CONFERÊNCIA INTERNACIONAL DE ENERGIAS INTELIGENTES 2016 MODELAGEM DO CONSUMO ELÉTRICO DE UM CLUBE COM BASE EM INDICADORES DE DESEMPENHO ENERGÉTICO

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1 CONFERÊNCIA INTERNACIONAL DE ENERGIAS INTELIGENTES 2016 MODELAGEM DO CONSUMO ELÉTRICO DE UM CLUBE COM BASE EM INDICADORES DE DESEMPENHO ENERGÉTICO Adriano Araujo Carvalho (1), Andréa Gomes Fialho (2), Daniel Vilela Giampietro (3), Paulo Vinicius Alves Ferreira (4), (1) TRESCO Engenharia e gestão, Lima, Peru, adriano.carvalho@trescoeng.com (2) TRESCO Engenharia e gestão, Lima, Peru, andrea.gomes@trescoeng.com (3) TRESCO Engenharia e gestão, Rio de Janeiro, Brasil, daniel.giampietro@trescoeng.com (4) TRESCO Engenharia e gestão, Rio de Janeiro, Brasil, paulo.ferreira@trescoeng.com Palavras-chave Índices de desempenho energético, modelagem, predição de consumo energético, planejamento energético Resumo O presente texto propõe uma metodologia para a definição de um modelo matemático que represente o consumo de energia elétrica, informação primordial para a gestão energética. Para exemplificar a aplicação, foi implementada a sequência de passos aqui proposta utilizando-se de dados reais de um clube localizado na cidade do Rio de Janeiro, Brasil. A metodologia considera a utilização de variáveis operacionais primárias (indicadores de desempenho energético IDEs e de variáveis secundárias físicas para a definição de uma equação representativa do consumo elétrico. Essa equação, obtida através de regressão pelo método dos mínimos quadrados ordinários, estabelece o primeiro passo para o planejamento energético de organizações industriais ou comerciais. 1 Introdução Os clubes desportivos de grande porte se caracterizam por serem grandes consumidores de energia. Em sua estrutura de custos operacionais, o custo associado ao consumo de energia elétrica é significativo, podendo chegar atualmente, no Brasil, ao equivalente à 500 mil dólares anuais. Por sua natureza diversa em operações, os clubes possuem oportunidades significativas em economia de energia principalmente naquelas que envolvem adequações operacionais nos sistemas de condicionamento de ar, iluminação e aquecimento de piscinas, principais consumidores de energia elétrica e gás em clubes localizados em regiões tropicais. Adicionalmente às ações realizadas no sentido de economizar energia e conscientizar o uso racional, a norma ABNT ISO 50001:2011 indica que, com o objetivo de mensurar o resultado das ações de eficiência energética, faz-se necessário a elaboração de um planejamento energético como parte das atividades necessárias à implementação de um sistema de gestão de energia (SGE). Entende-se por planejamento energético o levantamento dos valores históricos de consumo, a definição de uma linha-base energética, a definição de um indicador de desempenho energético (IDE) e, finalmente, o estabelecimento de metas de consumo no curto, médio e longo prazos. O estabelecimento de metas energéticas, normalmente, se baseia na análise de dados históricos. No entanto, a alteração de condições da operação tal como a área, demanda ou temperatura, fazem com que os dados históricos não representem as novas condições de consumo de energia, restringindo o uso de dados históricos nas condições em que foram coletados. Quando se deseja predizer o consumo energético, esta restrição leva à necessidade de alterar as variáveis que explicam o consumo energético, baseando-se nas novas condições de operação para garantir assertividade no cumprimento das metas energéticas. Desta forma, o planejamento energético, quando elaborado com base em parâmetros energéticos, variáveis operativas e físicas extraídas da

2 operação (portanto, facilmente mensuráveis e entendíveis por todas as partes interessadas), aporta valor diferenciado na tomada de decisões que permitem o cumprimento das metas energéticas. O presente estudo propõe uma metodologia para a modelagem matemática do consumo energético baseandose em um IDE que envolva variáveis operacionais e físicas. Sua validação será feita através da aplicação da metodologia em um caso real, mais precisamente em um clube no Rio de Janeiro, Brasil. A metodologia parte da consideração de que o IDE mais comumente utilizado para representar o consumo de energia elétrica em um clube é energia por área (kwh/m² de área construída), conforme indica o guia Energy Saver Registered clubs toolkit. Como conclusão, o presente texto pretende demonstrar que a metodologia pode ser aplicável para qualquer tipo de consumidor energético, incluindo indústrias, desde que sejam identificadas as variáveis adequadas à representação do consumo energético. 2 Objetivo O objetivo do presente texto é propor uma metodologia para a modelagem do consumo energético, especialmente elétrico, com base em um IDE que envolva dados históricos de consumo, variáveis operacionais e físicas mensuráveis, validando o modelo através da aplicação do passo-a-passo aos dados de um clube. A metodologia e os resultados obtidos permitem definir uma equação que represente o consumo energético e, assim o gestor energético, juntamente com sua equipe, poderá: 3 - Métodos Conhecer as variáveis que influenciam o consumo; Identificar a influência de cada variável no consumo; Comparar o uso de energia entre sedes ou companhias do mesmo nicho de atuação; Prever o consumo energético e traduzi-lo para custos; Cumprir as metas energéticas; Devido aos seus aspectos operacionais, cada setor, industrial ou comercial, que consuma energia, possui características tais que as diferenciam quanto à demanda e à energia consumidas ao longo de um ciclo de medição, portanto, cada setor possui sua particularidade ao se calcular o IDE. O setor hoteleiro, segundo Gorrín et al., 2000, por exemplo, utiliza como IDE a razão entre energia e quartos ocupados, enquanto plantas de produção de guloseimas, tais como balas, doces e chocolates, podem utilizar, segundo Wojdalski et al., 2014, a relação ente energia e massa de produtos produzidos em uma determinada linha de produção. Já para o caso de clubes desportivos, segundo o guia Energy Saver Registered clubs toolkit, o IDE mais comumente utilizado é a razão entre energia consumida e área do clube. De forma geral, considera-se que o IDE deve ser calculado considerando-se o envolvimento de variáveis primárias que cumpram com os seguintes requisitos: Mensurabilidade Dada pela facilidade em obter ou medir os dados das variáveis; Determinação entre a variável e o consumo Dado pelo cálculo do coeficiente de determinação (R 2 ) entre as variáveis estudadas e o consumo energético; Relação com o core business da operação Dado pelo relacionamento empírico entre o objetivo da empresa e a variável estudada e o consumo energético; Dentro dessa ótica, os IDEs propostos para setores anteriormente mencionados, apesar de distintos em operação, possuem a mesma lógica de formação: Hotéis Energia elétrica é medida pela concessionária ou multimedidor local; quantidade de hospedes e quartos ocupados são contabilizados pelo back-office e a operação do hotel tem como objetivo-fim atender aos hospedes com qualidade e de forma financeiramente sustentável; Planta industrial de alimentos Energia elétrica é medida pela concessionária ou multimedidor local; a quantidade de alimentos produzidos é medida por sistemas de Manufacturing Execution System (MES) e a operação da planta tem como objetivo-fim produzir alimentos de acordo com a demanda e de forma financeiramente sustentável; Clube Energia elétrica é medida pela concessionária ou multimedidor local; a área construída está relacionada com suas operações e atividades oferecidas aos seus sócios, principal razão de ser de um clube; Observa-se que para o caso de um clube, idealmente, a extensão desse raciocínio levaria a considerar a variável quantidade de frequentadores como uma variável a ser incluída. A área construída, contudo, pode ser considerada no caso que se queira comparar mais de uma sede ou se houve uma redução/expansão da área, porém não tem

