ESTUDO DE CURVAS DE CARGA E A INFLUÊNCIA DE CARACTERÍSTICAS SOCIAIS,ECONÔMICAS E CULTURAIS
DANILO S.GASTALDELLO,ANDRÉ N. DE SOUZA
Universidade de São Paulo - USP, Depto de Engenharia Elétrica
Av. Prof. Luciano Gualberto, travessa 3 nº 380 - CEP 05508-010 - São Paulo - SP
Laboratório de Sistemas de Potência e Técnicas Inteligentes, Depto. de Engenharia Elétrica, UNESP Avenida Engenheiro Luiz Edmundo C. Coube 14-01 - Núcleo Residencial Presidente G, Bauru - SP, 17033-360
E-mails: danilo.gastaldello@usp.br, andrejau@feb.unesp.br
Abstract The increase of electricity demand in Brazil, the lack of the next major hydroelectric reservoirs implementation, and the growth of environmental concerns lead utilities to seek an improved system planning to meet these energy needs. The great diversity of economic, social, climatic, and cultural conditions in the country have been causing a more difficult planning of the power system. The work presented in this paper concerns the development of an algorithm that aims studying the influence of the issues mentioned in load curves. Focus is given to residential consumers. The consumption device with highest influence in the load curve is also identified. The methodology developed gains increasing importance in the system planning and operation, namely in the smart grids context.
Keywords Consumer Residential, Consumption Patterns, Load Curve.
Resumo O crescimento da demanda por energia elétrica no Brasil, aliado à falta de chuvas próximas aos reservatórios das principais usinas hidrelétricas do país, e devido também ao crescimento da preocupação ambiental, fez com que as concessioná-rias buscassem um melhor planejamento do sistema para conseguir satisfazer esta procura por energia. Devido à grande diversi-dade econômica, social, meteorológica e cultural do país, o planejamento torna-se um tanto difícil, visto que os padrões de con-sumo são bem variados. Neste contexto este trabalho apresenta um estudo da influência de características econômicas, sociais, climáticas e culturais na construção de curvas de carga de consumidores residenciais.
Palavras-chave Consumidor Residencial, Curvas de Carga, Padrões de Consumo
1 Introdução
O crescimento da demanda por energia nos últi-mos anos, em todas as classes de consumidor (resi-dencial, comercial e industrial), aliado à falta de chu-vas nos reservatórios da região Sudeste e Centro-Oeste forçou o ligamento de usinas térmicas, que entregam a energia com valor superior às usinas hi-drelétricas, evitando assim um racionamento genera-lizado de energia no Brasil. Esta necessidade é avali-ada através do planejamento energético. Os especia-listas utilizam ferramentas, banco de dados, históri-cos de chuvas, análises de clima, bem como as curvas de cargas de seus consumidores, entre outros. Com estes dados em mãos as concessionárias, a ANEEL e a ONS traçam seus planos para satisfazer a demanda.
O estudo apresentado pela EPE (Empresa de Pes-quisa Energética) aponta que em 2012 a classe de consumo residencial foi responsável pelo consumo de aproximadamente 24,92% da eletricidade do país. Apresentando um crescimento de 6% em relação ao ano anterior. Com destaque para a região Nordeste que impulsionou o crescimento desta classe, ultrapas-sando a região Sudeste, que tradicionalmente contri-bui mais para o crescimento, pois é responsável por mais de 51% desta demanda (EPE, 2013).
No Brasil, a curva de carga dos consumidores re-sidenciais se caracteriza por um crescimento de carga constante durante o dia, apresentando pico de
de-manda entre as 18h e às 22h, sendo sensível às mu-danças meteorológicas, econômicas, tarifárias e soci-ais, além do hábito de consumo de cada pessoa, tais características que são intrínsecas de cada região do país (Santos, 2012).
Sendo assim, caracterizar a demanda por energia elétrica é, acima de tudo, conhecer a forma como os clientes utilizam a energia (Kagan, 2005) e (Jardini, 1994).
