Universidade Federal de Pernambuco
Centro de Tecnologia e Geociências
Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
Lucas Ademar Freitas
Estudo Energético e Econômico de Sistemas Térmicos de
Fornecimento de Eletricidade e Água Gelada: o Caso dos
Shopping Centers de Pernambuco
Dissertação de MestradoLucas Ademar Freitas
Estudo Energético e Econômico de Sistemas Térmicos de
Fornecimento de Eletricidade e Água Gelada: o Caso dos
Shopping Centers de Pernambuco
Orientador: Prof. Dr. Fábio Santana Magnani
Dissertação submetida ao Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica do Centro de Tecnologia e Ge-ociências da Universidade Federal de Pernambuco, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica.
Catalogação na fonte
Bibliotecária Maria Luiza de Moura Ferreira, CRB-4 / 1469
F866e Freitas, Lucas Ademar.
Estudo energético e econômico de sistemas térmicos de
fornecimento de eletricidade e água gelada: o caso dos shopping centers de Pernambuco / Lucas Ademar Freitas. - Recife: O Autor, 2016. 83 folhas, il.
Orientador: Prof. Dr. Fábio Santana Magnani.
Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal de Pernambuco. CTG. Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica, 2016. Inclui Referências e Apêndice.
1. Engenharia Mecânica. 2. Valor presente líquido. 3. Consumo energético. 4. Sistemas térmicos. 5. . 6. Shopping Centers. I. Magnani, Fábio Santana. (Orientador). II. Título.
UFPE
621 CDD (22. ed.) BCTG/2016-262
05 de setembro de 2016.
“ESTUDO ENERGÉTICO E ECONÔMICO DE SISTEMAS TÉRMICOS DE
FORNECIMENTO DE ELETRICIDADE E ÁGUA GELADA: O CASO DOS
SHOPPING CENTERS DE PERNAMBUCO”
LUCAS ADEMAR FREITAS
ESTA DISSERTAÇÃO FOI JULGADA ADEQUADA PARA OBTENÇÃO DO
TÍTULO DE MESTRE EM ENGENHARIA MECÂNICA
ÁREA DE CONCENTRAÇÃO: PROCESSOS E SISTEMAS TÉRMICOS
APROVADA EM SUA FORMA FINAL PELO
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA
MECÂNICA/CTG/EEP/UFPE
__________________________________________________
Prof. Dr. FÁBIO SANTANA MAGNANI
ORIENTADOR/PRESIDENTE
__________________________________________________
Prof. Dr. CEZAR HENRIQUE GONZALEZ
COORDENADOR DO PROGRAMA
BANCA EXAMINADORA:
_________________________________________________________________
Prof. Dr. FÁBIO SANTANA MAGNANI (UFPE)
_________________________________________________________________
Prof. Dr. PEDRO ANDRÉ CARVALHO ROSAS
(UFPE)
_________________________________________________________________
Prof. Dr. ALEXANDRE STAMFORD DA SILVA
(UFPE)
Agradecimentos
À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES, pela bolsa concedida durante o período de realização do mestrado.
A todos os professores e funcionários do Departamento de Engenharia Mecânica -DEMEC, que, de alguma forma contribuíram para minha formação.
Ao professor Fábio Santana Magnani pela orientação e apoio a minha formação aca-dêmica.
A Laís Wol por toda paciência e carinho oferecidos durante toda minha jornada. Aos meus familiares e aos amigos, que sempre me apoiaram e me acompanharam nesta caminhada.
Resumo
Estão inseridos na proposta deste trabalho dois objetivos: o primeiro consiste na realização de levantamento e caracterização do consumo de energia elétrica dos shopping centers de Pernambuco; o segundo tem por nalidade aplicar uma metodologia de decisão econômica que permite avaliar a melhor con guração de um sistema térmico para o atendimento das demandas de frio e energia elétrica dos shopping centers. O procedimento de otimização busca minimizar o VPL (Valor Presente Líquido) do sistema e, para isso, utiliza-se de um método híbrido composto por quatro passos: proposta do sistema genérico, pré-seleção dos equipamentos, busca exaustiva e Programação Linear. A otimização considera aspectos técnicos e econômicos, tais como: curvas de demandas de energia, tarifas em base horária, rendimentos e custos dos equipamentos proporcionais às potências. A m de veri car o quão robusto é o sistema base foram consideradas algumas variáveis econômicas como, por exemplo, a variação da tarifa de combustível, variação da tarifa de energia elétrica, custo de aquisição do motogerador de eletricidade, variação da taxa de câmbio (dólar/real), além do estudo da variação da demanda em horário de ponta. Ainda, foi de nido, para cada parâmetro estudado, um fator de variabilidade de 50% - 200%. O sistema se mostrou muito sensível a mudanças nas tarifas energéticas, para as quais suportou uma redução de apenas 9% na tarifa de gás natural, ou, ainda, um aumento de 12% na tarifa de energia elétrica. Para taxa cambial e o custo inicial do motogerador, as variações suportadas foram de 26% e 24% respectivamente. Já no que se refere à variação da demanda em horário de ponta, o sistema suportou um aumento de 70%.
Palavras chaves: Valor Presente Líquido. Consumo Energético. Sistema Térmicos. shopping centers
Abstract
They are included in the proposal of this work two objectives: the rst is to carry out survey and characterization of the electricity consumption of the shopping malls of Per-nambuco; the second on implementing an economic decision methodology to evaluate the best con guration of a thermal system to meet the demands of cold and power of shopping malls. The optimization procedure seeks to minimize the NPV (Net Present Value) of the system and, therefore, we use a hybrid method consists of four steps: proposed generic system, pre-selection of equipment, exhaustive search and Linear Programming. The op-timization considers technical and economic aspects, such as energy demand curves, tari on hourly basis, e ciencies and costs in proportion to the power equipment. In order to check how robust is the base system were considered some economic variables such as, for example, the change in fuel price, change in electricity tari, cost of purchase of electricity power generator, exchange rate variation (dollar / real), and the demand variation study in peak hours. Still, it was de ned for each parameter studied, a variability factor of 50% - 200%. The system was too sensitive to changes in energy prices, for which bore a decrease of only 9% in the gas rate , or even a 12% increase in electricity tari. For exchange rate and the initial cost of the motor generator, supported changes were 26% and 24% respectively. In what regards the variation of demand peak time, the system supported a 70% increase.
