Abstract This thesis proposes a PC based electric energy management system as well as load control strategies for demand side management in high voltage customer. Besides, this thesis proposes a sequential search method for the decision of optimal demand contract. By the proposed approach, We expect to decrease the basic demand charge and the total electrical cost. The load survey and load characteristics of selected high voltage customers are first fulfilled to derive the load composition and statistic data for large air conditioner. Furthermore,digital power meters are installed at each substation and they are connected in star configuration with telephone network to form automatic meter reading system. Power parameters such as V, I, P, Q, P.F. etc. are periodically collected via telephone network. By inspecting the trend of peak load as well as the load composition, the specification and structure of electric energy management system and their application functions are difined. The proposed PC based electric energy management system is integrated programmable logic controller (PLC) with power meters to form basic Supervisory Control And Data Acquisition ¡]SCADA¡^functions. Besides, advance functions such as demand monitoring/load shedding, periodical load control, clock load control, direct load control, alarm, and real time/historical trending are embedded to enhance the capability of proposed system. By the Visual Function Block in Diamond Control View, automatic meter reading system can be simulated and demonstrated. The academic power system in National Sun Yat-Sen University(NSYSU) are selected for testing to demonstrate the effectiveness of proposed system. Finally,the effect of peak load cutting will not only save energy consumption of the customer but also increase the power capacity of substations for Taiwan power system.

Este trabalho utiliza indicadores de energia para caracterizar unidades consumidoras da Universidade de São Paulo pelo comportamento no uso da eletricidade e estabelecer prioridades de atuação para gestão dos recursos e ações de eficiência energética. Os indicadores foram aplicados na base de dados de consumo de energia extraídos da ferramenta de gestão da USP, o SISGEN, juntamente com as informações físicas, de ocupação, principais usos finais e custos de utilização da energia, em 48 unidades da Cidade Universitária Armando de Sales Oliveira. Os resultados foram utilizados para elaborar listas de prioridades de atuação para cada um dos indicadores e, a partir da análise desses resultados foi possível identificar tendências e semelhanças de comportamento no uso da energia elétrica no campus. Visando auxiliar na análise dos resultados, utilizou-se de uma classificação prévia por especialidades de ensino ou atividades desenvolvidas e, dois períodos distintos, cujo comportamento tende a sofrer alterações, ou seja, letivo e férias escolares. De posse de todas as informações e resultados elaborou-se uma classificação final no intuito de auxiliar os gestores na priorização das ações de gestão dos recursos e eficiência energética. / The work here presented uses indicators to classify energy consumption units at Universidade de São Paulo by consumption behavior and also to prioritize actions on resources management and establish energy efficiency actions. Such indicators have been applied to the energy consumption data base from the USP management tool, called SISGEN, together with current information on: occupation; main final uses and energy use costs gathered from 48 consumption units at Cidade Universitária Armando de Sales Oliveira. The results have been used to elaborate action priority lists to each one of the mentioned indicators. Besides, based on the analysis of these results, it has been possible to identify tendencies and similarities on the electric energy use at the campus. In order to support the results analysis, units have been previously classified in education specialties or activity developed, and also in two different periods of the year, when their behavior tend to vary: school vacation and teaching period. With all results and necessary information in hands a final classification has been established which goal was to support managers on prioritizing manage resources and establish energy efficiency actions.

Este trabalho utiliza indicadores de energia para caracterizar unidades consumidoras da Universidade de São Paulo pelo comportamento no uso da eletricidade e estabelecer prioridades de atuação para gestão dos recursos e ações de eficiência energética. Os indicadores foram aplicados na base de dados de consumo de energia extraídos da ferramenta de gestão da USP, o SISGEN, juntamente com as informações físicas, de ocupação, principais usos finais e custos de utilização da energia, em 48 unidades da Cidade Universitária Armando de Sales Oliveira. Os resultados foram utilizados para elaborar listas de prioridades de atuação para cada um dos indicadores e, a partir da análise desses resultados foi possível identificar tendências e semelhanças de comportamento no uso da energia elétrica no campus. Visando auxiliar na análise dos resultados, utilizou-se de uma classificação prévia por especialidades de ensino ou atividades desenvolvidas e, dois períodos distintos, cujo comportamento tende a sofrer alterações, ou seja, letivo e férias escolares. De posse de todas as informações e resultados elaborou-se uma classificação final no intuito de auxiliar os gestores na priorização das ações de gestão dos recursos e eficiência energética. / The work here presented uses indicators to classify energy consumption units at Universidade de São Paulo by consumption behavior and also to prioritize actions on resources management and establish energy efficiency actions. Such indicators have been applied to the energy consumption data base from the USP management tool, called SISGEN, together with current information on: occupation; main final uses and energy use costs gathered from 48 consumption units at Cidade Universitária Armando de Sales Oliveira. The results have been used to elaborate action priority lists to each one of the mentioned indicators. Besides, based on the analysis of these results, it has been possible to identify tendencies and similarities on the electric energy use at the campus. In order to support the results analysis, units have been previously classified in education specialties or activity developed, and also in two different periods of the year, when their behavior tend to vary: school vacation and teaching period. With all results and necessary information in hands a final classification has been established which goal was to support managers on prioritizing manage resources and establish energy efficiency actions.