Previsão espaço-temporal de demanda incluindo alterações nos hábitos de consumidores residenciais

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dc.contributor.advisorFeltrin, Antonio Padilha [UNESP]
dc.contributor.authorMejia Alzate, Mario Andres [UNESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2017-01-19T17:23:34Z
dc.date.available2017-01-19T17:23:34Z
dc.date.issued2016-12-19
dc.description.abstractNeste trabalho é apresentado um método que permite determinar o crescimento espaço-temporal da demanda de energia elétrica devido às mudanças nos hábitos de consumo no setor residencial. A proposta é baseada em uma regressão ponderada geograficamente que permite determinar a localização espacial dos setores com maior proporção de residências candidatas para comprar um novo eletrodoméstico, e uma regressão de distribuição logística que permite simular em cada setor, como vai ser o crescimento ao longo do tempo dessa proporção de residências candidatas para comprar o aparelho. Finalmente, o método determina o impacto nas curvas de carga dos transformadores de distribuição, considerando: o número de residências candidatas em cada setor, e informações do eletrodoméstico em estudo, tais como: curva de carga em p.u, potência nominal, fator de utilização, fator de coincidência e fator de potência. A região em estudo é dividida em pequenas subáreas, com o objetivo de melhorar a resolução espacial do prognóstico, e também considerar interrelações de proximidade entre as subáreas, para determinar como as decisões tomadas em um local influenciam nas preferências de seus vizinhos. O método proposto usa como dados de entrada variáveis socioeconômicas do censo da população que são de fácil acesso para as empresas do setor elétrico e que caracterizam a economia e as preferências da população da cidade em estudo. O método proposto foi aplicado em uma cidade de médio porte da República do Equador a fim de determinar o crescimento espaço-temporal da demanda de energia devido à compra de fogões de indução. Os resultados obtidos são mapas que permitem identificar os setores mais vulneráveis para apresentar crescimento da demanda devido à compra do eletrodoméstico. Também são apresentados gráficos que mostram o impacto nas curvas de carga dos transformadores durante o período de estudo estabelecido. Esses resultados fornecem informações importantes que servem de referência no planejamento do sistema de distribuição e do mercado de energia elétrica.pt
dc.description.abstractThis work presents a method to determine the spatial-temporal growth of electric energy demand due to changes in consumption habits in the residential sector. The proposal is based on a geographically weighted regression that allows us to determine the spatial location of the sectors with the highest proportion of candidate households to buy a new appliance, and a logistic distribution regression that allows us to simulate in each of these sectors, the growth over time, the proportion of households that are candidates to buy this appliance. Finally, the method determines the impact on the load curves of the distribution transformers, considering: the number of candidate households in each sector, and information of the home appliance, such as: load curve in pu, nominal power, utilization factor, Coincidence factor and power factor. The study area is divided into small subareas with the aim of improving the spatial resolution of the prognosis and also considers the interrelation of proximity between the subareas to determine how decisions made in one place can influence the preferences of its neighbors. The input data of the proposed method are socioeconomic variables of the population census, which are easily accessible to companies in the electricity sector, and which characterize the economy and the preferences of the population of the studied city. The method was applied in a medium-sized city of the Republic of Ecuador in order to determine the spatial-temporal growth of energy demand due to the purchase of induction stoves. The results obtained are maps that allow identifying the most vulnerable sectors to show increased demand due to the purchase of the appliance. Also, graphs were obtained that show the impact on the load curves of the transformers during the established study period. These results provide important information that serve as a reference in planning the distribution system and the electricity market.en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.identifier.aleph000878554
dc.identifier.capes33004099080P0
dc.identifier.lattes3886842168147059
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/148538
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.subjectAnálise espacialpt
dc.subjectDistribuição logísticapt
dc.subjectPrevisão espacial de cargapt
dc.subjectPrevisão temporal de cargapt
dc.subjectSistemas de informação geográficapt
dc.subjectPlanejamento de redes de distribuiçãopt
dc.subjectRegressão geograficamente ponderadapt
dc.subjectSpatial analysisen
dc.subjectLogistic distributionen
dc.subjectSpatial charge forecasten
dc.subjectTemporary forecast of loaden
dc.subjectGeographic information systemsen
dc.subjectPlanning of distribution networksen
dc.subjectGeographically weighted regressionen
dc.titlePrevisão espaço-temporal de demanda incluindo alterações nos hábitos de consumidores residenciaispt
dc.title.alternativePrevisión espacio-temporal de demanda incluyendo alteraciones en los hábitos de consumidores residencialesen
dc.typeDissertação de mestrado
unesp.advisor.lattes3886842168147059[1]
unesp.advisor.orcid0000-0001-6495-440X
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Faculdade de Engenharia, Ilha Solteirapt
unesp.embargoOnlinept
unesp.graduateProgramEngenharia Elétrica - FEISpt
unesp.knowledgeAreaAutomaçãopt
unesp.researchAreaSistemas de energía eléctricapt

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