Abstract— This paper presents an application developed to aid consumers choosing a proper energy tariff option based on their power consumption profile. The application also gives the feasibility of installing a generator in order to reduce the consumption on peak period. In Brazil there are three modalities of tariffs, which are regulated by ANEEL, the Brazilian agency for electric energy regulation, and these three are presented in detail on this work. Another topic that will be explored on this paper is the demand side management (DSM), which gives methods for a better usage of electric energy.
Keywords— Electric Energy Tariffs, Energy efficiency, Demand Side Management.
I. INTRODUÇÃO
TUALMENTE, o uso eficiente de energia elétrica tem sido levado bastante a sério além de ser tema frequente em trabalhos. Um inábil gerenciamento da energia elétrica por parte dos consumidores, principalmente os de grande porte, como unidades industriais, causa não só o prejuízo financeiro para os próprios como também a sobrecarga na rede de distribuição. Ou seja, uma instalação ineficiente demanda uma quantidade de energia maior que a necessária para sua operação, utilizando uma parcela de energia da rede que poderia estar sendo usada para alimentar outras cargas ou clientes conectados a rede de distribuição..
Segundo o manual de tarifação de energia elétrica do PROCEL, a análise da fatura de energia elétrica é a base para se estabelecer projetos de eficiência energética. Esta análise se divide em duas partes, sendo uma a correção do fator de potência e a segunda o enquadramento tarifário [1].
Paralelo a essas soluções o uso de grupos geradores para serem ligados em horário de ponta também tem sido comum. Desta forma, evita-se o pagamento das altas tarifas referente a este período.
Contudo, vale ressaltar, que as soluções citadas dependem muito do perfil de consumo de cada unidade e é preciso um estudo de alternativas junto com a análise da fatura existente. Posto isto, este trabalho tem como objetivo apresentar um aplicativo que forneça uma melhor solução tendo em vista o enquadramento tarifário e a ligação de grupos geradores.
F. Benarroz, Universidade Federal Fluminense (UFF), Niterói, Rio de Janeiro, Brazil, felippebenarroz@yahoo.com.br.
F. Z. Fortes, Universidade Federal Fluminense (UFF), Niterói, Rio de Janeiro, Brazil, fernando_fortes@yahoo.com.br.
R. M. Vidaurre, Universidade Federal Fluminense (UFF), Niterói, Rio de Janeiro, Brazil, renatovidaurre@id.uff.br.
M. Z. Fortes, Universidade Federal Fluminense (UFF), Niterói, Rio de Janeiro, Brazil, mzf@vm.uff.br.
II. ENQUADRAMENTO TARIFÁRIO
A análise do enquadramento tarifário é crucial para um bom projeto de eficiência energética. A escolha de uma modalidade tarifária não adequada ao perfil de consumo de uma determinada unidade gera gastos desnecessários com energia elétrica.
Para a análise de enquadramento tarifário é fundamental ter acesso ao histórico de demandas da instalação. Neste, é possível obter informações como energia ativa e reativa, demanda ativa e reativa, que foram armazenadas na memória do medidor da concessionária [1]. Desta forma, é possível obter o perfil de carga da unidade, além dos períodos, diários ou anuais, em que o consumo é máximo, para então analisar-se um melhor enquadramento tarifário.
Diante desta necessidade, para o melhor entendimento sobre a necessidade do enquadramento tarifário, é importante definir como se dá a estrutura tarifária no Brasil.
Até 1968 a tarifa de energia elétrica se resumia simplesmente aos custos de energia consumida, não fazendo diferenciação quanto à demanda dos consumidores [2]. Foi durante os anos 80 que as tarifas passaram e se diferenciar levando em conta as horas do dia e os períodos do ano para os consumidores em alta tensão (horossazonal) [3].
Posto isto, a nova estrutura tarifária, diferencia-se em dois tipos: a tarifa convencional e a tarifa horossazonal. Esta última divide-se ainda em dois tipos: A horossazonal verde (HSV) e horossazonal azul (HSA). Sendo assim, segundo a Resolução 456 de 2000 da ANEEL, define-se [4]:
Tarifa Convencional: “Estrutura caracterizada pela aplicação de tarifas de consumo de energia elétrica e/ou demanda de potência independentemente das horas de utilização do dia e dos períodos do ano”.
Tarifa Horossazonal Verde: “Modalidade estruturada para aplicação de tarifas diferenciadas de consumo de energia elétrica de acordo com as horas de utilização do dia e os períodos do ano, bem como de uma única tarifa de demanda de potência”.
