UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ
PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO DIRETORIA DE PESQUISA
PROGRAMA INSTITUCIONAL DE BOLSAS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA – PIBIC: CNPq
RELATÓRIO TÉCNICO - CIENTÍFICO Período: AGOSTO 2014 a JULHO 2015
( x ) FINAL
IDENTIFICAÇÃO DO PROJETO
Projeto: DESENVOLVIMENTO DE UM SOFTWARE DO TIPO DSS PARA IMPLANTAÇÃO DE CGH NA AMAZÔNIA
Nome do Orientador: Claudio José Cavalcante Blanco Titulação do Orientador: Doutor
Faculdade: Engenharia Sanitária e Ambiental Instituto: Tecnologia – ITEC
Laboratório: Engenharia Sanitária e Ambiental - LAESA
Título do Plano de Trabalho: Proposta de software simplificado para análise de implantação de CGH
Nome do Bolsista: Hailton César Pimentel Fialho Tipo de Bolsa: (x) PIBIC/CNPq
PROPOSTA DE SOFTWARE SIMPLIFICADO PARA ANÁLISE DE
IMPLANTAÇÃO DE CGH
Hailton César Pimentel Fialho; Claudio José Cavalcante Blanco
RESUMO --- O deficiente abastecimento de energia elétrica configura o principal embargo ao
desenvolvimento das comunidades rurais. Assim, o atendimento descentralizado faz-se necessário. Uma forma para esse atendimento pode ser via implantação de Centrais Geradoras Hidrelétricas (CGH). Nesse contexto, o presente trabalho objetiva o desenvolvimento de um software simplificado para avaliar a viabilidade dessas centrais em regiões isoladas. O software é composto por 12 janelas que calculam demanda energética local por dois métodos distintos, seleciona o tipo de turbina para o local, calcula potência instalada e energia gerada além de gerar um relatório de viabilidade. Comparando os valores encontrados na literatura disponível e os encontrados pelo software pôde-se inferir a eficiência do mesmo, pois os valores se aproximaram razoavelmente.
Palavras-chave: Centrais Geradoras Hidrelétricas - CGH; Software Simplificado; Viabilidade de Implantação
ABSTRACT --- Poor electricity supply sets the main embargo to the development of rural communities. Thus, the decentralized service is necessary. One way for this service may be via setup of Small Hydro Power (SHP). In this context, the present work objective development of a simplified software for assessing the viability of these plants in isolated regions. The software consists of 12 windows that calculate local energy demand by two different methods, selects the type of turbine for the site, and calculates installed power and energy generated in addition to generating a feasibility report. Comparing the values found in the available literature and found the software could infer the effectiveness of it, because the values approached reasonably.
Key-words: Small Hydro Power (SHP);Simplified Software; Implementation Feasibility.
1. INTRODUÇÃO
O problema do abastecimento de energia elétrica é um dos principais obstáculos para o desenvolvimento das comunidades rurais, tal dificuldade é oriunda do custo de transmissão e distribuição da energia, logo a melhor solução seria um modelo descentralizado e sustentável de abastecimento. Uma opção seria a utilização de Centrais Geradoras Hidrelétricas (CGH) que segundo a ELETROBRAS, é a mais nova denominação, no Brasil, para mini e micro centrais hidrelétricas.
Quintas et al. (2011) explicaram que devido à condição de isolamento geográfico das comunidades rurais, a opção frequentemente utilizada como alternativa de geração de energia elétrica é o gerador Diesel. Porém, o custo do combustível é aumentado devido à difícil logística de distribuição, tornando a opção desinteressante do ponto de vista econômico. Além do diesel ser altamente poluidor e vir de fonte não renovável.
Para o dimensionamento das CGHs, é necessário se conhecer, pelo menos, três variáveis do local de estudo, sendo elas a demanda energética local, vazão e topografia do corpo hídrico. A demanda energética local é a quantidade de energia necessária para abastecer a comunidade, esta
demanda é expressa em kW. Para se obter tal demanda, é necessário conhecer o número de escolas existentes em funcionamento, número de residências que serão abastecidas, órgãos públicos, iluminação pública e fábricas, pois desta forma será possível calcular a demanda energética local. A vazão e a topografia se fazem importantes, pois a partir delas é possível conhecer o comportamento do corpo hídrico e calcular a potência em kW a ser instalada. A vazão a ser utilizada deve ser uma vazão ecológica, para garantir que as atividades bióticas sejam mantidas no rio mesmo com a captação para a geração de energia.
2. MATERIAL E MÉTODOS 2.1 Levantamento de dados
Foi utilizado o trabalho de pesquisa de Quintas et al. (2012), como base para obter os dados necessários para testar o software e assim verificar se os resultados encontrados pelo programa coincidiriam com os encontrados pelo autor.
