V Oficina de PIR na USP Planejamento Integrado de Recursos Projeto Araçatuba FAPESP
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Robespierre SentelhasV Oficina: "Como Considerar Variáveis Sociais, Ambientais e Políticas no Planejamento Energético"Instrumento de Software para Pesquisas de Hábitos de Uso de Energia
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V Oficina de PIR na USPPlanejamento Integrado de Recursos
Projeto Araçatuba FAPESP
Coordenador: Miguel Edgar Morales Udaeta
""Como Considerar Variáveis Sociais, Ambientais e Como Considerar Variáveis Sociais, Ambientais e Políticas no Planejamento EnergéticoPolíticas no Planejamento Energético""
Robespierre SentelhasInstrumento de Software para Pesquisas de Hábitos de Uso de Energia
Foto e/ ou Imagem
03 de Maio de
2006
Robespierre SentelhasV Oficina: "Como Considerar Variáveis Sociais, Ambientais e Políticas no Planejamento Energético"Instrumento de Software para Pesquisas de Hábitos de Uso de Energia
210Dissertação apresentada ao PIPGE/USP para obtenção do título de Mestre em Energia
Aluno: Robespierre Sentelhas Orientador: Prof. Dr. Ildo L.Sauer
Instrumento de Software para Apoio à Pesquisa de Posse de Equipamentos e
Hábitos de Uso de Energia
Fase 1: Energia Elétrica
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• Metodologia de levantamento de informações
• Pesquisa de Usos Finais
Segmento
Indústria
Comércio/Serviços
Residencial
Inspeção
Médio e grande portes e todas que utilizem processos de produção
especificos
Todas que utilizem processos e equipamentos especiais
---
Métodos Estatísticos
Pequenas indústrias que utilizem processos padronizados no mercado
Pequeno, médio e grande porte, principalmente quando se tem um grande
número de empresas e que utilizam processos padronizados
Residencias de qq tamanho
Pesquisa Detalhadasimilar a da Auditoria Energética
Metodologia mais flexível
(Consultor)
Eq. de aquisição de dados e/ou Pesquisade Posse de Equip. e Hábitos de Uso
Metodologia de Barghini
(Pesquisador de Campo)
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Necessidades de conhecimento• Qual o consumo previsto para os próximos meses? Há
necessidade de compra antecipada de cota complementar de energia elétrica?
• O horário político influenciará na curva de demanda dos próximos meses?
• O início da oferta do Gás Natural para o cliente residencial, alterará o mix do mercado energético? Em que proporção?
• Como a substituição de equipamentos influência na demanda energética?
• Qual a opção oferecerá maior rentabilidade no negócio: investir para aumentar a oferta atendendo a demanda conforme se apresenta ou desenvolver ações de conservação e racionalização do uso de energia para diminuir a demanda?
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A resposta as perguntas é Conhecer o Mercado:
Empresas como WallMart, Bradesco, TAM gastam milhões coletando, armazenando e processando informações de seus clientes:
• Preferências pessoais;• Poder aquisitivo;• Tipos de produtos e serviços adquiridos;• Frequência no relacionamento;• Etc.
Objetivo: Ofertar produtos e serviços que venham de encontro às necessidades e desejos do clinte, visando aumentar a satisfação do cliente e consolidar o relacionamento com a empresa.
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A resposta as perguntas é Conhecer o Mercado:
• As Concessionárias de Serviços Públicos possuem milhões de informações existentes nos seus cadastros mas
• Procuram novas informações que permitam “radiografar” melhor seu cliente?
• Como consome?
• Como consumirá no futuro em função de novos produtos e tecnologias?
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Um modelo para o entendimento da realidade:
São três as variáveis que permitem compreender a realidade:• Localização do consumidor: Clima, Hábitos Culturais, etc.• Tecnologia: Equipamentos disponíveis, preço, suporte ao
consumidor, etc.• Hábitos de consumo dos serviços energéticos: Atendimento
às necessidades de alimentação, conforto, etc.
