação, visto que o restante das substituições ainda não foi realizado. Em relação à economia verificada com o desligamento automático dos equipamentos de climatização, vimos quanta energia é desperdiçada por irresponsabilidades dos utilizadores da energia e que uma ação simples e com custo bem pequeno de automação consegue reduzir o desperdício de energia elétrica. Verificamos também que trabalhos devem ser feitos para melhorar a utilização desta climatização, pois concluímos após entrevistas que muitos alunos reclamam do frio das salas de aula e também que quando não se tem aulas dentro do horário regular, estes equipamentos ficam ligados sem ninguém nas salas de aula, bem como o sistema de iluminação e os equipamentos de TI.
5. REFERÊNCIAS [1] GUADAGNINI, M. A., Fontes Alternativas de Energia – Uma visão geral. Rio de Janeiro, RJ, MBE, 2006. [2] WALISIEWICZ, M., Energia alternativa: solar, eólica, hidrelétrica e de biocombustíveis. São Paulo, SP, Publifolha, 2008. [3] VASCONCELOS, C. H. S. &amp; OLIVEIRA, A. R. &amp; NOLASCO, J. R., Eficiência Energética em Prédios Públicos de Ensino: Estudo de Caso do CEFET-MG Campus III – Leopoldina, bXVIII SENDI, Olinda, PE, 2008. (Vasconcelos, 2008). [4] FROZZA, J. F., Eficiência Energética em Indústria Frigorífica; Desafios de Implantação, Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia da Universidade Federal do Pará, Belém, PA, 2013. [5] OMER, A. M, Energy, environment and sustainable development. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 12 (2008), pp. 2265-2300. [6] Balanço Energético Nacional (BEN) 2015: Linha de Base Ano 2014, (2016), Disponível em: https://ben.epe.gov.br/downloads/Relatorio_Final _BEN_2015.pdf , Acesso em: 30 de agosto de 2016. [7] SMITH, P., PITTS C. A., Concepts in PracticeEnergy, Building for the Third Millennium, Batsford, UK (1997).
178
[8]
MARKIS, T., PARAVANTIS, J. A., Energy conservation in small enterprises, Energy and Buildings 39, April 2007, Pages 404–415.
concepts within the framework of building energy certification schemes, Energy and Buildings, 41 (2009) pages 272–278.
[9] BALARAS, C. A., DASCALAKI, E., GAGLIA, A., DROUTSA, K., Energy conservation potential, HVAC installations and operational issues in Hellenic airports, Energy and Buildings, 35 (2003), pp. 1105–1120.
[12] YILMAZ Z., Evaluation of energy efficient design strategies for different climatic zones: comparison of thermal performance of buildings in temperatehumid and hot-dry climate, Energy and Buildings, 39 (2007), pp. 306–316.
[10] CHRISTINA S., A. DAINTY, K. DANIELS, P. WATERSON, Como organizacional Comportamento e atitudes PODEM afetar a Construção de Utilização de Energia no Ambiente de Varejo do Reino Unido: um Quadro teórico, Arquitetural Engenharia e Gestão do Design, 10 (2014), pp 164-179.
[13] BLASQUES, L. C. M.; PEREIRA, E. J. S. e PINHO, J.T. PV-Wind-Diesel Hybrid System of Tamaruteua: Acquired Experiences, Comparisons with Similar Systems and Contributions for Future Development. Symposium Small PV- Applications Rural Electrification and Commercial Use, Ulm, 2009.
[11] LOMBARD, L., P., ORTIZ, J., GONZALES, L., A review of benchmarking, rating and labeling
179
180