Robespierre Sentelhas V Oficina: "Como Considerar Variáveis Sociais, Ambientais e Políticas no Planejamento Energético" Instrumento de Software para Pesquisas

Robespierre SentelhasV Oficina: "Como Considerar Variáveis Sociais, Ambientais e Políticas no Planejamento Energético"Instrumento de Software para Pesquisas de Hábitos de Uso de Energia

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V Oficina de PIR na USPPlanejamento Integrado de Recursos

Projeto Araçatuba FAPESP

Coordenador: Miguel Edgar Morales Udaeta

""Como Considerar Variáveis Sociais, Ambientais e Como Considerar Variáveis Sociais, Ambientais e Políticas no Planejamento EnergéticoPolíticas no Planejamento Energético""

Robespierre SentelhasInstrumento de Software para Pesquisas de Hábitos de Uso de Energia

Foto e/ ou Imagem

03 de Maio de

2006


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10Dissertação apresentada ao PIPGE/USP para obtenção do título de Mestre em EnergiaAluno: Robespierre Sentelhas Orientador: Prof. Dr. Ildo L.Sauer

Instrumento de Software para Apoio à Pesquisa de Posse de Equipamentos e

Hábitos de Uso de Energia

Fase 1: Energia Elétrica


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Necessidades de conhecimento

• Qual o consumo previsto para os próximos meses? Há necessidade de compra antecipada de cota complementar de energia elétrica?

• O horário político influenciará na curva de demanda dos próximos meses?

• O início da oferta do Gás Natural para o cliente residencial, alterará o mix do mercado energético? Em que proporção?

• Como a substituição de equipamentos influência na demanda energética?

• Qual a opção oferecerá maior rentabilidade no negócio: investir para aumentar a oferta atendendo a demanda conforme se apresenta ou desenvolver ações de conservação e racionalização do uso de energia para diminuir a demanda?


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A resposta as perguntas é Conhecer o Mercado:

Empresas como WallMart, Bradesco, TAM gastam milhões coletando, armazenando e processando informações de seus clientes:

• Preferências pessoais;• Poder aquisitivo;• Tipos de produtos e serviços adquiridos;• Frequência no relacionamento;• Etc.

Objetivo: Ofertar produtos e serviços que venham de encontro às necessidades e desejos do clinte, visando aumentar a satisfação do cliente e consolidar o relacionamento com a empresa.


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A resposta as perguntas é Conhecer o Mercado:

• As Concessionárias de Serviços Públicos possuem milhões de informações existentes nos seus cadastros mas

• Procuram novas informações que permitam “radiografar” melhor seu cliente?

• Como consome?

• Como consumirá no futuro em função de novos produtos e tecnologias?


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Um modelo para o entendimento da realidade:

São três as variáveis que permitem compreender a realidade:• Localização do consumidor: Clima, Hábitos Culturais, etc.• Tecnologia: Equipamentos disponíveis, preço, suporte ao

consumidor, etc.• Hábitos de consumo dos serviços energéticos: Atendimento

às necessidades de alimentação, conforto, etc.


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A solução através de bancos de dados

Dados Geo-climáticos

TecnologiaDados

Antropológicos(Hábitos de Uso)

Visão do Mercado de Energia

pelo lado do consumidorou da demanda


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TecnologiaDados


Visão do Mercado de Energia

pelo lado do consumidorou da demanda


Aceitação de novas tecnologias

Influência deEquipamentos na

Demanda Energética

Conhecimento sobreo Consumo de Energia

nos Estratos Sociais

Planejamento Operacional

Simulação paraConservação e

Racionalização deConsumo de Energia

Gerenciamento peloLado da Demanda


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TecnologiaDados



Curva de Demanda Média Diversificada


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Análise e equacionamento de soluções para:

• Simulação Energética;• Análise de Custo/Benefício de um equipamento/classe de

equipamentos para a concessionária;• Dimensionamento de transformadores;• Outros


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Exemplos: Conhecimento da Realidade Social