Key Words: Net Present Value. Energy Consumption. Thermal System. shopping malls
vi
Lista de Figuras
1.1 Sistema Convencional. . . 2
1.2 Sistema de Cogeração. . . 3
1.3 Sistema Geral. . . 3
3.1 Fluxo de análise quantitativa. . . 15
4.1 Produto Interno Bruto Vs Tonelada Equivalente de Petróleo. . . 18
4.2 Consumo Final por Setor . . . 19
4.3 Evolução consumo de energia elétrica nos três setores principais . . . 21
4.4 Participação setorial no consumo de energia elétrica no Brasil em 2014 . . 21
4.5 Participação setorial no consumo de energia elétrica em Pernambuco em 2014 . . . 25
4.6 Curva de consumo diário médio para shopping centers de Pernambuco em 2014 . . . 28
4.7 Curva de carga térmica típica, destinada ao sistema de ar condicionado . . 30
4.8 Distribuição da energia destinada à iluminação e à força motriz . . . 30
4.9 Distribuição horária simpli cada de energia elétrica para equipamentos . . 32
4.10 Distribuição horária simpli cada para carga térmica. . . 33
4.11 Redução de 50% no horário de ponta. . . 35
6.1 Sistema Genérico. . . 45
6.2 Equipamentos que fornecem água gelada. . . 46
6.3 Equipamentos que fornecem vapor. . . 47
6.4 Rede de Energia. . . 48
6.5 Gerador de Eletricidade. . . 50
6.6 Termoacumulador. . . 57
7.1 Sistema Convencional. . . 60
7.2 Rede de Energia Elétrica. . . 60
7.3 Água Gelada. . . 60
7.4 Exemplo de robustez física e operacional. . . 61
Lista de Figuras vii
7.6 VPL para variações da tarifa de gás natural. . . 64
7.7 Sistema ótimo para redução de 10% na tarifa de gás natural. . . 65
7.8 Sistema ótimo para redução de 14% na tarifa de gás natural. . . 65
7.9 Sistema ótimo para redução de 42% na tarifa de gás natural. . . 66
7.10 VPL para variação no valor da tarifa de energia elétrica. . . 67
7.11 Sistema ótimo para um aumento de 13% na tarifa de energia elétrica. . . . 67
7.12 Sistema ótimo para um aumento de 17% na tarifa de energia elétrica. . . . 68
7.13 VPL para variação no valor do Gerador. . . 69
7.14 Sistema ótimo para redução de 27% no custo do motogerador. . . 69
7.15 VPL para variação taxa de câmbio. . . 70
7.16 VPL para variação da demanda de energia em horário de ponta. . . 71
7.17 Patamar de carga para acréscimo de 70% de energia na ponta. . . 72
7.18 Sistema ótimo para um aumento de 70% da demanda na ponta. . . 72
7.19 Sistema otimizado com termoacumulador. . . 74
viii
Lista de Tabelas
4.1 Taxa de crescimento anual de consumo energético no período de 1995 a 2014 . 20
4.2 Participação do consumo por fonte e por setor (%) em 2014 . . . 20
4.3 Coe ciente de destinação da energia elétrica no setor comercial (%) . . . . 22
4.4 Composição do setor comercial e participação no consumo de energia elé-trica em 2014. . . 22
4.5 Consumo de Energia Elétrica em shopping centers no Brasil nos anos 2000 e 2014 (GWh) . . . 24
4.6 Média de Destinação da energia elétrica em shopping centers de Pernam-buco em 2014 (MWh). . . 26
4.7 Relação de shopping centers de Pernambuco em 2014 . . . 26
4.8 Horário dos patamares de carga . . . 31
5.1 Classi cação dos grupos de alta e baixa tensão. . . 37
5.2 Tarifas de energia do subgrupo A3 em Pernambuco. . . 38
5.3 Tarifas de gás natural em Pernambuco. . . 38
5.4 Custo dos equipamentos. . . 41
5.5 Rendimento dos equipamentos. . . 42
6.1 Etapas da Otimização. . . 44
6.2 Demanda máxima. . . 46
6.3 Potência Nominal dos Equipamentos (kW). . . 51
7.1 Robustez do sistema base e con gurações do sistema para faixa anterior e posterior. . . 63
ix
Nomenclatura
Acrônimos e siglas
DSa número de sábados em um mês
DSu número de domingos em um mês
DW número de dias úteis em um mês
ht vetor que indica o horário de ponta
mt número total de meses
nd número de divisões de tempo em um dia
neq número de restrições para cada intervalo de tempo
np número de linhas de energia
nt número de divisões de tempo na simulação
V Im investimento inicial dos equipamentos principais
V In investimento inicial dos equipamentos secundários
ABL área bruta locável
BEN balanço energético nacional
CC chiller de compressão
CCEE câmara de comercialização de energia elétrica CELPE companhia energética de Pernambuco
COP coe ciente de desempenho
COPERGAS companhia pernambucana de gás
Nomenclatura x ICMS imposto sobre circulação de mercadorias e serviços
II imposto de importação
IPI imposto sobre produtos industrializados
k tarifa de energia
N potência nominal
PIB produto interno bruto
PLD preço de liquidação das diferenças
SELIC sistema especial de liquidação e custódia TEP tonelada equivalente de pertróleo
TIR taxa interna de retorno
TMA taxa miníma de atratividade
TR toneladas de refrigeração
VE custos no consumo de energia elétrica e combustível
VP tarifa de demanda máxima
VPL valor presente líquido
x linhas de energia
Símbolos Gregos
η e ciência
λ1 fator de multiplicação horário de ponta
λ2 fator de multiplicação horário fora de ponta
µ correção do número de meses
ρ taxa de juros
τd correção do número de hora de operação do sistema
Subscritos e Superescritos
Nomenclatura xi CC chiller de compressão E demanda de eletricidade EB caldeira elétrica EG rede elétrica energy energia EP divisor de eletricidade FL linha de combustível fuel combustível GB caldeira a gás
high demanda no horário de ponta
inv investimento inicial
low demanda no horário fora de ponta
PG gerador de eletricidade
pow potência
RB caldeira de recuperação
S demanda vapor
sell venda de energia
SM divisor de vapor
xii
Sumário
Nomenclatura . . . ix 1 Introdução 1 1.1 Sistemas Térmicos . . . 2 1.2 Objetivos e Metas . . . 4 1.3 Estrutura da dissertação . . . 4 2 Revisão Bibliográ ca 6 2.1 Levantamentos Energéticos . . . 6 2.2 Caracterização de Demandas . . . 72.3 Estudos de Sistemas Térmicos . . . 8
3 Fundamentação Teórica 13 3.1 Métodos de Decisão Econômica . . . 13
3.2 Programação Linear . . . 14 3.2.1 Dualidade . . . 16 4 Consumo de Energia 18 4.1 Aspectos Gerais . . . 18 4.2 Setor Comercial . . . 20 4.3 Shopping Centers . . . 23 4.3.1 O Caso de Pernambuco . . . 25
4.3.2 Determinação das Curvas Horárias de Demanda Elétrica e Térmica 27 5 Investimentos e Custos 36 5.1 Tarifas Energéticas . . . 36
5.1.1 Energia Elétrica . . . 36
5.1.2 Gás Natural . . . 38
5.2 Custos de Investimento e E ciências . . . 39
5.2.1 Custos Fixos . . . 39
5.2.2 Custos Adicionais . . . 40
Sumário xiii
6 Sistema Térmico 43
6.1 Método Otimização . . . 43
6.2 Sistema Genérico . . . 44
6.3 Pré-seleção dos Equipamentos . . . 45
6.3.1 Chiller de Absorção e Chiller de Compressão . . . 46
6.3.2 Caldeiras . . . 47
6.3.3 Rede de Energia Elétrica . . . 48
6.3.4 Motogerador de Eletricidade . . . 49
6.3.5 Potência Nominal dos Equipamentos . . . 51
6.4 Modelagem Matemática . . . 51
6.4.1 Função Objetivo . . . 51
6.4.2 Restrições . . . 53
6.4.3 Limites das potências de saída dos equipamentos . . . 56
6.4.4 Termoacumulador . . . 56
6.4.5 Programação Linear . . . 58
7 Estudos de Caso 59 7.1 Sistema Base . . . 59
7.2 Análise da Faixa de Robustez . . . 61
7.3 Variação na Tarifa do Gás Natural . . . 63
7.4 Variação na Tarifa da Energia Elétrica . . . 66
7.5 Variação no Custo do Motogerador . . . 68
7.6 Variação na Taxa de Câmbio . . . 69
7.7 Variação da Demanda na Ponta . . . 70
7.8 Custo Máximo do Termoacumulador . . . 73
8 Considerações, Conclusões e Trabalhos Futuros 75 8.1 Conclusões . . . 76
8.2 Trabalhos Futuros . . . 77
Referências Bibliográ cas 78
84 Apêndice
1
Capítulo 1
Introdução
O
desenvolvimento social e econômico de uma nação determina o aumento do consumo energético. Em países em desenvolvimento, a expansão da indústria, a modernização da agricultura e a ampliação do comércio re etem diretamente no aumento da demanda energética e, como consequência, surge a necessidade de expansão das fontes de energia. Segundo Energy Information Administration (2015), em 1973 o consumo de energia mun-dial era de 4,6 bilhões de TEP (Tonelada Equivalente de Petróleo) sendo 9,4% destinado à energia elétrica e, em 2012, o consumo quase duplicou, alcançando a marca de 8,9 bilhões de TEP, tendo aumentado para 18,1% a parcela de eletricidade.O Brasil se encontra em pleno desenvolvimento econômico, o que vem se re etindo em uma demanda energética crescente. Em 2014, o país consumiu aproximadamente 475 TWh de energia elétrica. O crescimento da demanda energética no Brasil está intrin-secamente ligado ao expressivo processo de industrialização e à expansão demográ ca acompanhada do rápido aumento da taxa de urbanização (Tolmasquim et al., 2007).
No Brasil, a energia elétrica representa 17,2% do consumo nal de energéticos do país. Em 2014, a geração elétrica atingiu pouco mais de 590 TWh, desse montante, aproximadamente 66% provém de geração hidráulica, 28% de origem térmica e o restante é oriundo de usinas eólicas, nucleares e fotovoltaicas (Empresa de Pesquisa Energética, 2015a).
Entretanto, a capacidade de geração hidráulica brasileira atual está chegando ao limite, fazendo com que o parque gerador termelétrico seja utilizado com maior frequência. O acionamento de usinas térmicas é sinônimo de aumento no custo da energia elétrica para o consumidor nal, principalmente nos horários de ponta (usualmente, dias úteis, das 17h30 às 20h30), quando, em geral, as tarifas de energia elétrica são mais onerosas. Mediante este fato, é válido que grandes consumidores de energia busquem por alternativa para compor ou até substituir a energia elétrica consumida da rede de distribuição. Uma solução bastante utilizada consiste no acionamento de grupos motogeradores em horário de ponta.
