Empresa1 - Case Srilanka X Brasil[1]

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO ESCOLA POLITÉCNICA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA INDUSTRIAL CURSO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO PROJETO DE TERMODINÂMICA

Empresa 1 Autores:

Andréia de Oliveira Ingrid Labanca Júlia Castro Luciana Dória Nathalia Mussi Nathalie Martins Raphael Andrade

[email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected]

Aprovado por:

____________________________________________ Silvio de Almeida

Rio de Janeiro Julho de 2007

ÍNDICE 1.

INTRODUÇÃO AO ESTUDO........................................................................................................... 5

2.

RESUMO DO SOFTWARE HOMER .............................................................................................. 6 2.1. 2.2. 2.3. 2.3.1. 2.3.2. 2.3.3. 2.4. 2.5.

INTRODUÇÃO ................................................................................................................................ 6 O QUE É E COMO USAR PROGRAMA ............................................................................................. 6 FUNCIONAMENTO DO HOMER ....................................................................................................... 7 SIMULAÇÃO .................................................................................................................................. 7 OTIMIZAÇÃO ................................................................................................................................ 8 ANÁLISE DE SENSIBILIDADE ......................................................................................................... 8 UTILIZANDO A FERRAMENTA ....................................................................................................... 8 CONCLUSÃO ............................................................................................................................... 10

3. USING HOME® SOFTWARE, NREL'S MICROPOWER OPTIMIZATION MODEL, TO EXPLORE THE ROLE OF GEN-SETS IN SMALL SOLAR POWER SYSTEMS, CASE STUDY: SRI LANKA ................................................................................................................................................ 11 3.1. 3.2. 3.2.1. 3.2.2. 3.2.3. 3.2.4. 3.2.5. 3.2.5.1. 3.2.5.2. 3.2.5.3. 3.2.5.4. 3.3. 3.3.1. 3.3.2. 3.3.3. 3.3.4. 3.3.5. 3.4. 4.

INTRODUÇÃO .............................................................................................................................. 11 SUPOSIÇÕES E ENTRADAS PARA O MODELO ............................................................................... 13 FONTE SOLAR ............................................................................................................................. 13 PREÇO DO COMBUSTÍVEL DIESEL ............................................................................................... 14 ECONOMIA.................................................................................................................................. 14 RESTRIÇÕES DE CONFIABILIDADE .............................................................................................. 16 EQUIPAMENTOS CONSIDERADOS ................................................................................................ 16 PAINÉIS DE FOTOVOLTAGEM .................................................................................................. 16 BATERIAS .............................................................................................................................. 17 CONVERSORES ....................................................................................................................... 17 GERADORES ........................................................................................................................... 18 RESULTADOS E DISCUSSÃO ........................................................................................................ 19 DETERMINAÇÃO DE PONTOS INICIAIS DA CARGA ....................................................................... 19 EFEITO DE PERMITIR A CARGA DE “UNSERVED” ......................................................................... 19 MUDANÇAS NO RECURSO SOLAR GLOBAL................................................................................... 20 EFEITO DO PREÇO DE COMBUSTÍVEL ........................................................................................... 21 DESAFIOS NO PROCESSO DA ANÁLISE ......................................................................................... 22 CONCLUSÃO ............................................................................................................................... 22

SIMULAÇÃO NO HOMER ............................................................................................................. 24

5. CASE BRASIL - UMA ADAPTAÇÃO À REALIDADE BRASILEIRA DO CASE STUDY: SRI LANKA. ........................................................................................................................................................ 28 5.1.1. 5.1.1.1. 5.1.1.2. 5.1.1.3. 5.1.1.4. 5.2. 5.2.1. 5.2.2. 5.2.3. 5.2.4. 5.3. 5.3.1. 5.3.2. 5.3.3. 5.3.4. 5.3.5.

SUPOSIÇÕES E ENTRADAS PARA O MODELO E COMPARAÇÃO COM CASO BASE: SRI LANKA...... 28 FONTE SOLAR ........................................................................................................................ 31 PREÇO DO COMBUSTÍVEL DIESEL .......................................................................................... 33 ECONOMIA ............................................................................................................................. 34 RESTRIÇÕES DE CONFIABILIDADE .......................................................................................... 34 EQUIPAMENTOS CONSIDERADOS ................................................................................................ 35 PAINÉIS DE FOTOVOLTAGEM ...................................................................................................... 35 BATERIAS ................................................................................................................................... 37 CONVERSORES ............................................................................................................................ 37 GERADORES................................................................................................................................ 38 COMPARAÇÃO E DISCUSSÃO DE RESULTADOS ........................................................................... 40 DETERMINAÇÃO DE PONTOS INICIAIS DA CARGA ....................................................................... 40 EFEITO DE PERMITIR A CARGA DE “UNSERVED” ......................................................................... 41 MUDANÇAS NO RECURSO SOLAR GLOBAL ................................................................................. 42 EMISSÕES DE CO2 ...................................................................................................................... 43 PRODUÇÃO PV ........................................................................................................................... 44

5.3.6. 5.3.7. 6.

PRODUÇÃO DO GERADOR ........................................................................................................... 45 NÚMERO DE BATERIAS ............................................................................................................... 46

CONSIDERAÇÕES FINAIS............................................................................................................ 47

BIBLIOGRAFIA ........................................................................................................................................ 48

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1. Introdução ao Estudo A questão energética é uma questão de destaque na vida das sociedades contemporâneas. A capacidade de produção, de distribuição, de conservação, de otimização do uso da energia, a diversificação das fontes energéticas, fontes renováveis de energia, os avanços da biotecnologia e as tecnologias bioenergéticas com programas inovadores no Brasil como do álcool e o do bio-diesel, em franco desenvolvimento, os problemas ambientais envolvidos em cada uma das soluções tecnológicas apresentadas, as matrizes que se desenham e redesenham o consumo, a capacidade estrutural de atendimento à demanda social e industrial, as políticas do setor, a energia como produto de exportação, as grandes, as médias e as pequenas usinas hidrelétricas, a água, sua abundância e escassez, a alternativa termoelétrica, a solução nuclear. Ao longo dos anos o maior desafio para a ciência nessa área, foi, e ainda é, desenvolver equipamentos que convertam eletricidade, com eficiência e baixo custo. Durante o presente trabalho serão apresentadas e comparadas as conversões de energia em eletricidade, tanto pela energia solar fotovoltaica (PV) quanto pela eletricidade obtida de geradores a diesel e utilizando ainda baterias.

