Made available in DSpace on 2015-04-11T13:47:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Arnilson Jorge da Silva Damasceno.pdf: 1628806 bytes, checksum: e8fe44ebcf973caa9e9d8207ca0acc1c (MD5) Previous issue date: 2012-04-17 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / This work aims a study of electricity supplied to residential customers of the city of Manaus, state of Amazonas. The paper deals with two topics in the field of electrical energy: energy conservation and power quality, aiming to estimate the power that can save after the identification of disorders that affect the quality of energy. For this case study, we selected three residential consumers with different load profiles from which data were collected regarding the quality of the energy used in those homes with the aid of a power quality analyzer. Based on the Procedures for Electric Energy Distribution of ANEEL, which sets minimum requirements for power quality (voltage and frequency) are compared the results of the evaluation in select consumers, where the point of view of the network voltage and frequency levels minimum set by ANEEL are met. However, they are observed significant levels of harmonic currents in the consumer study. Finally, it shows the impact of these distortions in increased consumption and the estimation of energy conservation in the residential sector extracting the losses by current harmonic distortion / Este trabalho tem como proposta um estudo da energia elétrica fornecida a consumidores residenciais da cidade de Manaus-AM. O trabalho trata de dois temas da área de energia elétrica: a conservação da energia e a qualidade da energia elétrica, tendo como objetivo estimar a energia elétrica que se pode economizar após a identificação dos distúrbios que afetam a qualidade da energia. Para este estudo de caso, foram selecionados três consumidores residenciais com perfis de cargas distintos de onde se coletaram dados referentes à qualidade da energia utilizada naquelas residências, com o auxílio de um analisador de qualidade de energia. Com base nos Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica da ANEEL, que prevê requisitos mínimos de qualidade da energia (tensão e frequência) são comparados os resultados da avaliação nos consumidores selecionados, onde, do ponto de vista da tensão e frequência da rede, os níveis mínimos previstos pela ANEEL são atendidos. Entretanto, são observados significativos níveis de distorção harmônica das correntes nos consumidores em estudo. Por fim, é mostrado o impacto causado por essas distorções na elevação do consumo e a estimativa de conservação de energia no setor residencial extraindo-se as perdas por distorção harmônica de corrente

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This Master s Dissertation presents the development of a methodology that analyzes the impact of the White Tariff considering the distributed generation to low voltage residential consumers. The White Tariff has the aim of encouraging the reduction of energy consumption during the time of highest system load by consumers. Besides the low-voltage distributed generation aims the energy efficiency, the use of distributed generation and energy management by consumer. Considering this, the proposed methodology considers electricity tariffs, typical load curves ranged by consumption levels, natural resources and different of technologies for distributed generation. This database, combined with the software Hybrid Optimization Model for Electric Renewables (HOMER), presents as the main result the technical and economic feasibility for the use of distributed generation together with the white tariff, without changing the spending habits of consumers. The use of distributed generation is prioritized during the peak time, shifting the consumption from the electric power network to off-peak periods, where the white electricity tariff is shiper. The current costs of installation and operation of the distributed generation are high, but there is a tendency to their reduction due to an increase of its application and providers. It is emphasized that these analyzes, never seen before aim more efficient energy use of energy by both the application of white tariff and the encouragement to use of distributed generation. / Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma metodologia para analisar o impacto da Tarifa Branca considerando a inserção de geração distribuída (GD) nos consumidores residenciais de baixa tensão. A Tarifa Branca visa incentivar os consumidores de baixa tensão a reduzirem o consumo de energia elétrica no horário de maior carregamento do sistema. A geração distribuída permite o gerenciamento da energia por parte do consumidor. Neste sentido, a metodologia proposta considera tarifas de energia, curvas de carga típicas por faixa de consumo, recursos naturais e tipos de tecnologias para geração distribuída. Esta base de dados, aliada ao software Hybrid Optimization Model for Eletric Renewables (HOMER), tem como principal resultado a viabilidade técnica e econômica quanto à utilização da geração distribuída explorando a Tarifa Branca, sem que haja mudança nos hábitos de consumo dos consumidores. A utilização da geração distribuída é priorizada para o horário de ponta, de modo que a utilização da rede de energia elétrica se concentre nos horários fora-ponta, onde o preço da Tarifa Branca é menor. Os custos atuais de instalação e operação das GD são elevados, porém a tendência é a redução dos preços em função de um aumento no seu uso e na quantidade de fornecedores. Ressalta-se que tais análises são inéditas e visam o uso mais eficiente de energia tanto pelo emprego da Tarifa Branca como pelo incentivo para uso da geração distribuída.