1. Introdução 2 do consumo de energia elétrica no Brasil. Os shopping centers, hipermercados, centros comerciais e hotéis se destacam como grandes consumidores de energia elétrica, utilizada basicamente para ns de iluminação, força motriz e geração térmica (ar condicionado).
Para os estabelecimentos comerciais, a autoprodução associada à cogeração, em alguns cenários econômicos, apresenta-se como alternativa para minimizar os custos de energia elétrica, pois, além de gerar energia elétrica através de um motogerador, os gases de exaus-tão, produzidos pela queima do combustível, podem ser direcionados para uma caldeira de recuperação e utilizados como fonte de calor para acionar um chiller de absorção, produzindo, assim, água gelada para o condicionamento ambiental.
1.1 Sistemas Térmicos
Os sistemas que levam em consideração as ciências térmicas de forma signi cativa em sua análise e caracterização são denominados como sistemas térmicos (Jaluria, 2007).
Nesta dissertação, tomaremos como sistema térmico, o conjunto de equipamentos que transformam calor em trabalho e vice-versa. Um sistema térmico, comumente, deve ser capaz de suprir as demandas de eletricidade e a energia térmica, para aquecimento e ar condicionado e em menor extensão como vapor e água quente. Os sistemas térmicos, são aqui classi cados como convencionais ou de cogeração.
Os sistemas térmicos convencionais fazem uso da energia elétrica proveniente da rede de distribuição (EG) para atender à demanda de eletricidade (E). Além disso, a energia elétrica é utilizada para acionar o chiller de compressão (CC) para produção de água gelada (W). Nesse sistema, a produção de vapor ocorre pela queima do combustível na caldeira a gás (GB). A Figura 1.1 mostra um sistema convencional e seus principais componentes.
Figura 1.1: Sistema Convencional.
Fonte: Autor, 2016.
Por de nição, um sistema de cogeração consiste na produção combinada de energia térmica e energia elétrica de modo simultâneo e por meio de um único combustível. A Figura 1.2 representa um sistema de cogeração onde a energia elétrica do sistema é pro-duzida por um motogerador de eletricidade (PG). Tradicionalmente, em um sistema de
1. Introdução 3 cogeração, os gases de escape do motogerador são aproveitados pela caldeira de recupe-ração (RB). O vapor, proveniente da caldeira de recuperecupe-ração, é utilizado para suprir a demanda de vapor (S) e, também, é direcionado para o chiller de absorção (AC) para produção de água gelada (W). Vale destacar que a água gelada produzida pelos chiller's é utilizada para o arrefecimento do ambiente.
Figura 1.2: Sistema de Cogeração.
Fonte: Autor, 2016.
Os sistemas térmicos convencionais são rígidos, ou seja, possuem uma con guração de operação bem de nida e limitada, sendo, dessa forma, incapazes de responder bem a variações de demandas e tarifas de energia (Silva, 2012).
O sistema geral, mostrado na Figura 1.3, objetiva suprir a demanda de energia elétrica, de água gelada e de vapor. A produção de vapor pode ocorrer pelo acionamento de uma caldeira a gás, de uma caldeira elétrica e/ou de uma caldeira de recuperação que aproveitará os gases do escape do motor de combustão interna. A água gelada será obtida por um chiller de absorção que aproveitará uma parte do vapor gerado para o resfriamento da água e/ou por um chiller de compressão que utilizará energia elétrica para gerar água gelada. A energia elétrica é obtida da rede de distribuição e/ou por um motogerador, a partir da queima de combustível.
Figura 1.3: Sistema Geral.
Fonte: Adaptado de Magnani et al. (2013)
Habitualmente, há uma tendencia em investir em projetos de sistemas térmicos con-vencionais, pois aparentam ser investimentos mais viáveis e nanceiramente seguros. En-tretanto, utilizando como base o sistema geral, mostrado na Figura 1.3 e, com auxílio de ferramentas de otimização, será veri cada a con guração mais adequada para o sistema
1. Introdução 4 em um cenário econômico bem de nido. Posteriormente será realizada análise da faixa de robustez do sistema, a m de veri car o quão robusto é o sistema base. Para tanto, serão consideradas algumas variáveis econômicas como, por exemplo, a variação da tarifa de combustível, variação da tarifa de energia elétrica, custo de aquisição do motogerador de eletricidade e variação da taxa de cambio (dólar/real), além do estudo da variação da demanda em horário de ponta.
Nesse sentido, a contribuição desta dissertação consiste no uso de uma metodologia de análise econômica de projetos de sistemas térmicos. O método considera a combinação que apresenta maior rentabilidade para o projeto. Diversos cenários são gerados para se realizar a análise econômica do investimento, e cada cenário é associado a um VPL (Valor Presente Líquido) do projeto.
1.2 Objetivos e Metas
O trabalho tem como principal premissa estimar o consumo médio de energia elétrica nos shopping centers de Pernambuco e mostrar, do ponto de vista econômico, a importância do uso de sistemas térmicos adaptativos por esses estabelecimentos.
Para um determinado cenário econômico, é possível mensurar a robustez de um projeto de sistema térmico através da análise de sua robustez. O sistema genérico se adapta a variações econômicas alterando a sua con guração ou, ainda, seu modo operacional, sempre visando obter o melhor custo para o projeto. Vale ressaltar que o conceito de robustez introduzido neste trabalho é utilizado para avaliar a capacidade de um sistema térmico em suportar mudanças de parâmetros econômicos e operacionais.
Os objetivos especí cos podem ser resumidos como:
Estimar o consumo médio de energia elétrica nos shopping centers de Pernambuco; Estabelecer as curvas de consumo horário;
Apurar dados técnicos e nanceiros dos equipamentos; Analisar a faixa de robustez do sistema;
Adicionar o termoacumulador ao sistema genérico;
Veri car o custo máximo para que termoacumulador seja viável.
1.3 Estrutura da dissertação
O presente texto está dividido em oito Capítulos e uma bibliogra a.
No presente Capítulo, são feitas algumas introduções que apresentam a motivação para a realização do trabalho e abordam, de forma breve, alguns conceitos importantes, o objetivo geral e os especí cos.
No Capítulo dois, é exposta a revisão bibliográ ca, onde detalhamos de forma objetiva os principais trabalhos utilizados como referência nessa dissertação.
1. Introdução 5 A fundamentação teórica consta no Capítulo três, onde são introduzidos os principais conceitos que embasam esse trabalho.
No Capítulo quatro, é realizado um estudo de estrutura do consumo de energia elétrica no Brasil, com ênfase no setor comercial e em shopping centers, objeto de estudo dessa dissertação.
Os investimentos e custos dos equipamentos que compõem o sistema térmico geral, são colocados no Capítulo cinco.
No Capítulo seis, é apresentado o modelo do sistema térmico utilizado no trabalho, assim como a modelagem matemática do sistema e o correspondente método de otimiza-ção.
Com o objetivo de avaliar a robustez do sistema proposto, no Capítulo sete são explo-rados alguns estudos de casos.
As principais conclusões e contribuições do estudo estão contidas no Capítulo oito. Por m, temos a bibliogra a, que referencia os trabalhos utilizados no desenvolvimento desta dissertação.
6
Capítulo 2
Revisão Bibliográ ca
V
ários estudos já foram feitos em relação ao consumo energético nacional e de regiões especí cas. Não são poucos também os trabalhos realizados na área de cogeração e otimização de sistemas térmicos, principalmente quando se trata de melhorar o desempe-nho energético de grandes empreendimentos.Nesse contexto, este capítulo tem o objetivo de apresentar as principais obras e estu-dos desenvolviestu-dos na área estu-dos recursos energéticos e sistemas de cogeração. Para melhor organização, o capítulo é dividido em três seções, a primeira trata dos principais levanta-mentos energéticos mundiais e nacionais, a segunda se refere às demandas energéticas, e a terceira abrange os trabalhos sobre otimização de sistemas térmicos.
2.1 Levantamentos Energéticos
A Empresa de Pesquisa Energética (2015b) é responsável pela elaboração do Balanço Energético Nacional (BEN), documento nacional mais completo no âmbito energético. O BEN contém informações relativas à oferta e ao consumo de energia no Brasil, contem-plando atividades e operações ligadas à exploração e produção de recursos energéticos primários, à conversão em formas secundárias, às contas de importação e exportação, à distribuição e ao uso nal da energia.
O Anuário Estatístico de Energia Elétrica é outro documento da Empresa de Pes-quisa Energética (2015a), este, no entanto, está focado apenas na oferta e demanda de energia elétrica no Brasil e no exterior. O anuário amplia as informações contidas no BEN e divide as ofertas, bem com as demandas, por regiões e estados brasileiros, além de classi car as demandas de cada setor.
Ministério de Minas e Energia (2007), elaborou o Plano Nacional de Energia 2030 que tem como objetivo o planejamento a longo prazo do setor energético do país, orientando tendências e analisando alternativas de expansão desse segmento nas próximas décadas. O Plano Nacional de Energia 2030 é composto por uma série de estudos que buscam fornecer
2. Revisão Bibliográ ca 7 insumos para a formulação de políticas energéticas segundo uma perspectiva integrada dos recursos disponíveis.
Macdonald (2004), estudou a utilização de energia em edifícios comerciais nos Estados Unidos e no mundo, reuniu informações de magnitude do uso da energia, desempenho energético e projeções futuras para o uso da energia neste setor. O autor estima que o setor comercial irá contribuir com 12% do consumo energético mundial até o ano de 2020. O setor comercial apresenta potencial de economia energética de 24-40%. Conclui que, sem alterações no desempenho energético dos edifícios comerciais, o consumo dessas edi cações causará um grande impacto mundial em 2020.
Geller et al. (1998), avaliaram a conservação de energia elétrica no Brasil. Na análise, foram considerados os usos nais da energia nos setores residencial, comercial e indus-trial. Examinaram, também, as iniciativas de conservação energética desenvolvidas pelo PROCEL (Programa de Conservação de Energia Elétrica). Concluem que, embora algum progresso tenha sido alcançado, ainda há enorme potencial para melhorias no uso e ciente da energia.
2.2 Caracterização de Demandas
Portugal (2007) faz a comparação do consumo de energia elétrica entre dois shopping centers com características construtivas diferentes, utiliza-se de indicadores de consumo médio mensal por área locável que variam entre 30 kWh/mês e 70 kWh/mês. O estudo revela que o shopping center Tijuca, localizado na cidade do Rio de Janeiro, apresenta arquitetura que privilegia a estética e isso contribui para o alto consumo de 69 kWh/mês. Já o shopping center Uberada, localizado na cidade de Uberaba em Minas Gerais, apre-senta características construtivas voltadas para a e ciência energética, sendo construído de maneira a não necessitar de condicionamento de ar arti cial e aproveitar ao máximo da iluminação natural. Dessa maneira, o consumo energético do Shopping é 34 kWh/mês. Chow et al. (2004) realizaram estudos para a otimização de uma central de forneci-mento de água gelada (district-cooling). Para tanto, foram determinadas curvas de carga típicas relativas às demandas térmicas de cinco tipos de construções, a saber: shopping centers, escritórios, residências, hotéis e estações ferroviárias. Como as unidades consu-midoras apresentam horários de funcionamento distintos, a melhor forma de caracterizar a curva típica de consumo é através da média entre elas. Por intermédio de alguns estu-dos de caso, os autores concluíram que a melhor opção para a operação de uma central de água gelada é ter uma gama de consumidores que, entre eles, não apresentem grande variação na demanda de carga térmica.
Com o objetivo de analisar o per l de consumo de energia elétrica do setor comercial Azevedo et al. (2001), realizaram estudos das principais subclasses que compõe esse setor, que são: varejo - para o qual se detiveram nos shopping centers e supermercados e,
2. Revisão Bibliográ ca 8 também, da subclasse de alojamentos, especi camente os hotéis. Seus estudos apontam que, em 2001, cerca de 22,5% da energia consumida pelo setor comercial era destinada à subclasse de varejo. Dentro desse percentual, cerca de 17% da energia elétrica consumida era destinada a shopping centers. A rma, ainda, que o consumo médio anual dos shopping centers é de aproximadamente 432 kWh/m².
Jardini et al. (1995) caracterizaram as curvas de cargas de consumidores para di-mensionamento de transformadores. A m de determinar as curvas de carga, os autores levaram em consideração pesquisas de campo e medições realizadas em unidades consumi-doras residenciais, comerciais e industriais. O método agrupa as unidades consumiconsumi-doras por segmento de mercado e pela faixa de consumo (kWh/mês), sendo registradas curvas de consumo médio e o respectivo desvio padrão para cada grupo de consumidores. A caracterização das curvas representativas dos consumidores em cada faixa de consumo é feita pela de nição de curvas médias e de desvio padrão em p.u., utilizando um a base de potência, que passou a constituir as curvas representativas de cada faixa de consumo. Dessa forma, com o consumo mensal de um determinado consumidor é possível estimar sua curva de carga multiplicando as curvas em p.u. de sua faixa de consumo por seu valor base. As curvas médias e desvio padrão no transformador de rede podem ser obtidas pela agregação das curvas de cada consumidor, podendo ser utilizadas para seleção de potência e análise de queda de tensão no transformador.
Chen et al. (1997) propuseram uma curva de carga característica através da coleta de informações sobre o comportamento de consumo de várias classes de consumidores. Foram realizados levantamentos de carga das unidades consumidoras em diferentes estações do ano e, através de análises estatísticas, foram determinados padrões de carga típica de cada cliente. Com a agregação dos dados de consumo de energia de todas as classes de clientes foi determinado um único padrão de carga. O per l de consumo estimado é, então, comparado com um per l de carga real. Na comparação, foi constatado que a diferença de nível de carga no pico é de apenas 6,7% e, o período de tempo em que ocorre o pico de carga é o mesmo do per l de carga real. Os autores veri caram que o método se aproxima bem do consumo de energia de um sistema real.
Liu et al. (1994), selecionaram, para estudo, quatro prédios comerciais que utilizavam chiller convencional. Os prédios foram monitorados com intervalo de 15 minutos e a carga térmica horária foi comparada com sistemas que utilizavam termo acumulação.
2.3 Estudos de Sistemas Térmicos
Hornsby (2014) utilizou um método de otimização hibrido para avaliar a robustez de sistemas térmicos adaptativos. No estudo foram otimizadas duas métricas: nanceira, o valor presente líquido e outra ambiental, a emissão de (CO2). Dois locais, com diferentes
2. Revisão Bibliográ ca 9 (Pernambuco, Brasil) e outro de clima frio, Boston (Massachusetts, Estados Unidos).
Magnani et al. (2013) propuseram um método para avaliar o quão robusto é um sis-tema térmico frente a alterações nas tarifas de combustível e energia elétrica. O método se baseia na otimização do valor presente líquido (VPL) do investimento. Utilizando um sistema geral, que consiste em: um motor, três tipos de caldeira (recuperação, queima direta e elétrica) e dois tipos de chiller (absorção e compressão) e, com base nos dados de demandas energéticas de um edifício comercial localizado em Recife, foram selecionadas variadas potências para os equipamentos desse sistema, também analisados os investi-mentos iniciais e os custos operacionais desses equipainvesti-mentos ao longo de 20 anos, ou seja, a vida útil do projeto. A partir da variação das tarifas de energia, foram veri cadas as faixas de robustez física e operacional. Os autores concluíram que o sistema é capaz de suportar um aumento de até 374% na tarifa de combustível e de 93% na tarifa de energia elétrica.
Silva (2012) apresentou um estudo da robustez nanceira de projetos baseados em sistema de cogeração. A otimização foi realizada por programação linear, minimizando o VPL das possíveis con gurações de operação. O autor concluiu que os sistemas de cogeração são robustos, no que se refere às variações da tarifa de combustível e eletricidade, após os dez primeiros anos de operação do projeto.
Guerra (2011) utilizou um método hibrido para minimizar o VPL de um sistema de cogeração exível (que consegue se adaptar a variações técnicas e nanceiras). O sistema de cogeração proposto teve como objetivo ter capacidade para suprir as demandas de vapor, água gelada e eletricidade de um prédio comercial da cidade de Recife. A planta térmica é submetida a dois tipos de otimização: técnica (referente aos equipamentos) e operacional (referente ao modo de operação).
Wu et al. (2011) estudaram a operação ótima de um sistema de cogeração híbrido. O sistema proposto é composto de unidades eólicas, painéis fotovoltaicos, células de combus-tíveis, caldeira de recuperação e caldeira a gás. No modelo, são considerados os consumos de energia elétrica e vapor. Para solução do modelo, foi proposto o método de otimização chamado Particle Swarm Optimization que é baseado na simulação estocástica. Os re-sultados demostraram que o método pode sugerir implementações ideais e assim reduzir os custos operacionais.