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2. Resumo do Software Homer 2.1. Introdução

HOMER é um programa de computador que simplifica a tarefa de avaliação do projeto. Os algoritmos da análise de otimização e de sensibilidade do HOMER permitem uma avaliação econômica e técnica de um grande número opções da tecnologia e esclareça a variação dos custos na tecnologia e na disponibilidade do recurso de energia. HOMER modela tecnologias da energia convencional e renovável.

2.2. O Que é e Como Usar Programa

O HOMER é um o modelo de otimização de micropower que simplifica a tarefa de projetos de avaliação de fora da grade conectada para uma variedade de aplicações. Quando se projeta um sistema de força, é necessário fazer muitas decisões sobre a configuração do sistema, como: quais componentes são necessários incluir no projeto do sistema; a quantidade e tamanho de cada componente. As inúmeras opções e variações em tecnologia tornam estas decisões difíceis. A otimização do Homer e dos algoritmos

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de análise de sensibilidade avaliam estas possíveis configurações de sistema com mais facilidade. Para usar o HOMER, é necessário proporcionar um modelo com inputs que descreve opções de tecnologia, despesas de componentes e disponibilidade dos recursos. O HOMER usa estes inputs para simular diferentes sistemas de configurações ou combinações de componentes, gerando resultados que podem ser vistos como uma lista de possíveis configurações ordenada por custos. O HOMER também exibe os resultados de simulação através de uma larga variedade de tabelas e gráficos que o ajudam a comparar as configurações e avaliar seus méritos econômicos e técnicos. É possível exportar estas tabelas e gráficos para seu uso em relatórios e apresentações. Quando se deseja explorar os efeitos causados pelas mudanças nos fatores - como a possibilidade que recursos e condições econômicas podem influir na rentabilidade da configuração de diferentes sistemas - é possível usar o modelo para executar análises de sensibilidade. Para a execução dessa tal análise, é necessário proporcionar ao HOMER, valores de sensibilidade que descrevem uma gama de disponibilidade de recursos e despesas de componentes. O HOMER simula cada configuração do sistema em cima da gama de valores. É possível usar os resultados da análise de sensibilidade para identificar os fatores que têm o maior impacto no projeto de um sistema de força. Você também pode usar a análise de sensibilidade do HOMER para responder as perguntas gerais sobre opções de tecnologia, planejamento e decisões de política.

2.3. Funcionamento do Homer

2.3.1. Simulação O HOMER simula a operação de um sistema fazendo cálculos de balanço de energia para cada uma das 8,760 horas do ano. Durante cada hora, o HOMER compara a demanda elétrica e térmica que o sistema pode prover por àquela hora e calcula os fluxos de energia de e para cada componente do sistema. Para sistemas que incluem baterias ou geradores combustível-motorizados, o HOMER decide também durante cada hora como operar os geradores e se deve carregar ou descarregar as baterias.

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O HOMER executa estes cálculos de balanço de energia para cada configuração do sistema considerado. Determina-se então se uma configuração é possível, por exemplo, se pode conhecer a demanda elétrica debaixo das condições especificadas e calcula-se o custo de instalar e operar o sistema em cima da vida do projeto. O sistema calcula as despesas como: capital, substituições, operações e manutenções, combustíveis e interesses.

2.3.2. Otimização Após simular as possíveis configurações do sistema, o HOMER exibe uma lista de configurações, ordenada por custo de presente líquido (custo ás vezes chamado de ciclo de vida) que pode ser comparado às opções de projeção do sistema.

2.3.3. Análise de Sensibilidade Ao definir variáveis de sensibilidade como inputs, o HOMER repete o processo de otimização para cada variável de sensibilidade que foi especificada. Por exemplo, se você definir velocidade de vento como uma variável de sensibilidade, o HOMER simulará configurações de sistema para a gama de velocidades de vento especificada.

2.4. Utilizando a Ferramenta

A primeira etapa é formular uma questão que o HOMER seja capaz de colaborar para solucionar. O programa é capaz de solucionar diversos problemas relacionados ao desenvolvimento de novos sistemas, tais como qual o custo de instalação de determinado equipamento ou máquina e qual o benefício que trará. Em seqüência deve-se criar um novo documento. O file do HOMER contém todas as informações sobre as opções de tecnologia, custos de componentes e recursos disponíveis demandados para análise de novos sistemas. O programa também contém resultados de qualquer cálculo que fazem parte da otimização e analise de sensibilidade de processos.