Um estudo realizado pelo PROCEL no ano de 2007, denominado Pesquisa de Posse e Hábitos de Consumo (PROCEL, 2007), mostra quais são os principais aparelhos utilizados pelos consumidores em cada uma das regiões do país, demonstrando quais são os maiores responsáveis pelos picos de energia nas residências e o seu percentual em relação aos demais aparelhos utilizados nesta residência.
Devido a grande extensão territorial do Brasil, o fator climático influencia de maneira bastante signifi-cativa no tempo de utilização de cada eletrodomésti-co, bem como na posse dos equipamentos pelo con-sumidor residencial (Jardini, 1999).
Na região Norte, por exemplo, devido à caracterís-tica climácaracterís-tica equatorial, os aparelhos eletrodomésti-cos mais utilizados são os condicionadores de ambi-ente, seguidos de geladeiras e lâmpadas. No período noturno, observa-se uma significativa contribuição dos televisores.
Assim como na região Norte, as temperaturas também são elevadas na maior parte do ano na região Nordeste e, por isso, as curvas de carga dessas
regi-ões possuem certa semelhança. Contudo, o uso dos televisores na região nordeste é feito com maior fre-quência pelos consumidores no período da noite e, portanto, esse eletrodoméstico tem alta representati-vidade no pico de demanda.
Na região Centro-Oeste, em consequência da tipo-logia climática com frequentes chuvas de verão e inverno com baixas temperaturas, os chuveiros elétri-cos passam a ter a maior participação na demanda por energia elétrica, seguidos pelos condicionadores de ambientes que são bastante utilizados nas estações mais quentes.
Com temperaturas mais amenas, na região Sudeste os condicionadores de ambiente são menos utilizados pela população residencial. Em contrapartida, tempe-raturas mais baixas levam a uma maior utilização dos chuveiros elétricos e, por isso, eles têm a maior par-cela de contribuição na demanda total de energia elétrica nas residências.
Por fim, na região Sul, a qual possui a menor mé-dia de temperaturas entre todas as regiões, a demanda por energia elétrica se concentra em mais da metade pelo uso de chuveiros elétrico e condicionadores de ambiente que trabalham em ciclo reverso funcionan-do como aquecefuncionan-dores nos períofuncionan-dos de temperaturas mais baixas.
Além dos fatores climáticos de cada região, a po-sição econômica do país (desenvolvido, subdesen-volvido ou subdesensubdesen-volvido em ascensão) está dire-tamente relacionada à demanda por energia elétrica. Isso porque, a conjuntura econômica do país influen-cia a posse de equipamentos eletroeletrônicos, pois para que o poder de compra seja repassado aos con-sumidores é necessário que haja uma distribuição de renda. Esse quesito é medido pelo Índice Gini e o Brasil, no ano de 2012, alcançou o menor valor nesse indicativo segundo o IBGE (2012), representando a melhor distribuição de renda da história do país (EPE, 2013).
Nessas circunstâncias a população começou a buscar maior conforto em suas residências e isso re-sultou numa maior procura e aquisição de eletrodo-mésticos. Como consequência disso, o consumo de energia elétrica dos consumidores residenciais brasi-leiros também aumentou e as porcentagens de redis-tribuição do consumo por eletrodoméstico se modifi-cou (Francisquini, 2006).
Neste contexto, este trabalho tem como objetivo in-vestigar os parâmetros que influenciam o comporta-mento das curvas de carga típicas de consumidores residenciais, levando-se em consideração fatores na-turais, socioeconômicos e culturais.
2 Metodologia
Serão apresentadas as metodologias utilizadas pa-ra o desenvolvimento do algoritmo papa-ra construir os
perfis de carga dos consumidores residenciais e a metodologia para estudo da influência das caracterís-ticas socioeconômicas e culturais na construção das curvas de carga.
