| Summary: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === This dissertation aims to build a set of tools based on mathematical models to assist a rural
electrification cooperative in taking strategic decisions on investing in electrical generation in
face of erratic and non-periodic future scenarios. Time series analysis using the Box-Jenkins
methods for forecasting was employed to construct the models to predict future energy
consumption. Qualitative analysis of future scenarios using Kohler method, that is suited to
regional applications, was used. An heuristic approach with hierarchical levels was employed
to define the parameters of a mathematical model for the application of integer linear
programming at a lower level. This mathematical program was used to optimize the location
of photovoltaic solar power plants within a transformer substation area and its branches to
minimize disbursements in assets investments, and operations and maintenance costs. The
model was tested in a cooperative with six substations, 572 branches, 7,574 cooperative
members and a 2,737 km length network. In results obtained was SARIMA models (1,1,1) x
(0,1,1) 12. In total, obtained an increase of 1.292 kW for the six substations in the next five
years, representing a disbursement R$ 17,170,000.00 if the cooperative to chooses to build a
photovoltaic solar power plant to meet this increase of consumption. === A presente dissertação tem por objetivo o desenvolvimento de um modelo de previsão
pautando-se em um conjunto de ferramentas com base em modelos matemáticos que auxilie
uma cooperativa de eletrificação rural na tomada de decisões estratégicas de investimentos em
geração frente a cenários aperiódicos futuros. Como metodologia foi utilizada a análise de
séries temporais com métodos de Box-Jenkins para a construção de modelos que foram
utilizados na previsão de consumo energético. Análise qualitativa de cenários futuros
utilizando a metodologia de Kohler adequada a aplicações regionalizadas. Utilizou-se uma
abordagem heurística e em níveis hierárquicos para definição dos parâmetros de um modelo
matemático, para aplicação de programação linear inteira. A programação matemática foi
usada num nível hierárquico inferior para otimizar a localização de usinas geradoras de
energia elétrica por painéis fotovoltaicos em áreas de subestações e ramais visando minimizar
desembolsos em geração, manutenção distribuição e operação. O modelo foi testado numa
cooperativa com seis subestações, 572 ramais, cerca de 7.574 cooperados e com uma extensão
em redes de 2.737 km. Como resultados foram obtidos modelos SARIMA (1,1,1) x (0,1,1) 12.
No total foram previstos um aumento de 1.292 kW para as seis subestações nos próximos
cinco anos, o que representa um desembolso R$ 17.170.000,00 caso a cooperativa opte na
construção de uma usina solar fotovoltaica para suprir este aumento de consumo.
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