Barghini (1999) – Santa Cruz de La Sierra


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Exemplos: Conhecimento do Negócio

Barghini (1999) – Santa Cruz de La Sierra


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Exemplos: Desenvolvimento de PIR – Cenários

Sauer (1999) Relatório PIR2 – Boa Vista


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Conclusões

Os principais benefícios diretos obtidos neste trabalho são:• informatização com base em parte da metodologia proposta por Barghini de

pesquisas de usos finais de energia;

• constituição de bases de dados com informações técnicas sobre equipamentos de energia elétrica;

• constituição de bases de dados de hábitos de consumo de energia elétrica por usos finais para um ou mais locais estudados. Essa base de dados, de informações desagregadas de consumo, permite uma visão ampla e diferenciada da demanda de energia;

• automatização de pesquisas de usos finais de energia elétrica;

• obtenção de um conjunto de relatórios sobre consumo de energia elétrica por equipamentos e usos finais;

• obtenção de curvas de demanda por uso final e geral para a área estudada.


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Conclusões

As informações contidas nos bancos de dados do programa de software, poderão ser utilizadas em:

• Definição de Políticas Tarifárias;

• Planejamento Integrado de Recursos (PIR) em Programas de Conservação e Racionalização de Energia na GLD;

• Planejamento de Redes de Distribuição e

• Modelamento e Predição da Demanda.


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Próximos Passos

Nos próximos meses:

• Incluir rotina de tratamento da demanda reativa

• Incluir o tratamento de outras fontes de energia (Gás Natural, Biomassa, etc.) e seus respecitvos equipamentos;

• Simular processos de racionalização de energia com troca de equipamentos que utilizam fontes diferentes;

• Implementar interface com o programa de software LEAP de planejamento energético.


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10Dissertação apresentada ao PIPGE/USP para obtenção do título de Mestre em EnergiaAluno: Robespierre Sentelhas Orientador: Prof. Dr. Ildo L.Sauer

Instrumento de Software para Apoio à Pesquisa de Posse de Equipamentos e

Hábitos de Uso de Energia

Fase 2: Demanda Georeferenciada


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• Metodologia de levantamento de informações

• Pesquisa de Usos Finais

Segmento

Indústria

Comércio/Serviços

Residencial

Inspeção

Médio e grande portes e todas que utilizem processos de produção

especificos

Todas que utilizem processos e equipamentos especiais

---

Métodos Estatísticos

Pequenas indústrias que utilizem processos padronizados no mercado

Pequeno, médio e grande porte, principalmente quando se tem um grande

número de empresas e que utilizam processos padronizados

Residencias de qq tamanho

Pesquisa Detalhadasimilar a da Auditoria Energética

Metodologia mais flexível

(Consultor)

Eq. de aquisição de dados e/ou Pesquisade Posse de Equip. e Hábitos de Uso

Metodologia de Barghini

(Pesquisador de Campo)


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O primeiro passo nas pesquisas de Usos Finais é desenvolvido na Análise dos Cadastros das Concessionárias (EE e/ou Gás) a partir dos Bancos de Dados de Consumo (medições) e Faturamento.

Esta é uma visão dos consumos agregados da energia elétrica e do gás em cada unidade habitacional, comercial ou industrial em toda a região atendida pela Concessionárias dos serviços.

Cadastros das Concessionárias

• Análise do Cadastro


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A partir dessa análise temos a visão de como acontece o consumo periódico (mensal) de todos os clientes (medidores) e consequentemente em toda a malha geográfica.

Porém a visão agregada não permite:

• Prever as novas demandas ocasionadas por:

• inserção de novos produtos,

• mudanças de hábitos, etc.