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É necessário criar um diagrama esquemático que apresenta todas as opções da tecnologia que o usuário pode considerar. Deve-se construir o diagrama esquemático para dar informação ao HOMER sobre os componentes a considerar para responder a sua pergunta. O diagrama esquemático pode incluir os componentes que não estão no projeto optimal. Além disso, devem-se colocar os inputs (dados de entradas) que descrevem opções de tecnologia, custos de componentes, tamanhos e quantidade de cada componente. Também devem ser inseridos dados relativos a detalhes do recurso, os quais descrevem a disponibilidade da radiação solar, de vento, de hydro, e de combustível para cada hora do ano. Para solar, o vento, e recursos hydro, você pode ou importar dados de um file formatado, ou para usar HOMER synthesize, dados de hora em hora dos valores mensais médios. HOMER verifica grande parte dos valores que entram nas janelas de entrada para assegurar se fazem sentido técnico. Se HOMER observar valores que não o sentido ele indicará mensagens de aviso e de erro na janela principal. O programa simula configurações de sistema com todas as combinações dos componentes que o usuário especificou nas entradas. HOMER rejeita todos dos resultados que não se encontram com adequados aos recursos disponíveis ou aos confinamentos especificados. Utilizando o software Homer também é possível otimizar resultados para melhor os programa/processo. Por exemplo, é possível verificar se adicionando baterias irá reduzir a quantidade de excesso de energia produzida pelo sistema. Para aprimorar ainda mais o resultado apresentado pelo programa o usuário pode inserir mais variáveis, variáveis de sensibilidade. A análise da sensibilidade permite, por exemplo, que se explore como as variações na velocidade de vento anual média e os preços de combustível diesel afetam o projeto optimal do sistema. Uma outra maneira dizer isto é que a análise lhe mostrará a escala das velocidades de vento anuais médias e dos preços diesel para as quais faz sentido incluir turbinas de vento no sistema. Alguns inputs aceitos pelo HOMER: •

Bateria

•

Fonte de energia, seja eólica, solar, biomassa, etc.

•

Caldeira

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•

Eficiência

•

Óleo

•

Custos

•

Energia Solar

2.5. Conclusão

HOMER é primeiramente um modelo econômico. È possível utilizar HOMER para comparar combinações de diferentes de tamanhos e quantidades de componentes, e explorar como as variações do custo da disponibilidade e do sistema do recurso afetam o custo de instalar e de operar projetos. Alguns dados técnicos importantes, incluindo níveis de tensão da barra-ônibus, desempenho de intra-hora dos componentes, e estratégias diesel complexas da expedição do gerador estão fora do escopo de um modelo tal como HOMER.

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3. Using HOME® Software, NREL's Micropower Optimization Model, to Explore the Role of Gen-sets in Small Solar Power Systems, Case Study: Sri Lanka 3.1. Introdução

A energia solar fotovoltaica (PV), consiste na conversão de energia solar em eletricidade. Esse sistema PV oferece um custo alternativo às caras extensões de “grid” em áreas remotas do mundo. O sistema solar aplicado em casas, geralmente tem como utilidade fornecer energia a pequenas lâmpadas fluorescentes e a outras pequenas aplicações. Os custos desse sistema apresentam-se muito mais vantajosos quando comparados aos custos de operação, manutenção e abastecimento da eletricidade obtida de geradores a diesel. Entretanto, quanto maiores os requisitos para o carregamento do sistema solar, mais se faz presente a necessidade da adição de um gerador a diesel como sistema de reserva. Assim, um sistema híbrido PV/diesel se torna a opção mais viável mesmo com um custo mais elevado. O sistema solar de uma pequena cidade pode incluir o abastecimento de energia a casas, a um centro comunitário, escolas e inclusive à iluminação das ruas. Por exemplo, um sistema híbrido 20-kW PV/ 75-kW diesel fornece energia a uma cidade tibetana de 1000 pessoas que possui uma demanda diária de 75 kWh. Esse gerador reserva atua em momentos de pico de energia e também quando o tempo nublado limita a fonte solar. O software HOMER é capaz de avaliar uma gama de opções de equipamentos a fim de otimizar pequenos sistemas de energia. Para isso, ele varia os parâmetros e as restrições do sistema. Esse estudo explora o papel dos geradores reservas nas reduções dos custos totais dos sistemas. Este foi focado em Sri Lanka, dado que ele possui um extensivo programa relativo a sistemas solares de energia para casas, além de esforços contínuos para fornecer eletricidade a áreas rurais. O HOMER simulou operações de milhares de sistemas diferentes, utilizando ou não o gerador reserva. Dessa maneira, ele pôde identificar o menor custo do sistema, em

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função da demanda de energia e de outras variáveis. Os resultados do HOMER foram utilizados para analisar o momento em que o sistema híbrido PV/ diesel/ bateria passa a ter um custo-benefício melhor que um sistema simples de PV/ bateria. O HOMER primeiramente roda uma simulação de todas as configurações possíveis dos tipos de sistema. A velocidade desse processamento dos dados permite que sejam avaliadas milhares de combinações. Além disso, essa simulação é feita estipulando o resultado para cada hora de todos os dias do período analisado, aumentando a precisão em relação aos modelos estatísticos (os quais geralmente informam apenas a performance média por mês de cada sistema). Complementando as vantagens do software, vê-se que ele é capaz de medir a eficiência parcial do gerador à diesel, ou seja, quando não está operando na sua capacidade máxima. Após rodar as simulações, o HOMER classifica os casos possíveis em ordem de aumento de custos do sistema. Estes custos são relativos aos valores de aquisição, reposição, operação, manutenção e abastecimento do sistema. As análises são repetidas para diferentes valores de composição dos custos.

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3.2. Suposições e Entradas para o Modelo

O perfil da demanda é baseado em uma única casa hipotética. Há uma pequena base de 5W para a demanda durante o dia inteiro alternando picos de 20W pela manhã e no horário de almoço. Quando chega a noite, o consumo aumenta apresentando um pico de até 40W que engloba a utilização de lâmpadas fluorescentes e rádios. O total então, é de um consumo médio de 305W/hora diários por casa.

Demanda horária padrão

A análise do HOMER determina como as mudanças nas variáveis de entrada impactam no sistema e também fornece uma classificação relativa aos diferentes sistemas. Ao simular os sistemas variando a demanda, o estudo transforma uma análise de uma única casa em uma análise de toda uma comunidade. Para simplificar as análises, o perfil da demanda foi mantido constante e as variações do valor da demanda foram feitas proporcionalmente à forma do perfil inicial. Ou seja, não foi considerado o aumento do consumo de energia pela manhã relacionado ao funcionamento de escolas e clínicas. A análise de sensibilidade foi tida num intervalo de 0.3 kWh/d a 16 kWh/d.

3.2.1. Fonte Solar A fonte solar era usada em Sri Lanka em uma localidade de 7° 30' N latitude e 81° 30' E longitude. Os dados da radiação solar dessa região foram obtidos no site da NASA Surface Meteorology and Solar Energy. Tem-se então que a média anual da radiação solar para esta área é de 5.43 kWh/m2/d.

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Padrão da radiação solar anual para o Sri Lanka

Simulações adicionais foram feitas utilizando o padrão de radiação solar do sudeste do Egito. Isso provoca uma visão dos efeitos no sistema de uma radiação solar maior.

3.2.2. Preço do Combustível Diesel O estudo inclui a análise de sensibilidade no preço do diesel. Esse preço pode variar consideravelmente baseado na região, custos de transporte, e preço de mercado. As informações de preço do Banco Mundial e da International Energy Agency (IEA) apontam a média do preço do diesel variando entre $0.40/L e US$0.70/L no ano de 2000.

Dados de entrada do Diesel

3.2.3. Economia Foi assumida uma taxa real de interesse de 6%. Essa taxa real de interesse é igual à taxa nominal de interesse menos a taxa de inflação. O valor apropriado dessa variável depende das condições macroeconômicas, força das finanças e políticas de incentivo.

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O HOMER converte o custo de capital de cada componente em um custo amortizado das componentes de tempo de vida e usando a taxa de desconto real.

Dados Econômicos

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3.2.4. Restrições de Confiabilidade A performance econômica de um sistema de energia renovável pode ser significantemente melhorada se uma pequena porção da demanda anual não for atendida. Isso é verdade para os casos extremos em que há picos de demanda de energia após uma seqüência de dias nublados. Se o sistema ficar baixo por apenas uma pequena fração do ano ou se gastos desnecessários forem contidos quando o banco da bateria estiver baixo, uma quantia significativa pode ser economizada. O software modela este cenário com uma restrição de capacidade. O padrão vem ajustado para 0% (sistema atendendo toda a demanda). As analises de sensibilidade foram feitas também para casos em que 0,5% a 5% da demanda não foram atendidos.

3.2.5. Equipamentos Considerados

Alguns detalhes dos equipamentos considerados nas simulações estão listados no quadro a seguir.

3.2.5.1.Painéis de fotovoltagem Painéis de fotovoltagem foram especificados com custos de aquisição e reposição de US$7.50/W. Esse custo inclui transporte, tarifas, instalação e encontros com o fornecedor. Geralmente é necessária a manutenção da bateria em um sistema PV, mas muito pouca no painel em si. Um fator de 90% foi aplicado na produção elétrica de cada painel. Esse fator reduz a produção de PV em 10% para aproximar aos efeitos de temperatura e poeira dos -16-

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painéis. Estes são modelados de forma que estejam fixos, apontados para o sul e a um ângulo igual à latitude do local.

3.2.5.2.Baterias O HOMER usa o Kinetic Battery Model e elas são representadas como um sistema de “dois tanques”. Um fornece imediatamente capacidade disponível e o outro pode apenas ser descarregado a uma taxa limitada. Trojan T-105s foram escolhidas porque são opções populares e baratas. O software considerou como se houvesse 54 dessas baterias. Entretanto, em uma situação real, seria preferível utilizar um menor número de baterias maiores, como a Trojan L-16. Essa distinção não afeta a análise.

3.2.5.3.Conversores As eficiências do inversor e do retificador foram supostas para ser 90% e 85% para todos os tamanhos considerados. O HOMER simulou cada sistema com conversores entre o inversor e o gerador. Esses equipamentos não podem operar em paralelo. Em um sistema simples, a energia não pode vir simultaneamente do gerador e da bateria.

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3.2.5.4.Geradores Existem vários geradores a diesel disponíveis no mercado. Os produtores e distribuidores fornecem informações diferentes, o que dificulta a comparação entre eles. Um parâmetro importante para a simulação no HOMER é a eficiência de utilização parcial. O gerador não funciona com menos que 30% de sua capacidade. Os custos de operação e manutenção para os geradores foram listados por hora de operação. O HOMER determina o tempo em que o gerador precisa ser usado no ano e calcula os custos totais de operação. Os custos usados para este estudo foram muito conservadores e na realidade devem ser bem maiores. Apenas um gerador foi permitido por sistema. E ele precisa ser grande o suficiente para suprir os picos da demanda. HOMER considerou dois diferentes tipos de estratégia: • Demanda imediata – o gerador fornece apenas a energia necessária para suprir a demanda no respectivo momento; • Ciclo de carregamento – uma vez operando, o gerador utiliza o máximo de energia possível para carregar as baterias para um possível caso de alto pico.

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3.3. Resultados e Discussão

O custo da energia foi, primeiramente, calculado e traçado para os três tipos do sistema sobre cargas crescentes, identificando o ponto inicial da carga entre o PV e um sistema híbrido. Variações na confiabilidade, no recurso solar, e na mudança do preço do diesel constituem este ponto inicial.

3.3.1. Determinação de Pontos Iniciais da Carga Enquanto a carga do sistema aumenta, o custo das curvas de energia identifica os pontos iniciais específicos da carga para os tipos diferentes de sistemas. A Figura a seguir mostra os resultados para sistemas com 100% confiabilidade, radiação solar global de 5.43 kWh/m2/d, e um preço diesel de US$0.50/L. que o sistema de PV/bateria tem o custo o mais baixo da energia para cargas pequenas até aproximadamente 3.5 kWh/d em um custo da energia (COE) de US$0.85/kWh. Neste momento, a curva do híbrido PV/diesel/bateria cruza a curva de PV/bateria. As cargas acima deste ponto inicial são melhores servidas por um sistema híbrido. Em algumas cargas mais elevadas, o sistema de diesel/bateria tem um custo mais baixo em relação à energia do sistema de PV/bateria.