2.1 Algoritmo de Construção das Curvas de Carga Para o desenvolvimento do algoritmo de constru-ção de curvas de carga, uma ampla análise foi reali-zada nos dados apresentados pelo PROCEL sobre os hábitos de consumo de energia dos consumidores residenciais, bem como dos dados socioeconômicos das famílias apresentados pelo IBGE no Censo De-mográfico de 2010 (IBGE 2011).
As Tabelas a seguir apresentam alguns destes da-dos que foram utilizada-dos para desenvolvimento do algoritmo.
Observa-se na Tabela 1 que o aparelho de maior consumo nas regiões Norte, Nordeste e Sul, é o ar condicionado, devido ao calor nas duas primeiras regiões e ao frio na terceira. Já no Sudeste e Centro-Oeste, o aparelho de maior consumo é o chuveiro devido às variações de temperatura e sensação de frio em algumas épocas do ano. Além disso, observa-se também que a geladeira em todas as regiões apresen-ta grande porcenapresen-tagem do consumo de uma residên-cia, isto ocorre porque a geladeira precisa manter uma temperatura específica, para conservar os ali-mentos, ligando o compressor diversas vezes ao dia.
Na Tabela 2 podemos verificar a diferença eco-nômica existente entre as regiões do país e a diferen-ça de densidade demográfica através do número de domicílios existentes em cada região. Destaca-se o alto número percentual de renda per capita abaixo de meio salário mínimo nas regiões norte e nordeste e um alto valor percentual de renda per capita acima de 5 salários mínimos da região centro-oeste. Além disso observa-se que a região Sudeste possui mais que 2 vezes o número de domicílios que a região Nordeste (segunda colocada) e mais de 7 vezes o número da região Norte, que possui o menor número de domicílios contabilizados por este estudo do IBGE.
Tabela 1. Porcentagem de consumo por aparelho em cada Região REGIÃO
APARELHOS Norte Nordeste Centro Sudeste Sul
Ar condicio-nado 40 30 18 11 32 Chuveiro 1,5 9 28 26 25 Ferro de pas-sar 3 2 3 3 1,5 Freezer 4 5 4 5 7 Geladeira 25 29 24 22 16 Lâmpadas 14 11 12 19 8 Máquina de lavar 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 Microondas 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 Aparelho de som 2,5 5 3 3 2,5 Televisão 9 11 7 10 7
Tabela 2. Porcentagem de rendimento per capita em cada Região (IBGE - 2012)
Região Total (1000 domicílios)
Domicílios particularmente urbanos Distribuição %, por classes de rendimento
per capita (salário mínimo) Até 1/2 De 0,5 até 1 De 1 até 2 De 2 até 3 De 3 até 5 Mais de 5 Norte 3125 29 30,8 21,6 6,7 5 3 Nordeste 11104 36 31,2 17,9 4,8 3,9 3,5 Centro 3713 16 28,5 26,6 9,1 7,6 8,6 Sudeste 23439 12 24,6 29,8 11,7 8,8 7,6 Sul 7523 11 23,6 32,6 13 9,4 7,9 Também foi levado em consideração o clima ca-racterístico de cada região, conforme é mostrado de forma simples no mapa climático do país (Figura 1). Cabe salientar que existe no país o horário de verão, porém este será estudado em outro momento da pes-quisa.
