Avaliação de complexos eólicos através do método de decisão multicritério TOPSIS
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFBA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/30625 |
Resumo: | Esta pesquisa tem por objetivo avaliar o volume de investimento nos complexos eólicos em 22 municípios do Estado da Bahia, localizadas no eixo Central do Estado, através do método de decisão muticritério TOPSIS. Para definição dos critérios e método mais adequado, foi realizada uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) nas bases Compendex e Scopus de acordo com o protocolo que foi estruturado. Para aplicação do método de decisão, foi definido os seguintes critérios: investimentos por Mega-Watts (MW) produzidos, investimentos por quantidades de usinas e MW por quantidade de usina. Foi determinado o vetor peso igual a 0,33 para todos os critérios. Em seguida, foi realizada a normatização, ponderação da matriz de decisão, cálculo da solução ideal positiva e negativa, cálculo da distância e coeficiente de aproximação, com auxílio do software R Core Team e planilha eletrônica. Com os resultados obtidos, a partir da RSL, verificou-se que as publicações acerca da temática multicritério são crescentes, a colaboração de países europeus, do Oriente Médio e da Ásia, principalmente a China, constituem a maior malha de colaboração e o método TOPSIS apresentou-se como melhor ferramenta para o problema estruturado neste trabalho. Foi estabelecido o ordenamento onde Sento Sé foi o melhor município avaliado, enquanto Casa Nova ocupou o último lugar. Ao distribuir espacialmente o ordenamento foi possível observar dois grupos distribuídos de forma oposta. Sendo assim, conclui-se a RSL contribuiu para compreensão do que é um processo de decisão com base em multicritério, sua importância, e como o Brasil está aquém na discussão dessa temática. Além disso, conclui-se que os municípios melhor avaliados são: Sento Sé , Pindaí,Itaguaçu da Bahia, Caetité, Xique-Xique, Riancho de Santana. Há outros municípios com potencial de geração, porém este potencial não está sendo completamente aproveitado. |
id |
UFBA-2_9f2444a96a3d52ff8b60f3f628d02928 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufba.br:ri/30625 |
network_acronym_str |
UFBA-2 |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFBA |
repository_id_str |
1932 |
spelling |
Pedro, Francisco Jairan DionizioPedro, Francisco Jairan DionizioEsquerre, Karla Patrícia Santos Oliveira RodriguezÁvila Filho, SalvadorEsquerre, Karla Patrícia Santos Oliveira RodriguezFerreira, Adonias Magdiel SilvaSant'Anna, Ângelo Márcio OliveiraTeles, Eduardo Oliveira2019-09-10T17:37:40Z2020-09-10T03:00:18Z2019-09-102019-02-05http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/30625Esta pesquisa tem por objetivo avaliar o volume de investimento nos complexos eólicos em 22 municípios do Estado da Bahia, localizadas no eixo Central do Estado, através do método de decisão muticritério TOPSIS. Para definição dos critérios e método mais adequado, foi realizada uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) nas bases Compendex e Scopus de acordo com o protocolo que foi estruturado. Para aplicação do método de decisão, foi definido os seguintes critérios: investimentos por Mega-Watts (MW) produzidos, investimentos por quantidades de usinas e MW por quantidade de usina. Foi determinado o vetor peso igual a 0,33 para todos os critérios. Em seguida, foi realizada a normatização, ponderação da matriz de decisão, cálculo da solução ideal positiva e negativa, cálculo da distância e coeficiente de aproximação, com auxílio do software R Core Team e planilha eletrônica. Com os resultados obtidos, a partir da RSL, verificou-se que as publicações acerca da temática multicritério são crescentes, a colaboração de países europeus, do Oriente Médio e da Ásia, principalmente a China, constituem a maior malha de colaboração e o método TOPSIS apresentou-se como melhor ferramenta para o problema estruturado neste trabalho. Foi estabelecido o ordenamento onde Sento Sé foi o melhor município avaliado, enquanto Casa Nova ocupou o último lugar. Ao distribuir espacialmente o ordenamento foi possível observar dois grupos distribuídos de forma oposta. Sendo assim, conclui-se a RSL contribuiu para compreensão do que é um processo de decisão com base em multicritério, sua importância, e como o Brasil está aquém na discussão dessa temática. Além disso, conclui-se que os municípios melhor avaliados são: Sento Sé , Pindaí,Itaguaçu da Bahia, Caetité, Xique-Xique, Riancho de Santana. Há outros municípios com potencial de geração, porém este potencial não está sendo completamente aproveitado.This reasearch aims to evaluate with multicriterion decision method TOPSIS the investment in wind power complexes in 22 counties of Bahia State, located on