Técnicas para avaliação e proposição de soluções energéticas para pequenas zonas rurais | Techniques for assessing and proposing energy solutions in small rural areas

O uso de recursos não renováveis emitem grande quantidade de CO 2 no meio ambiente. Assim, a inserção de componentes renováveis nas matrizes energéticas e elétricas dos países é uma alternativa interessante para solucionar crises energéticas e problemas ambientais. Ambiciosos cenários de descarbonização requerem a implantação em larga escala de sistemas que utilizam biomassa, energia solar fotovoltaica e eólica. Nesta pesquisa de mestrado foram propostas duas etapas, cada uma delas com uma metodologia para avaliação e proposição de soluções energéticas em pequenas e médias propriedades rurais de um município típico da Zona da Mata do estado de Minas Gerais, Brasil. Na primeira etapa, o objetivo do estudo foi a elaboração de modelagens matemáticas capazes de estimar e otimizar a alocação do potencial energético proveniente de dejetos animais e esgoto doméstico. Para isso, fatores de conversão foram revisados, algoritmos determinísticos foram desenvolvidos e modelos não lineares foram ajustados. Os resultados indicaram um potencial total de 1,913 GWh ano -1 , sendo 99,533% provenientes de esterco animal e o restante referente ao esgoto. Em média, as propriedades possuíram potencial de 17.236,20 ± 55.137,63 kWh ano -1 e aquelas que não apresentavam potencial mínimo para implementação de projetos economicamente viáveis foram alocadas às usinas. O potencial médio por micro usina alocada variou entre 36.792 e 54.663 kWh ano -1 devido às 16 combinações entre modelos matemáticos e casos de análise financeira. Um modelo foi ajustado capaz de prever 92,4% da variação do potencial de geração em função do consumo de eletricidade anual e do lucro da produção agropecuária da propriedade. Verificou-se por análise de variância que a perspectiva de investimento em energia renovável de um produtor rural depende do conhecimento que ele possui sobre o assunto e do consumo de energia em sua propriedade. O potencial de geração de eletricidade no município atenderia à demanda e injetaria um excedente médio na rede de 7.577 kWh ano -1 por propriedade. Na segunda etapa, o sistema de geração a biomassa foi comparado aos sistemas de geração fotovoltaicos e eólicos e uma ferramenta de tomada de decisão baseada em indicadores que caracterizam as propriedades nos âmbitos financeiros, ambientais, sociais e físicos foi implementada a fim de selecionar a fonte alternativa mais viável. Os sistemas a biomassa, solar e eólico tiveram percentuais de seleção iguais a 62,16, 15,32 e 22,52%, respectivamente. Com informações sobre o perfil agro econômico das propriedades rurais e sobre a fonte alternativa mais adequada, uma rede neural artificial foi treinada para otimizar o processo de seleção. Uma acurácia média máxima de 81,80 ± 3,36% foi obtida para uma rede com quatro entradas, composta por 50 neurônios e treinada com 70% do conjunto de dados. Com a implementação de todos os sistemas de geração propostos, seriam gerados 1,975 GWh ano -1 e 435,23 toneladas de CO 2 deixariam de ser emitidas por ano. Devido ao excesso de produção, um crédito de CO 2 de 366,62 toneladas por ano seria injetado na rede. Contudo, os cenários de geração propostos tornar-se-ão realidade quando as políticas de diversificação da geração distribuída forem implementadas no Brasil. Palavras-chave: Energia - Fontes alternativas. Modelos matemáticos. Otimização matemática. Desenvolvimento rural.

The use of non-renewable resources emits a large amount of CO 2 into the environment. Thus, the usage of renewable components in the countries' energy and electrical matrices is seen as an interesting alternative to solve energy crises and environmental problems. Ambitious decarbonization scenarios require a large-scale deployment of systems that use biomass, solar photovoltaic and wind energy. In this master's research, two stages were proposed, each with a methodology for evaluating and proposing energy solutions in small and medium- sized rural properties in a typical municipality in Zona da Mata in the state of Minas Gerais, Brazil. In the first stage, the goal of the study was to develop mathematical models capable of estimating and optimizing the allocation of energy potential from animal waste and domestic sewage. For this, conversion factors were revised, deterministic algorithms have been developed and non-linear models were adjusted. The results indicated a total potential of 1,913 GWh year -1 , with 99.533% coming from animal manure and the remainder from sewage. On average, the properties had a potential of 17,236.20 ± 55,137.63 kWh year -1 and those that did not have a minimum potential for the implementation of economically feasible projects were allocated to the plants. The average potential per micro plant allocated varied between 36,792 and 54,663 kWh year -1 due to the 16 combinations between mathematical models and cases of financial analysis. An adjusted model was able to predict 92.4% of the variation in the generation potential due to the annual electricity consumption and the profit from the farm's agricultural production. It was verified by variance analysis that the perspective of investment in renewable energy of a rural producer depends on how much is him aware towards the energy consumption on his property. The electricity generation potential in the municipality would meet demand and inject an average surplus into the network of 7,577 kWh year -1 per property. In the second stage, the biomass generation system was compared to the photovoltaic and wind generation systems and a decision- making tool based on indicators that characterize the properties in the financial, environmental, social and physical fields was implemented in order to select the source more feasible alternative. The biomass, solar and wind systems had percentages of selection equal to 62.16, 15.32 and 22.52%, respectively. Considering information on the agro-economicprofile of rural properties and on the most suitable alternative source, an artificial neural network has been trained for optimizing the selection process. A maximum mean accuracy of 81.80 ± 3.36% was obtained for a network containing four inputs, built of 50 neurons and trained considering 70% of the data set. After the implementation of all the proposed generation systems, 1,975 GWh year -1 would be generated and 435.23 tons of CO 2 would no longer be emitted per year. Due to overproduction, a CO 2 credit of 366.62 tons per year would be injected into the network. However, the proposed generation scenarios will become a reality when the diversification policies of distributed generation be implemented in Brazil. Keywords: Energy - Alternative sources. Mathematical models. Mathematical optimization. Rural development.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)