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A solução através de bancos de dados
Dados Geo-climáticos
TecnologiaDados
Antropológicos(Hábitos de Uso)
Visão do Mercado de Energia
pelo lado do consumidorou da demanda
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Dados Geo-climáticos
TecnologiaDados
Antropológicos(Hábitos de Uso)
Visão do Mercado de Energia
pelo lado do consumidorou da demanda
A solução através de bancos de dados
Aceitação de novas tecnologias
Influência deEquipamentos na
Demanda Energética
Conhecimento sobreo Consumo de Energia
nos Estratos Sociais
Planejamento Operacional
Simulação paraConservação e
Racionalização deConsumo de Energia
Gerenciamento peloLado da Demanda
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Dados Geo-climáticos
TecnologiaDados
Antropológicos(Hábitos de Uso)
A solução através de bancos de dados
Curva de Demanda Média Diversificada
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Análise e equacionamento de soluções para:
• Simulação Energética;• Análise de Custo/Benefício de um equipamento/classe de
equipamentos para a concessionária;• Dimensionamento de transformadores;• Outros
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Exemplos: Conhecimento da Realidade Social
Barghini (1999) – Santa Cruz de La Sierra
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Exemplos: Conhecimento do Negócio
Barghini (1999) – Santa Cruz de La Sierra
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Exemplos: Desenvolvimento de PIR – Cenários
Sauer (1999) Relatório PIR2 – Boa Vista
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Conclusões
Os principais benefícios diretos obtidos neste trabalho são:• informatização com base em parte da metodologia proposta por Barghini de
pesquisas de usos finais de energia;• constituição de bases de dados com informações técnicas sobre equipamentos
de energia elétrica;• constituição de bases de dados de hábitos de consumo de energia elétrica por
usos finais para um ou mais locais estudados. Essa base de dados, de informações desagregadas de consumo, permite uma visão ampla e diferenciada da demanda de energia;
• automatização de pesquisas de usos finais de energia elétrica;• obtenção de um conjunto de relatórios sobre consumo de energia elétrica por
equipamentos e usos finais;• obtenção de curvas de demanda por uso final e geral para a área estudada.
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Conclusões
As informações contidas nos bancos de dados do programa de software, poderão ser utilizadas em:
• Definição de Políticas Tarifárias; • Planejamento Integrado de Recursos (PIR) em Programas de
Conservação e Racionalização de Energia na GLD; • Planejamento de Redes de Distribuição e • Modelamento e Predição da Demanda.
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Próximos Passos
• Incluir rotina de tratamento da demanda reativa
• Incluir o tratamento de outras fontes de energia (Gás Natural, Biomassa, etc.) e seus respecitvos equipamentos;
• Simular processos de racionalização de energia com troca de equipamentos que utilizam fontes diferentes;
• Implementar interface com o programa de software LEAP de planejamento energético.
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1810Dissertação apresentada ao PIPGE/USP para obtenção do título de Mestre em Energia
Aluno: Robespierre Sentelhas Orientador: Prof. Dr. Ildo L.Sauer
Instrumento de Software para Apoio à Pesquisa de Posse de Equipamentos e
Hábitos de Uso de Energia
Fase 2: Demanda Georeferenciada
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O primeiro passo nas pesquisas de Usos Finais é desenvolvido na Análise dos Cadastros das Concessionárias (EE e/ou Gás) a partir dos Bancos de Dados de Consumo (medições) e Faturamento.
Esta é uma visão dos consumos agregados da energia elétrica e do gás em cada unidade habitacional, comercial ou industrial em toda a região atendida pela Concessionárias dos serviços.
Cadastros das Concessionárias
• Análise do Cadastro
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A partir dessa análise temos a visão de como acontece o consumo periódico (mensal) de todos os clientes (medidores) e consequentemente em toda a malha geográfica.
Porém a visão agregada não permite:• Prever as novas demandas ocasionadas
por:• inserção de novos produtos,• mudanças de hábitos, etc.
