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Título: Uma proposta de ranqueamento dos SGD’S mais apropriados para uma região baseado em metodologia multicritério
Título(s) alternativo(s): A proposal for ranking the most apropriated DES based on multicriteria methodology
Autor(es): Batista, Alexandre Gonçalves
Tavares, Aluizio Pessanha
Oliveira, Elizabeth da Paz
Orientador(es): Betini, Roberto Cesar
Palavras-chave: Processo decisório por critério múltiplo
Energia elétrica - Planejamento
Energia - Fontes alternativas
Energia elétrica - Produção
Multiple criteria decision making
Electric power - Planning
Renewable energy sources
Electric power production
Data do documento: 9-Jun-2022
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: BATISTA, Alexandre Gonçalves; TAVARES, Aluizio Pessanha; OLIVEIRA, Elizabeth da Paz. Uma proposta de ranqueamento dos SGD’S mais apropriados para uma região baseado em metodologia multicritério. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2022.
Resumo: Com o constante avanço tecnológico da raça humana a geração de energia se torna cada vez mais vital, uma vez que hoje a vasta maioria das atividades desenvolvidas dependem da energia elétrica. Para atender essa demanda se faz necessário a instalação de um crescente número de parques geradores utilizando uma vasta variedade de fontes de energia. Porém, com essa situação vem o desafio de definir o direcionamento dos investimentos e incentivos de forma a possibilitar o atendimento das diferentes prioridades envolvidas, uma vez que a geração de energia possui não só caráter técnico, mas também ambiental, econômico e social. Os métodos multicritério de auxílio à decisão, MCDA (do inglês Multicriteria Decision Aid) vem como possibilidade de incluir todas essas prioridades multidisciplinares em uma ferramenta de suporte. O uso destas ferramentas é atrelado a definição dos parâmetros de entrada por elas utilizados, porém após revisar a bibliografia percebeuse que estes parâmetros não estão bem definidos para o caso do estado do Paraná ou mesmo do Brasil como um todo. Este trabalho traz então uma proposta para definir os parâmetros econômicos de forma a trazer uma precisão maior ao processo de análise multicritério direcionada ao ranqueamento dos tipos mais apropriados de SGD no estado do Paraná, baseada em critérios econômicos, ambientais e técnicos. Dessa forma foi possível implementar a análise proposta, aplicando-a na mesorregião do Oeste Paranaense como caso de estudo, concluindo-se que a energia fotovoltáica é a mais apropriada para a região nos diferentes cenários analisados.
Abstract: With the constant technological advancement of the human race, power generation is becoming increasingly vital, since today the vast majority of developed activities depend on electricity. To meet this growing demand, it is necessary to install a growing number of power plants using a wide variety of energy sources. However, with this situation comes the challenge of defining the direction of investments and incentives in a way that makes it possible to meet the different priorities involved, since energy generation has not only a technical, but also an environmental, economic and social character. Multicriteria Decision Aid (MCDA) comes as a possibility to include all these multidisciplinary priorities in a support tool. The use of these tools is linked to the definition of the input parameters used by them, but after reviewing the bibliography it was realized that these parameters are not well defined for the case of the state of Paraná or even Brazil as a whole. This work then brings a proposal to define the economic parameters in order to bring greater precision to the process of multicriteria analysis directed at ranking the most appropriate types of DES for the state of Paraná, based on economic, technical and environmental criteria. In this case, it was defined that the Paraná’s Western mesoregion would be used as a case study to demonstrate the application of this proposal.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32770
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