Com estes dados em mãos o algoritmo foi desen-volvido em MATLAB da seguinte maneira:
1 – Foram criados vetores de consumo residencial diário para cada uma das regiões separadamente;
2 – Este vetor é formado pela soma do consumo de cada um dos aparelhos que podem existir em uma residência;
3 – De acordo com a região, o número de pessoas, a classe econômica da família e as características do clima e cultural, são realizados sorteios para verificar quais aparelhos estarão ligados, ou seja, são atribuí-dos pesos maiores para que os aparelhos mais utili-zados em cada região sejam acionados e os menos utilizados sejam desligados, porém todos aparelhos podem ser ligados, pois é necessário considerar o livre arbítrio de cada consumidor, nesta fase é levada em consideração dados estatísticos do IBGE sobre posse de equipamentos;
4 – Escolhidos os aparelhos que estarão ligados agora será necessário estabelecer o tempo de uso destes aparelhos e também os horários de uso. Nesta etapa do algoritmo desenvolvido optou-se por estabe-lecer padrões usuais de consumo, extraídos dos estu-dos do PROCEL. Para os horários de utilização, fo-ram escolhidos os padrões das famílias da região Sudeste, porém nesta etapa foi estabelecido o uso de desvios padrões, tornando o algoritmo aleatório, mas tendencioso a um padrão característico. Para exem-plificar esta etapa podemos utilizar a televisão. Na região Sudeste o usual é ligar a televisão por volta das 18 às 22h (horários das novelas), assim adota-se 20h como a média, com desvios de mais ou menos 2 horas. Aumentando ou diminuindo os desvios é pos-sível deixar o programa mais aleatório, caracterizan-do uma liberdade de escolha de cada consumicaracterizan-dor;
5 – Montam-se vetores de consumo por aparelho
diário, de 15 em 15 minutos, conforme é feito hoje em dia pelas concessionárias;
6 – Classificam-se as curvas em relação ao con-sumo diário em perfis de concon-sumo, partindo-se do pressuposto neste primeiro momento da pesquisa que o consumo de energia elétrica não sofre oscilações bruscas de um dia para outro, ou seja, o consumo é uniforme durante toda semana (tabela 3); e
7 – São criados bancos de dados com todas as in-formações utilizadas.
Figura 1. Climas no Brasil (classificação Conti – IBGE) Tabela 3. Divisão dos consumidores por faixa de consumo
Consumo Mensal (kWh) Consumo Diário (kWh) Perfil 0 - 100 0 - 3,33 Perfil E 101 - 200 3,34 - 6,67 Perfil D 201 - 300 6,68 - 10 Perfil C 301 - 500 10,03 - 16,67 Perfil B Maior que 500 >16,67 Perfil A
A seguir um fluxograma deste algoritmo.
Figura 2. Fluxograma do algoritmo desenvolvido
2.2 Estudo da Influência do Número de Pessoas Para avaliação da influência do número de pessoas na construção de curvas de carga de cada uma das cinco regiões do país, o algoritmo foi ajustado para
manter a entrada de Classe Econômica fixa na Classe C, pois é a de maior representatividade percentual.
Posteriormente, foram geradas 10.000 (dez mil) curvas para diferentes números de pessoas (1, 2, 3 e 4).
Com isso, verificou-se como o aumento do núme-ro de pessoas influência na variação da classificação de consumo das 10.000 curvas geradas, para cada uma das regiões.
2.3 Estudo da Influência da Classe Econômica Para avaliação da influência da classe econômica na construção de curvas de carga, o algoritmo foi ajustado para manter a entrada de Número de Pessoas fixa em 3 pessoas, pois é a média de pessoas por do-micílio no país.
Posteriormente, foram geradas 10.000 (dez mil) curvas para diferentes classes econômicas (A, B, C, D e E).
Com isso, foi verificado como a variação da classe econômica influência na variação da classificação de consumo das 10.000 curvas geradas, para cada uma das regiões.
3 Resultados e Discussões
Com o algoritmo desenvolvido é possível estudar a influência de cada uma das características de entra-da (número de pessoas, região e classe econômica). Estas características estão diretamente relacionadas com o hábito de consumo e a posse de equipamento e, portanto, estão relacionadas com as curvas de car-ga. Cabe salientar que influências climáticas e cultu-rais foram levadas em consideração no sorteio dos equipamentos que estariam ligados, o tempo de uso e também o horário de uso. Neste primeiro momento não são levados em consideração o horário de verão e nem as mudanças climáticas durante o ano, ou seja, são consideradas médias de temperaturas e climas característicos de cada região conforme apresentado na figura 1.
