dc.creator | Nascimento, Felipe Moraes do | |
dc.date.accessioned | 2024-06-07T13:33:43Z | |
dc.date.available | 2024-06-07T13:33:43Z | |
dc.date.issued | 2024-03-15 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/31994 | |
dc.description.abstract | The electricity sector is undergoing a historic transformation from the grid to the distributed
generation and storage model, and photovoltaic energy is one of the main technologies used in
this transformation around the world. In several countries, laws have been published that allow
electricity consumers to connect generation systems to the distribution network, such as Law
14,300, of January 6, 2022, in Brazil. The prosumer is the new agent in electricity markets, and
its decision-making process related to photovoltaic adoption is vulnerable to the influences of
individual heterogeneity and complex interactions, as it involves high initial investment costs,
external influences and lack of information. The different behavioral aspects give new meaning
to the consumer's relationship with energy, causing implications mainly in the relationship
between the consumer and Distribution System Operators (OSD), who are key actors in
photovoltaic acceptance. However, the proliferation of technology challenges the very nature
of natural monopoly and is not necessarily aligned with the OSD's business objectives, so it is
necessary for OSDs to be better informed for decision-making related to photovoltaic diffusion.
This research developed two models, the first based on consumer opinion and the second datadriven
from Power Big Data, an innovative approach that seeks to combine data analysis and
multi-criteria methods for measuring consumer behavior when the number of alternatives is
substantially high. The model based on consumer opinion was applied to 20 experts and 29
consumers, of which nine consumers showed a migration potential of more than 90%.
Furthermore, exploring the potential of Distribution System Operators' Power Big Data
identified 15 influential data attributes in 10 KPIs of photovoltaic technology adoption. The
case study analyzed the photovoltaic uptake potential of 25,180 consumers and 30,858
consumer units in southern Brazil. Two computational tools were developed for the practical
application of modeling, a mobile application for the opinion model and a web application for
the Power Big Data model. The results highlight the substantial contribution of the proposed
models in understanding the determining factors for the photovoltaic adoption decision and in
measuring the diagnosis of the potential to adhere to photovoltaic technology, with successful
adaptability to heterogeneous data sets and practical applicability reinforcing their usefulness
in complex environments, providing valuable insights for distribution system operators,
integrators, and policymakers. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Energia solar | por |
dc.subject | Geração distribuída | por |
dc.subject | Análise do comportamento | por |
dc.subject | Apoio à decisão | por |
dc.subject | Adoção fotovoltaica | por |
dc.subject | Operadores do sistema de distribuição | por |
dc.subject | Sustentabilidade da distribuição | por |
dc.subject | Power Big Data | eng |
dc.subject | Solar energy | eng |
dc.subject | Distributed generation | eng |
dc.subject | Behavior analysis | eng |
dc.subject | Decision support | eng |
dc.subject | Photovoltaic adoption | eng |
dc.subject | Distribution system operators | eng |
dc.subject | Distribution sustainability | eng |
dc.title | Modelo para medir o potencial de adoção dos consumidores à tecnologia fotovoltaica a partir de Power Big Data | por |
dc.title.alternative | Model to measure the potential for consumer adoption of photovoltaic technology from Power Big Data | eng |
dc.type | Tese | por |
dc.description.resumo | O setor elétrico está passando por uma transformação histórica da rede para o modelo de
geração e armazenamento distribuído, e a energia fotovoltaica é uma das principais tecnologias
usadas nessa transformação em todo o mundo. Em diversos países foram publicadas leis que
permitem aos consumidores de energia elétrica conectarem os sistemas de geração à rede de
distribuição, como a Lei 14.300, de 6 de janeiro de 2022, no Brasil. O prossumidor é o novo
agente nos mercados de eletricidade, e o seu processo de tomada de decisão relacionado a
adoção fotovoltaica é vulnerável às influências da heterogeneidade individual e interações
complexas, pois envolve alto custo de investimento inicial, influências externas e falta de
informação. Os diferentes aspectos comportamentais ressignificam a relação do consumidor
com a energia, causando implicações principalmente na relação entre o consumidor e os
Operadores do Sistema de Distribuição (OSD), que são atores-chave na aceitação fotovoltaica.
Porém a proliferação da tecnologia desafia a própria natureza do monopólio natural e não está
necessariamente alinhada com os objetivos de negócio dos OSD, com isso é necessário que os
OSD estejam mais bem informados para a tomada de decisão relacionada a difusão fotovoltaica.
Essa pesquisa desenvolveu dois modelos, o primeiro baseado na opinião dos consumidores e o
segundo orientado a dados de Power Big Data, uma abordagem inovadora que busca combinar
análise de dados e métodos multicritérios para mensuração do comportamento do consumidor
quando o número de alternativas é substancialmente elevado. O modelo baseado na opinião dos
consumidores foi aplicado em 20 especialistas e 29 consumidores, dos quais nove consumidores
apresentaram um potencial de adoção superior a 90%. Além disso, a exploração do potencial
do Power Big Data dos OSD identificou 15 atributos de dados influentes em 10 KPIs de adoção
da tecnologia fotovoltaica. O estudo de caso analisou o potencial de adoção fotovoltaica de
25.180 consumidores em 30.858 unidades consumidoras da área de concessão de um OSD do
sul do Brasil. Foram desenvolvidas duas ferramentas computacionais para a aplicação prática
da modelagem, uma aplicação mobile para o modelo de opinião e uma aplicação web para o
modelo de Power Big Data. Os resultados destacam a contribuição substancial dos modelos
propostos na compreensão dos fatores determinantes para a decisão de adesão fotovoltaica e na
mensuração do diagnóstico do potencial de aderir a tecnologia fotovoltaica, com adaptabilidade
bem-sucedida a conjuntos de dados heterogêneos e aplicabilidade prática reforçando sua
utilidade em ambientes complexos, fornecendo informações valiosos para OSD, integradores e
formuladores de políticas. | por |
dc.contributor.advisor1 | Siluk, Julio Cezar Mairesse | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8315298509051752 | por |
dc.contributor.referee1 | Rigo, Paula Donaduzzi | |
dc.contributor.referee2 | Piran, Fabio Antônio Sartori | |
dc.contributor.referee3 | Freires, Francisco Gaudêncio Mendonça | |
dc.contributor.referee4 | Pinheiro, José Renes | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/5813571951866669 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Engenharia de Produção | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |