| Summary: | Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-04-11T13:33:08Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
Dissertação - Lucas A. Freitas - 2016.pdf: 2716743 bytes, checksum: 81ec501b7ac3258c32ab8676d9ab5774 (MD5) === Made available in DSpace on 2017-04-11T13:33:08Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
Dissertação - Lucas A. Freitas - 2016.pdf: 2716743 bytes, checksum: 81ec501b7ac3258c32ab8676d9ab5774 (MD5)
Previous issue date: 2016-09-05 === CAPES === Estão inseridos na proposta deste trabalho dois objetivos: o primeiro consiste na
realização de levantamento e caracterização do consumo de energia elétrica dos
shopping centers de Pernambuco; o segundo tem por _nalidade aplicar uma
metodologia de decisão econômica que permite avaliar a melhor con_guração de
um sistema térmico para o atendimento das demandas de frio e energia elétrica
dos shopping centers. O procedimento de otimização busca minimizar o VPL
(Valor Presente Líquido) do sistema e, para isso, utiliza-se de um método híbrido
composto por quatro passos: proposta do sistema genérico, pré-seleção dos
equipamentos, busca exaustiva e Programação Linear. A otimização considera
aspectos técnicos e econômicos, tais como: curvas de demandas de energia,
tarifas em base horária, rendimentos e custos dos equipamentos proporcionais às
potências. A _m de verificar o quão robusto é o sistema base foram consideradas
algumas variáveis econômicas como, por exemplo, a variação da tarifa de
combustível, variação da tarifa de energia elétrica, custo de aquisição do
motogerador de eletricidade, variação da taxa de câmbio (dólar/real), além do
estudo da variação da demanda em horário de ponta. Ainda, foi de_nido, para
cada parâmetro estudado, um fator de variabilidade de 50% - 200%. O sistema se
mostrou muito sensível a mudanças nas tarifas energéticas, para as quais
suportou uma redução de apenas 9% na tarifa de gás natural, ou, ainda, um
aumento de 12% na tarifa de energia elétrica. Para taxa cambial e o custo inicial
do motogerador, as variações suportadas foram de 26% e 24% respectivamente.
Já no que se refere à variação da demanda em horário de ponta, o sistema
suportou um aumento de 70%. === They are included in the proposal of this work two objectives: the _rst is to carry
out survey and characterization of the electricity consumption of the shopping malls
of Pernambuco; the second on implementing an economic decision methodology
to evaluate the best con_guration of a thermal system to meet the demands of cold
and power of shopping malls. The optimization procedure seeks to minimize the
NPV (Net Present Value) of the system and, therefore, we use a hybrid method
consists of four steps: proposed generic system, pre-selection of equipment,
exhaustive search and Linear Programming. The optimization considers technical
and economic aspects, such as energy demand curves, tari_ on hourly basis,
e_ciencies and costs in proportion to the power equipment. In order to check how
robust is the base system were considered some economic variables such as, for
example, the change in fuel price, change in electricity tari_, cost of purchase of
electricity power generator, exchange rate variation (dollar / real), and the demand
variation study in peak hours. Still, it was de_ned for each parameter studied, a
variability factor of 50% - 200%. The system was too sensitive to changes in
energy prices, for which bore a decrease of only 9% in the gas rate , or even a
12% increase in electricity tari_. For exchange rate and the initial cost of the motor
generator, supported changes were 26% and 24% respectively. In what regards
the variation of demand peak time, the system supported a 70% increase.
|
|---|