This Master s Dissertation presents a study on the technical and financial impact of the application of strategies for Demand-Side Management (DSM) in residential consumers BT (Group B), considering the white tariff and the inclusion of distributed generation (DG). The white tariff to be an hourly tariff enables the application of DSM strategies in the residential consumer. As DSM strategies were used load shifting and peak reduction, aimed at handling consumption at peak hours. Furthermore, DG was also considered as a DSM strategy. In this sense, the proposed methodology considers typical load curves ranged by consumption levels, DSM strategies, tariffs, natural resources, photovoltaic technology to GD and solar collector. As a simulation tool was used the Hybrid Optimization Model for Electric Renewables software (HOMER), which aims to analyze technical and economic implementation of DSM strategies, exploring the white tariff and the use of GD. The results showed that the combination strategies peak reduction and load shifting enable the use of the white tariff. The results showed that the combination of the load shifting and peak reduction strategies and enable the use of the white tariff. Already the use of DG due to maintenance and operating costs, required a sensitivity analysis observing at cost reduction. / Esta dissertação apresenta um estudo sobre o impacto técnico e financeiro da aplicação de estratégias de Gerenciamento pelo Lado da Demanda (GLD) em consumidores residenciais de BT (Grupo B), considerando a Tarifa Branca e a inserção de geração distribuída (GD). A tarifa branca por ser uma tarifa horária viabiliza a aplicação de estratégias de GLD no consumidor residencial. Como estratégias de GLD foram utilizadas as técnicas de deslocamento de carga e redução de pico, visando a manipulação do consumo no horário de ponta. Além disso, a GD foi considerada também como uma estratégia de GLD. Neste sentido, a metodologia proposta considera curvas de carga típicas por faixas de consumo, estratégias de GLD, tarifas de energia, recursos naturais, tecnologia fotovoltaica para GD e coletor solar. Como ferramenta de simulação foi utilizado o software Hybrid Optimization Model for Eletric Renewables (HOMER), que tem como finalidade analisar técnica e economicamente a aplicação das estratégias de GLD, explorando a Tarifa Branca e a utilização da GD. Os resultados mostraram que a combinação das estratégias de deslocamento de carga e redução de pico viabilizam o uso da tarifa branca. Já a utilização da GD devido aos custos de manutenção e operação, exigiu uma análise de sensibilidade observando a redução de custos.

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Resumo: Esta pesquisa será dedicada ao desenvolvimento de uma metodologia com vistas à compreensão e ao exame do comportamento do hábito de consumo de eletricidade residencial, via análise de similaridade, baseado no uso de uma rede neural da família ART (Adaptive Resonance Theory). Trata-se de uma rede neural composta por dois módulos ART-Fuzzy, cujo treinamento é realizado de modo não supervisionado. No primeiro módulo, serão usadas, como entrada, as informações que caracterizam os hábitos de consumo e a situação socioeconômica. A saída do primeiro módulo junto com os dados referentes aos equipamentos eletroeletrônicos da residência compõem a entrada do segundo módulo que, finalmente, produz informações, na saída, relativas ao diagnóstico pretendido, ou seja, a formação de agrupamentos similares (clusters). Todo o processamento da rede neural modular é realizado com dados binários, os quais são gerados a partir de informações quantitativas e qualitativas. As redes neurais da família ART são estáveis e plásticas. A estabilidade refere-se à garantia de sempre produzir soluções, ou seja, não se observa problemas relativos à má convergência. A plasticidade é uma característica que possibilita a execução do treinamento de forma contínua sem destruir o conhecimento adquirido previamente. É um recurso pouco observado nas demais redes neurais disponíveis na literatura especializada. Com essas propriedades (estabilidade e plasticidade), combinada com o processamento de dados essencialmente ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

Submitted by Daniela Sbizera Justo null (sbizera@yahoo.com) on 2016-09-20T14:14:51Z No. of bitstreams: 1 Tese-Daniela Sbizera Justo.pdf: 5782774 bytes, checksum: 483d11758263a9d6c3a3d4c89fe66919 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-09-22T19:44:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 justo_ds_dr_ilha.pdf: 5782774 bytes, checksum: 483d11758263a9d6c3a3d4c89fe66919 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-22T19:44:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 justo_ds_dr_ilha.pdf: 5782774 bytes, checksum: 483d11758263a9d6c3a3d4c89fe66919 (MD5) Previous issue date: 2016-08-25 / Esta pesquisa será dedicada ao desenvolvimento de uma metodologia com vistas à compreensão e ao exame do comportamento do hábito de consumo de eletricidade residencial, via análise de similaridade, baseado no uso de uma rede neural da família ART (Adaptive Resonance Theory). Trata-se de uma rede neural composta por dois módulos ART-Fuzzy, cujo treinamento é realizado de modo não supervisionado. No primeiro módulo, serão usadas, como entrada, as informações que caracterizam os hábitos de consumo e a situação socioeconômica. A saída do primeiro módulo junto com os dados referentes aos equipamentos eletroeletrônicos da residência compõem a entrada do segundo módulo que, finalmente, produz informações, na saída, relativas ao diagnóstico pretendido, ou seja, a formação de agrupamentos similares (clusters). Todo o processamento da rede neural modular é realizado com dados binários, os quais são gerados a partir de informações quantitativas e qualitativas. As redes neurais da família ART são estáveis e plásticas. A estabilidade refere-se à garantia de sempre produzir soluções, ou seja, não se observa problemas relativos à má convergência. A plasticidade é uma característica que possibilita a execução do treinamento de forma contínua sem destruir o conhecimento adquirido previamente. É um recurso pouco observado nas demais redes neurais disponíveis na literatura especializada. Com essas propriedades (estabilidade e plasticidade), combinada com o processamento de dados essencialmente binários, confere ao sistema neural uma ampla capacidade de produzir objetivos que podem ser facilmente modificados visando atender requisitos preestabelecidos pelos usuários (consumidor, empresa do setor elétrico). Neste sentido, o resultado esperado é a obtenção de informações referentes à similaridade de consumidores, à qual pode-se vislumbrar alguns benefícios, por parte dos consumidores, como melhorar o hábito de consumir energia elétrica, oferecendo também, por meio do conhecimento dos consumidores similares, a obtenção de melhores estratégias de negociação com os fornecedores, principalmente, no caso de sistemas smart grids. Neste novo paradigma do setor elétrico, há uma forte tendência do(s) consumidor(es) escolher(em) livremente a empresas fornecedoras de energia elétrica. Além disso, é discutida uma melhor forma para a realização da previsão de carga em pontos da rede elétrica onde há uma maior incerteza, e.g., nos barramentos mais próximos do consumidor (transformadores etc.), i.e., as incertezas no contexto da previsão de carga total do sistema são aumentadas à medida que se adentra a partir da carga global até chegar ao consumidor final, em especial ao usuário residencial. A base de dados, para a fase de treinamento da rede neural, é construída a partir de informações disponibilizadas por consumidores voluntários via o preenchimento de formulário. Realizada a fase de treinamento, a rede neural adquire um conhecimento incipiente afeito de ser aperfeiçoado ao longo do tempo, quando se implementa o recurso da plasticidade. / This work develops a methodology to understand and analyze the behavior of residential electricity consumption by similarity analysis, based on a neural network of ART (Adaptive Resonance Theory) family. The neural network is composed of two Fuzzy-ART modules whose training are non-supervised. At the first module, the inputs are information that characterize the consumption habits and the socio-economic situation. The output of the first module with the data referred to electro-electronic equipment available at the residence compose the input of the second module, which finally produces information at the output related to the diagnosis proposed, i.e. the formation of clusters. All the neural network processing is realized with binary data, which are generated from quantitative and qualitative information. ART family neural networks are stable and plastic. The stability assures that it always produces a solution, i.e. there is no convergence problem. The plasticity is a characteristic that allows executing the processing continuously without losing the knowledge previously learned. Those advantages are seldom observed in other neural networks available at the specialized literature. Considering these properties (stability and plasticity), combined with the data processing exclusively binary, the neural network is capable to be modified when necessary to attend pre-defined requests by the users (consumers, distributers, etc.). Therefore, the expected result is to obtain information referred to the similarity with consumers, and with this information, the consumers can improve their habits or even negotiating with the producers in case of smart grid systems. This new electrical system paradigm, the tendency is that the consumers can arbitrarily choose the electrical distributers. Furthermore, the work discusses the best way to realize load forecasting in points where there is uncertainty, e.g., on the busses near the consumers (transformers), i.e., the uncertainties considering the global forecasting increase if the information of residences is not considered. The database for the training phase of the neural network was built by a quiz form filled by some volunteer consumers. Afterwards, when finishing the training phase, the neural network acquires knowledge that along time can implement the plasticity resource.