Tarifa Horossazonal Azul: “Modalidade estruturada para aplicação de tarifas diferenciadas de consumo de energia elétrica de acordo com as horas de utilização do dia e os períodos do ano, bem como de tarifas diferenciadas de demanda de potência de acordo com as horas de utilização do dia”.
As Figs. 1 e 2 ilustram as três modalidades vigentes atualmente. Cabe ressaltar que os consumidores se dividem em grupos consumidores, os quais são diferenciados pelo seu nível de tensão. Esta divisão se dá da seguinte forma [1]:
F. B. Magalhães, F. Z. Fortes, R. M. Vidaurre and M. Z. Fortes, Member , IEEE
Development of an Application for Brazilian
Energy Tariff Choice
Figura 1. Sistema de tarifas Horossazonal Azul e Verde.
Figura 2. Sistema de tarifa Convencional.
Grupo B – Unidades atendidas abaixo de 2.300 volts (baixa tensão). Dividem-se em:
• Subgrupo B1 – residencial e residencial baixa renda;
• Subgrupo B2 – rural e cooperativa de eletrificação rural;
• Subgrupo B3 – demais classes; • Subgrupo B4 – iluminação pública;
Grupo A – Unidades atendidas com tensão acima de 2.300 volts (alta tensão). Dividem-se em:
• Subgrupo A1 – consumidores em níveis de tensão ≥ 230 kV;
• Subgrupo A2 – consumidores atendidos em tensões de 88 kV a 138 kV;
• Subgrupo A3 – consumidores atendidos em tensões ≥ 69 kV;
• Subgrupo A3a – consumidores atendidos em tensões de 30 kV a 44 kV;
• Subgrupo A4 – consumidores atendidos em tensões de 2,3 kV a 25 kV;
• Subgrupo AS – consumidores atendidos em tensões ≤ 2,3 kV via rede subterrânea;
Desta forma, tem-se que, para a tarifa horossazonal azul, seu uso é obrigatório pelos consumidores dos subgrupos A1, A2 e A3 e opcional para os subgrupos A3a e A4. Para a tarifa
horossazonal verde é opcional o uso pelos consumidores dos subgrupos A3a e A4. Para a convencional, seu uso é obrigatório pelos consumidores do grupo B e opcional para consumidores dos subgrupos A3a e A4, desde que com demanda contratada inferior a 300 kW [5].
III. GERENCIAMENTO PELO LADO DA DEMANDA
Quando se fala em conservação de energia elétrica a mesma pode ser estudada com medidas tanto do lado da oferta, racionalizando-se a produção e distribuição, quanto do lado da demanda. Esta última pode ser estudada de diversas formas, conhecida como Gerenciamento pelo Lado da Demanda (GLD) ou Demand Side Management (DSM). Uma das pesquisas de referência sobre o tema GLD comentando sobre técnicas e aplicações é apresentado em [6].
O principal objetivo de um sistema de gerenciamento de energia elétrica é garantir que a demanda de eletricidade possa ser atendida a qualquer momento, com requisitos mínimos de qualidade, confiabilidade, economia e segurança, atendendo a restrições ambientais para assegurar a proteção ao meio ambiente.
O GLD busca o melhor uso da energia elétrica através da implementação e disseminação de técnicas e equipamentos voltados à conservação de energia e mudança de hábitos de consumo. Ou seja, envolve o planejamento, a monitoração e implantação, junto aos consumidores, de medidas que visam à economia e aplicação racional da energia (elétrica ou gás) nos seus usos finais. Como medidas, pode-se citar o gerenciamento de carga, novos usos de eletricidade, conservação da energia, cogeração, inovações nas taxas de energia, entre outros.
Além do que foi exposto, segundo Gellings [7], citado por Campos [8], entende-se como GLD medidas para remodelar a curva de carga, tais como: rebaixamento de pico, preenchimento de vales, mudanças de carga, conservação estratégica, crescimento estratégico da carga e curva de carga flexível. A Fig. 3 ilustra graficamente essas remodelagens. A curva vermelha seria a original e a verde a curva remodelada.
Estas estratégias de remodelagem de curva de carga são explicadas da seguinte forma [9]:
Redução de pico: É uma das formas mais clássica de gerenciamento de carga. Como o nome diz, atua na redução do pico através de controle direto da carga. Como formas de incentivo são usadas as “curtailable rate”, que seria um desconto na tarifa de energia por reduzir o consumo em horário de ponta.
Preenchimento de vales: Como segunda forma clássica de gerenciamento da carga, o preenchimento de vales atua no incentivo ao aumento de consumo fora de ponta. Esta prática é interessante quando o custo marginal de longo prazo é menor que o preço médio de energia.