• Desenvolver ações de racionalização de uso de energia

• Analisar o potencial de inserção de novos energéticos


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Devemos portanto conhecer os equipamentos utilizados pelos clientes e os hábitos na utilização destes equipamentos

Quanto maior a diversificação dos equipamentos e de seus usos maior a necessidade deste conhecimento

Na área comercial a diversificação é relativamente menor.

Na área industrial a diversificação é pequena e a demanda de energéticos dependerá dos equipamentos e processos adotados.


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O desenvolvimento de pesquisa de posse e hábitos de uso é fundamental. Porém...

É impossível desenvolvê-la para todos os clientes (universo), assim adotamos uma amostra (significativa) onde aplicamos a pesquisa.

Uma das técnicas adotadas é dividir os clientes residenciais em classes que chamamos Estratos de Consumo. Por exemplo clientes com consumo até 50 kWh/mês; de 50 a 100 kWh/mês; e assim por diante.

Para esses Estratos, que consideramos grupos homogêneos de consumo, quantificamos a amostra necessária e sorteamos os clientes que participarão da pesquisa.

Para clientes comerciais e industriais podem ser adotados outros critérios de segmentação.

Estr

ato

0-5

0 k

Wh

/mês

Estr

ato

51-1

00

kW

h/m

ês

Estr

ato

101

-20

0 k

Wh

/mês

. . .

Clientes Residenciais


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Determinação da Amostra A seleção dos clientes a serem pesquisados é feita nos cadastros.

O sorteio é feito nos cadastros e podem obedecer a alguns critérios para minimizar erros e viéses. Por exemplo:

• Clientes que não têm consumo registrado nos úlimos meses;

• Etc.

Cadastros

Amostra


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Bancos de Dados de Equipamentos É fundamental que todos os modelos de equipamentos tenham sido mapeados e inventariados quanto a potência, eficiência e qualidade.

Equipamentose Modelos

São pontos importantes:• Para equipamentos elétricos:

• Harmônicos• Reativos

• Para ambos:• Interação entre os

equipamentos elétricos e gás.


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A pesquisa está distribuida em 3 partes principais:

Dados sobre o endereço Dados sobre os usuários (Pesquisa Sócio-econômica)

No caso de residências: área da casa em m2, quantia de quartos, número de habitantes, etc.

No caso de comércio: tipo de atividade, quantia de funcionários, área em m2, etc.

No caso de industrias: tipo de atividade; quantia de funcionários, etc.

Dados sobre os eventos de uso de equipamentos elétricos e a gásCorresponde ao detalhamento de cada evento de uso de equipamentos elétricos e a gás. Para cada evento deve ser indicado o tipo de: Uso Final; Indicador para o Balanço Energético e para a Matriz Energética.


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O controle de qualidade deve ser feito de forma a garantir que o consumo declarado esteja em conformidade com o consumo histórico.

EventoEvento

EventoEventoEvento

EventoEvento

EventoEventoEvento

EventoEventoEvento

EventoEvento

EventoEventoEvento

Evento

EventoEventoEvento

Evento

Equipa/to 1 Equipa/to 2

Uso Final A

Equipa/to 4 Equipa/to 5 Equipa/to 6 Equipa/to n

...

...

Usuário

Equipa/to 3

Uso Final B Uso Final C Uso Final Z

Somatório do consumo declarado do usuário

média de consumo últimos meses~

• Controle de Qualidade da Pesquisa


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MedidorMedidor

EventoEvento

EventoEvento

EventoEvento

EventoEvento

EventoEvento

EventoEvento

EventoEvento

EventoEvento

EventoEvento

Evento

EventoEvento

EventoEvento


Uso Final A


...

...