2.2 Equipamento e Software
O software DSS é definido como um sistema de apoio à decisão para estudos básicos de CGH. O termo apoio à decisão é devido à característica que o software possui para determinação das informações referentes aos cálculos que auxiliam a solução dos problemas de planejamento para as tomadas de decisões sobre o projeto básico de CGHs.
O software foi desenvolvido utilizando-se o ambiente de desenvolvimento gráfico chamado NetBeans 8.0.1. O NetBeans é um sistema moderno para o desenvolvimento de aplicativos para computadores. Ou seja, é um programa de computador que reúne características e ferramentas de apoio ao desenvolvimento de software com o objetivo de tornar eficiente este processo, além de ser uma plataforma de desenvolvimento de sistemas computacionais. Esse sistema possui um número grande de recursos e facilidades para o desenvolvimento de aplicativos, principalmente quando se visa seguir o padrão do sistema operacional Windows.
2.3 Estimativa da demanda energética
A estimativa da demanda de energia foi feita de duas formas, pelo método Nosaki e ITGD – Inovação Tecnológica e Gestão Documental (Quintal et al. 2012).
a) Método Nosaki – Consiste em um método empírico baseado na análise experimental
passada e pode ser usado para fazer uma estimativa preliminar da demanda energética. O método assume que dependendo das condições socioeconômicas da comunidade analisada, a capacidade instalada per capita varia segundo a demanda em função da população (Tabela 1).
TABELA 1: Demanda de energia – Método Nosaki
População [habitantes] Demanda de energia [kW]
500 – 1.000 15 – 35
1.000 – 2.000 35 – 80
2.000 – 4.000 80 – 180
4.000 – 10.000 180 – 500
10.000 – 20.000 500 – 1.200
Fonte: Adaptado de QUINTAS et al., 2012
b) Método ITGD – Consiste em um método que considera quatro tipos de cargas:
doméstica, institucional, industrial e pública. Geralmente, essas demandas não ocorrem simultaneamente. De acordo com o grau de desenvolvimento, o consumo industrial está ausente durante à noite, bem como os serviços públicos. Logo, as demandas noturnas e diurnas são diferentes. O método considera dois fatores a simultaneidade e o grau de utilização de equipamento elétrico.
A descrição dos tipos de demandas e fatores utilizados para determinação das cargas diurnas e noturnas para o método ITGD está disposta a seguir:
Demanda doméstica – consiste na demanda residencial estimada na potência de
250W até 400W por residência. Considerando alguns fatores como, localização, poder aquisitivo, quantidade e utilização de eletrodomésticos e luminárias.
Demanda Institucional – consiste na demanda das instituições e órgãos públicos
existentes na comunidade. Podendo englobar escolas, postos de saúde, agências governamentais, etc.
Demanda Industrial – consiste nas atividades produtivas existentes na comunidade
que exijam energia elétrica. Essa estimativa de demanda tem grande importância de acordo com as características da comunidade.
Iluminação Pública – consiste na demanda formada por dispositivos elétricos
existentes na comunidade ou regiões rurais para fins de iluminação pública.
Fator de Simultaneidade (fs) – consiste na possibilidade dos usuários utilizarem
equipamentos elétricos simultaneamente, varia de 0 a 1 (0<fs<1). Ou seja, quanto mais os equipamentos são usados ao mesmo tempo, mais próximo de 1 será o valor de fs.
Fator de Uso (fu) – consiste na caracterização do uso intensivo do equipamento,
varia de 0 a 1 (0<fu<1). Ou seja, quanto mais utilizado, mais perto de 1 será o valor de fu.
Perda por Transmissão – consiste nas perdas na rede de transmissão de energia
elétrica que pode variar de 5% a 10%, onde a perda será calculada para o maior valor de potência entre as cargas diurna e noturna.
2.4 Algoritmo utilizado
O programa se baseia na inserção dos dados pelo usuário, e desta forma calcula os valores baseado nos dados inseridos. A Figura 1 representa o esquema de funcionamento do software. Para o cálculo da demanda energética local pode ser utilizado tanto o método Nosaki, como o ITGD. No Nozaki são solicitados 4 dados de entrada:
- Número de habitantes (hab); - Número de escolas (esc);
- Número de órgãos públicos (pub); - Demanda das fábricas (fab).
Considera-se o valor de demanda per capta de 0,03KW, demanda da escola de 1KW, demanda dos órgãos públicos 0,5KW. A partir dos dados o software calcula a demanda energética através da Equação1:
Figura 1. Desenho esquemático do software
Fonte: O Autor.