Mudanças de carga: Esta técnica se baseia no deslocamento do pico de consumo para fora do horário de ponta. Como exemplo em aplicação residencial seria o incentivo do uso do chuveiro elétrico em horários alternativos (fora da ponta). Conservação estratégica: Esta técnica se baseia na redução de consumo para o usuário final. São incentivadas através de
programas de conservação e de trocas de aparelhos mais econômicos e eficientes energeticamente.
Crescimento estratégico da carga: Refere-se ao aumento global de vendas, estimulada pelas próprias concessionárias. Esse aumento é acompanhando de uma motivação da redução do uso combustíveis fósseis.
Curva de carga flexível: É um conceito relacionado à confiabilidade. A carga poderá ser flexível dando aos consumidores opções de qualidade de serviço de acordo com o preço.
Figura 3. Estratégias de remodelagem de curva carga.
A partir destes conceitos fica claro a importância e a necessidade dos programas de GLD, principalmente em regiões onde o smart-grid vem sendo implementado. Como destacado em [10] é necessária uma capacidade extra de energia nos períodos com pico de consumo, inclusive nos sistemas com smart-meters e outros equipamentos inteligentes. Neste trabalho propõe-se o uso de fontes extras de geração de energia para atender a este consumo diferenciado, não necessariamente geradores elétricos.
Em alguns países com uma rede elétrica bem grande e interconectada, como é o caso da China, percebe-se o potencial para o uso de técnicas de GLD, no entanto ainda é pequeno o incentivo tanto político quanto econômico [11].
IV. APLICATIVO PROPOSTO
Já estão difundidas o uso de técnicas de inteligência computacional para apoiar a tomada de decisão para a aplicação de GLD ou outras ações relacionadas ao tema. Entre estas podem-se citar: Fuzzy para analise econômica [12]; aplicativos específicos para estudo de estratégias de GLD [13]; aplicação de modelos para classificação de preços [14] e divisão por clusters [15].
Este artigo apresenta um aplicativo para atender especialmente os consumidores do grupo A, que optem pelas Tarifas Convencional ou Horossazonal Verde, com o objetivo de fornecer a melhor solução no que diz respeito à opção tarifária, oferecendo ainda, como recurso, a viabilidade econômica da instalação de um gerador dimensionado para operação durante o horário de ponta, reduzindo o consumo de energia elétrica fornecido pela concessionária de distribuição durante o horário onde a energia é mais cara.
O aplicativo tem como dados de entrada informações a respeito do consumidor, os quais se dividem em dados de perfil de usuário e dados de consumo. Os dados de saída são disponibilizados em uma planilha Excel, comparando as opções tarifárias Convencional, Horossazonal Verde, Horossazonal Azul sem gerador e Horossazonal Azul com gerador e contendo as seguintes informações: consumo total anual, média mensal de consumo, demanda máxima média, valor gasto com a demanda contratada (horário de ponta e fora de ponta), valor gasto com consumo de energia (horário de ponta e fora de ponta), valor gasto com demanda de ultrapassagem, valor gasto com combustível (opção tarifária Horossazonal Azul com gerador), potência nominal do gerador ideal para atender a demanda do cliente, valor estimado do investimento e tempo de retorno do investimento.
Os “Dados do Perfil do Cliente” são importantes para entender o comportamento de consumo do usuário, pois a partir destas informações é possível avaliar se o consumo se mantem constante durante o dia, a demanda estimada em horário de ponta, quantas horas por dia o cliente realmente está consumindo energia, se o consumo ocorre em horário de ponta e se há cargas essenciais. Estes dados são inseridos a partir de uma janela criada no software MATLAB com uma tela de acesso de fácil preenchimento e exportados para a planilha de cálculos do Excel, onde será gerado o relatório final.
Os dados de consumo são obtidos através da conta de energia, destacando a demanda máxima medida, o consumo fora e durante o horário de ponta (clientes Tarifa Horossazonal Verde), consumo total mensal (clientes Tarifa Convencional) e fator de potência. Na Fig. 4 apresenta-se a tela de entrada de dados do aplicativo. Para realização da simulação a partir de um caso real, foram utilizados os dados de consumo apresentados em [16].
A Tabela com os dados de perfil do cliente, solicita como entrada as seguintes informações:
• Classe de tensão • Grupo • Opção tarifária • Demanda contratada • Cargas essenciais • Continuidade do consumo • Carga horária da produção
Para os dados de consumo, informam-se os seguintes parâmetros:
• Consumo mensal no horário de ponta • Consumo mensal fora da ponta • Demanda máxima mensal • Fator de potência mensal
Vale ressaltar que os dados de consumo são referentes a 12 meses contínuos.
