Análise de eficiência energética de um açougue varejista no município de Bastos-SP

Abstract

O consumo de energia elétrica vem aumentando no Brasil e no mundo, com isso, se torna necessário investir mais na oferta de energia. Porém, grande parte das fontes de energia utilizadas atualmente, mesmo as consideradas renováveis, por muitas vezes não são consideradas sustentáveis, pois sua estruturação acaba por causar danos socioambientais. Sendo o agronegócio um setor que tem a energia elétrica como insumo e produto, é de vital importância que se use a energia de forma eficiente. Neste sentido, este trabalho tem por objetivo analisar a eficiência energética de uma empresa do setor do agronegócio utilizando o Regulamento Técnico da Qualidade para o Nível de Eficiência Energética de Edificações Comerciais, de Serviços e Públicas (RTQ-C) desenvolvido pela PROCEL, assim, especificamente, foi realizado um levantamento bibliográfico sobre eficiência energética em ambiente construído no agronegócio, usando a metodologia de revisão bibliográfica sistemática. Em seguida, forãm calculadas a eficiência energética de envoltória, iluminação e condicionamento de ar, para então obter a eficiência geral de um açougue localizado no município de Bastos-SP. Para aprimoramento desta avaliação, foi aplicada lógica fuzzy para criar novos subníveis de classificação da eficiência, tendo uma avaliação mais precisa. Os resultados mostraram que a empresa possui classificação B no indice de eficiência geral, já com lógica fuzzy foi constatado o nível B2. Dessa forma, o estabelecimento possui grandes possibilidades de melhoria, porém deve-se ficar atento, pois com esse indice também há grandes chances de se perder níveis de eficiência. Assim, essa pesquisa mostrou que a modelagem fuzzy é viável e abarcante em questões de eficiência energética, podendo ser utilizada ou expandida a outros ambientes e pesquisas com características similares, uma vez que o RTQ-C contempla diversos tipos de ambientes construídos. Além disso, a metodologia proposta tem potencial para auxiliar gestores de empresas públicas e privadas a avaliarem, gerirem e tomarem decisões mais precisas quanto a eficiência energética.

The consumption of electric energy has been increasing in Brazil and in the world, with this, it becomes necessary to invest more in the energy supply. However, a large part of the energy sources currently used, even those considered renewable, are often not considered sustainable, as their structure ends up causing social and environmental damage. As agribusiness is a sector that uses electricity as an supply and product, it is very important to use energy efficiently. In this sense, this work aims to analyze the energy efficiency of a company in the agribusiness sector using the Technical Quality Regulation for the Energy Efficiency Level in Commercial, Services and Public Buildings (RTQ-C) developed by PROCEL. For this, was made a bibliographic survey on energy efficiency in a building in agribusiness was carried out, using the methodology of systematic bibliographic review. Then, the energy efficiency of wrapping, lighting and air conditioning will be calculated, in order to obtain the general efficiency of a butcher shop located in the city of Bastos-SP. To improve this assessment, fuzzy logic was applied to create new sub-levels of efficiency classification, with a more accurate assessment. The results showed that the company has a B rating in the general efficiency index, whereas with fuzzy logic level B2 was found. Thus, the establishment has great possibilities for improvement, but you should be aware that with this index it also has great chances of losing levels of efficiency. Thus, this research showed that fuzzy modeling is viable and comprehensive in terms of energy efficiency, and it can be used or expanded to other cases and research with similar characteristics, since the RTQ-C includes different types of buildings. In addition, the proposed methodology has the potential to help managers of public and private companies to assess, manage and make more accurate decisions regarding energy efficiency.