3.3.2. Efeito de permitir a carga de “Unserved” O ponto inicial onde os sistemas de PV/diesel/bateria se tornam mais econômicos do que o sistema de PV/bateria é onde as cargas encontram-se mais elevadas.

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Com os custos mais baixos, tais sistemas conseguem competir com os sistemas híbridos de PV/diesel/bateria ao servir a cargas maiores. Isto pode ser visto na figura 4. Quando o preço de combustível diesel aumenta a US$0.80/L no gráfico na direita, o sistema do PV torna-se mais competidor com o sistema híbrido. Isto reflete o fato que os sistemas que são primeiramente PV mas requerem a confiabilidade 100% podem somente necessitar funcionar muito o diesel para pouco número das horas para conseguir esse nível da confiabilidade. Com esse pequeno “run-time” diesel, o preço do combustível diesel não tem um efeito grande na economia total.

3.3.3. Mudanças no recurso solar global As mesmas simulações foram feitas com variações na radiação solar global disponível para avaliar o efeito do recurso solar nos pontos iniciais da carga e nos tipos “optimal” do sistema. Um perfil solar de Egipto do sul forneceu uma região com a radiação solar média mais elevada do que Sri Lanka. Os pontos iniciais da carga mudaram com estas mudanças na radiação e afetaram a escala da carga onde um sistema de PV/bateria era mais econômico do que um híbrido de PV/bateria/diesel. Aumentando o recurso solar, o sistema de PV/bateria torna-se “optimal” sobre uma escala maior das cargas. Estes efeitos no tipo “optimal” do sistema são ilustrados pelos gráficos em figura abaixo.

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3.3.4. Efeito do preço de combustível

O gráfico de OST para Sri Lanka em figura 6 mostra que o preço de combustível diesel tem pouco impacto no ponto inicial eficaz do custo entre um PV/bateria e um sistema de PV/diesel/bateria. A linha que separa o PV e os sistemas híbridos são quase verticais. Entretanto, se algumas reservas de carga são permitidas durante todo o ano, o preço de combustível torna-se mais importante para o tipo “optimal” do sistema. Figura 7 mostra que quando a falta da capacidade de 5% é reservada, os sistemas maiores de PV/bateria se transformam mais competidor, em relação aos custos, comparados ao híbrido, em todos os preços de combustível.

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3.3.5. Desafios no processo da análise Ao executar uma análise da sensibilidade na carga, muitos tamanhos de cada tipo do equipamento devem ser considerados para encontrar-se com a escala das cargas avaliadas. Para reduzir HOMER dos tempos da computação os funcionamentos foram executados em um processo iterativo. Inicialmente, o espaço da busca da otimização considerou somente alguns tamanhos componentes sobre uma escala grande. Similarmente, as análises da sensibilidade cobriram uma escala grande com poucos pontos. Isto ajudou diminuir o “run-time” inicial. Com cada funcionamento sucessivo, mais opções e mais variáveis foram adicionados para aumentar a definição e para preencher os espaços da busca e da sensibilidade. Para o exemplo, os resultados finais mostrados previamente ilustram uma análise da sensibilidade do preço diesel sobre uma escala de US$0.30/L a US$0.80/L com incrementos de US$0.10/L.

3.4. Conclusão

Os sistemas de PV/bateria foram encontrados para ser mais econômicos para cargas que variam de 3 kWh/d a 13 kWh/d dependendo da confiabilidade, do recurso solar, e do preço de combustível diesel. As cargas acima deste ponto inicial serão servidas melhor por um sistema do híbrido PV/generator/battery. As exigências da confiabilidade, o recurso solar, e o preço de combustível deslocam o ponto inicial exato para uma situação particular. Permitindo que alguma porcentagem pequena da carga fique reservada durante todo o ano, o sistema de PV/bateria torna-se economicamento mais viável do que os sistemas híbridos em relação a uma escala maior das cargas.

HOMER confirmou a noção intuitiva que encontrando um sistema em uma região de uma radiação solar média mais elevada favorece os sistemas de PV/bateria do que os sistemas híbridos, pois movem o ponto inicial para cargas maiores.

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Onde a confiabilidade elevada foi requerida, o preço de combustível teve, surpreendentemente, pouco efeito no ponto inicial entre PV/bateria e sistemas híbridos sobre a escala dos sistemas pequenos aqui considerados.

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4. Simulação no Homer A seguir serão apresentados algumas janelas relevantes da simulação, em Homer, do Case Siri Lanka.

4.1. Dados de entrada para a Primary Load:

Data source: Synthetic Scaled annual average: 0.3, 1.0, 2.0, 8.0, 12.0, 16.0, 4.0, 6.0, 3.0 kWh/d Daily noise: 15% Hourly noise: 20%

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4.2. Dados de entrada para a PV (Photovoltaic):

Sizes to consider: 0.00, 0.05, 0.10, 0.20, 0.25, 0.30, 0.40, 0.50, 0.75, 1.00, 1.25, 1.50, 2.00, 2.50, 3.00, 3.50, 4.00, 5.00 kW Lifetime: 20 yr Derating factor: 90% Tracking system: No Tracking Slope: 7.5 deg Azimuth: 0 deg Ground reflectance: 20%

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4.3. Dados de entrada para a Solar Resource:

4.4. Equipamentos Considerados:

4.5. Recursos:

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4.6. Simulação em Progresso:

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5. Case Brasil - Uma Adaptação à Realidade Brasileira do Case Study: Sri Lanka. Anteriormente, foi analisado o artigo “Using HOMER® Software, NREL’s Micropower Optimization Model, to Explore the Role of Gen-sets in Small Solar Power Systems – Case Sri Lanka”, que explora o papel dos geradores reservas nas reduções dos custos totais dos sistemas e que foi focado em Sri Lanka, dado que ele possui um extensivo programa relativo a sistemas solares de energia para casas, além de esforços contínuos para fornecer eletricidade a áreas rurais. O presente estudo visa aplicar estas análises à realidade brasileira, e como referência será utilizando o perfil da demanda de uma típica vila rural localizada no nordeste do Brasil no estado da Bahia. Para tanto será utilizado como referência o artigo: “Developing Power Business Plan: Empowering The Bottom of the Pyramid”.

