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[en] ELECTRICITY INDICATORS FOR THE ELECTRICAL ENERGY GENERATION VIA MUSCLE EFFORTSRATION / [pt] INDICADORES DE ELETRICIDADE PARA GERAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA POR MEIO DE ESFORÇO MUSCULAR

[pt] Esta dissertação teve como objetivo desenvolver um modelo de previsão de
geração de energia elétrica por meio de esforço muscular de seres humanos,
utilizando uma bicicleta geradora, conectada à rede elétrica comum. A motivação
resultou da experiência do autor na área de geração distribuída, que identificou uma
dificuldade em instalar sistemas de geração solar fotovoltaica em topo de edifícios.
Como metodologia de pesquisa, o trabalho, utilizou a regressão linear múltipla, com
o software IBM SPSS servindo como executor das tarefas. As regressões
apresentaram resultados promissores, apresentando um R(2) ajustado elevado,
respeitando todas as premissas de uma regressão linear múltipla, e confirmando
algumas suspeitas. As simulações feitas com base no modelo criado mostram um
potencial de geração de energia considerável para o Brasil. Como conclusão, apesar
do modelo criado ser de boa capacidade preditiva, recomenda-se mais estudos antes
de uma extrapolação populacional ou um investimento financeiro. / [en] This dissertation aimed to develop a model for predicting the generation of
electrical energy through human muscular effort, using a generator bicycle,
connected to the common electrical grid. The motivation resulted from the author s
experience in distributed generation, which identified a difficulty in installing
photovoltaic solar generation systems on top of buildings. As a research
methodology, the work used multiple linear regression, with the IBM SPSS
software serving as the executor of the tasks. The regressions showed promising
results, presenting a high ajusted R(2), considering all the premises of a multiple linear
regression, and confirming some suspicions. The simulations made based on the
model created show a considerable energy generation potential for Brazil. In
conclusion, despite the model created being of good predictive capacity, further
studies are recommended before a population extrapolation or a financial
investment.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:58710
Date25 April 2022
CreatorsRODRIGO HALFELD ROSADAS DE ANDRADE
ContributorsREINALDO CASTRO SOUZA, REINALDO CASTRO SOUZA
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

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