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Previous issue date: 2017-03-09 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The main goal of this work is to propose a methodology for the selection of 51 consumers in Nova Veneza-GO connected to two transformers in the pre-Smart Grid network. The methodology consists of ten stages ranging from the grouping of consumers with the same power consumption profile using a neural network, that is, a Non Parametric Self-Organizing Map (PSOM), until the complete and optimal allocation of financial resources through of an Integer Linear Programming. We obtained 12 different groups (clusters) of consumers of the two transformers with the same power consumption profile using the network PSOM algorithm. This grouping (clustering) was considered in the dimensioning and design of Photovoltaic Systems Connected to the Grid (Grid-Tie Systems) using three different computational tools, among them, an approach based on the PVSyst software, trial version V6.39. In addition, a study of Economic Engineering was carried out to expand the R&D pilot project aiming at the implementation of Grid Tie Systems for all the consumers of Nova Veneza-GO and Goiânia-GO, considering consumption data available by Celg-D and also considering two different scenarios based on the implementation of photovoltaic systems with and without government incentive. An Economic Engineering analysis was performed considering that 1%, 5%, 10%, 20%, 30% and 100% of Consumer Units (UC) adhere to the implantation of solar systems in Goiânia-GO. Environmental results were found for the city of Nova Veneza-GO and Goiânia-GO, evidencing an expressive reduction in CO2 emissions and a great saving of water. / O principal objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para a escolha de 51 Unidades Consumidoras (UC) em Nova Veneza-GO ligados a dois transformadores pertencentes a uma rede pré Smart Grid localizada na cidade. A metodologia consiste de dez etapas que vão desde o agrupamento de consumidores com mesmo perfil de consumo de energia elétrica utilizando uma rede neural PSOM (do inglês: Non Parametric Self-Organizing Map), incluindo a realização de alocação de recursos financeiros de forma otimizada por meio de Programação Linear Inteira. Utilizando a rede PSOM, foi possível agrupar os consumidores dos dois transformadores em 12 grupos distintos com mesmo “perfil de consumo”. Esse agrupamento foi importante para o dimensionamento de Sistemas Fotovoltaicos Conectados à Rede Elétrica (Sistemas Grid-Tie) utilizando diferentes ferramentas computacionais, dentre elas, o software PVSyst na versão trial V6.39. Adicionalmente, foi feito um estudo de Engenharia Econômica visando a implantação de Sistemas Fotovoltaicos Conectados à Rede Elétrica para todos os consumidores de Nova Veneza-GO e de Goiânia-GO, considerando dados de consumo disponibilizados pela concessionária local e também considerando dois diferentes cenários: implantação de sistemas fotovoltaicos com e sem incentivo do governo. Foi realizada ainda uma análise de Engenharia Econômica considerando uma adesão em Goiânia-GO de 1%, 5%, 10%, 20%, 30% e 100% das Unidades Consumidoras (UC). Resultados ambientais foram encontrados para a cidade de Nova Veneza-GO e Goiânia-GO, evidenciando uma redução expressiva na emissão de CO2 e uma grande economia de água.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/7563 |
| Date | 09 March 2017 |
| Creators | Alves, Ricardo Henrique Fonseca |
| Contributors | Lemos, Rodrigo Pinto, Deus Júnior, Getúlio Antero de, Lemos, Rodrigo Pinto, Deus Júnior, Getúlio Antero de, Cerqueira, Jês de Jesus Fiais, Castro, Marcelo Stehling de |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC), UFG, Brasil, Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -5088589215393046129, 600, 600, 600, 600, -7705723421721944646, -1431013593610671097, -2555911436985713659 |
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