5.1.1.

Suposições e Entradas para o Modelo e Comparação com Caso Base:

Sri Lanka.

De acordo com a tabela a seguir, essa vila hipotética possui as seguintes características: Suposição

Medidas Número de pessoas na cidade

500

Fonte 500 pessoas é uma cidade de tamanho médio Nível médio de eletricidade necessária para aumentar a produtividade ( EPRI estimado)

Média do consumo de energia esperado

500 kWh/ano/pessoa

Tamanho esperado do sistema

100 kW

Capacidade necessária esperada para alcançar os picos de carga devido ao perfil da demanda de eletricidade

Tempo ocioso do sistema (% do tempo em que não se está gerando energia)

0

Desenvolver energia fornece 24 horas de eletricidade para uso produtivo; podese especificar % mais baixo no modelo

Velocidade média do vento

7,26 m/s

Radiação solar média

4,9 kWh/m2/dia

Retirado do site de ventos do Brasil (GE Energia do Vento) Média para 12º de latitude (Bahia)

Características da vila hipotética na Bahia. Fonte: “Developing Power Business Plan: Empowering The Bottom of the Pyramid”.

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De acordo com os gráficos abaixo, o consumo diário da vila mantém uma média de 20kW durante o dia com picos de quase 60 kW durante a noite, enquanto no caso Sri Lanka o consumo atinge picos de 40W. É importante lembrar que o caso Sri Lanka se refere a uma residência enquanto o caso Bahia se refere a uma vila hipotética.

Consumo semanal de energia do Case Brasil. Fonte: “Developing Power Business Plan: Empowering The Bottom of the Pyramid”.

Para fins de estudo, procurou-se adaptar os dados da vila da Bahia para uma residência na mesma região. De acordo com dados do IBGE, a média de pessoas a residir em uma mesma propriedade na Bahia é três, logo, dividindo-se o número de 500 pessoas na cidade por 3, obtemos o número aproximado de 167 residências. Para reduzir todos os valores obtidos no artigo (“Developing Power Business Plan: Empowering The Bottom of the Pyramid”) para uma única residência, todos os dados equivalentes foram divididos por 167. Assim como foi realizado no Relatório 1, o perfil da demanda será mantido constante e as variações do valor da demanda foram feitas proporcionalmente à forma do perfil inicial. A análise de sensibilidade será obtida num intervalo de 500 kWh/dia a 750 kWh/dia.

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Empresa 1 – Termodinâmica 2007/01

Janela Homer: Primary Load Inputs - Case Sri Lanka

Janela Homer: Primary Load Inputs – Case Brasil.

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5.1.1.1.Fonte Solar

A fonte solar era usada em Sri Lanka em uma localidade de 7° 30' N latitude e 81° 30' E longitude. Tem-se então que a média anual da radiação solar para esta área é de 5.43 kWh/m²/dia. Já para o caso brasileiro, a fonte solar utilizada foi referente à uma localidade de 13º 01' 49" S Latitude e 39º 36' 17" O Longitude, localizada no Nordeste do país, na Bahia. Portanto, a média de radiação solar obtida foi de 4,9 kWh/m²/dia.

Janela Homer – Solar Resource Inputs - Case Sri Lanka

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Janela Homer – Solar Resource Inputs – Case Brasil

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Empresa 1 – Termodinâmica 2007/01

5.1.1.2.Preço do Combustível Diesel

Para fazer a simulação do Case Sri Lanka, utilizamos as informações de preço do Banco Mundial e da International Energy Agency (IEA) que apontaram a média do preço do diesel variando entre US$0.40/L e US$0.70/L no ano de 2000. Já para o Case brasileiro, a média de preço do Combustível Diesel foi obtida a partir dos preços publicados na ANP, Agência Nacional de Petróleo, nos estados do Nordeste. Os valores obtidos variam de 1,80 R$/L a 2,05 R$/L, considerando US$1,00 = R$ 2,00. o intervalo será de 0,90 US$/L a 1,03 US$/L.

Janela Homer – Diesel Inputs - Case Brasil

Janela Homer – Diesel Inputs - Case Sri Lanka.

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5.1.1.3.Economia

No Case Sri Lanka, foi assumida uma taxa real de juros de 6%. Essa taxa real de juros é igual à taxa nominal de juros menos a taxa de inflação. No Case Brasil, a Taxa Selic de juros utilizada foi a que está em vigor no Brasil atualmente, que é de 12% a.a. O valor apropriado dessa variável depende das condições macroeconômicas, força das finanças e políticas de incentivo.

Janela Homer – Inputs Econômicos – Case Brasil.

5.1.1.4.Restrições de Confiabilidade

A performance econômica de um sistema de energia renovável pode ser significantemente melhorada se uma pequena porção da demanda anual não for atendida. O software modela este cenário com uma restrição de capacidade. O padrão vem ajustado para 0%, isto é, o sistema atendendo 100% da demanda. No entanto, as análises de sensibilidade foram feitas também para casos em que 0,5% a 5% da demanda não foram atendidos.

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5.2. Equipamentos Considerados

Para melhor análise de resultados da Case Brasil, iremos utilizar os mesmos equipamentos, com as mesmas especificações do Case Sri Lanka, porém com custos brasileiros. Assim, conseguiremos melhores resultados para uma comparação mais profunda dos dois Cases.