Demanda energética = 0,03.hab + esc + 0,5.pub + fab (1)
Para o método ITGD, consideram-se 4 demandas, sendo elas a doméstica, institucional, industrial e iluminação pública. Então, o programa pede que o usuário insira os dados da localidade, sendo os mesmos:
- Número de residências (res);
- Número postes de Iluminação Pública (ilu); - Número de escolas (esc);
- Demanda das fábricas (fab);
- Fator de simultaneidade durante o dia (fsd); - Fator de uso durante o dia (fud);
- Fator de simultaneidade durante a noite (fsn); - Fator de uso durante a noite (fun).
A partir dessas variáveis, o software calcula a demanda energética durante o dia e durante a noite, então seleciona a maior demanda entre as duas como sendo a demanda local e acresce a essa demanda 7,5% da mesma, devido às perdas por transmissão, e desta forma define a demanda energética final.
Definiu-se a demanda de residência como 0,325KW, demanda da escola de 1KW, demanda dos órgãos públicos 0,5KW e demanda da iluminação pública 0,10KW. A partir dos dados, o software calcula a carga diurna através da Equação 2 e a noturna pela Equação 3:
Cdiurna = 0,325.res.fsd.fud + 0,10.ilu.fsd.fud + 0,5.pub.fsd.fud + esc.fsd.fud + fab.fsd.fud (2) Cnoturna = 0,325.res.fsn.fun + ilu.0,10.fsn.fun + 0,5.pub.fsn.fun + esc.fsn.fun + fab.fsn.fun (3) A demanda energética é definida através da escolha entre a maior carga e o acréscimo de 7,5% da mesma (Equação 4).
Demanda energética = C(diurna ou noturna) + perdas por transmissão (7,5%) (4) A vazão de projeto (QP) será obtida dentre os 20 valores médios mensais de vazões inseridas pelo usuário. O programa utilizará a Q50% para cálculo com uma turbina e a Q50% e Q95% para cálculo com duas turbinas.
QP = Q50% (para uma turbina);
QP = Q50% + Q95% (para duas turbinas);
Para achar o rendimento médio da turbina, o programapedirá ao usuário o valor da Altura de queda bruta para achar o tipo de turbina e seu rendimento médio através da relação Vazão e Altura conforme Figura 2.
Figura 2. Gráfico de utilização de turbinas em função de queda e vazão.
Fonte: OLADE, 2009. A potência instalada (Pi) é calculada segundo a Equação 5.
Pi = ηρgQpHBruta (5)
Pi – Potência Instalada [W];
ρ - Massa especifica da água [kg/m³]; η – Rendimento da Turbina [-]; g - Aceleração da gravidade [m/s²]; Qp - Vazão de projeto [m³/s]; HBruta – Altura de Queda Bruta [m].
A energia gerada (E) é a multiplicação de Pi pela quantidade de horas de utilização (Equação 6).
E (MWh) = P.h/1000 (6)
3 RESULTADOS E DISCUSSÃO
No trabalho de Quintas et al. (2012), estudou-se a viabilidade de implantação de uma CGH na comunidade de Água Branca do Cajarí, no estado do Amapá. Fazendo um estudo detalhado
quanto as características locais para determinar demanda energética, altura de queda d’água, vazão de projeto, potência instalada e energia gerada. O software proposto tem o intuito de simular os valores encontrados por Quintas et al. (2012) para demonstrar sua eficiência quanto ao estudo de viabilidade de implantação de CGH.
Na tela inicial o programa pergunta se o usuário possui a demanda energética, se sim o programa parte direto para a vazão, se não, ele propõe dois métodos para encontrar a demanda conforme Figuras 3 e 4.
Figura 3. Tela Inicial
Fonte: O Autor.
Figura 4. Método de obtenção da demanda energética
Fonte: O autor.
Após a escolha do método, o software abrirá uma janela para o método Nosaki ou cinco janelas para ITGD. As janelas foram preenchidas pelos dados encontrados por Quintas et al. (2012). Nesse caso, o método Nosaki foi utilizado com uma população de 400 pessoas, totalizando 12KW, acrescendo 4 KW das fábricas existentes e 3,5 KW da demanda institucional, totalizando 19,5 KW. A Figura 5 mostra o cálculo feito pelo software.
Figura 5. Método Nosaki
Fonte: O Autor.
Pelo método ITGD Quintas et al. (2011) obtiveram valores de demandas mostrados nas Tabelas 2 e 3.
Tabela 2 – Demanda energética por item da comunidade de Água Branca do Cajarí.
Tabela 3 – Análise de demanda energética pelo método ITGD.
Fonte: Quintas et al. (2011).
