ANÁLISE DA DIFUSÃO DA GERAÇÃO FOTOVOLTAICA DISTRIBUÍDA NO BRASIL

PREVISÕES E REALIDADE

Autores

  • Rodolfo Damásio de Castro Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Mecânica
  • Conrado Augustus de Melo Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Mecânica

DOI:

https://doi.org/10.59627/cbens.2016.1411

Palavras-chave:

Geração Distribuída, Difusão, Energia fotovoltaica

Resumo

A recente criação da Resolução Normativa nº 482 pela ANEEL permitiu que consumidores de energia elétrica passassem a atuar como micro e mini geradores distribuídos. A partir daí alguns sistemas fotovoltaicos conectados a rede foram instalados e atualmente o país conta com um pequeno mercado, aproximadamente 700 sistemas que totalizam cerca de 3 MW de geradores de energia elétrica via fonte solar. Entretanto, a difusão desses sistemas no país tem se mostrado lenta. Neste artigo dois modelos de previsão da difusão (modelo de Fisher-Pry e modelo de Bass) foram aplicados para avaliação do comportamento da difusão de geradores residenciais de energia solar fotovoltaica. Os dados utilizados foram coletados e disponibilizados no “Registro de Micro e Minigeradores distribuídos” do Banco de Informações de Geração da ANEEL.

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Referências

ANEEL, 2015, Registro de Micro e Minigeradores distribuídos, Banco de Informações de Geração. Empresa de Pesquisa Energética, 2014, Inserção da Geração Fotovoltaica Distribuída no Brasil – Condicionantes e Impactos. Nota técnica DEA 19/14. Rio de Janeiro.

Eltawil, M. A., Zhao, Z., 2010. Grid-connected photovoltaic power systems: Technical and potential problems—A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 14, n. 1, p. 112-129.

Jannuzzi, G. M., Melo, C. A., 2013, Grid-connected photovoltaics in Brazil: Policies and potential impacts for 2030, Energy for Sustainable Development, vol. 17, n. 1, p. 40-46.

Jeuland, A. P., 1995, The Bass Model a Tool to Uncover Empirical Generalizations in Diffusion of Innovations, Empirical Generalizations Conference, University of Chicago.

Kind, P., 2013. Disruptive Challenges: Financial Implications and Strategic Responses to a Changing Retail Electric Business. Edison Electric Institute.Salamoni, T. I., 2009, Um programa residencial de telhados solares para o Brasil: diretrizes de políticas públicas para a inserção da geração fotovoltaica conectada à rede elétrica, Tese de Doutorado, PPGEC, UFSC, Florianópolis.

Konzen, G., 2014, Difusão de sistemas fotovoltaicos residenciais conectados à rede no Brasil: uma simulação via modelo de Bass, Dissertação de mestrado, IEA, USP, São Paulo.

Lange, W., 2012, Metodologia de mapeamento da área potencial de telhados de edificações residenciais no Brasil para fins de aproveitamento energético fotovoltaico. Empresa de Pesquisa Energética/Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit

Milligan M., Ela, E., Hodge, B. Kirby, B., Lew, D., Clark, C., DeCesaro, J., Lynn, K., 2011. Integration of Variable Generation, Cost-Causation, and Integration Costs. The Electricity Journal, vol. 24, n. 9, p. 51-63

Height, M., J., 2000, Distributed Electricity Generation, Department of Chemical Engineering, Massachussets Institute of Technology.

Parente, V., Goldemberg, J. e Zilles, R., 2002. Comments on Experience Curves for PV Modules, Progress in Photovoltaics: Research and Applications, vol. 10, n. 8, p. 571–74.

R Core Team, 2015, R, A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Austria. Disponível em: <https://www.R-project.org/>.

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Publicado

2016-12-13

Edição

Seção

Anais