5.2.1. Painéis de Fotovoltagem

Os painéis de fotovoltagem foram especificados com custos de aquisição e reposição respectivamente de US$7,21/W e US$5,7/W, ainda de acordo com o mesmo artigo “Developing Power Business Plan: Empowering The Bottom of the Pyramid”, buscou-se ainda outras fontes de informação que validaram estes valores. (“Uso de Sistemas Fotovoltaicos Interligados a Rede Elétrica para Diminuição do pico de Demanda”). Enquanto no Case Sri Lanka os valores especificados para aquela região eram custos de aquisição e reposição de US$7.50/W. Um fator de 90% foi aplicado na produção elétrica de cada painel. Esse fator reduz a produção de PV em 10% para aproximar aos efeitos de temperatura e poeira dos painéis. Estes são modelados de forma que estejam fixos, apontados para o sul e a um ângulo igual à latitude do local.

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Janela Homer – Photovoltaic Inputs - Case Brasil.

Janela Homer – Photovoltaic Inputs - Case Sri Lanka.

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5.2.2. Baterias

As baterias foram especificadas conforme os dados organizados no quadro abaixo:

Fonte :“Using HOMER® Software, NREL’s Micropower Optimization Model, to Explore the Role of Gen-sets in Small Solar Power Systems – Case Sri Lanka”.

Trojan T-105s foram escolhidas porque são opções populares e baratas. O software considerou como se houvesse 54 dessas baterias. Entretanto, em uma situação real, seria preferível utilizar um menor número de baterias maiores, como a Trojan L-16. Essa distinção não afeta a análise.

5.2.3. Conversores

Os conversores também estão especificados conforme o quadro abaixo:

Fonte :“Using HOMER® Software, NREL’s Micropower Optimization Model, to Explore the Role of Gen-sets in Small Solar Power Systems – Case Sri Lanka”.

As eficiências do inversor e do retificador foram supostas para ser 90% e 85% para todos os tamanhos considerados.

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O HOMER simulou cada sistema com conversores entre o inversor e o gerador. Esses equipamentos não podem operar em paralelo. Em um sistema simples, a energia não pode vir simultaneamente do gerador e da bateria. 5.2.4. Geradores

De acordo com o artigo “Developing Power Business Plan: Empowering The Bottom of the Pyramid”, os custos relativos aos geradores em relação à aquisição e reposição são respectivamente: US$ 0,28/W e US$0,2/W O gerador não funciona com menos que 30% de sua capacidade. Os custos de operação e manutenção para os geradores foram listados por hora de operação. O HOMER determina o tempo em que o gerador precisa ser usado no ano e calcula os custos totais de operação. Apenas um gerador foi permitido por sistema. E ele precisa ser grande o suficiente para suprir os picos da demanda. HOMER considerou dois diferentes tipos de estratégia: • Demanda imediata – o gerador fornece apenas a energia necessária para suprir a demanda no respectivo momento; • Ciclo de carregamento – uma vez operando, o gerador utiliza o máximo de energia possível para carregar as baterias para um possível caso de alto pico.

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Janela Homer – Generator Inputs - Case Brasil.

Janela Homer – Generator Inputs - Case Sri Lanka.

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5.3. Comparação e Discussão de Resultados

O custo da energia foi, primeiramente, calculado e traçado para os três tipos do sistema sobre cargas crescentes, identificando o ponto inicial da carga entre o PV e um sistema híbrido.

5.3.1. Determinação de Pontos Iniciais da Carga Enquanto a carga do sistema aumenta, o custo das curvas de energia identifica os pontos iniciais específicos da carga para os tipos diferentes de sistemas. As Figuras a seguir mostram os resultados para sistemas com 100% confiabilidade, radiação solar global de 5.43 kWh/m²/d e 4.9 kWh/m²/d, e um preço diesel de $0.50/L e $0.9/L, para Sri Lanka e Brasil respectivamente.

Case Sri Lanka: O sistema de PV/bateria tem o custo o mais baixo da energia para cargas pequenas até aproximadamente 3.5 kWh/d em um custo da energia (COE) de US$0.85/kWh. Neste momento, a curva do híbrido PV/diesel/bateria cruza a curva de PV/bateria. As cargas acima deste ponto inicial são melhores servidas por um sistema híbrido. Em algumas cargas mais elevadas, o sistema de diesel/bateria tem um custo mais baixo em relação à energia do sistema de PV/bateria.

Case Sri Lanka

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Empresa 1 – Termodinâmica 2007/01

Case Brasil: O sistema de PV/bateria, assim como no Sri Lanka, tem o custo o mais baixo da energia para pequenas cargas, atingindo a 3.0 kWh/d custo da energia (COE) de US$1.334/kWh. Neste momento, a curva do híbrido PV/diesel/bateria cruza a curva de PV/bateria. Ao se considerar cargas de 16.0 kWh/d o sistema PV/bateria não é utilizado pelo otimizador, e com um valor COE de US$0.793/kWh o sistema híbrido PV/diesel/bateria é o que possui custo mais baixo, comparado ao do sistema Disel/bateria com COE de US$0.827/kWh.

$3,0

$2,5

PV - DIESEL - BATT PV - BATT DIESEL - BATT

COE(US$/kWh)

$2,0

$1,5

$1,0

$0,5

$0,0 -

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

18,0

Load (kWh/d)

Case Brasil

5.3.2. Efeito de permitir a carga de “Unserved” Para efeito comparativo, pode-se variar o custo do diesel no case Sri Lanka e perceber uma configuração similar à encontrada no case Brasil. O ponto inicial onde os sistemas de PV/diesel/bateria se tornam mais econômicos do que o sistema de PV/bateria é onde as cargas encontram-se mais elevadas. Com os custos mais baixos, tais sistemas conseguem competir com os sistemas híbridos de PV/diesel/bateria ao servir a cargas maiores. Isto pode ser visto na figura a seguir, do case Sri Lanka, quando o preço de combustível diesel aumenta a US$0.80/L no gráfico na direita, o sistema do PV torna-se mais competidor com o sistema híbrido.

