Modelo para tomada de decisão em programas de eficiência energética no setor de distribuição de eletricidade

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Autor(a) principal: SILVA, Rogério Diogne de Souza e
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPA
Texto Completo: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10058
Resumo: O sistema de distribuição de energia elétrica está em constante evolução, com a disseminação de recursos energéticos distribuídos, redes inteligentes e a inclusão de mercados competitivos, em que o uso da eficiência energética como recurso relevante para o planejamento do setor deve ser assegurado por meio de políticas públicas. O Brasil há décadas possuí programa e política nessa área, entretanto, os resultados do seu programa para a inserção de ações de eficiência energética com recursos financeiros das concessionárias de distribuição têm impacto inferior a programas similares em outros países, somado a isso há a iminente necessidade de atender os objetivos de redução de emissões propostos pelo país na 21ª Conferência das Partes das Nações Unidas em dezembro de 2015 em Paris. Nesse contexto, a presente tese propõe o desenvolvimento de um modelo não-paramétrico, para determinação de indicadores de desempenho e classificação de projetos de eficiência energética. Contribui-se, também, com a avaliação do Programa de Eficiência Energética, por meio de uma metodologia para analisar os projetos, classificar e quantificar as variáveis, resultando em recomendações para o aprimoramento do programa. Utilizou-se uma base de dados de projetos submetidos à ANEEL pelas concessionárias do setor de distribuição de energia elétrica no período de 2008 a 2016. O modelo foi desenvolvido usando Data Envelopment Analysis (DEA), um método nãoparamétrico que utiliza programação linear para calcular as unidades mais eficientes em um determinado conjunto de unidades de tomada de decisão. Os resultados obtidos revelam que o melhor desempenho foi alcançado por projetos nas categorias industrial e de cogeração, no entanto, estes constituem apenas, 4,24 % dos projetos apresentados e 5,28 % dos investimentos totais nos últimos oito anos, indicando a necessidade de rever as estratégias regulatórias de eficiência energética. Como uma solução para a seleção de projetos com melhor desempenho, sugere-se atribuir pesos às categorias para otimizar os resultados dos projetos, através de incentivos aos projetos com melhor desempenho, sem excluir a participação de todos os outros, simplesmente fornecendo objetivos de economia de energia e redução de demanda no horário de ponta, compatíveis com as categorias com melhores resultados.
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O Brasil há décadas possuí programa e política nessa área, entretanto, os resultados do seu programa para a inserção de ações de eficiência energética com recursos financeiros das concessionárias de distribuição têm impacto inferior a programas similares em outros países, somado a isso há a iminente necessidade de atender os objetivos de redução de emissões propostos pelo país na 21ª Conferência das Partes das Nações Unidas em dezembro de 2015 em Paris. Nesse contexto, a presente tese propõe o desenvolvimento de um modelo não-paramétrico, para determinação de indicadores de desempenho e classificação de projetos de eficiência energética. Contribui-se, também, com a avaliação do Programa de Eficiência Energética, por meio de uma metodologia para analisar os projetos, classificar e quantificar as variáveis, resultando em recomendações para o aprimoramento do programa. Utilizou-se uma base de dados de projetos submetidos à ANEEL pelas concessionárias do setor de distribuição de energia elétrica no período de 2008 a 2016. O modelo foi desenvolvido usando Data Envelopment Analysis (DEA), um método nãoparamétrico que utiliza programação linear para calcular as unidades mais eficientes em um determinado conjunto de unidades de tomada de decisão. Os resultados obtidos revelam que o melhor desempenho foi alcançado por projetos nas categorias industrial e de cogeração, no entanto, estes constituem apenas, 4,24 % dos projetos apresentados e 5,28 % dos investimentos totais nos últimos oito anos, indicando a necessidade de rever as estratégias regulatórias de eficiência energética. Como uma solução para a seleção de projetos com melhor desempenho, sugere-se atribuir pesos às categorias para otimizar os resultados dos projetos, através de incentivos aos projetos com melhor desempenho, sem excluir a participação de todos os outros, simplesmente fornecendo objetivos de economia de energia e redução de demanda no horário de ponta, compatíveis com as categorias com melhores resultados.The electricity distribution system is constantly evolving, with the dissemination of distributed energy resources, smart grids and the inclusion of competitive markets, in which the use of energy efficiency as a relevant resource for sector planning must be ensured through public policy. Brazil has for decades had a program and policy in this area, however, the results of its program for the insertion of energy efficiency actions with the financial resources of the electricity utilities, have less impact than similar programs in other countries, and there is the imminent need to meet the emission reduction targets proposed by the country at the 21st Conference of the Parties of the United Nations in December 2015 in Paris. In this context, the present thesis proposes the development of a non-parametric model for the determination of performance indicators and classification of energy efficiency projects. It also contributes to the evaluation of the Energy Efficiency Program, through a methodology to analyze the projects, classify and quantify the variables, resulting in recommendations for the improvement of the program. A database of projects submitted to ANEEL by the utilities of the electricity distribution sector from 2008 to 2016 was used. The model was developed using Data Envelopment Analysis (DEA), a non-parametric method that uses linear programming to calculate the most efficient units in a given set of decision-making units. The results show that the best performance was achieved by projects in the industrial and cogeneration categories, however, these constitute only 4.24 % of the projects presented and 5.28 % of the total investments in the last eight years, indicating the need to review energy efficiency regulatory strategies. As a solution to improve the selection of the best performing projects, it is suggested assigning weights to the categories to optimize the project results, by incentives to the projects with the best performance, without excluding the participation of all others, simply by providing energy savings goals and demand reduction at peak hours compatible with the best performing categories.porUniversidade Federal do ParáPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFPABrasilInstituto de Tecnologia1 CD-ROMreponame:Repositório Institucional da UFPAinstname:Universidade Federal do Pará (UFPA)instacron:UFPACNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::TRANSMISSAO DA ENERGIA ELETRICA, DISTRIBUICAO DA ENERGIA ELETRICASISTEMAS DE POTÊNCIASISTEMAS DE ENERGIA ELÉTRICAEficiência energéticaAnálise por envoltória de dadosDistribuição de energia elétricaFronteira de eficiênciaModelo para tomada de decisão em programas de eficiência energética no setor de distribuição de eletricidadeModel for decision-making in efficiency programs energy sector in the electricity distribution sectorinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisTOSTES, Maria Emília de Limahttp://lattes.cnpq.br/4197618044519148http://lattes.cnpq.br/7704979218417437SILVA, Rogério Diogne de Souza einfo:eu-repo/semantics/openAccessTEXTTese_ModeloTomadaDecisao.pdf.txtTese_ModeloTomadaDecisao.pdf.txtExtracted texttext/plain210039http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/10058/6/Tese_ModeloTomadaDecisao.pdf.txt0e5d6a00268d6a40ea5c2643ac87058dMD56ORIGINALTese_ModeloTomadaDecisao.pdfTese_ModeloTomadaDecisao.pdfapplication/pdf6070448http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/10058/1/Tese_ModeloTomadaDecisao.pdf317aa6f08f44d2fa0aec495181073124MD51CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; 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