Estudo energético e econômico de sistemas térmicos de fornecimento de eletricidade e água gelada: o caso dos shopping centers de Pernambuco

• Main Author: FREITAS, Lucas Ademar
• Other Authors: http://lattes.cnpq.br/0447483870045635
• Language: br
• Published: Universidade Federal de Pernambuco 2017
• Subjects: Valor Presente Líquido; Consumo Energético; Sistema Térmicos; shopping centers; Net Present Value; Energy Consumption; Thermal System; shopping malls
• Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18544

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa ([e-mail]) 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.