Após a entrada de dados o aplicativo estima o consumo de ponta e fora de ponta, assim como a demanda para horário de ponta na tarifa azul. Calculada as estimativas, o próximo passo é calcular o custo, tanto para demanda quanto para consumo nas tarifas horossazonal azul e verde. Desta forma, é possível comparar o custo de energia elétrica atual com o das possíveis alternativas. Como o aplicativo também informa a viabilidade de instalação de gerador é necessário o seu dimensionamento bem como o cálculo do custo de combustível (por exemplo: óleo diesel).
As premissas adotadas para encontrar a melhor solução de opção tarifária são:
• Para a opção tarifária Horossazonal Azul com uso do gerador, será considerada demanda de ponta igual à zero, desde que o cliente não possua cargas essenciais. Caso possua cargas essenciais, a demanda em horário de ponta será considerada igual ao valor da soma das cargas essenciais. Essa premissa significa que o gerador sempre deverá estar operando em horário de ponta, porém caso ocorra um problema com o gerador, o cliente poderá alimentar suas cargas essenciais pela energia fornecida pela concessionária sem pagar multa por demanda de ultrapassagem.
• Para a opção tarifária Horossazonal Azul com uso do gerador, será considerada consumo em horário de ponta igual a zero, pois o gerador deverá entrar em operação sempre que houver consumo de energia em horário de ponta.
• Para clientes com opção tarifária Convencional, onde não há separação entre o consumo em horário de ponta e fora da ponta, os valores serão estimados através do fator de ponta (FP), definido a partir das Eqs. (1), (2) e (3). FatordePonta=HxP (1) onde:
(
) (
)
30 22 30 x s trabalhada Horas x pico de Horas x s trabalhada Horas H= − (2) e contratada Demanda ponta da fora Demanda P= (3)• Para a opção tarifária Horossazonal Azul sem uso do gerador, será considerado consumo em horário de ponta igual ao informado ou estimado, pois o gerador deverá entrar em operação sempre que houver consumo de energia em horário de ponta. Neste caso, será considerado para a demanda de ponta o máximo valor medido no mês ou o valor informado como demanda de ponta pelo cliente na tela de Dados de Perfil do Cliente.
• O gerador é dimensionado para atender a máxima demanda anual. Sendo assim, considerou-se o Gerador de Potência Prime, que poderá operar tanto no horário de ponta, visando o consumo de energia através do GLD, quanto em eventuais desligamentos da concessionária de distribuição de energia. No exemplo apresentado neste texto considerou-se gerador a diesel. • Para a estimativa de consumo de combustível, arbitrou-se um consumo mínimo de 25% para cargas inferiores a 25% da sua capacidade nominal. A partir desse valor, o consumo aumenta linearmente conforme aumenta a carga.
V. RESULTADOSALCANÇADOS
Para validação do aplicativo proposto foi realizada uma simulação, utilizando os dados de consumo apresentados em [16] e os resultados alcançados apresentados em forma gráfica.
Os dados de entrada estão representados na Fig.4. Observar que o estudo de caso é de um cliente do grupo A4, alimentado em 11,4 kV com demanda contratada de 917 kW e com opção tarifária Horossazonal Verde. Os gráficos comparativos utilizam os valores reais obtidos através dos dados de entrada e para Tarifa Horossazonal Azul estimaram-se os valores referentes ao consumo e demanda de ponta, de acordo com as premissas já descritas no item IV. Neste caso, as comparações sempre serão entre as opções tarifárias Horossazonal Verde (opção do cliente), Horossazonal Azul com Gerador e Horossazonal Azul sem Gerador.
A Fig. 5 ilustra a comparação em valores anuais para os gastos com demanda contratada fora de ponta, demanda no horário de ponta, consumo fora e no horário de ponta, valores gastos com a demanda de ultrapassagem e com combustível.
A Fig. 6 apresenta graficamente a variação anual da demanda máxima mensal comparando com a demanda contratada. Dessa maneira, o usuário poderá avaliar de maneira mais intuitiva a necessidade de alterar o valor da demanda contratada.
Figura 6. Demanda anual medida e contratada.
Na Fig. 7 pode-se observar o valor gasto mensalmente com demanda, consumo em horário de ponta e fora da ponta e demanda de ultrapassagem.
Figura 7. Discriminação gastos mensais.
A Fig. 8 apresenta o valor gasto mensalmente em cada opção tarifária, considerando energia elétrica (consumo e demanda) e combustível utilizado para a opção tarifária Horossazonal Azul com Gerador. Esta análise ainda não contempla o investimento com gerador.
Figura 8. Tela de saída do custo total acumulado.