As Figuras 6, 7, 8, 9 e 10 representam o cálculo de demanda energética feita pelo software pelo método ITGD.
Figura 6. Demanda Doméstica.
Figura 7. Demanda de Iluminação Pública.
Fonte: O Autor.
Figura 8. Demanda Institucional.
Figura 9. Demanda das Fábricas.
Fonte: O Autor.
Figura 10. Demanda Energética Final.
A vazão é inserida pelo usuário em ordem decrescente, 20 valores de vazões correspondendo a 20 médias mensais conforme Figura 11.
Figura 11. Vazão de Projeto
Fonte: O Autor
O rendimento médio é obtido pela Q50%, Q90% e altura de queda para achar o melhor tipo de turbina para as diferentes vazões. Os valores de rendimento médio foram obtidos através do trabalho de Harvey, Adam et al.(1998). A Figura 12 mostra o funcionamento do software.
Figura 12. Rendimento Médio
Para a potência instalada, o software utiliza os dados de vazão, rendimento e altura de queda para calcular a potência de duas turbinas, uma utilizando a Q50% e outra a Q90%, bem como seus respectivos rendimentos médios. A Tabela 4 mostra os valores encontrados por Quintas et al. (2012) para Potência Instalada e Energia gerada.
Tabela 4 – Avaliação Hidroenergética.
Permanência 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% QP (m³/s) 1,75 1,30 0,45 HP (m) 5 ɳ1 (%) 80 70 78 74 70 50 - - - - ɳ2 (%) 86 86 85 - - - 86 85 82 63 P1 (KW) 50,0 50,0 50,0 50,0 38,5 20,3 - - - - P2 (KW) 20,0 20,0 20,0 - - - 20,0 20,0 16,0 9,8 E (MWh) 61,3 61,3 61,3 43,8 33,7 17,7 17,5 17,5 14,0 8,6
Energia Anual Gerada (MWh) 336,7 Fonte: Adaptado de Quintas et al. (2011).
Os valores da Tabela 4 diferem dos encontrados pelo programa, isto se dá ao fato de que Quintas et al. (2011) utilizaram valores variáveis de rendimento em função da variação de vazão, em quanto que o software trabalha com valores fixos de rendimento. Mesmo diferindo, os valores ficaram próximos, pois se fizermos uma média em P1 e P2 obteremos respectivamente 43,13 KW e 17,97KW, o que se aproxima do encontrado pelo programa conforme mostrado na Figura 13.
Figura 13. Potência Instalada e Energia Anual Gerada
Nas Figuras 14 e 15, são apresentados os dois modelos de relatório de viabilidade gerados pelo software, o relatório é gerado em função de uma escolha lógica feita pelo software, ele compara a demanda local com a potência instalada e caso a mesma seja superior a demanda, ele gera um relatório favorável à implantação da CGH, caso contrário gera um relatório desfavorável.
Figura 14. Modelo de relatório favorável à implantação de CGH
Fonte: O Autor
Figura 15. Modelo de relatório desfavorável à implantação de CGH
Fonte: O Autor
4 CONCLUSÕES
1. O software proposto conseguiu simular os resultados encontrados por Quintas, et al. (2012), mostrando-se eficiente quanto a sua utilização para verificar viabilidade de implantação de CGH.
2. As diferenças entre os valores encontrados por Quintas, et al. (2012) e do software dá-se pelo fato do programa usar valores médios de rendimento das turbinas, enquanto Quintas usou valores variáveis em função da vazão turbinada.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
QUINTAS, M. C.; BLANCO, C. J. C.; MESQUITA, A. L. A. Projetos sustentáveis
de CGH para pequenas comunidades isoladas da Amazônia. PCH Notícias & SHP
News, v. 51, p. 52-57, 2011.
QUINTAS, M. C.; BLANCO, C. J. C.; MESQUITA, A. L. A. Analysis of two
schemes using Micro Hydroelectric Power (MHPs) in the Amazon with Environmental Sustainability and Energy and Economic Feasibility. Environment,
Development and Sustainability, v. 14, p. 283-295, 2012.
DIFICULDADES
Não foi encontrada uma forma de plotar a curva de permanência na linguagem JAVA, o que acabou por diminuir a precisão com que o software simulou os resultados encontrados por Quintas et al. 2012.
PARECER DO ORIENTADOR
O discente atingiu êxito no desenvolvimento técnico de seu plano de trabalho, mas precisa melhorar no âmbito científico, o que foi prometido para o TCC – Trabalho de Conclusão de Curso, sendo no mesmo tema abordado.
DATA: 17/08/2014
_________________________________________ ASSINATURA DO ORIENTADOR
____________________________________________ ASSINATURA DO ALUNO
