831 resultados para Agricultura – Consumo de energia


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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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The objective of this work was to verify the rational use of energy in restaurants of the city Botucatu, that apply the Good Manufacturing of Production (GMP). Ten restaurants were appraised regarding the number of meals and energy consumption. A check list of the sanitary surveillance was also applied, regarding just the related items to electric installation, ventilation, and equipment maintenance, that are related to the energy consumption. It was asked and observed if there were some program or orientation for conscious consumption or reduction of the energy consumption. The energy consumption of the restaurants was positively related to the number of served meals and operation time of the establishment. In none of the visited establishments it was observed the control measures of the energy consumption, neither cooling equipments of low energy consumption.

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Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica - Ramo de Energia

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É muito difícil falar sobre aquecimento de água usando energia solar, sem falar em energia de apoio, ou auxiliar. Essa indispensável energia auxiliar, que pode ser eletricidade, gás ou um outro combustível qualquer, tem por objetivo substituir a energia solar nos dias nublados, ou complementá-la nos períodos de baixa radiação solar. Sua finalidade é manter um certo volume de água quente dentro das condições mínimas de temperatura para uso imediato. Essa energia, tão importante para a eficácia do sistema, tem sempre um custo agregado que deve ser considerado no projeto. A escolha do tipo de energia auxiliar recai justamente sobre a eletricidade por sua facilidade de controle e baixo investimento inicial. O custo da energia elétrica, contudo, é hoje alto o suficiente para que a fração elétrica no consumo de energia do sistema seja importante e passe a merecer mais atenção. Esta dissertação visa a estudar estratégias para minimizar o consumo de energia elétrica auxiliar. O trabalho foi desenvolvido através da simulação do atendimento de uma residência unifamiliar, habitada por cinco pessoas, com um consumo de água quente variável ao longo do dia e igual para todos os dias do ano. Empregou-se para as simulações de todos os casos estudados, o software TRNSYS em sua versão 14.2, (KLEIN, 1997) que demonstrou eficácia e coerência nos resultados obtidos Ao longo do trabalho foram simulados mais de setecentos casos, variando-se parâmetros como área de coletores, volume do reservatório, potência elétrica, dentre outros. Com os resultados obtidos nas simulações foram elaboradas tabelas e gráficos dos quais foi possível retirar algumas conclusões relevantes tais como a dependência do consumo de energia auxiliar com o volume do reservatório, número de coletores, potência da resistência de aquecimento e sua altura, bem como a altura do termostato. A partir dos resultados deste trabalho foi possível a elaboração de uma série de recomendações relativas a estudo e a projeto de sistemas de aquecimento solar de água quente para uso doméstico, visando à otimização na utilização do sistema de energia auxiliar.

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O setor residencial no Brasil consome cerca de 24% do total da energia elétrica consumida no país, e a maior parcela desta demanda se concentra nos grandes centros urbanos. Os fatores atrelados à demanda de energia elétrica deste setor são extremamente complexos e variados. A atualização de dados, o seu conhecimento, entendimento e verificação de suas relações são de extrema importância para a programação de ações, tanto visando o suprimento deste mercado, como para aquelas que busquem a otimização do uso de energia elétrica. O presente trabalho de pesquisa envolve a análise e o estudo do consumo de energia elétrica do setor residencial, onde são analisados os múltiplos aspectos relacionados ao consumo de energia elétrica de dez diferentes tipologias de edificação de uso residencial, escolhidas em uma área de 1.500 ha, situada na zona sul da cidade de Porto Alegre. Procurou-se também estabelecer relações entre as tipologias de edificação escolhidas para análise e os respectivos consumos de energia elétrica. Buscou-se ainda verificar qual o peso desta relação frente aos demais aspectos relacionados com o consumo de energia elétrica, tais como renda familiar, densidade habitacional e hábitos de uso entre outros. Concluiu-se que a correlação, entre as variáveis relacionadas com as tipologias e o consumo de energia elétrica se apresentou muito baixa. No entanto a correlação entre os valores médios das diversas variáveis estudadas e o consumo de energia elétrica se apresentou bastante alto.