3.1 Algoritmo de Construção das Curvas de Carga A Fig. 3 apresenta um exemplo das curvas de car-ga produzidas pelo algoritmo. No caso, são apresen-tadas curvas médias de consumo da região Sudeste de cada classe de consumidor (A, B, C, D e E), o que representa um padrão característico de consumo.
Observa-se que o consumo diário da região sudes-te é bem caracsudes-terístico, possuindo picos ao amanhe-cer e no horário de ponta. É possível verificar que as características de todas as classes de consumo são parecidas, sendo diferenciadas pela quantidade de potência consumida. Cabe salientar que estas curvas são as médias geradas da soma de milhares de curvas
que o algoritmo produz aleatoriamente durante o processamento. Esta aleatoriedade é controlada atra-vés das características de entrada e do conhecimento adquirido através do estudo sobre o tema, com dados estatísticos extraídos de planilhas do IBGE e do SINPHA.
Figura 3. Exemplo de curvas de médias de consumo da região Sudeste geradas pelo algoritmo
Apesar disso, o algoritmo pode ser alterado e a-presentar algumas curvas geradas aleatoriamente, antes de ser tirado à média, o que demonstra os dife-rentes tipos de consumidor, pois os hábitos de con-sumo variam bastante de um consumidor para outro. A Fig. 4 apresenta 10 curvas geradas aleatoriamente e a média para a classe C de consumo, da região Su-deste, com 2 pessoas e classe econômica C.
Figura 4. Curvas aleatórias e curva média da Região Sudeste para um determinado perfil de consumidor
Observa-se que o padrão das curvas é característi-co, pois, conforme explicado, a curva segue as dências de consumo e, aumentado os desvios, a ten-dência diminui, porém a média será bem parecida com a atingida.
A Fig.5 apresenta a curva diária característica da Região Sudeste, segundo estudo feito pelo EPE. É
possível identificar dois picos de consumo (A - sete horas - 270Wh/h e B - 20h - 470 Wh/h), parecidos com o da Fig. 4 com (0,25 kW próximo as 8h e 0,42kW próximo as 20h). Assim, pode-se consideram que os resultados apresentados pelo algoritmo são bons.
Figura 5. Curva diária média da Região Sudeste (EPE -2013)
3.2 Estudo da Influência do Número de Pessoas As Tabelas a seguir apresentam a análise realizada em relação à variação do número de pessoas para cada uma das regiões. Foram geradas 10.000 curvas, que foram distribuídas de acordo com a classe de consumo.
Tabela 4. Quantidade de curvas de acordo com a classe de consu-midor devido ao aumento no número do pessoas – Região Norte
Quantidade de Pessoas Consumidor 1 2 3 4 Perfil A 4 682 2224 2183 Perfil B 414 1465 57 191 Perfil C 1795 365 661 1167 Perfil D 3449 6494 6332 5852 Perfil E 4338 994 726 607
Com a análise da Tabela 4 pode-se verificar que para a região Norte, o aumento do número de pessoas faz com que a classe E diminua. A classe D aumenta e estabiliza, a classe C diminui drasticamente e de-pois aumenta, a classe B aumenta e cai drasticamente e a classe A aumenta e estabiliza. Para esta tabela, deve-se destacar a permanência da classe D com um número de curvas elevado independente do número de habitantes, ou seja, conclui-se que o consumo des-ta região não está tão diredes-tamente relacionado com o número de pessoas. Isto pode ser explicado porque nesta região o grande vilão do consumo de energia são os condicionadores de ar, e este equipamento está ligado à habitação e não a cada um dos moradores que habitam a residência.
