Modelagem de viabilidade econômica para sistemas fotovoltaicos de geração distribuída
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada |
Texto Completo: | http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/1282 |
Resumo: | Photovoltaic systems of micro and minigeration distributed stand out as an alternative for energy production by the consumers in order to supply their need of consumption. The life span of distributed generation projects is approximately 25 years. This period is an estimation that the system will produce at least 80% of its initial capacity. Proper softwares are often used in order to evaluate the economic feasibility of photovoltaic systems during this period. This paper aims to model the consumer decision-making process and apply the Monte Carlo Method in order to perform risk-return simulations. |
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Modelagem de viabilidade econômica para sistemas fotovoltaicos de geração distribuídaPhotovoltaic systems of micro and minigeration distributed stand out as an alternative for energy production by the consumers in order to supply their need of consumption. The life span of distributed generation projects is approximately 25 years. This period is an estimation that the system will produce at least 80% of its initial capacity. Proper softwares are often used in order to evaluate the economic feasibility of photovoltaic systems during this period. This paper aims to model the consumer decision-making process and apply the Monte Carlo Method in order to perform risk-return simulations.Sistemas fotovoltaicos de micro e minigeração distribuída destacam-se como uma alternativa para que os consumidores possam utilizar a energia gerada por seus sistemas a fim de suprir suas necessidades de consumo. A vida útil de projetos de geração distribuída é de aproximadamente 25 anos, período estimado para que o sistema produza pelo menos 80% de sua capacidade inicial. Com o propósito de avaliar a viabilidade econômica de instalação de sistemas fotovoltaicos neste período, comumente são utilizados softwares existentes no mercado. Este artigo tem por finalidade modelar a tomada de decisão do consumidor e aplicar o Método de Monte Carlo para efetuar simulações de risco-retorno.Escola Politécnica de Pernambuco2020-07-23info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/htmlhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/128210.25286/repa.v5i4.1282Journal of Engineering and Applied Research; Vol 5 No 4 (2020): Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada; 11-19Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada; v. 5 n. 4 (2020): Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada; 11-192525-425110.25286/repa.v5i4reponame:Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicadainstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEporhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/1282/671http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/1282/672Copyright (c) 2020 Eduardo Pereira Nadler, Antonio Perrellihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessNadler, Eduardo PereiraPerrelli, Antonio2021-07-13T08:40:47Zoai:ojs.poli.br:article/1282Revistahttp://revistas.poli.br/index.php/repaONGhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/oai||repa@poli.br2525-42512525-4251opendoar:2021-07-13T08:40:47Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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