Brujic et al. (2007) desenvolveram um modelo computacional com ênfase na redução de custos de operação de um sistemas de cogeração. No modelo, a não linearidade dos rendimentos dos equipamentos que compõe o sistema é levada em consideração. Nesse sistema, as variáveis de controle são as potências térmicas e elétricas gerada por cada máquina. A introdução de elementos não lineares ao cálculo acarreta em aumento da complexidade do problema e, consequentemente, exige maior esforço computacional nos cálculos.
siste-2. Revisão Bibliográ ca 10 mas de cogeração. O modelo seleciona a capacidade dos equipamentos de forma ótima, tendo por objetivo minimizar o custo total anual. Os autores utilizam a programação não linear com restrições nas demandas de energia e nos rendimentos dos equipamentos. Para suprir as demandas de energia elétrica, vapor e água gelada, o modelo permite tanto a compra de energia elétrica da rede quanto a utilização da planta de cogeração como única fonte de energia. A planta de cogeração utiliza gás natural como combustível sendo composta por uma turbina a gás, uma caldeira a gás, uma caldeira de recuperação, um chiller de absorção - que utiliza os gases de escape como fonte de calor - e um chiller de compressão. O método avalia cinco estratégias de operação e compara com um sis-tema convencional que utiliza energia elétrica da rede, a caldeira a gás e um chiller de compressão. No caso 1, o método mais promissor deixa livre a escolha da potência a ser utilizada nos equipamentos da planta, o que permite obter uma redução do custo anual de operação de 9,4%. No caso 2, o método deixa apenas a potência da turbina como livre escolha e, assim, obtém-se redução de 7,1% no custo anual em relação ao sistema conven-cional. Nos casos 3, 4 e 5, as potências dos equipamentos são mantidas constantes, sendo alterada apenas a estratégia de operação, que se veri ca opcional no caso 3 e, com ênfase nas demandas elétrica e de calor, casos 4 e 5 respectivamente. No caso 3, houve redução de 4,9% e, no caso 5, de 2,2%. Somente no caso 4 é que houve saldo negativo de -8,7%, aumentando, dessa forma, o custo anual de operação da planta. Os autores concluíram que o método se mostrou e ciente para a determinação das potências de equipamentos e das estratégias operacionais em plantas de cogeração.
Melo (2004) propõe um modelo para otimização de uma planta de microcogeração (COGENCASA) instalada na Universidade Federal de Pernambuco. O sistema é com-posto por uma microturbina, um grupo gerador, dois trocadores de calor, um chiller de absorção, um split, um termoacumulador de água quente e um de água fria. No trabalho é realizada a modelagem de todos os equipamentos através do softwate Matlab e Simu-link. O modelo leva em conta demanda elétrica e carga térmica variáveis ao longo do dia e avalia o sistema para diferentes tarifas horosazonais ou convencionais. Através de um módulo de con guração de tarefas, é possível modi car o comportamento de cada um dos equipamentos do sistema. Cada modo de operação do sistema determina um VPL dife-rente. São mais de 330.000.000 con gurações possíveis. Uma maneira para se contornar o problema é a escolha judiciosa das variáveis booleanas mais in uentes no sistema e tornar as demais xas. Para a escolha destas variáveis, é necessário um estudo de casos exten-sivo. O presente trabalho, então, após descrever o modelo, analisa os casos estudados, fornecendo subsídios para uma metodologia de escolha das variáveis mais in uentes na redução do VPL.
Lam & Li (2003) apresentam estudo do uso da energia em edi cações comerciais localizadas em clima subtropical, na cidade de Hong Kong. Os autores pesquisam quatro shopping centers construídos na década de 90 e, caracterizam o uso nal da energia nessas
2. Revisão Bibliográ ca 11 edi cações. Veri caram que o sistema de ar condicionado e iluminação são os principais responsáveis pelo alto consumo no segmento, representando cerca de 85% de toda a energia elétrica consumida nesses estabelecimentos. Os padrões de consumo tiveram in uência sazonal, indicando picos de demanda elétrica durante os meses de verão, devido ao uso intenso do sistema de condicionamento ambiental. O consumo mensal de eletricidade por Área Bruta Locável (ABL) variou de 391 até 454 kWh/m², com média de 430 kWh/m². Tolmasquim et al. (2001) estudaram a viabilidade técnica e econômica para a imple-mentação de sistemas de cogeração em shopping center do Rio de Janeiro. São utilizados os módulos 1 e 2 do modelo COGEN. Os sistemas são compostos de uma turbina a gás ou motor de combustão interna, e um chiller de absorção. Os autores utilizam dados de demandas energéticas dos cinco maiores shopping centers do Rio de Janeiro. O critério de seleção dos sistemas de cogeração avaliados consistiu nas taxas internas de retorno sobre o investimento. Na análise realizada, a taxa interna de retorno teve de superar a maior taxa de retorno encontrada no mercado brasileiro de investimentos para que um sistema pudesse ser considerado economicamente viável. Com base nas tarifas de energia praticadas, o estudo mostrou que não há nenhuma economia potencial em investimentos em cogeração. Outro estudo paramétrico foi realizado com o valor de compra da energia elétrica. No entanto, o sistema se mostrou pouco favorável ao investimento, necessitando, assim, de maiores incentivos governamentais.
Szklo et al. (2000) realizaram estudos de aplicação de sistema de cogeração utilizando gás natural em um shopping center e em uma Industria Química. Foram propostos dois sistemas de cogeração para o shopping center e outros dois para a Indústria. Os sistemas propostos para o shopping center são compostos de uma turbina a gás, ou motor de combustão interna, e um chiller de absorção. Um dos sistemas propostos para a Indústria utiliza uma turbina a gás, uma caldeira de recuperação e um chiller de absorção. Já o outro sistema aproveita os gases de escape de uma turbina a gás para acionar uma turbina a vapor. Os sistemas fornecem energia elétrica, vapor e água gelada para o empreendimento. Os autores utilizaram o modelo COGEN para analisar a viabilidade econômica dos sistemas. Para a situação tarifária atual os sistemas apresentaram uma taxa de retorno praticamente zero, somente quando a tarifa de energia elétrica aumentou 100% é que o sistema se mostrou favorável ao investimento.
Chang & Fu (1998) desenvolveram um novo método estocástico para otimização de sistemas de cogeração. O modelo de otimização multiobjetivo considera a aleatoriedade da demanda de energia e de calor. Uma vez que as exigências de energia e calor são aleatórias, a saída de geração apresentam a mesma característica. Dessa forma, o método propõe a minimização de três funções objetivos, a saber: o custo total de geração, a potência esperada de geração elétrica e a potência esperada de geração de calor. Como os objetivos são de natureza con ituosa, uma lógica difusa é aplicada ao problema para otimizar as três funções ao mesmo tempo.
2. Revisão Bibliográ ca 12 Venkatesh & Chankong (1995) propuseram o desenvolvimento de uma ferramenta de modelagem para otimizar o gerenciamento energético em sistemas de cogeração. O sistema proposto leva em consideração o uso de turbinas a gás como turbinas a vapor. A função objetivo é composta pela soma dos custos de combustível com os de manutenção bem como pelos de comercialização da energia elétrica e térmica produzida. Os autores determinam a geração de vapor e o custo do combustível por meio das relações termodinâmicas que ocorrem no sistema. No modelo, são considerados os rendimentos dos equipamentos e as transformações termodinâmicas da energia. Também é considerada a quantidade e qualidade dos gases liberados pelo processo de combustão. A di culdade encontrada pelo modelo é a incapacidade de acompanhar a constante mudança nos dados de entrada durante o processo.
13
Capítulo 3
Fundamentação Teórica
A
proposta deste trabalho é construída sobre estudos teóricos da Análise de Investimen-tos. Por isso, cabe revisão teórica que apresente os principais conceitos envolvidos neste estudo. Inicialmente serão apresentadas as ferramentas econômicas utilizadas para indicar a viabilidade do projeto, em seguida, o método de otimização para minimização de custos.3.1 Métodos de Decisão Econômica
Em uma tomada de decisão é preciso avaliar se investir o dinheiro hoje é justi cado pelos benefícios esperados no futuro, existem vários critérios para decisão econômica e um dos princípios básicos é o valor do dinheiro no tempo. De modo simplório, o valor do dinheiro no tempo nos diz que uma unidade monetária no presente vale mais do que uma unidade monetária no futuro, pois, uma unidade monetária disponível hoje pode ser investida e começar a render juros.
Quando se deseja investir uma quantia, comparam-se, geralmente, os prováveis di-videndos que serão proporcionados pelo investimento com os de outros investimentos disponíveis. No Brasil, normalmente, é utilizada como base a taxa SELIC (Sistema Es-pecial de Liquidação e Custódia), pois esta é a referência para o cálculo das demais taxas de juros cobradas pelo mercado. A taxa de juros que o dinheiro investido irá proporcio-nar deverá ser superior a uma taxa pré- xada que seria obtida em outros investimentos satisfatoriamente, comumente conhecida como TMA (Taxa Miníma de Atratividade).