Tabela 5. Quantidade de curvas de acordo com a classe de consu-midor devido ao aumento do número de pessoas–Região Nordeste
Quantidade de Pessoas Consumidor 1 2 3 4 Perfil A 0 2 116 786 Perfil B 1 690 1442 879 Perfil C 358 1094 820 1533 Perfil D 4121 6595 7193 6450 Perfil E 5520 1619 429 352
Já com a análise da Tabela 5 pode-se verificar que para a região Nordeste, o aumento do número de pes-soas faz com que a região tenha uma distribuição de curvas parecidas com a região Norte, porém a classe A aumenta mais lentamente e não atinge os mesmos patamares. Outra diferença é a quantidade de curvas da classe B, havendo bem mais no Nordeste do que no Norte. Assim, conclui-se que para a região Nor-deste o número de pessoas não influencia de forma direta no consumo de energia, devido principalmente ao uso maior dos condicionadores de ar e da televi-são, que são equipamentos de uso comum.
Tabela 6. Quantidade de curvas de acordo com a classe de consu-midor devido ao aumento do número de pessoas – Região
Centro-Oeste Quantidade de Pessoas Consumidor 1 2 3 4 Perfil A 0 3 244 697 Perfil B 2 686 1113 1208 Perfil C 498 1255 2387 5284 Perfil D 7336 7512 6087 2659 Perfil E 2164 544 169 152
Na Tabela 6 pode-se verificar que para a região Centro-Oeste as relações são um pouco diferentes. As classes de consumo D e E diminuem a medida que o número de pessoas aumenta e as classes C, B e A crescem. Isto indica que nesta região o número de pessoas influencia diretamente no consumo, isto pode ser explicado devido ao maior vilão de consumo, o chuveiro elétrico, ou seja, o uso desse equipamento é individual, então o aumento de pessoas faz com que aumente o consumo de energia. Destaca-se o grande aumento classe C chegando a patamares de mais de 5 mil curvas, bem maior que as regiões norte e nordeste (1167 e 1533, respectivamente).
Tabela 7. Quantidade de curvas de acordo com a classe de consu-midor devido ao aumento do número de pessoas – Região Sudeste
Quantidade de Pessoas Consumidor 1 2 3 4 Perfil A 0 1 9 102 Perfil B 0 138 760 1333 Perfil C 144 1418 2777 5571 Perfil D 7800 7912 6199 2779 Perfil E 2056 531 255 215
Com a análise da Tabela 7 pode-se verificar que a região Sudeste tem um comportamento parecido com a região Centro-Oeste, porém a classe A não cresce tanto, patamar de 102 curvas contra 697 da região centro-oeste. Isto pode ser explicado pelo custo de vida da região, ou pela maior conscientização do uso da energia, ou mesmo pela diferença climática, pois no centro-oeste é mais quente, exigindo muitas vezes a compra de condicionadores de ar, aumentando o consumo. Novamente a proporção com que a classe D diminui, a Classe C aumenta, ou seja, pode-se con-cluir que o consumo desta região depende diretamen-te do número de pessoas, devido ao uso do chuveiro elétrico. As pequenas diferenças entre a região
Cen-tro-Oeste e Sudeste se devem aos hábitos de consumo e posse de equipamentos, e também pela diferença cultural, sabe-se ainda que a densidade demográfica na região Sudeste é muito maior, porém a quantidade de pessoas por residência, na média, é menor.
Tabela 8. Quantidade de curvas de acordo com a classe de consu-midor devido ao aumento do número de pessoas – Região Sul
Quantidade de Pessoas Consumidor 1 2 3 4 Perfil A 1 547 1906 1879 Perfil B 275 1345 261 533 Perfil C 1653 602 1787 4178 Perfil D 5312 6771 5780 3245 Perfil E 2759 735 266 165
Por fim, com a análise da Tabela 8 verifica-se que para a região Sul o aumento do número de pessoas tem uma característica única. Diferente das demais regiões, a região Sul é muito fria, assim, se faz neces-sário tanto o uso de condicionadores de ar (aquece-dor) como o uso de chuveiros elétricos. Dessa forma, observa-se que esta região se parece um pouco com as outras regiões, ou seja, a classe D cai, mas não tanto quanto as regiões Sudeste de Centro-Oeste, a classe A aumenta, mas não tanto quanto a região Norte, a classe C sobe um pouco mais que a classe C da região Nordeste e menos do que a classe C das regiões Centro-Oeste e Sudeste. Portanto, conclui-se que nesta região o aumento do número de pessoas está parcialmente ligado com o aumento de consumo, destacando-se o aumento tanto da classe C quanto da classe A.
