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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33016| Título: | Software para análise do enquadramento tarifário e otimização de contrato de demanda para unidades consumidoras do grupo A |
| Título(s) alternativo(s): | Software for tariff structure analysis and demand contract optimizing for A group consumer units |
| Autor(es): | Pessoa, Vinícius Ferreira |
| Orientador(es): | Marangoni, Filipe |
| Palavras-chave: | Energia elétrica - Consumo Controle de custo Software - Desenvolvimento Electric power consumption Cost control Computer software - Development |
| Data do documento: | 16-Jun-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | PESSOA, Vinícius Ferreira. Software para análise do enquadramento tarifário e otimização de contrato de demanda para unidades consumidoras do grupo A. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2023. |
| Resumo: | A demanda crescente por energia elétrica requer uma gestão eficiente dos recursos energéticos, visando tanto a redução de custos quanto a minimização do impacto ambiental. No contexto das unidades consumidoras do grupo A, a falta de ferramentas específicas pode resultar em enquadramentos tarifários e contratos de demanda inadequado. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um software para análise do enquadramento tarifário e otimização de contrato de demanda para unidades consumidoras do grupo A. O software, desenvolvido na linguagem de programação Python utilizando o framework QtDesigner com o auxílio da biblioteca PyQt5, busca preencher essa lacuna, permitindo aos gestores analisar o enquadramento tarifário, identificar oportunidades de otimização do contrato de demanda e realizar simulações para determinar a demanda contratada ótima e, por fim, tomar decisões embasadas em dados factíveis. Foi realizada a simulação em duas unidades consumidoras, um mercado e uma universidade. O software verificou a utilização do enquadramento tarifário para as modalidades tarifárias horárias azul e verde de acordo com o subgrupo tarifário da unidade consumidora e indicou que as duas permanecem na modalidade tarifária verde. A demanda contratada ótima para o mercado foi reduzida de 170 kW para 132 kW, gerando uma economia de 2,17% das despesas de energia elétrica. Para a universidade, a demanda contratada foi reduzida de 450 kW para 357 kW, gerando uma economia de 2,02% nas despesas de energia elétrica. O software apresenta tabelas e gráficos que auxiliam os gestores das unidades consumidoras na tomada de decisão do enquadramento tarifário adequado. |
| Abstract: | The increasing demand for electricity requires efficient management of energy resources, aiming at cost reduction and minimizing environmental impact. In the context of group A consumer units, the lack of specific tools can result in inappropriate tariff classification and demand contracts. This work aims to develop software for tariff classification analysis and demand contract optimization for group A consumer units. The software, developed in the Python programming language using the QtDesigner framework with the help of the PyQt5 library, seeks to fill this gap, allowing managers to analyze tariff classification, identify opportunities for demand contract optimization, and perform simulations to determine the optimal contracted demand and make informed decisions based on feasible data. Simulations were conducted on two consumer units, a market and a university. The software verified the use of tariff classification for the blue and green hourly tariff modalities according to the consumer unit's tariff subgroup and indicated that both units remained in the green tariff modality. The optimal contracted demand for the market was reduced from 170 kW to 132 kW, resulting in a 2.17% cost savings in electricity expenses. For the university, the contracted demand was reduced from 450 kW to 357 kW, generating a 2.02% savings in electricity expenses. The software provides tables and graphs that assist consumer unit managers in making informed decisions regarding appropriate tariff classification. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33016 |
| Aparece nas coleções: | MD - Engenharia Elétrica |
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