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Case Sri Lanka

5.3.3. Mudanças no Recurso Solar Global Da mesma maneira, alterando o recurso solar do case Sri Lanka, de maneira a aumentar a energia obtida através do PV, resulta-se uma configuração semelhante ao case Brasil. As simulações foram feitas com variações na radiação solar global disponível para avaliar o efeito do recurso solar nos pontos iniciais da carga e nos tipos “optimal” do sistema. Um perfil solar de Egipto do sul forneceu uma região com a radiação solar média mais elevada do que Sri Lanka. Os pontos iniciais da carga mudaram com estas mudanças na radiação e afetaram a escala da carga onde um sistema de PV/bateria era mais econômico do que um híbrido de PV/bateria/diesel. Aumentando o recurso solar, o sistema de PV/bateria torna-se “optimal” sobre uma escala maior das cargas. Estes efeitos no tipo “optimal” do sistema são ilustrados pelos gráficos em figura abaixo.

Case Sri Lanka

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5.3.4. Emissões de CO2

Nas figuras seguintes pode-se comparar as emissões de CO2 de cada caso. Devido a maior utilização de raios solares, no Sri Lanka, em contraponto com a utilização do Diesel, no Brasil (conforme aumento da carga), o Brasil emitiria mais CO2 para quanquer carga considerada. CO2 Emissions vs. Primary Load 1

6,000

5,000

CO2 Emissions (kg/yr)

4,000

3,000

2,000

1,000

0

0

2

4

6 8 10 Prim ary Load 1 (kWh/d)

12

14

16

Case Sri Lanka

CO2 Emissions vs. Primary Load 1

6,000

5,000 CO2 Emissions (kg/yr)

4,000

3,000

2,000

1,000

0

0

2

4

6 8 10 Prim ary Load 1 (kWh/d)

Case Brasil

-43-

12

14

16

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5.3.5. Produção PV

Como explicitado anteriormente, a produção de energia pelo PV é menor no Case Brasil, e este fato pode ser observado nos seguintes gráficos:

PV Production vs. Primary Load 1

2,500

2,000

PV Production (kWh/yr)

1,500

1,000

500

0

0

2

4

6 8 10 Prim ary Load 1 (kWh/d)

12

14

16

14

16

Case Sri Lanka

PV Array Capacity vs. Primary Load 1

1.4

1.2

PV Array Capacity (kW)

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

0

2

4

6 8 10 Prim ary Load 1 (kWh/d)

Case Brasil

-44-

12

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5.3.6. Produção do Gerador

Em contraponto, a produção do gerador a diesel é em média menor no Case Sri Lanka para qualquer carga considerada.

Generator 1 Production vs. Primary Load 1

6,000

5,000 Generator 1 Production (kWh/yr)

4,000

3,000

2,000

1,000

0

0

2

4

6 8 10 Prim ary Load 1 (kWh/d)

12

14

16

Case Sri Lanka

Generator 1 Production vs. Primary Load 1

5,000

Generator 1 Production (kWh/yr)

4,000

3,000

2,000

1,000

0

0

2

4

6 8 10 Prim ary Load 1 (kWh/d)

Case Brasil

-45-

12

14

16

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5.3.7. Número de Baterias

A utilização de baterias é altamente variável, porém o grau de utilização possui um aumento mais significativo no Case Sri Lanka, atuando para complementar a produção do PV. Number of Batteries vs. Primary Load 1

24

18 Number of Batteries

12

6

0

0

2

4

6

8 10 Prim ary Load 1 (kWh/d)

12

14

16

Case Sri Lanka

Number of Batteries vs. Primary Load 1

18 16 14 Number of Batteries

12 10 8 6 4 2 0

0

2

4

6 8 10 Prim ary Load 1 (kWh/d)

Case Brasil

-46-

12

14

16

Empresa 1 – Termodinâmica 2007/01

6. Considerações Finais

Ao longo do trabalho foi feito um estudo sobre o papel dos geradores reserva nas reduções dos custos totais de sistemas híbridos. Nesta segunda etapa, o sistema foi focado no Brasil, tendo como referência uma típica vila rural localizada no nordeste do país, mais precisamente no estado da Bahia. O programa consistia em gerar energia a partir de um sistema híbrido de painel fotovoltaico, bateria e gerador à diesel. Após diversas análises, foi feita uma avaliação entre as informações obtidas com a combinação das opções disponíveis pelo sistema. Na primeira fase do projeto, tomou-se por base o artigo “Using HOMER® Software, NREL’s Micropower Optimization Model, to Explore the Role of Gen-sets in Small Solar Power Systems – Case Sri Lanka”, a partir de tal texto foram retiradas análises do sistema híbrido adaptado para uma residência hipotética em Sri Lanka. Em um último momento, foram realizadas comparações entre os casos no Brasil e no Sri Lanka. Os procedimentos utilizados para geração das análises foram os mesmos em ambas situações, apenas os dados de input foram modificados. As simulações foram feitas com variações na radiação solar global disponível. Por este motivo, constatou-se que o Brasil, tendo uma menor utilização de raios solares, e com isso maior utilização do gerador a diesel em detrimento do PV, emite em média, mais CO2, além de possuir um custo de energia em média mais elevado.

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Empresa 1 – Termodinâmica 2007/01

Bibliografia T. Givler and P. Lilienthal. Using HOMER Software, NREL's Micropower Optimization Model, to Explore the Role of Gen-sets in Small Solar Power Systems; Case Study: Sri Lanka. Technical Report NREL/TP-710-36774, May 2005.

HOMER

-

The

Optmization

Model

for

Distributed

Power;

http://www.nrel.gov/homer/

ANP, Agência Nacional de Petróleo – http://www.anp.gov.br

Scott Gregory Baron, Developing Power Business Plan: Empowering the Bottom of the Pyramid, University Michigan, Abril 2004.

Carolina da Silva Jardom, “Uso de Sistemas Fotovoltaicos Interligados a Rede Elétrica para Diminuição do pico de Demanda”, Tese de Mestrado, Universidade Federal de Santa Catarina.

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