3.3 Estudo da Influência da Classe Econômica As figuras a seguir apresentam a análise realizada em relação à variação da classe econômica para cada uma das regiões.
Figura 6. Variação percentual de curvas de classe de consumo devido à variação da classe econômica da Região Norte A análise da Figura 6 demonstra que quando uma família da região Norte com três habitantes ao subir de classe econômica tende a aumentar seu consumo, visto que para todas as variações econômicas há um crescimento de A e uma diminuição de D e E. O con-sumo desta região sofre influência direta da variação da classe econômica. Isto pode ser explicado pela busca de conforto através de condicionadores de ar. É importante destacar a baixa incidência de classe B, pois o uso de condicionadores de alta potência
ocasi-ona a transferência direta para classe A.
Figura 7. Variação percentual de curvas de classe de consumo devido à variação da classe econômica da Região Nordeste Agora com análise da Figura 7 é possível verificar que a variação de classe econômica apresenta uma redistribuição nas classes de consumo e não fica clara a influência totalmente direta como na região Norte, aonde todos "migram" para consumo A. Destaca-se o aumento percentual da classe de consumo B. A dife-rença entre as regiões Norte e Nordeste, que possuem o ar condicionado como vilão do consumo se deve aos costumes e hábitos de consumo, podendo haver diferentes prioridades de conforto.
Figura 8. Variação percentual de curvas de classe de consumo devido à variação da classe econômica da Região Centro-Oeste
Já com a análise da Figura 8 é possível verificar um comportamento parecido com o da região Nor-deste em que a variação de classe econômica apre-senta uma redistribuição nas classes de consumo. Destaca-se o equilíbrio de aumento percentual das classes de consumo B e C durante as três primeiras variações (E-D, D-C, C-B), porém na última variação (B-A) há um aumento significativo da classe B. Isto pode ser explicado pelo "extra conforto", ou seja, o principal vilão da região são os chuveiros, o aumento de classe econômica influencia na posse de equipa-mentos. Esta região por ser urbanizada e industriali-zada busca equipamentos eletrônicos, televisores dentre outros, até que chega a um patamar que busca um conforto "extra" que seria adquirir equipamentos de condicionamento de ar, justificando esta mudança de consumo brusca.
Figura 9. Variação percentual de curvas de classe de consumo devido à variação da classe econômica da Região Sudeste Assim como na influência da variação de pessoas, a região Sudeste segue as características da região Centro-Oeste no quesito de variação de classe eco-nômica (visto na Figura 9). Uma pequena diferença que pode ser destacada é que na região Sudeste o crescimento da classe de consumo A é menor do que na região Centro-Oeste (aproximadamente 2% na região Sudeste contra aproximadamente 6% na região Centro-Oeste). Isto pode ser explicado pelo maior desenvolvimento da região Sudeste e pelo alto custo para se viver nesta região, ou seja, as pessoas inves-tem menos no conforto, pois precisam poupar para arcar com as suas despesas.
Figura 10. Variação percentual de curvas de classe de consumo devido à variação da classe econômica da Região Sul Por fim, com a análise da Figura 10 pode-se dizer que a região Sul tem um comportamento parecido com a região Norte, ou seja, uma residência ao subir de classe econômica tende a aumentar seu consumo, visto que em todas as variações de classe econômica há um crescimento percentual da classe A e uma di-minuição da classe D e E. Pode-se concluir, então, que o consumo desta região sofre influência direta da variação da classe econômica. Isto pode ser explica-do pela busca de conforto através de condicionaexplica-dores de ar. Uma pequena diferença entre estas regiões é a variação da classe B e C, devido ao maior desenvol-vimento da região Sul, que busca além dos condicio-nadores, os produtos eletrônicos.
