Economia de energia gerada por projeto de eficiência energética com base no consumo das residências

Abstract

No Brasil, existem leis que fomentam a realização de projetos de eficiência energética para populações de baixa renda. Um desses projetos foi o Projeto Calamidade Pública, que abrangeu famílias afetadas pelas inundações no Vale do Itajaí em 2008. O projeto instalou 2.500 sistemas de aquecimento solar em residências de baixa renda em 13 municípios. O objetivo dessa pesquisa é mensurar a economia, através de medição e verificação conforme PIMVP. Para que fosse possível comparar se o projeto resultou em economia de energia, escolheu-se a Opção C do PIMVP. Para isso obteve-se os dados de consumo de energia elétrica junto à concessionária CELESC e dados climáticos (INPE e INMET) da região. Após comparação preliminar não se encontrou resultados satisfatórios; após as regressões lineares dos dados de consumo e dados climáticos, encontrou-se média dos erros muito baixo. Com isso foi possível concluir que variáveis como quantidades de pessoas nas residências, alterações de hábitos, alterações de tarifa de energia elétrica e contexto social fizeram falta no modelo.

There are laws in Brazil that foment the fulfilment of energy efficiency projects for the poorer. One of these projects was Projeto Calamidade Pública, which includes families affected by floods in Vale do Itajaí in 2008. The project installed 2500 solar heating systems in residences of low-income people in 13 towns. The objective of this paper is to measure the energy saving of this project using the international measurement and verification protocol. In order to know if this project resulted in energy saving, Option C of the PIMVP was taken. Data about the energy consumption was taken from CELESC and climatic data from INPE and INMET. After a preliminary comparison no satisfactory result was found; after linear regressions of the consumption data and climatic data the average of the errors was very low. With all this, it was possible to conclude that variables such as number of persons in the residences, changings in habits, changings in energy tarifs, were lacking in the model.