De acordo com Bruni (2000), a decisão de um projeto de investimento é feita, usual-mente, com base em critérios de análise que agregam todas as informações contidas nas projeções do uxo de caixa (benefícios do empreendimento, custos, despesas, investimen-tos, amortizações, juros, etc). Normalmente esses parâmetros são expressos pelo Payback (prazo de retorno do investimento inicial), pela TIR (Taxa Interna de Retorno) e/ou pelo VPL (Valor Presente Líquido).
3. Fundamentação Teórica 14 O Payback, ou prazo de retorno do projeto, é o período necessário para recuperação do capital investido, isto é, o tempo necessário para que os lucros do investimento em questão consigam cobrir o valor do investimento aplicado (Gitman, 1997). O método de Payback é de simples aplicação e, em geral, não leva em conta taxas de juros, motivo pelo qual é pouco preciso para decisões comparativas.
Outra ferramenta de decisão amplamente conhecida é a TIR. Esta é obtida por ten-tativa, ou seja, arbitram-se valores sucessivos até que se obtenha um valor tal que iguale os valores atuais das receitas e das despesas Assaf (2003). Neste método, todos os custos, bem como os retornos obtidos da comercialização da energia elétrica, devem ser trans-portados para o ponto zero do uxo de caixa e comparados a valores atuais obtidos. O Valor Presente Líquido (VPL), também conhecido como Valor Atual Líquido (VAL) de um projeto, é de nido por Rebelatto (2004) como sendo o valor atual das entradas de caixa (retornos de capital) menos o valor atual das saídas de caixa (investimentos realizados). Por considerar o valor do dinheiro no tempo, o valor presente líquido é bastante empregado pela engenharia econômica para avaliar investimentos.
Nesta dissertação, utiliza-se o VPL como ferramenta econômica para veri car o melhor caso possível na otimização do sistema térmico. A Equação 3.1 mostra o valor presente líquido de um uxo de caixa ”Fn”para os n períodos considerados e reduzidos ao instante
arbitrado como inicial através de uma taxa de juros comparativa ”i”.
V P L = n X j=0 Fn(1 + i) −n (3.1)
Considerando duas ou mais alternativas de investimento em geral se utiliza a de maior VPL. A grande vantagem para o uso do VPL como indicador para avaliação de investi-mento reside no fato desse método considerar a totalidade dos uxos e o custo de opor-tunidade do capital utilizado.
3.2 Programação Linear
A solução numérica de um problema de engenharia pode ser dividida em quatro etapas básicas; de nição do problema, modelagem, implementação do método e interpretação dos resultados.
Na de nição do problema, é importante considerar todas as variáveis envolvidas e identi car as restrições, na forma de condição inicial ou condição de contorno.
A modelagem deve buscar uma boa aproximação do problema real. Segundo Goldbarg & Luna (2005), ela procura esboçar uma visão bem estruturada da realidade.
compu-3. Fundamentação Teórica 15 tacional utilizada. Normalmente, o método a ser utilizado está intrínseco à natureza do problema.
Por m, na interpretação da solução encontrada, os resultados obtidos são analisados e, se necessário, é realizada uma nova avaliação do problema para investigar possíveis falhas nas etapas anteriores.
Para Goldbarg & Luna (2005), os passos do processo de análise quantitativa são ex-pressos conforme a Figura 3.1.
Figura 3.1: Fluxo de análise quantitativa.
Fonte: Goldbarg & Luna (2005)
Ainda segundo Goldbarg & Luna (2005), em um modelo matemático em que existem n decisões quanti cáveis a serem tomadas, pode-se associar a cada decisão uma variável do sistema, cujos valores o próprio modelo deverá determinar. Simbolicamente, as variáveis de decisão são representadas por letras minúsculas com índices como: xi, i = 1, 2, ...n.
Para expressar a medida da e cácia procurada, normalmente uma função numérica das variáveis de decisão é estruturada. Essa função z = f(xi, ..., xn) é normalmente
denomi-nada função objetivo. Em programação linear, essa função e todas as restrições impostas às variáveis são expressões lineares. A limitação dos recursos pode ser traduzida para o modelo através de restrições aos valores das variáveis, que podem ser expressas matema-ticamente por meio de equações e inequações.
O campo da Programação Matemática é enorme e suas técnicas se consagraram face a sua grande utilidade na solução de problemas de otimização. Devido às particularidades especí cas de cada contexto de programação, os métodos de solução sofreram algumas especializações Goldbarg & Luna (2005). Dentre os métodos de otimização existentes temos como caso particular a programação linear (PL).
Na PL, as variáveis de um problema são contínuas e apresentam um comportamento linear tanto em relação às restrições quanto no que se refere à função objetivo. A PL é apresentada como um problema de maximização ou minimização de uma função linear cujas variáveis satisfazem um sistema de restrições lineares(Gale, 2007; Goldbarg & Luna, 2005).
Para Maculan & Fampa (2006) um problema de programação linear pode ser de nido da seguinte forma algébrica:
otimizar (z) = p X j=1 cjxj (3.2) sujeito a:
3. Fundamentação Teórica 16 p X j=1 aijxj ≤ bi, i = 1, 2, ..., q (3.3) 0 ≤ xj ≤ g, j = 1, 2, ..., p (3.4)
onde cj, aij e bi são dados (números reais) e xj representa para j = 1, 2, ..., p, as variáveis
de decisão. A função a ser otimizada na Equação 3.2 é denominada função objetivo. As restrições de não negatividade da Equação 3.4 são conhecidas como triviais, g limita o valor máximo para xj.
O termo otimizar é utilizado aqui para, genericamente, representar as possibilidades de maximizar ou minimizar a função objetivo. O problema consiste em, sendo aij os
elementos de uma matriz A e sendo b e c vetores, achar o vetor de variáveis contínuas x que satisfaça ao conjunto de restrições e que otimize o valor do critério z.
3.2.1 Dualidade
Segundo Goldbarg & Luna (2005), a dualidade é um conceito amplo que engloba a pos-sibilidade do tratamento de duas naturezas distintas de uma mesma entidade.
Qualquer problema de PL tem associado um outro problema de PL, chamado de Dual e o problema original denomina-se por Primal.
Para elucidar o problema de dualidade, consideramos o problema de programação linear (PL) de maximização na forma canônica:
M aximizar z = cx (3.5)
sujeito a:
Ax ≤ b (3.6)
0 ≤ x ≤ u (3.7)
existe um outro problema de PL que lhe está associado, o dual, que consiste em:
M inimizar d = bw (3.8)
sujeito a:
ATw ≥ c (3.9)
3. Fundamentação Teórica 17 Nota-se que o primal e o dual possuem funções objetivos simétricas, ou seja, em um problema de maximização o dual associado é um problema de minimização e vice-versa. Os termos independentes no primal surgem como os coe cientes da função objetivo no dual e vice-versa, além disso o número de restrições do primal é igual ao número de variáveis do dual e vice-versa.
Um dos principais papéis da dualidade consiste na interpretação e implementação da análise de sensibilidade, que é uma parte muito importante de um estudo de programação linear.
Contudo, o foco desse trabalho é voltado para identi cação do sistema base e análise de robustez desse sistema quando submetido a variações técnicas e econômicas. Dessa forma o método dual foi empregado como ferramenta para análise de sensibilidade.
18
Capítulo 4
Consumo de Energia
N
este capítulo são apresentados estrutura e evolução de consumo energético para os principais setores da economia, com ênfase no consumo de energia elétrica no setor de comercial, bem como na análise aprofundada da subclasse de varejo, em especial de shopping centers, focos deste trabalho.4.1 Aspectos Gerais
O desenvolvimento econômico de uma nação é, comumente, medido pelo Produto Interno Bruto (PIB), o qual está atrelado ao consumo energético. Pois, em linhas gerais, o con-sumo energético acompanha de maneira direta o PIB (Produto Interno Bruto) do país, Figura 4.1.
Figura 4.1: Produto Interno Bruto Vs Tonelada Equivalente de Petróleo.
Fonte: Autor, elaborado com base nos dados de Empresa de Pesquisa Energética (2015b); The World Bank (2015)
4. Consumo de Energia 19 A relação PIB e energia é de nida como intensidade energética dada pela energia (em TEPs) por US$ 1 mil de PIB. A relação entre as duas variáveis permite indicar a e ciência com que a energia é transformada em riqueza.