central region of the state. To define the criteria and most adequate method a Sistematic Review of Literature was realized ? SRL in Compendex and Scopus bases according to structured protocol. To application of decision method it was defined the following criteria: investiment by produced Mega-Watts MW, investment by quantities of plants and MW by quantities of plants. It was Determined the vector weight equal 0,33 for all criteria. Next,the normatization was realized, ponderation of decision matrix, calculation of ideal positive solution and negative solution, calculation of distance and approximation coefficient, with software R Core Team and spreadsheet. With the results of SRL it was noted that publication about multicriteria theme are increasing, the collaboration of European countries, Middle East and Asia, specially Chine constitutes the bigger collaboration network and TOPSIS method showed as the best method to the problem structured in this work. By the calculation of ideal positive solution and ideal negative solution, it was established the planning where Sento Sé was the best count evaluated while Casa Nova occupied the final position. By distributing the planning spatially, it was possible to note 2 groups distributed in the opposite form. This way, it is concluded that the best evaluated counties are: Sento Sé, Pindaí, Itaguaçu, Caetité, Xique-Xique, Riancho de Santana. There are others counties with potencial to generation, but this potencial are not being completely utilized.Submitted by FRANCISCO PEDRO (francisco.jairan@ufba.br) on 2019-08-09T19:47:38Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Francisco Jairan Dionizio Pedro_Com_CAPA_FINAL.pdf: 2386029 bytes, checksum: 3a9a86c00000e37f4f1ae3e3b7dae853 (MD5)Approved for entry into archive by Escola Politécnica Biblioteca (biengproc@ufba.br) on 2019-09-10T17:37:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Francisco Jairan Dionizio Pedro_Com_CAPA_FINAL.pdf: 2386029 bytes, checksum: 3a9a86c00000e37f4f1ae3e3b7dae853 (MD5)Made available in DSpace on 2019-09-10T17:37:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Francisco Jairan Dionizio Pedro_Com_CAPA_FINAL.pdf: 2386029 bytes, checksum: 3a9a86c00000e37f4f1ae3e3b7dae853 (MD5)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 001.Engenharia IIIEnergia eólicaMétodo de decisão multicritério TOPSISInvestimentosBahiaAvaliação de complexos eólicos através do método de decisão multicritério TOPSISinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal da Bahia. Escola Politécnica.Engenharia IndustrialUFBAbrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFBAinstname:Universidade Federal da Bahia (UFBA)instacron:UFBAORIGINALDissertação_Francisco Jairan Dionizio Pedro_Com_CAPA_FINAL.pdfDissertação_Francisco Jairan Dionizio Pedro_Com_CAPA_FINAL.pdfapplication/pdf2386029https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/30625/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Francisco%20Jairan%20Dionizio%20Pedro_Com_CAPA_FINAL.pdf3a9a86c00000e37f4f1ae3e3b7dae853MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1378https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/30625/2/license.txt4d9723493f80002b64e067080cc71e25MD52TEXTDissertação_Francisco Jairan Dionizio Pedro_Com_CAPA_FINAL.pdf.txtDissertação_Francisco Jairan Dionizio Pedro_Com_CAPA_FINAL.pdf.txtExtracted texttext/plain117802https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/30625/3/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Francisco%20Jairan%20Dionizio%20Pedro_Com_CAPA_FINAL.pdf.txt7153ec952198fd42c2be002668918131MD53ri/306252022-07-05 14:03:55.651oai:repositorio.ufba.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://192.188.11.11:8080/oai/requestopendoar:19322022-07-05T17:03:55Repositório Institucional da UFBA - Universidade Federal da Bahia (UFBA)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Avaliação de complexos eólicos através do método de decisão multicritério TOPSIS |
title |
Avaliação de complexos eólicos através do método de decisão multicritério TOPSIS |
spellingShingle |
Avaliação de complexos eólicos através do método de decisão multicritério TOPSIS Pedro, Francisco Jairan Dionizio Engenharia III Energia eólica Método de decisão multicritério TOPSIS Investimentos Bahia |
title_short |
Avaliação de complexos eólicos através do método de decisão multicritério TOPSIS |
title_full |
Avaliação de complexos eólicos através do método de decisão multicritério TOPSIS |
title_fullStr |
Avaliação de complexos eólicos através do método de decisão multicritério TOPSIS |
title_full_unstemmed |
Avaliação de complexos eólicos através do método de decisão multicritério TOPSIS |
title_sort |
Avaliação de complexos eólicos através do método de decisão multicritério TOPSIS |
author |
Pedro, Francisco Jairan Dionizio |