4 Conclusões
Alguns levantamentos feitos sobre o crescimento da demanda de energia elétrica nos próximos anos no Brasil reforça a importância do conhecimento dos
hábitos de consumo e da posse de equipamentos dos diversos tipos de consumidores frente ao planejamen-to do sistema elétrico. Sabe-se que existem várias características que influenciam o padrão de consumo, sejam características regionais, sociais, climáticas ou econômicas, pois estão diretamente relacionadas aos hábitos de consumo e à posse de equipamentos.
Sendo assim, pode-se considerar os resultados deste trabalho referentes à simulação de consumo considerados como satisfatórios, uma vez que as cur-vas de carga geradas pelas simulações apresentaram comportamento semelhante às curvas obtidas em situações reais de medição. Além disso, a avaliação feita neste trabalho apresenta resultados interessantes, pois é possível ter importantes conclusões referentes à influência dos parâmetros sociais e econômicos em cada uma das regiões do país. Sendo que cada uma das regiões possui uma característica intrínseca rela-cionada ao clima e a posição social e econômica de desenvolvimento.
A possibilidade do conhecimento da carga a ser atendida pode trazer consideráveis melhorias no que se diz respeito ao conhecimento dos reais requisitos de cada parcela do mercado consumidor, a definição dos custos de fornecimento, otimizações dos recursos destinados ao planejamento de expansão dos sistemas elétricos, dentre outros.
As etapas seguintes da pesquisa serão realizadas visando ao aprimoramento do algoritmo construído, acrescentando características de entrada, como por exemplo, faixa etária, tamanho da residência e curvas mensais, considerando a sazonalidade de dias da se-mana e das diferentes estações do ano. Além disso, vislumbra-se a utilização de técnicas de inteligência artificial e algoritmos evolucionistas para a classifi-cação de padrões de consumo e a construção de um software para auxiliar na tomada de decisões no pla-nejamento do sistema.
Agradecimentos
Agradecemos a CAPES pelo incentivo e apoio fi-nanceiro dado a esta pesquisa.
Referências Bibliográficas
Empresa de Pesquisa Energética (Brasil). Balanço Energético Nacional 2013: Ano base 2012 / Empresa de Pesquisa Energética. – Rio de Janeiro : EPE, 2013.
Empresa de Pesquisa Energética (EPE). Caracterização do Cenário Macroeconômico: para os próximos 10 anos (2013 – 2022). Nota Técnica DEA 06/13. Série – Estudos Econômicos, Junho, 2013.
Jardin, J. A. i et al, Curvas de Carga, São Paulo, 1999.
Jardini, J. A., Tahan, C. M. V., Ahn, S. U., Cabral, S. L. S., Determination of the Typical Daily Load Curve for Residential Area Based on Field Measurements. In IEEE Proceedings Supplements, T&D, Chicago, 1994.
Francisquini, A. A. Estimação de Curvas de Carga em Pontos de Consumo e em Transformadores de Distribuição. Tese de Mestrado, Universidade Estadual Paulista, Campus de Ilha Solteira, Departamento de Engenharia Elétrica, 2006. IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios, PNAD 2013, Rio de Janeiro. Kagan, N.; Oliveira, C. C. B.; Robba E. J. Introdução
aos Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica. 1ª. Edição, São Paulo: Edgard Blucher, 2005. PROCEL. Avaliação do Mercado de Eficiência
Energética no Brasil: Classe Residencial, Relatório Brasil. Julho, 2007.
Santos, K. M.; Souza, A. N.; Gastaldello, D. S. Desenvolvimento de um Algoritmo para Determinar Curvas de Carga a partir da Posse e dos Hábitos de Consumo para Consumidores: Residenciais, Comerciais e Industriais. SBSE – Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos, Goiânia, 2012.