Usuário

Equipa/to 3


Medidor

Estrato 2Estrato 1 Estrato k

Local

Premissa Grupos Homogêneos: Universo = Resultados da Amostra expandidos através de coeficientes pré-determinados para cada estrato

• Resultados: Sumarização Básica


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Local

Visão Desejada

Visão da distribuição que pode ser obtida na junção de dados do distribuidor

• Resultados: Sumarização Básica

Subestação

MedidorMedidor

EventoEventoEventoEventoEvento EventoEventoEventoEventoEvento

EventoEventoEventoEvento EventoEventoEventoEventoEvento

EventoEventoEventoEvento


Uso Final A


Usuário

Equipa/to 3


Medidor

Transf. 2Transf. 1 Transf. k

Medidor

EventoEventoEventoEventoEvento EventoEventoEventoEventoEvento

EventoEventoEventoEvento EventoEventoEventoEventoEvento

EventoEventoEventoEvento


Uso Final A


Usuário

Equipa/to 3


Medidor

Transf. 2Transf. 1


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Indicadores Sócio-Econômicos

relativos aos energéticos

Curvas de Carga por Local, Estratos, Usos

Finais, Equipa-mentos, dias da semana de fins de

semana

Totais e Indicadores Gerais por Equipamentos, Usos Finais,

Estratos

Simulações para Cenários de Racionalização de Uso

dos Energéticos

• Outros Resultados através de Banco de Dados


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Alimentando o Modelo GISEquipamentos e Usos dos Energéticos

Estrato 1

Estrato 2

Estrato 3

Estrato k

• Densidade de Carga por energético

• Recursos disponíveis

• Alertas diversos


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Melhorias na Alimentação do Modelo GIS(Trabalhando com Sub-Estratos)

A pesquisa oferece como resultados uma série de indicadores sócio-econômicos por estrato:

No residencial por exemplo: Pessoas por habitação; cômodos por habitação; m2 por habitação; m2 por habitante, consumo por habitante, etc

Através destes indicadores e da posse de equipamentos podemos identificar e definir subclasses de usuários.

Adotando-se a premissa que usuários da mesma subclasse adotam o mesmo padrão de consumo teremos um refinamento na alimentação do sistema GIS.


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Melhorias na Alimentação do Modelo GIS(Trabalhando com Sub-Estratos)

K1 K2 K3 K4 K5

Estrato kConsumo de x até y kWh/mês

Indicadores Sócio-econômicos

Parâmetros de Classificação de

Subestrato

Bancos de Dados

Bancos de Dados reclassificados

Classifica cada medidor e Usuário em um estrato-subestrato

Estrato kConsumo de x até y kWh/mês


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Melhorias na Alimentação do Modelo GIS(Gerando um Data Warehouse)

Cadastros das Concessionárias

Censo(IBGE)

Bancos de DadosMarketing

Outras Informações...

Dataware House(GIS)

Geração do Data Warehouse para a área geográfica em estudoBD da Pesquisa

BD de Inf. Geográficas


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Explorando o Data Warehouse

Resultados com maior exatidão:

• Densidade de Carga por energético

• Recursos disponíveis

• Alertas diversos

L1

L2

L3

L4

L5

Estr

ato

LC

on

su

mo d

e x

até

y k

Wh

/mês

K1

K2

K3

K4

K5

Estr

ato

kC

on

su

mo d

e x

até

y k

Wh

/mês

Alimentação do modelo GIS através do processo de similaridade


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Desenvolvimento e testes de modelos estatísticos

Desenvolvimento e testes de modelos dinâmicos


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Desenvolvimento e testes de modelos utilizando outras tecnologias como Redes Neurais, Fuzzy Logic, etc.


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Ciclo de Vida dos Modelos

Pesquisa

Data Warehouse

Modelo Markal / LEAP / Outros


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Ciclo de Vida dos Modelos

Bancos de Dados

Validaçãodas hipóteses

Pesquisa em BD/Campo

(Teses)

Formulação de Hipóteses do Macro-Modelo

Avaliação dosResultados


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Grato

Robespierre Sentelhas

[email protected]

[email protected]

Fones:

IEE: (11) 30912629

Cel: (11) 91394309

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