[pt] Qualquer atividade em uma sociedade moderna só é possível com o uso intensivo e eficiente de uma ou mais formas de energia. Das diversas formas de energia interessam, em particular, aquelas que são processadas e colocadas à disposição dos consumidores, tais como a energia elétrica. Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de duas metodologias que permitem gerar curvas de Capacidade de Carga a partir de (i) dados aleatórios de perfil de consumo de energia elétrica da PUC – Rio (ii) as contas (Faturas) da concessionária local. A seguir, faz-se uma analise econômica de investimentos que possa dimensionar o número ótimo de geradores de energia elétrica necessários para diminuir o custo deste investimento, tudo isto no setor comercial e no horário de ponta. As duas metodologias se ajustam a perfis reais de consumo, nos quais não se têm acesso a todos os dados desejados. Para validar as duas metodologias, utilizaram-se dados reais de consumo de energia elétrica cada 15 minutos e durante quatro anos da PUC - Rio.
A primeira metodologia mostra a geração das curvas de Capacidade de Carga fazendo uso da Função Densidade de Probabilidade, com dados de um mês qualquer. A segunda metodologia mostra como gerar a curva de Capacidade de Carga somente com as faturas fornecidas pela concessionária. Utilizou-se um programa computacional para a solução de sistemas de equações polinomiais de terceiro grau. / [en] Any activity in modern society is only possible with intensive and efficient use of energy. Among the various forms of energy the most important are those that are processed by companies and distributed to consumers, such as electricity. This work presents the development of two methodologies that will allow us to generate load capacity curves from (i) Random data obtained from power consumption of the PUC - Rio (ii) Bills (invoices) from the local utility company. With this data we will do an economic analysis of investment performed. This analysis can help us choose the optimum number of generators of electrical energy required to reduce the cost of the electricity supplied, all within the framework of the commercial sector and at peak hours. Both methods will be validated with the real power consumption, every fifteen minutes during four years from the energy profile of the PUC - Rio. The first method shows how we can generate load capacity curves making use of a statistic function called Probability Density, using data of any month. The second method shows how one can create the load capacity curves with only the invoices obtained from the local utility company. For this second methodology the program EES (Engineering Equation Solver) was used to solve systems of polynomial equations of the third degree.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:16719 |
| Date | 10 January 2011 |
| Creators | MANOLO MIGUEL PINTO MALAGA |
| Contributors | ALCIR DE FARO ORLANDO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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