O Brasil, em pleno desenvolvimento econômico, vem apresentando uma crescente de-manda energética. Com base nos dados divulgados no Balanço Energético Nacional, publicados pela Empresa de Pesquisas Energéticas, foi elaborado grá co da evolução do consumo nal energético apurados entre 1995 e 2014 que é mostrado na Figura 4.2. Observa-se que o consumo nal energético brasileiro passou de 136.903 × 103T EP em
1995, para 249.869 × 103T EP em 2014, signi cando um crescimento aproximado de
apro-ximadamente 82% em um período de 20 anos Empresa de Pesquisa Energética (2015b). Figura 4.2: Consumo Final por Setor
Fonte: Autor, elaborado com base nos dados de Empresa de Pesquisa Energética (2015b) A taxa média de crescimento anual do consumo energético total é de 3, 05% para período analisado. Embora longe de ser o setor com maior representatividade no consumo nal energético, o setor comercial se destaca com uma taxa de crescimento para o consumo energético de 4, 69% a.a., conforme apresentado na Tabela 4.1. O aumento do consumo energético acima da média no setor comercial é ocasionado pela expansão deste setor oriundo do aumento do poder aquisitivo da população.
Na Tabela 4.2 é apresentada a participação das fontes energéticas para cada setor no ano de 2014, como também a participação desses setores no consumo nal energético brasileiro.
Ao analisar a participação no consumo nal energético comparativamente aos dados do PIB para o mesmo ano, percebe-se que embora o setor comercial represente 3,2% do consumo de energia, sua representatividade em termos do PIB foi da ordem de 10,3% do PIB total.
4. Consumo de Energia 20
Tabela 4.1: Taxa de crescimento anual de consumo energético no período de 1995 a 2014 .
Setor Taxa de Crescimento ao Ano (%)
Comercial 4,69 Público 2,05 Industrial 2,69 Residencial 1,59 Energético 3,88 Transportes 3,75 Agropecuário 2,34
Fonte: Autor, elaborado com base nos dados deEmpresa de Pesquisa Energética (2015b) Tabela 4.2: Participação do consumo por fonte e por setor (%) em 2014 Setor/Fonte Eletr. G.N. Outr.D.Petr. B.Cana Outras* Cons. F.E.
Comercial 90,3 2,1 5,4 0,0 2,2 3,2 Público 92,2 0,0 0,4 0,0 7,5 1,5 Industrial 20,2 11,1 4,4 18,5 45,8 33 Residencial 45,8 1,3 26,4 0,0 26,5 9,3 Energético 9,8 23,0 21,8 45,4 0,0 10,3 Transportes 0,0 0,0 80,5 0,0 19,5 32,5 Agropecuário 20,5 0,0 55,2 0,0 24,3 4,2
Consumo Final Não-Energético 6,0
Total 100,00 Fonte: Autor, elaborado com base nos dados de Empresa de Pesquisa Energética (2015b) Legenda: Eletr.:Eletricidade, G.N.:Gás Natural, Outr. D.Petr.: Outros Derivados de Petróleo, B. Cana.: Bagaço de Cana, Cons. F. E .: Consumo Final Energético
* Outras inclui: Lenha, Biocombustível, Carvão Mineral, Carvão Vegetal, etc.
4.2 Setor Comercial
Em que pese o setor comercial represente apenas 3,2% na participação do consumo ener-gético brasileiro, porém, a sua principal fonte energética é a eletricidade, com mais de 90% do total energético consumido por este setor.
Na Figura 4.3, pode-se observar a evolução do consumo de energia elétrica dos princi-pais setores da economia, com destaque para o setor de comércios e serviços, o qual liderou a expansão do consumo de energia, com aumento de 7,33% em 2014 quando comparado a 2013, totalizando 89.819 GWh/ano.
Em alguns períodos do ano, houve a in uência de altas temperaturas, especialmente durante o verão, quando foram registrados crescimentos entre 8 e 16% em relação aos mesmos meses em 2013 Empresa de Pesquisa Energética (2015d).
A expansão no consumo de energia elétrica no período re ete o aumento da renda da população e, consequentemente, o maior acesso a bens de consumo. Também são observa-dos fatores de natureza estrutural como a modernização e expansão das redes hoteleiras e aeroportos, bem como o aumento no número de shopping centers, de supermercados
4. Consumo de Energia 21
Figura 4.3: Evolução consumo de energia elétrica nos três setores principais
Fonte: Autor, elaborado com base nos dados de Empresa de Pesquisa Energética (2015b) e do comércio varejista em geral. De acordo com dados da Associação Brasileira de Shopping Centers (2015), em 2014 houve aumento de cerca de 5% na ABL (Área Bruta Locável) de shoppings e de 4% na movimentação de pessoas nessas instalações.
Na Figura 4.4, elaborada a partir de dados disponibilizados no Anuário Estatístico de Energia Elétrica, é demonstrada a participação setorial no consumo de energia elétrica no Brasil para o ano de 2014.
Figura 4.4: Participação setorial no consumo de energia elétrica no Brasil em 2014
Fonte: Autor, elaborado com base nos dados da Empresa de Pesquisa Energética (2015a) Em 2014, o setor comercial chegou a representar 18,9% do total de energia elétrica consumida no Brasil. De maneira geral, o aumento do consumo de eletricidade no se-tor comercial está relacionado à iluminação, à refrigeração e à força motriz, que juntos representam mais de 80% do consumo energético do setor.
Para Geller et al. (1998), aproximadamente 44% da energia elétrica consumida no setor comercial são destinados à iluminação, 20% para ar condicionado e 17% para refrigeração. Já o Ministério de Minas e Energia (2007) apresenta, no Plano Nacional de Energia 2030, um levantamento com os principais usos da energia elétrica nos setores comercial e público no Brasil (Tabela: 4.3).
4. Consumo de Energia 22
Tabela 4.3: Coe ciente de destinação da energia elétrica no setor comercial (%) Setor F.M. C.P. A.D. Refrig. Ilum. Outras Total Comercial 0,146 0,006 0,078 0,333 0,418 0,019 1,000
Fonte: Adaptadade Ministério de Minas e Energia (2007)
Legenda: F.M.:Força Motriz, C.P.:Calor de Processo, A.D.: Aquecimento Direto, Refrig.: Refrigeração, Ilum.: Iluminação
Segundo Empresa de Pesquisa Energética (2015a), o setor comercial é composto pelas subclasses: hotéis, restaurantes, prédios comerciais, varejo, comércio atacadista, comuni-cações, entidades nanceiras, transporte e outros como hospitais, portos etc. Destaca-se que as subclasses com as respectivas participações no consumo de eletricidade são apre-sentadas na Tabela 4.4.
Tabela 4.4: Composição do setor comercial e participação no consumo de energia elétrica em 2014.
Composição setorial Participação (%)
Comércio Varejista 28,1
Telecomunicações 6,0
Alojamento 5,8
Ativ. de Atenção à Saúde Humana 5,2
Alimentação 5,2
Comércio por Atacado, Exceto Veículos 5,2
Atividades Imobiliárias 4,1
Ativ. de Serviço Financeiro 3,7
Educação 3,2
Ativ. de Organização Associativas 2,8
Serviços de Escritório 2,7
Serviços para Edif. e Ativ. Paisagísticas 2,6 Outras Ativ. de Serviço Pessoais 2,3 Comércio e Reparação de Veiculos 2,1 Armazenamento e Ativ. Aux. dos Transp. 1,6
Transporte Terrestre 1,0
Microclasses com participação < 1% 7,3
Não Catalogadas 11,2
Total 100,0
Fonte: Adaptada de Empresa de Pesquisa Energética (2015a)
Nota-se que a subclasse de comércio varejista se destaca como a maior consumidora de energia elétrica no setor comercial. Para Ministério de Minas e Energia (2007), na subclasse de varejo, destacam-se os shopping centers (cerca de 17%), cujo consumo vem crescendo a uma taxa de 20% ao ano, e os supermercados. Outra classe comercial que se ressalta é a de alojamentos, a qual engloba hotéis, ats, pousadas, albergues, etc. Segundo o Ministério de Minas e Energia (2007), nos hotéis, o uso de energia elétrica observado acompanha a classi cação: enquanto os 2 estrelas representam 42% do total em 1996, consumindo principalmente iluminação, ar condicionado e aquecimento d'água
4. Consumo de Energia 23 (boiler e chuveiros), os de 4 e 5 estrelas têm uma maior diversidade.
Tais classes comerciais têm grande impacto no consumo de energia elétrica total do setor comercial, principalmente os shopping centers, cuja expansão das unidades existen-tes e o crescimento acelerado do número de empreendimentos inaugurados a cada ano está provocando um elevado aumento do consumo de eletricidade no setor (Ministério de Minas e Energia, 2007). Segundo Castello Branco et al. (2007), apenas na década de noventa foram inaugurados duzentos shopping centers, a partir do ano 2000 ocorreu uma desaceleração, mas, ainda assim, dentre o período de 2000 a 2006 inauguraram 65 novos empreendimentos, totalizando 346 shopping centers. Em 2015, o Brasil contava com 530 empreendimentos em operação(Associação Brasileira de Shopping Centers, 2015).