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Esta pesquisa teve como principal objetivo examinar a relação entre Consumo de Energia Elétrica e Renda Familiar nos domicílios do município de São Paulo. Investigou-se a utilidade do consumo de energia elétrica como base para um indicador que possibilite a extensão e o refinamento do Critério de Classificação Econômica Brasil para estimar o poder de compra da população em geral. A pesquisa dividiu-se em dois níveis de investigação. O primeiro, domiciliar, para o qual foram utilizados três conjuntos de dados oriundos de pesquisas domiciliares (Pesquisa ABRADEE, Pesquisa de Posses e Hábitos do PROCEL, e Pesquisa de Microcrédito da Baixa Renda da FGV-EAESP). O segundo nível, territorial, investigou indicadores de renda, consumo de energia elétrica e classe econômica agregados por áreas de ponderação (conjunto de setores censitários), e utilizou microdados do Censo Demográfico 2000 do município de São Paulo em conjunto com a base de domicílios da AES Eletropaulo. A investigação domiciliar mostrou que não há vantagens na substituição plena da aplicação do Critério Brasil pela coleta de indicadores de consumo de energia elétrica em levantamentos domiciliares. No entanto, o uso combinado do Critério Brasil, do valor da conta de luz e do número de pessoas (ou número de dormitórios) no domicílio apresenta benefícios na classificação da renda (os gráficos de ganhos das árvores de classificação combinadas aproximam-se mais da distribuição real da renda, apesar de o coeficiente de explicação da renda aumentar apenas de 0,577 para 0,582). Além disso, ao contrário do que se especulava, para a baixa renda a associação entre renda e consumo de energia elétrica mostrou-se fraca, apesar de o coeficiente de explicação da renda aumentar de 0,222 para 0,300 quando incorporamos o consumo de energia elétrica e o número de pessoas ao modelo de regressão da renda pelo Critério Brasil. Em nível territorial, as relações entre Renda, Consumo de Energia Elétrica e Classificação Econômica do Critério Brasil mostraram-se muito fortes (os coeficientes de explicação da renda atingiram valores de 0,912 a 0,960), permitindo que medidas de consumo médio de energia elétrica agregadas em áreas de ponderação sejam ótimos indicadores regionais de concentração de renda e classificação econômica dos domicílios para o município de São Paulo. Por serem atuais, disponíveis e de atualização mensal, os indicadores de consumo de energia elétrica, quando disponibilizados pelas empresas de distribuição de energia, podem ser de grande utilidade para empresas de mercado, como subsídio a estratégias que necessitem de informações de classificação, concentração e previsão da renda domiciliar.

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Com o objetivo de avaliar o uso do consumo de energia elétrica como indicador socioeconômico, esta pesquisa analisa informações em dois níveis de agregação geográfica. No primeiro, sob perspectiva territorial, investiga indicadores de Renda e Consumo de Energia Elétrica agregados por áreas de ponderação (conjunto de setores censitários) do município de São Paulo e utiliza os microdados do Censo Demográfico 2000 em conjunto com a base de domicílios da AES Eletropaulo. Aplica modelos de Spatial Auto-Regression (SAR), Geographically Weighted Regression (GWR), e um modelo inédito combinado (GWR+SAR), desenvolvido neste estudo. Diversas matrizes de vizinhança foram utilizadas na avaliação da influência espacial (com padrão Centro-Periferia) das variáveis em estudo. As variáveis mostraram forte auto-correlação espacial (I de Moran superior a 58% para o Consumo de Energia Elétrica e superior a 75% para a Renda Domiciliar). As relações entre Renda e Consumo de Energia Elétrica mostraram-se muito fortes (os coeficientes de explicação da Renda atingiram valores de 0,93 a 0,98). No segundo nível, domiciliar, utiliza dados coletados na Pesquisa Anual de Satisfação do Cliente Residencial, coordenada pela Associação Brasileira dos Distribuidores de Energia Elétrica (ABRADEE), para os anos de 2004, 2006, 2007, 2008 e 2009. Foram aplicados os modelos Weighted Linear Model (WLM), GWR e SAR para os dados das pesquisas com as entrevistas alocadas no centróide e na sede dos distritos. Para o ano de 2009, foram obtidas as localizações reais dos domicílios entrevistados. Adicionalmente, foram desenvolvidos 6 algoritmos de distribuição de pontos no interior dos polígonos dos distritos. Os resultados dos modelos baseados em centróides e sedes obtiveram um coeficiente de determinação R2 em torno de 0,45 para a técnica GWR, enquanto os modelos baseados no espalhamento de pontos no interior dos polígonos dos distritos reduziram essa explicação para cerca de 0,40. Esses resultados sugerem que os algoritmos de alocação de pontos em polígonos permitem a observação de uma associação mais realística entre os construtos analisados. O uso combinado dos achados demonstra que as informações de faturamento das distribuidoras de energia elétrica têm grande potencial para apoiar decisões estratégicas. Por serem atuais, disponíveis e de atualização mensal, os indicadores socioeconômicos baseados em consumo de energia elétrica podem ser de grande utilidade como subsídio a processos de classificação, concentração e previsão da renda domiciliar.

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O objetivo deste trabalho passa por entender o impacto dos fatores não observáveis na escolha do sistema de aquecimento de água na intensidade do consumo de eletricidade domiciliar. Para isto será aplicado um modelo discreto-contínuo para entender o efeito da escolha discreta do tipo de aquecimento de água domiciliar sobre o consumo de energia elétrica do mesmo domicílio, escolha contínua. Primeiramente foi usado um modelo LOGIT e por meio deste foram entendidos os fatores que influenciam a escolha discreta do consumidor. Com os resultados encontrados na escolha discreta, temos em um segundo momento que constatar se esta escolha é significante para a intensidade do consumo de energia elétrica. Os resultados obtidos usando o método de Hausmann demonstraram que ignorar este fator (escolha discreta) pode levar a estimadores viesados para a parte contínua do modelo, ou seja, a escolha discreta é significante e ajuda a explicar o consumo de energia elétrica domiciliar. Os resultados mostraram que temos diferenças de até 10% no estimador obtido quando ignoramos este fator. É importante notar que este tipo de falha no cálculo, pode trazer problemas na decisão e na quantidade de investimento de um país. Além disso, os resultados reforçaram e ratificaram o trabalho desenvolvido por Dubbin e McFadden (1984) que foram usados como base para o estudo.

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Esta dissertação procura analisar, do ponto de vista do consumo de alguns energéticos e do desempenho da atividade de gêneros industriais, o comportamento e a evolução do processo recessivo da economia brasileira, a partir de 1974.