• Desenvolver ações de racionalização de uso de energia
• Analisar o potencial de inserção de novos energéticos
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Devemos portanto conhecer os equipamentos utilizados pelos clientes e os hábitos na utilização destes equipamentos
Quanto maior a diversificação dos equipamentos e de seus usos maior a necessidade deste conhecimentoNa área comercial a diversificação é relativamente menor.Na área industrial a diversificação é pequena e a demanda de energéticos dependerá dos equipamentos e processos adotados.
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O desenvolvimento de pesquisa de posse e hábitos de uso é fundamental. Porém...
É impossível desenvolvê-la para todos os clientes (universo), assim adotamos uma amostra (significativa) onde aplicamos a pesquisa.Uma das técnicas adotadas é dividir os clientes residenciais em classes que chamamos Estratos de Consumo. Por exemplo clientes com consumo até 50 kWh/mês; de 50 a 100 kWh/mês; e assim por diante.Para esses Estratos, que consideramos grupos homogêneos de consumo, quantificamos a amostra necessária e sorteamos os clientes que participarão da pesquisa.Para clientes comerciais e industriais podem ser adotados outros critérios de segmentação.
Estr
ato
0-50
kW
h/m
ês
Estr
ato
51-1
00 k
Wh/
mês
Estr
ato
101-
200
kWh/
mês
. . .
Clientes Residenciais
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Determinação da Amostra A seleção dos clientes a serem pesquisados é feita nos cadastros.
O sorteio é feito nos cadastros e podem obedecer a alguns critérios para minimizar erros e viéses. Por exemplo:
• Clientes que não têm consumo registrado nos úlimos meses;
• Etc.
Cadastros
Amostra
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Bancos de Dados de Equipamentos É fundamental que todos os modelos de equipamentos tenham sido mapeados e inventariados quanto a potência, eficiência e qualidade.
Equipamentose Modelos
São pontos importantes:• Para equipamentos elétricos:
• Harmônicos• Reativos
• Para ambos:• Interação entre os
equipamentos elétricos e gás.
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A pesquisa está distribuida em 3 partes principais:
Dados sobre o endereço Dados sobre os usuários (Pesquisa Sócio-econômica)
No caso de residências: área da casa em m2, quantia de quartos, número de habitantes, etc.No caso de comércio: tipo de atividade, quantia de funcionários, área em m2, etc.No caso de industrias: tipo de atividade; quantia de funcionários, etc.
Dados sobre os eventos de uso de equipamentos elétricos e a gásCorresponde ao detalhamento de cada evento de uso de equipamentos elétricos e a gás. Para cada evento deve ser indicado o tipo de: Uso Final; Indicador para o Balanço Energético e para a Matriz Energética.
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O controle de qualidade deve ser feito de forma a garantir que o consumo declarado esteja em conformidade com o consumo histórico.
EventoEventoEventoEventoEvento EventoEventoEventoEventoEvento
EventoEventoEventoEvento EventoEventoEventoEventoEvento
EventoEventoEventoEvento
Equipa/to 1 Equipa/to 2
Uso Final A
Equipa/to 4 Equipa/to 5 Equipa/to 6 Equipa/to n
...
...
Usuário
Equipa/to 3
Uso Final B Uso Final C Uso Final Z
Somatório do consumo declarado do usuário
média de consumo últimos meses~
• Controle de Qualidade da Pesquisa
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MedidorMedidor
EventoEventoEventoEventoEvento EventoEventoEventoEventoEvento
EventoEventoEventoEvento EventoEventoEventoEventoEvento
EventoEventoEventoEvento
Equipa/to 1 Equipa/to 2
Uso Final A
Equipa/to 4 Equipa/to 5 Equipa/to 6 Equipa/to n
...
...