Por outro lado, os shopping centers são ideais para implantação de cogeração, com o condicionamento ambiental em ciclo de absorção e sistemas de termo acumulação para redução de demanda na ponta (Ministério de Minas e Energia, 2007).
4.3 Shopping Centers
O levantamento de campo é, evidentemente, a maneira mais e caz para quanti car o con-sumo de energia elétrica em shopping centers. Da mesma forma, bons resultados seriam obtidos a partir de dados das Companhias de Energia. As duas opções exigem tempo e dados especí cos dos consumidores, bem como das distribuidoras que, em geral, são de difícil acesso. Por conseguinte, com o objetivo de se obter resultados mais rápidos, foram utilizados dados de consumo energético disponíveis no Anuário Estatístico de Energia Elé-trica e dados de destinação de energia eléElé-trica encontrados no Plano de Energia 2030. A partir das informações coletadas, foi possível estimar o consumo de energia em shopping centers.
Segundo Azevedo et al. (2001), no ano 2000, o consumo de energia elétrica do varejo em relação ao setor comercial era de 22,5% e ainda, 17% do consumo do ramo varejista era destinado a shopping centers. Por sua vez, Portugal (2007) cita um levantamento realizado pelo PROCEL, que aponta o consumo médio mensal por área locável (ABL) entre 30 kWh/mês e 70 kWh/mês.
A partir dos dados propostos por Azevedo et al. (2001), é possível projetar o consumo de energia elétrica de shopping centers para o ano de 2014. Tendo em vista que o setor comercial cresceu 89% em relação ao ano 2000 e, partindo do pressuposto de que os shopping centers acompanharam esse crescimento, pode-se concluir que, em 2014, esse tipo de empreendimento passou a representar 32,14% do consumo de energia elétrica da subclasse de varejo.
O procedimento para a estimativa do consumo dos shopping centers no ano de 2014 se deu segundo as Equações 4.1, 4.2, 4.3 e 4.4.
4. Consumo de Energia 24
Cons. Setor Comercial = Cons.total × 0, 1889 [GW h/ano] (4.1)
Cons. subclasse varejista = Cons. Setor Comercial × 0, 2810 [GW h/ano] (4.2)
Cons.total Shopping Centers = Cons. subclasse varejista × 0, 3214 [GW h/ano] (4.3)
Cons. m´edio Shopping Centers = Cons.total Shopping Centers
n° de Shopping Centers [GW h/ano] (4.4) A Tabela 4.5, gerada com base nos dados disponíveis no Anuário Estatístico de Energia Elétrica, mostra o per l de consumo de shopping centers para o ano 2000 e 2014.
Tabela 4.5: Consumo de Energia Elétrica em shopping centers no Brasil nos anos 2000 e 2014 (GWh) .
Setor/Ano 2000 2014
Comercial 47.510 89.890
Varejo 10.690 25.259
shopping centers 1.817 8.118 Média por shopping center 11,36 15,61
Fonte: Autor, elaborado com base nos dados de Empresa de Pesquisa Energética (2015a); Azevedo et al. (2001)
Da Tabela 4.5 é possível notar o expressivo aumento do consumo de energia elétrica no setor comercial e na subclasse de varejo. Como já mencionado, o setor comercial cresceu 89% nos últimos 15 anos analisados. Observa-se que no ano 2000 o Brasil contava com 160 shopping centers, já, em 2014, esse número aumentou para 520 shopping centers. No que tange à Área Bruta Locável, o aumento foi de 274,2%, passando de 3, 2 × 106m²
para 13, 84 × 106m² no mesmo período Associação Brasileira de Shopping Centers (2015);
Lemos & Rosa (2003).
Outro aumento ocorreu em relação ao consumo médio mensal por ABL, que, em 2000 o era de 40,92 kWh/m² e, em 2014, passou a ser de 48,85 kWh/m² em razão da modernização e expansão do setor.
Os 520 shopping centers existentes no Brasil consumiram juntos mais de 8 TWh/ano em 2014. Cada um deles consumiu em média 15,6 GWh/ano, dos quais 5,2 GWh/ano se destinam ao condicionamento de ambiente, 6,5 GWh/ano para iluminação de ambientes e 3,9 GWh/ano para outras nalidades como, por exemplo, a força motriz que é utilizada
4. Consumo de Energia 25 para movimentar escadas rolantes, elevadores, etc., e aquecimento direto, que é muito utilizado em restaurantes os quais cam dentro desses ambientes.
4.3.1 O Caso de Pernambuco
Em 2014, o consumo de energia elétrica no estado de Pernambuco chegou a 13.458 GWh/ano. Isso representa 2,8% na participação do consumo de energia elétrica do país e 16,47% de toda eletricidade consumida no nordeste brasileiro, cando atrás, apenas, do estado da Bahia.
Em Pernambuco, o setor comercial liderou o aumento no consumo de energia elétrica, representando 20,18% da eletricidade consumida no estado (Figura 4.5). O setor comer-cial consumiu 2.717 GWh/ano em 2014 (Equação 4.5) e teve um aumento de 32% no consumo de eletricidade no período compreendido entre 2010 e 2014.
Setor Comercial = Cons.total(P ernambuco) × 0, 2018 [GW h/ano] (4.5)
Figura 4.5: Participação setorial no consumo de energia elétrica em Pernambuco em 2014
Fonte: Autor, elaborado com base nos dados da Empresa de Pesquisa Energética (2015a) Dentre esse total, sabe-se que 28,1% da energia elétrica consumida pelo setor comercial é relacionada a subclasse varejista. A Equação 4.6 mostra essa relação.
subclasse varejista = Setor Comercial × 0, 2810 [GW h/ano] (4.6) Como já visto, os shopping centers são os maiores consumidores de energia elétrica da subclasse de varejo. Em 2014, o consumo total desses estabelecimentos, no estado de Pernambuco, foi estimado em aproximadamente 245 GWh/ano (Equação 4.7).
4. Consumo de Energia 26 De acordo com dados da Associação Brasileira de Shopping Centers (2015), em 2014, Pernambuco contava com o total de 14 shopping centers em funcionamento e, o consumo médio estimado para estes estabelecimentos era de aproximadamente 17,5 GWh anual, conforme é mostrado na Tabela 4.6.
Tabela 4.6: Média de Destinação da energia elétrica em shopping centers de Pernambuco em 2014 (MWh).
N° de Shopping's Cons. E.E. Cons. E.E. por Unid. Refrig. Ilum. Outros
14 245.374 17.527 5.836 7.326 4.364
Fonte: Autor, 2016.
Legenda: Cons.E.E.: Consumo Energia Elétrica, Refrig.: Refrigeração, Ilum.: Iluminação
O consumo médio mensal por ABL era de aproximadamente 38,96 kWh/m², estando abaixo da média nacional para o mesmo ano. Em contrapartida, o consumo médio diário dos shopping centers de Pernambuco é de aproximadamente 49 MWh/dia, enquanto a média nacional é de 44 MWh/dia. Observa-se que, apesar dos empreendimentos de Per-nambuco apresentarem melhor desempenho energético por metro quadrado, o consumo diário dos shopping centers cou acima da média nacional, isso porque apresentam maior ABL em relação à média nacional.
Pode-se comparar a estimativa de consumo apresentada na Tabela 4.6, com a relação de consumo por ABL sugerida pelo PROCEL. Pressupondo que o consumo médio dos shopping centers de Pernambuco é de 50 kWh/m² de ABL, podemos calcular o consumo médio mensal de cada shopping center. Os resultados encontrados são apresentados na Tabela 4.7.
Tabela 4.7: Relação de shopping centers de Pernambuco em 2014 . Shopping ABL (m²) Consumo Médio Mensal Estimado (MWh/mês)
Riomar 101.000 5.050 Recife 88.900 4.445 Caruaru 60.000 3.000 Guararapes 50.300 2.515 Tacaruna 49.000 2.450 North Way 30.450 1.523 Boa Vista 23.350 1.168 River 22.700 1.135 Costa Dourada 20.000 1.000 Vitória Park 17.400 870 Plaza 15.800 790 Paço da Alfândega 14.000 700 Difusora 16.200 810 Salgueiro 4.100 205 Média 1833
Fonte: Autor, com base nos dados de (Associação Brasileira de Shopping Centers, 2015; Portugal, 2007)