A Fig. 9 apresenta o valor anual gasto com a Tarifa Horossazonal Azul junto com o valor estimado para consumo de diesel.
Figura 9. Consumo anual tarifa + combustível – HSA com Gerador.
Na Tabela I encontram-se os valores calculados para a implantação de gerador, cuja potência nominal e consumo mensal são calculados pelo aplicativo. Também é apresentado o valor total gasto com a aquisição do gerador e o tempo de retorno do investimento.
TABELA I. DADOS DE SAÍDA – GERADOR E TEMPO DE RETORNO DO INVESTIMENTO.
RESUMOINVESTIMENTO-GERADOR
POTÊNCIA NOMINAL DO GERADOR (KVA) 1260 VALOR DO GERADOR (R$) 490.000,00 VALOR DA OBRA DE ADEQUAÇÃO (R$) 5.000,00 VALOR TOTAL DO INVESTIMENTO (R$) 495.000,00
RETORNO DE INVESTIMENTO (ANOS) 3,1
Finalmente, a Fig. 10 apresenta os custos totais acumulados em cinco anos. Nos custos considerados estão todos os valores gastos com energia, combustível e aquisição de gerador, quando aplicável. Dessa maneira, o usuário poderá visualizar a opção mais atrativa ao longo dos anos, realizando assim, um planejamento adequado. Como no exemplo apresentado o cliente possui inicialmente a opção tarifária Horossazonal Verde, entende-se que o mesmo possui retorno sobre o investimento quando a curva de da opção HSA com Gerador cruza a curva HSV (3,1 anos).
Figura 10. Comparativo custo total acumulado.
VI. CONCLUSÃO
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta computacional que auxilia no caso de uma escolha da classe do regime tarifário a qual melhor se aplica as condições operacionais do estabelecimento / indústria. Conceituou-se as tarifas de energia elétrica no Brasil vigente e o Gerenciamento pelo Lado da Demanda, prática que vem ganhando seu valor e é muito importante para o uso eficiente
de energia elétrica e para economia tanto do consumidor quanto da concessionária.
O aplicativo consegue explorar essas duas áreas, no momento em que retorna a melhor opção tarifária e ainda informa a viabilidade de uso de gerador próprio, umas das práticas incentivadas pelo GLD.
Sendo assim, diante do exposto e da simulação efetuada, conclui-se que, o aplicativo atende a diversos tipos de cliente e que por possuir um banco de dados aberto não se limita a revisão tarifária. Além disso possibilita a unidade de consumo identificar o tempo de retorno e uma melhor avaliação do investimento a ser aplicado, pois este terá uma estimativa de quanto tempo terá o retorno de seu investimento com novos equipamentos.
Identifica-se este aplicativo como ferramenta essencial para os especialistas em energia para análise de oportunidades de enquadramento tarifário e proposições de cenários para aplicação de GLD.
REFERÊNCIAS
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F. S. Gomes, “Análise Tarifária de uma Unidade Hospitalar; Oportunidades e Ganhos.”, Trabalho de Conclusão de Curso, Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal Fluminense, 2010.
Felippe Benarroz de Magalhães graduou-se em Engenharia
Elétrica na Universidade Federal Fluminense (UFF-2011). Sua experiência profissional inclui gestão de contratos EPC em Projetos de Subestações de Alta Tensão. Atualmente é Engenheiro Eletricista na CET Brasil Transmissão de Energia, empresa do Grupo State Grid. Tem interesses de pesquisa nas seguintes áreas: subestações de alta tensão, equipamentos elétricos, campos eletromagnéticos, comissionamento e eficiência energética.
Fernando Zamboti Fortes é graduado em Engenharia
Elétrica pela Universidade Severino Sombra (USS-2007). Sua experiência profissional inclui: Manutenção de CentraisTermelétricas na áreas de energia, automação industrial e projetos. Atualmente atua como Coordenador de Empreendimento para a Nova Rio Unidade Bio-Manguinhos (FIOCRUZ).
Renato Moreira Vidaurre é graduado em Engenharia
Elétrica pela Universidade Federal Fluminense (UFF-2012). Possui experiência em projetos elétricos de plataformas offshore. Atualmente é engenheiro eletricista na Technip Brasil trabalhando em projetos de adaptação de plataforma de perfuração para operação com lama a base de óleo sintético.
Márcio Zamboti Fortes recebeu o titulo de Mestre em
Engenharia da energia pela Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) em 2000 e de Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (USP) em 2007. Atualmente é professor da Universidade Federal Fluminense (UFF) e desenvolve estudos nas áreas de: conservação e qualidade de energia, manutenção industrial, máquinas elétricas e acionamentos.