Usuário
Equipa/to 3
Uso Final B Uso Final C Uso Final Z
Medidor
Estrato 2Estrato 1 Estrato k
Local
Premissa Grupos Homogêneos: Universo = Resultados da Amostra expandidos através de coeficientes pré-determinados para cada estrato
• Resultados: Sumarização Básica
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LocalVisão DesejadaVisão da distribuição que pode ser obtida na junção de dados do distribuidor
• Resultados: Sumarização Básica
Subestação
MedidorMedidor
EventoEventoEventoEventoEvento EventoEventoEventoEventoEvento
EventoEventoEventoEvento EventoEventoEventoEventoEvento
EventoEventoEventoEvento
Equipa/to 1 Equipa/to 2
Uso Final A
Equipa/to 4 Equipa/to 5 Equipa/to 6 Equipa/to n
Usuário
Equipa/to 3
Uso Final B Uso Final C Uso Final Z
Medidor
Transf. 2Transf. 1 Transf. k
Medidor
EventoEventoEventoEventoEvento EventoEventoEventoEventoEvento
EventoEventoEventoEvento EventoEventoEventoEventoEvento
EventoEventoEventoEvento
Equipa/to 1 Equipa/to 2
Uso Final A
Equipa/to 4 Equipa/to 5 Equipa/to 6 Equipa/to n
Usuário
Equipa/to 3
Uso Final B Uso Final C Uso Final Z
Medidor
Transf. 2Transf. 1
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Indicadores Sócio-Econômicos
relativos aos energéticos
Curvas de Carga por Local, Estratos, Usos
Finais, Equipa-mentos, dias da semana de fins de
semana
Totais e Indicadores Gerais por Equipamentos, Usos Finais,
Estratos
Simulações para Cenários de Racionalização de Uso
dos Energéticos
• Outros Resultados através de Banco de Dados
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Alimentando o Modelo GISEquipamentos e Usos dos Energéticos
Estrato 1
Estrato 2
Estrato 3
Estrato k
• Densidade de Carga por energético
• Recursos disponíveis
• Alertas diversos
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Melhorias na Alimentação do Modelo GIS(Trabalhando com Sub-Estratos)
A pesquisa oferece como resultados uma série de indicadores sócio-econômicos por estrato:
No residencial por exemplo: Pessoas por habitação; cômodos por habitação; m2 por habitação; m2 por habitante, consumo por habitante, etc
Através destes indicadores e da posse de equipamentos podemos identificar e definir subclasses de usuários.Adotando-se a premissa que usuários da mesma subclasse adotam o mesmo padrão de consumo teremos um refinamento na alimentação do sistema GIS.
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Melhorias na Alimentação do Modelo GIS(Trabalhando com Sub-Estratos)
K1 K2 K3 K4 K5
Estrato kConsumo de x até y kWh/mês
Indicadores Sócio-econômicos
Parâmetros de Classificação de
Subestrato
Bancos de Dados
Bancos de Dados reclassificados
Classifica cada medidor e Usuário em um estrato-subestrato
Estrato kConsumo de x até y kWh/mês
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Melhorias na Alimentação do Modelo GIS(Gerando um Data Warehouse)
Cadastros das Concessionárias Censo
(IBGE)Bancos de Dados
MarketingOutras
Informações...
Dataware House(GIS)
Geração do Data Warehouse para a área geográfica em estudoBD da Pesquisa BD de Inf.
Geográficas
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Explorando o Data Warehouse
Resultados com maior exatidão:
• Densidade de Carga por energético
• Recursos disponíveis• Alertas diversos
L1L2
L3L4
L5
Estr
ato
LCo
nsum
o de
x a
té y
kW
h/m
ês
K1K2
K3K4
K5
Estr
ato
kCo
nsum
o de
x a
té y
kW
h/m
ês
Alimentação do modelo GIS através do processo de similaridade
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Explorando o Data WarehouseDesenvolvimento e testes de modelos estatísticosDesenvolvimento e testes de modelos dinâmicos
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Explorando o Data Warehouse
Desenvolvimento e testes de modelos utilizando outras tecnologias como Redes Neurais, Fuzzy Logic, etc.
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Ciclo de Vida dos Modelos
Pesquisa
Data Warehouse
Modelo Markal / LEAP / Outros
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Ciclo de Vida dos Modelos
Bancos de Dados
Validaçãodas hipóteses
Pesquisa em BD/Campo
(Teses)
Formulação de Hipóteses do Macro-Modelo
Avaliação dosResultados
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Grato
Robespierre [email protected]@iee.usp.br
Fones: IEE: (11) 30912629Cel: (11) 91394309