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Eficiência energética e microgeração distribuída: modelo para estimativa do potencial impacto financeiro em unidades consumidoras industriais de uso não intensivo de energia
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| Autor | Martins, Jonatas Campos; |
| Lattes do autor | http://lattes.cnpq.br/1663325668370327; |
| Orientador | Lacerda, Daniel Pacheco; |
| Lattes do orientador | http://lattes.cnpq.br/6330279254229431; |
| Co-orientador | Morandi, Maria Isabel Wolf Motta; |
| Lattes do co-orientador | http://lattes.cnpq.br/4506541364434201; |
| Instituição | Universidade do Vale do Rio dos Sinos; |
| Sigla da instituição | Unisinos; |
| País da instituição | Brasil; |
| Instituto/Departamento | Escola Politécnica; |
| Idioma | pt_BR; |
| Título | Eficiência energética e microgeração distribuída: modelo para estimativa do potencial impacto financeiro em unidades consumidoras industriais de uso não intensivo de energia; |
| Resumo | O setor industrial é o maior consumidor de energia do mundo. Nesse setor, as empresas classificadas como não intensivas em energia, como as pequenas e médias empresas (PME), têm um potencial de eficiência energética inexplorado. É possível evidenciar que a literatura acadêmica reconhece a existência do chamado gap de eficiência energética, que está relacionado a não implementação de medidas de gestão de energia e eficiência energética, apesar da boa relação custo-benefício dessas iniciativas. As pesquisas destinadas a estudar esse potencial inexplorado apresentam soluções tecnológicas, e não abordam os riscos e as incertezas conjunturais que podem influenciar a adoção de uma solução tecnológica. Este estudo tem como objetivo propor um modelo de avaliação do potencial impacto financeiro de ações de eficiência energética e microgeração distribuída em unidades consumidoras industriais de uso não intensivo de energia. A Modelagem Dinâmica de Sistemas é utilizada para modelar o comportamento de duas empresas brasileiras de médio porte. Os cenários consideram como incertezas as variações no panorama macroenergético, a saber, alterações em parâmetros como Produto Interno Bruto (PIB), Bandeira Tarifária (BTar), Conta de Desenvolvimento Energético (CDE), Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) e Revisão Tarifária Periódica (RTP), que resulta na Revisão Tarifária Anual (RTA). Variáveis relacionadas especificamente ao ambiente para inserção de Microgeração Distribuída (MGD) complementam as variações de cenários, representando diferentes combinações do Sistema de Compensação de Energia (SCE), Incentivos Fiscais e Subsídios. Os resultados financeiros estimados em cada cenário são apresentados e analisados considerando as premissas do modelo computacional. O modelo desenvolvido permite avaliar medidas complementares às métricas financeiras atuais em ambiente de incertezas, identificando quais alternativas são mais robustas. A partir do modelo, é possível identificar decisões que acarretariam sobreinvestimento, destacando as variáveis que mais influenciam essa situação. O modelo preenche lacunas teóricas identificadas na literatura com relação ao processo de decisão sobre investimentos em eficiência energética.; |
| Abstract | The industrial sector is the largest consumer of energy in the world. In this sector, companies classified as non-energy intensive have untapped energy efficiency potential, such as small and medium-sized enterprises (SMEs). It is possible to evidence that the academic literature acknowledges the existence of the so-called energy efficiency gap, which is related to the non-implementation of energy management and energy efficiency measures, despite their cost-benefit ratio. Research to study this untapped potential presents a technological solution and does not address the risks and uncertainties that may influence the adoption of a technological solution. This study aimed to propose a model for evaluating the potential financial impact of energy efficiency and microgeneration actions distributed in non-energy-intensive industrial consumer units. The Dynamic Systems Modeling was used to model the behavior of two medium-sized Brazilian companies. The scenarios considered as uncertainties the variations in the macro energy panorama, changing parameters with Gross Domestic Product (GDP), Tariff Flag (BTar), Energy Development Cost (CDE), National Wide Consumer Price Index (IPCA), Periodic Tariff Review (RTP) that result in the Annual Tariff Review (RTA). Variables specifically related to the environment for the insertion of MGD complemented the scenario variations, representing the different combinations of the Energy Compensation System (SCE), Tax Incentives and subsidies. The estimated financial results of each scenario are presented and analyzed considering the premises of the computational model. The model developed allowed to evaluate complementary measures to the current financial metrics in an uncertain environment, identifying the most robust alternatives. From the model it was possible to identify decisions that would lead to overinvestment and highlight the variables that most influence. The model fills theoretical gaps identified in the literature related to the decision process about energy efficiency investments.; |
| Palavras-chave | Gestão de energia; Modelagem de dinâmica de sistemas; Eficiência energética em ambientes industriais; Energy management; System dynamics modeling; Energy efficiency in industrial environments; |
| Área(s) do conhecimento | ACCNPQ::Engenharias::Engenharia de Produção; |
| Tipo | Tese; |
| Data de defesa | 2020-01-07; |
| Agência de fomento | Nenhuma; |
| Direitos de acesso | openAccess; |
| URI | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/9696; |
| Programa | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas; |
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PPG Engenharia de Produção e Sistemas [56]
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