[en] FUZZY AHP-TOPSIS MODEL FOR THE ASSESSMENT AND SELECTION OF RENEWABLE ENERGY GENERATION TECHNOLOGIES
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Outros |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
Texto Completo: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=32222@1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=32222@2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.32222 |
Resumo: | [pt] A avaliação e seleção de tecnologias de geração de energia elétrica a partir de fontes renováveis visa melhorar a eficiência nas decisões de expansão dos sistemas elétricos em geral, elencando tecnologias mais adequadas em função de seus impactos ambientais, sociais, econômicos, técnicos e políticos. Os processos decisórios referentes à escolha de tecnologias de geração de energia caracterizam-se por subjetividade, incerteza e ambiguidade. Os métodos multicritério de apoio à decisão, combinados com a lógica dos conjuntos fuzzy constituem uma alternativa adequada para a modelagem de avaliação e seleção de tecnologias em ambientes sob incerteza. O objetivo principal desta dissertação é propor um modelo de avaliação e seleção de tecnologias para geração de energia elétrica a partir de fontes renováveis, com o auxílio de métodos multicritério fuzzy de apoio à decisão. A pesquisa pode ser considerada aplicada, descritiva e metodológica. Quanto aos meios de investigação, a metodologia compreende pesquisa bibliográfica e documental; pesquisa experimental, com a aplicação de métodos multicritério fuzzy de apoio à decisão para hierarquização de alternativas tecnológicas de energia elétrica a partir de fontes renováveis; e desenvolvimento de um estudo empírico no Estado do Rio de Janeiro. Destacam-se como resultados a seleção de tecnologias mais adequadas em função de seus impactos ambientais, sociais, econômicos, técnicos e políticos e a demonstração da aplicabilidade do modelo proposto. No caso do Estado do Rio de Janeiro, a tecnologia que se mostrou mais adequada, dado potencial de fontes renováveis, foi a solar fotovoltaica. |
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[en] FUZZY AHP-TOPSIS MODEL FOR THE ASSESSMENT AND SELECTION OF RENEWABLE ENERGY GENERATION TECHNOLOGIES [pt] MODELO FUZZY AHP-TOPSIS PARA AVALIAÇÃO E SELEÇÃO DE TECNOLOGIAS DE GERAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA A PARTIR DE FONTES RENOVÁVEIS [pt] LOGICA FUZZY[pt] AHP-TOPSIS[pt] METODO MULTICRITERIO DE APOIO A DECISAO[pt] ENERGIA RENOVAVEL[pt] METROLOGIA[en] FUZZY LOGIC[en] AHP- TOPSIS[en] MULTI-CRITERIA DECISION MAKING[en] RENEWABLE ENERGY[en] METROLOGY[pt] A avaliação e seleção de tecnologias de geração de energia elétrica a partir de fontes renováveis visa melhorar a eficiência nas decisões de expansão dos sistemas elétricos em geral, elencando tecnologias mais adequadas em função de seus impactos ambientais, sociais, econômicos, técnicos e políticos. Os processos decisórios referentes à escolha de tecnologias de geração de energia caracterizam-se por subjetividade, incerteza e ambiguidade. Os métodos multicritério de apoio à decisão, combinados com a lógica dos conjuntos fuzzy constituem uma alternativa adequada para a modelagem de avaliação e seleção de tecnologias em ambientes sob incerteza. O objetivo principal desta dissertação é propor um modelo de avaliação e seleção de tecnologias para geração de energia elétrica a partir de fontes renováveis, com o auxílio de métodos multicritério fuzzy de apoio à decisão. A pesquisa pode ser considerada aplicada, descritiva e metodológica. Quanto aos meios de investigação, a metodologia compreende pesquisa bibliográfica e documental; pesquisa experimental, com a aplicação de métodos multicritério fuzzy de apoio à decisão para hierarquização de alternativas tecnológicas de energia elétrica a partir de fontes renováveis; e desenvolvimento de um estudo empírico no Estado do Rio de Janeiro. Destacam-se como resultados a seleção de tecnologias mais adequadas em função de seus impactos ambientais, sociais, econômicos, técnicos e políticos e a demonstração da aplicabilidade do modelo proposto. No caso do Estado do Rio de Janeiro, a tecnologia que se mostrou mais adequada, dado potencial de fontes renováveis, foi a solar fotovoltaica.[en] Assessment and selection of renewable energy generation technologies addresses to improve efficiency in electrical system expansion decisions, by selecting technologies that are more appropriate considering some criteria, like environmental, social, economic, technical and political. The decision-making processes regarding the choice of energy generation technologies are characterized by subjectivity, uncertainty and ambiguity. Multicriteria decision support method, combined with fuzzy logic, is an adequate alternative for measuring and evaluating the performance of technologies in environment under uncertainty. The main aim of this dissertation is to propose a model for selection the performance of technologies for electric power generation from renewable sources, with the support of multicriteria fuzzy decision-making methods. The research can be considered applied, descriptive and methodological. As for means of investigation, the methodology comprises bibliographical and documentary research; Experimental research, with the application of multicriteria fuzzy decision-making methods for hierarchization of technologies for electric power generation alternatives from renewable sources; and development of an empirical study in the State of Rio de Janeiro. The results highlight the selection of the most appropriate technologies according to their environmental, social, economic, technical and political impacts and the demonstration of the applicability of the proposed model. In the case of the State of Rio de Janeiro, the most appropriate technology, given the potential of renewable sources, was solar photovoltaic.MAXWELLRODRIGO FLORA CALILIRODRIGO FLORA CALILIRODRIGO FLORA CALILIRODRIGO FLORA CALILIGUILHERME DE ANDRADE MARTINS2017-12-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/otherhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=32222@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=32222@2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.32222porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-08-15T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:32222Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342018-08-15T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false |
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