author_facet |
Pedro, Francisco Jairan Dionizio |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Pedro, Francisco Jairan Dionizio Pedro, Francisco Jairan Dionizio |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Esquerre, Karla Patrícia Santos Oliveira Rodriguez |
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv |
Ávila Filho, Salvador |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Esquerre, Karla Patrícia Santos Oliveira Rodriguez Ferreira, Adonias Magdiel Silva Sant'Anna, Ângelo Márcio Oliveira Teles, Eduardo Oliveira |
contributor_str_mv |
Esquerre, Karla Patrícia Santos Oliveira Rodriguez Ávila Filho, Salvador Esquerre, Karla Patrícia Santos Oliveira Rodriguez Ferreira, Adonias Magdiel Silva Sant'Anna, Ângelo Márcio Oliveira Teles, Eduardo Oliveira |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
Engenharia III |
topic |
Engenharia III Energia eólica Método de decisão multicritério TOPSIS Investimentos Bahia |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Energia eólica Método de decisão multicritério TOPSIS Investimentos Bahia |
description |
Esta pesquisa tem por objetivo avaliar o volume de investimento nos complexos eólicos em 22 municípios do Estado da Bahia, localizadas no eixo Central do Estado, através do método de decisão muticritério TOPSIS. Para definição dos critérios e método mais adequado, foi realizada uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) nas bases Compendex e Scopus de acordo com o protocolo que foi estruturado. Para aplicação do método de decisão, foi definido os seguintes critérios: investimentos por Mega-Watts (MW) produzidos, investimentos por quantidades de usinas e MW por quantidade de usina. Foi determinado o vetor peso igual a 0,33 para todos os critérios. Em seguida, foi realizada a normatização, ponderação da matriz de decisão, cálculo da solução ideal positiva e negativa, cálculo da distância e coeficiente de aproximação, com auxílio do software R Core Team e planilha eletrônica. Com os resultados obtidos, a partir da RSL, verificou-se que as publicações acerca da temática multicritério são crescentes, a colaboração de países europeus, do Oriente Médio e da Ásia, principalmente a China, constituem a maior malha de colaboração e o método TOPSIS apresentou-se como melhor ferramenta para o problema estruturado neste trabalho. Foi estabelecido o ordenamento onde Sento Sé foi o melhor município avaliado, enquanto Casa Nova ocupou o último lugar. Ao distribuir espacialmente o ordenamento foi possível observar dois grupos distribuídos de forma oposta. Sendo assim, conclui-se a RSL contribuiu para compreensão do que é um processo de decisão com base em multicritério, sua importância, e como o Brasil está aquém na discussão dessa temática. Além disso, conclui-se que os municípios melhor avaliados são: Sento Sé , Pindaí,Itaguaçu da Bahia, Caetité, Xique-Xique, Riancho de Santana. Há outros municípios com potencial de geração, porém este potencial não está sendo completamente aproveitado. |
publishDate |
2019 |
dc.date.submitted.none.fl_str_mv |
2019-02-05 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2019-09-10T17:37:40Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2019-09-10 |
dc.date.available.fl_str_mv |
2020-09-10T03:00:18Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/30625 |
url |
http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/30625 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal da Bahia. Escola Politécnica. |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Engenharia Industrial |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFBA |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
brasil |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal da Bahia. Escola Politécnica. |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFBA instname:Universidade Federal da Bahia (UFBA) instacron:UFBA |
instname_str |
Universidade Federal da Bahia (UFBA) |
instacron_str |
UFBA |
institution |
UFBA |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFBA |
collection |
Repositório Institucional da UFBA |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/30625/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Francisco%20Jairan%20Dionizio%20Pedro_Com_CAPA_FINAL.pdf https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/30625/2/license.txt https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/30625/3/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Francisco%20Jairan%20Dionizio%20Pedro_Com_CAPA_FINAL.pdf.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
3a9a86c00000e37f4f1ae3e3b7dae853 4d9723493f80002b64e067080cc71e25 7153ec952198fd42c2be002668918131 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFBA - Universidade Federal da Bahia (UFBA) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1808459599657828352 |