Modelo de simulação e análise de implantação da geração fotovoltaica nas instalações de um centro de pesquisa: uma abordagem segundo a RN nº 687/2015

Abstract

A necessidade de se diversificar a matriz energética mundial contribui para a implantação de fontes renováveis de energia, fator este que estimula a instalação de sistemas fotovoltaicos e a formação de recursos humanos com conhecimento básico nessa área, oferecendo alternativas que contribuam para o equilíbrio do meio ambiente. Para dar início a implantação de um sistema de geração de energia utilizando fonte solar, é importante avaliar a estimativa de energia elétrica que será produzida pelo sistema através de dados solarimétrico, levantamento do consumo de energia elétrica do cliente e seu contrato tarifário, orientação adequada dos painéis, custo da tarifa de energia elétrica junto a distribuidora local, região adequada para instalação do sistema, número de painéis fotovoltaicos, número de inversores e determinação dos circuitos de proteção. Além disso, observar os custos relacionados ao projeto e o tempo de retorno do investimento que varia de acordo com o sistema a ser aplicado, tendendo a ser suscetível a mudanças bruscas devido principalmente às legislações, incentivos tributários por parte do governo e variações no preço dos equipamentos dos sistemas e das tarifas de energia. O objetivo desta dissertação é analisar a viabilidade econômica de um sistema fotovoltaico conectado à rede instalado em um centro de pesquisa através de métodos como o Valor Presente Líquido (VPL), a Taxa Interna de Retorno (TIR) e o payback, de forma determinística e probabilística, aplicado a partir do potencial de geração disponível na região da cidade de Salvador-Ba, fazendo referência aos padrões da resolução normativa da ANEEL No 482/2012 e No 687/2015 que regulamentam a geração de energia elétrica através de fontes renováveis. Entretanto, existem condições de incertezas na economia e na implantação da tecnologia que podem provocar uma decisão precipitada. Com o método de Monte Carlo foi possível constatar a inviabilidade do projeto através de dados imprevisíveis na avaliação do investimento real utilizando distribuição de probabilidades.

ABSTRACT:

The need to diversify the world energy matrix contributes to the implementation of renewable energy sources, a factor that encourages the installation of photovoltaic systems and the training of human resources with basic knowledge in this area, offering alternatives that contribute to the balance of the environment. . To start the implementation of an energy generation system using a solar source, it is important to evaluate the estimate of electric energy that will be produced by the system through solarimetric data, survey of the client's electric energy consumption and its tariff contract, adequate orientation of the panels, cost of the electricity tariff with the local distributor, suitable region for installing the system, number of photovoltaic panels, number of inverters and determination of protection circuits. In addition, observe the costs related to the project and the time of return of the investment that varies according to the system to be applied, tending to be susceptible to sudden changes mainly due to legislation, tax incentives by the government and variations in the price of systems equipment and energy tariffs. The objective of this dissertation is to analyze the economic viability of a photovoltaic system connected to the grid installed in a research center through methods such as Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR) and payback, in a deterministic and probabilistic, applied from the generation potential available in the region of the city of Salvador-Ba, referring to the standards of the normative resolution of ANEEL No 482/2012 and No 687/2015 that regulate the generation of electricity through renewable sources. However, there are conditions of uncertainty in the economy and in the implementation of technology that can lead to a hasty decision. With the Monte Carlo method, it was possible to verify the unfeasibility of the project through unpredictable data in the evaluation of the real investment using probability distribution.