5.1 CONCLUSÕES
Uma das conclusões mais importantes da tese é a importância e a efetividade da utiliza- ção dos modelos de Análise Condicionada de Demanda para a desagregação do consumo de energia elétrica residencial por equipamento, no estabelecimento de políticas de uso eficiente ou de racionalização de energia elétrica.
A obtenção dessa desagregação por campanhas de medição, embora mais precisa, resul- ta em custos elevados, o que inviabiliza uma ação de forma generalizada. O método de enge- nharia para o cálculo dessa desagregação por equipamento de utilização não tem um procedi- mento único. A literatura apresenta desde modelagens simplificadas, como a descrita na refe- rência AIGNER (1984), até a complexa e que exige uma grande quantidade de informações, como a apresentada por LARSEN (2004). É importante destacar que os métodos de engenha- ria, como foi relatado nas referências SILVA (2000), LINS et al.(2002) e LARSEN (2004) não se têm mostrado efetivos quando comparados aos métodos que usam a análise condicio- nada de demanda.
Outra conclusão importante desta tese é a importância do questionário a ser aplicado na pesquisa de campo para a obtenção de resultados efetivos na aplicação do método de Análise Condicionada de Demanda. As sugestões coletadas nas referências LINS (1996), JANNUZZI (1996), POMPERMAYER (1998), SILVA (2000) e LINS et al.(2002) foram fundamentais para se conseguir a modelagem descrita no Capítulo 3.
Os resultados obtidos no modelo de Análise Condicionada de Demanda aplicada à cida- de do Recife mostram a importância da inclusão de variáveis explicativas, ao invés de se utili- zarem formulações matemáticas mais sofisticadas. Os índices de ajustamento dos modelos de regressão indicam uma elevada variância amostral não explicada dos resíduos dos mínimos quadrados, devida às perturbações cujas causas não foram incorporadas ao modelo. A inclu- são de variáveis adicionais que melhor caracterizam os equipamentos (tais como a capacidade ou a potência nominal e variáveis climáticas), além de melhorar o ajustamento do modelo, têm o efeito de contribuir para a redução da multicolinearidade, conforme foi ressaltado em LARSEN (2004).
Conforme foi ressaltado pela referência SILVA (2000), não havia expectativas de auto- regressão dos resíduos, por se tratar de dados cross-section. O estudo de heterocedasticidade revelou que os equipamentos: chuveiros, aparelhos de ar-condicionado, freezer e geladeiras convencionais e eficientes de duas portas foram os que apresentaram maiores correlações com os erros.
Outra conclusão interessante deste trabalho é que a segregação do consumo de energia elétrica, ao usar a Análise Condicionada de Demanda associada a informações de uso de cada equipamento permite levantar a curva de carga do consumo residencial na cidade de Recife e, conseqüentemente, constitui importante ferramenta na avaliação de projetos de GLD e de pro- gramas de uso eficiente de energia voltada para a transformação de mercado, pois permite a quantificação de resultados.
A crise de energia elétrica, que provocou o último racionamento na maioria das regiões brasileiras em 2001, não foi o primeiro e possivelmente não será o último, pois o crescimento do consumo de energia elétrica sem a existência de políticas de uso eficiente de energia e sem a expansão da oferta de energia acompanhada por um crescimento na transmissão e distribui- ção de energia elétrica levará o país a um novo racionamento. Nesse contexto, conhecer as preferências do consumidor e a segregação do consumo residencial por equipamento de utili- zação de energia são fundamentais para se reduzirem seus efeitos nocivos para a população.
Para os tomadores de decisão com relação a políticas públicas de uso eficiente de ener- gia para a cidade do Recife, é possível ressaltar que:
a) Ainda existe um grande desconhecimento da população com relação aos benefícios e vantagens do uso eficiente de energia, além da menor conta de energia elétrica.
b) Ainda existe um grande parque instalado de equipamentos não-eficientes entre aqueles equipamentos que têm grande repercussão no consumo residencial global, como lâmpadas, refrigeradores e freezers.
c) O consumo de energia elétrica residencial não apresenta grande correlação com a renda familiar.
d) Os consumidores de energia elétrica da cidade do Recife estão bastante interessados em projetos de redução de pico com incentivo financeiro.
5.2 LIMITAÇÕES DO TRABALHO
A principal limitação para este trabalho está no fato de que o método de Análise Condi- cionada de Demanda não pode estimar de forma significativa o consumo de energia elétrica de todos os domicílios a partir dos dados de posse dos equipamentos de utilização de energia. Tal limitação se torna evidente quando se constata que trabalhos anteriores, como AIGNER (1990), BARTELS (1990) e BARTELS (2000), usaram dados obtidos por medições em al- guns equipamentos para melhorar os resultados obtidos pelo método da Análise Condicionada de Demanda.
Dados obtidos em medições em equipamentos de utilização de energia na referência BARTELS (1995) apresentaram problemas quando na combinação dos resultados, pela baixa qualidade das pesquisas de campo. As últimas referências sobre o assunto, BARTELS (2000) e LARSEN (2004), discutem como determinar quais equipamentos devem ser objeto de medi- ções e como melhorar os questionários de campo para facilitar o processo de agregação dos resultados.
Outra limitação deste trabalho foi a incapacidade de desagregar de forma mais detalhada o consumo residencial entre os diferentes equipamentos de utilização existentes nos domicí- lios e na obtenção das preferências dos consumidores, motivados principalmente por lacunas e inconsistências no questionário aplicado, além de falhas na identificação da potência ou tipo dos eletrodomésticos envolvidos, por parte dos entrevistadores.
5.3 SUGESTÕES E RECOMENDAÇÕES PARA TRABALHOS FUTUROS Considerando as dificuldades que envolvem o cálculo do consumo de energia residen- cial desagregado por equipamento de utilização de energia, usando-se o método de engenharia e o elevado custo envolvido na realização de medições desse consumo, é importante avançar na utilização de métodos que utilizem a Análise Condicionada de Demanda e a obtenção da curva de carga desagregada por uso final. Pelas limitações descritas anteriormente, julgou-se importante avançar no uso da Análise Condicionada de Demanda para obter uma desagrega- ção mais ampla para o consumo e a demanda residencial por uso final em trabalhos futuros. Com esse objetivo, são apresentadas as seguintes sugestões e recomendações para futuros trabalhos:
a) Melhorar o treinamento e a qualificação dos entrevistadores, no sentido de permitir identificar melhor a potência, marca e tipo do eletrodoméstico, o que proporcionaria uma melhoria significativa numa maior desagregação do consumo residencial. b) Realizar, em conjunto com a pesquisa de campo, medições de consumo de alguns
eletrodomésticos, visando melhor quantificar a influência no pico e nas informações prestadas e coletadas.
c) Aperfeiçoar o questionário no sentido de melhor identificar as preferências com re- lação a medidas de uso eficiente de energia e de racionamento, buscando melhor quantificar as preferências do consumidor.
d) Aperfeiçoar o questionário no sentido de melhor identificar interesses e motivações com relação a medidas de uso eficiente de energia, buscando segmentar melhor as políticas de uso eficiente ou de racionamento de energia.
e) Incluir o aspecto viabilidade econômica e o fator custo como um terceiro eixo deci- sório para avaliação da definição da melhor política de uso eficiente ou de raciona- mento de energia voltada para o consumidor residencial.