Previsão espaço-temporal de demanda incluindo alterações nos hábitos de consumidores residenciais - Mejia Alzate, Mario Andres [UNESP] (2016)
Neste trabalho é apresentado um método que permite determinar o crescimento espaço-temporal da demanda de energia elétrica devido às mudanças nos hábitos de consumo no setor residencial. A proposta é baseada em uma regressão ponderada geograficamente que permite determinar a localização espacial dos setores com maior proporção de residências candidatas para comprar um novo eletrodoméstico, e uma regressão de distribuição logística que permite simular em cada setor, como vai ser o crescimento ao longo do tempo dessa proporção de residências candidatas para comprar o aparelho. Finalmente, o método determina o impacto nas curvas de carga dos transformadores de distribuição, considerando: o número de residências candidatas em cada setor, e informações do eletrodoméstico em estudo, tais como: curva de carga em p.u, potência nominal, fator de utilização, fator de coincidência e fator de potência. A região em estudo é dividida em pequenas subáreas, com o objetivo de melhorar a resolução espacial do prognóstico, e também considerar interrelações de proximidade entre as subáreas, para determinar como as decisões tomadas em um local influenciam nas preferências de seus vizinhos. O método proposto usa como dados de entrada variáveis socioeconômicas do censo da população que são de fácil acesso para as empresas do setor elétrico e que caracterizam a economia e as preferências da população da cidade em estudo. O método proposto foi aplicado em uma cidade de médio porte da República do Equador a fim de determinar o crescimento espaço-temporal da demanda de energia devido à compra de fogões de indução. Os resultados obtidos são mapas que permitem identificar os setores mais vulneráveis para apresentar crescimento da demanda devido à compra do eletrodoméstico. Também são apresentados gráficos que mostram o impacto nas curvas de carga dos transformadores durante o período de estudo estabelecido. Esses resultados fornecem informações importantes que servem de referência no planejamento do sistema de distribuição e do mercado de energia elétrica.