3 influência na variabilidade do consumo energético, embora sirva, convenientemente, para benchmarking. Aquele IDE deve ser, portanto, alterado para IDE eq para assegurar que o mesmo represente as variações do consumo energético do clube baseado no objeto da sua operação. A mesma linha de raciocínio deveria ser seguida para qualquer organização que não considere os aspectos mencionados para a definição dos seus indicadores. Baseando-se nas premissas indicadas, o IDE eq poderá ser utilizado para a predição de consumo energético através de uma equação matemática. A modelagem dessa equação é realizada através de cinco passos: Passo 1 Levantamento dos dados históricos das variáveis primárias e secundárias envolvidas; Passo 2 Cálculo dos IDEs por período de tempo; Passo 3 Avaliação da correlação entre as amostras do IDE calculado e o consumo de energia; Passo 4 Avaliação da representatividade do IDE no consumo energético através da linearização da relação entre as variáveis e do cálculo do coeficiente de determinação (R 2 ); Passo 5 Aprovação do modelo, caso R 2 seja maior que 0,75 ou adição de novas amostras de outras variáveis, caso o R 2 seja inferior a 0,75, até que a equação que relacione o consumo de energia e as variáveis escolhidas tenha R 2 superior a 0,75; Segundo Gorrín et al., 2000, as variáveis secundárias distintas àquelas relacionadas com a operação e aspectos físicos podem envolver, por exemplo, grandezas físicas (temperatura, pressão, umidade) ou a análise das variáveis anteriormente consideradas em turnos de operação ou períodos (estações do ano). A escolha de variáveis secundárias pode ser realizada baseando-se na correlação (positiva ou negativa) entre as amostras e o consumo energético calculados no terceiro passo. Quanto maior a correlação entre as variáveis, melhor o coeficiente de determinação da equação que representa o consumo. Finalmente, de posse dos dados históricos de variáveis primárias representativas para a formação do IDE eq, variáveis físicas ou operacionais secundárias que apresentem alta correlação com a variação de energia, é possível calcular a equação que descreve o comportamento energético do caso analisado e traduzi-la para custos, o que consiste no objetivo principal desse estudo. 4 Resultados Seguindo a metodologia sugerida no item anterior, são apresentados os resultados obtidos através da aplicação dos passos propostos. Para o caso em questão, foram selecionados como variáveis primárias o consumo de energia elétrica mensal e o número de frequentadores do clube por mês para formar o IDE (desconsiderando qualquer alteração de área construída no período de análise) e a média de temperatura mensal como variável secundária para a definição da equação do modelo energético (maior valor de correlação entre os dados). Tabela 1 Dados históricos de consumo energético clube ano 2014/2015/2016 Meses Frequentadores /Mês Consumo de energia elétrica/mês (kwh/mês) IDE (kwh/frequentadores) Temperatura média mensal (Cº) Dez ,56 27,8 Jan ,98 29,8 Fev ,32 28,5 Mar ,19 26,9 Abr ,54 25,5 Mai ,05 23,6 Jun ,43 22,9 Jul ,47 23,3 Ago ,15 23,8 Set ,31 24,2 Out ,13 25,4 Nov ,26 26,2 Dez ,22 28,1 Jan ,16 27,0

4 Tabela 2 Correlação entre consumo de energia e demais variáveis Variável 1 Variável 2 Correlação Frequentadores/Mês IDE (kwh/frequentadores) Temperatura média mensal (Cº) Consumo de energia elétrica/mês (kwh/mês) 0,418 0,645 0,872 Gráfico 1 Equação que descreve o comportamento energético do clube em função do IDE (kwh/quantidade de frequentadores) e coeficiente de determinação R 2 Observa-se, no gráfico 1, que o valor de R 2 é 0,53. Em sendo um coeficiente representativo do ajuste linear entre duas variáveis, tal valor indica que a variável consumo de energia, no eixo y, é 53% explicada pela variável do eixo x, IDE. No entanto, considerando o quinto passo da metodologia proposta, o valor de R 2 deveria ser superior a 0,75, significando que a variável consumo de energia seja 75% ou mais, explicada pela variável do eixo x. Tal fato leva à necessidade de agregar a variável secundária temperatura média ao IDE para atender ao requisito de R 2 > 0,75. 5 Discussão Relação entre consumo energético total (kwh/mês) e IDE (kwh/frequentadores) y = 31364x R² = 0, ,00 5,50 6,00 6,50 7,00 7,50 8,00 A análise do gráfico 1 mostra que o IDE kwh/mês por quantidade de frequentadores, com correlação positiva de 0,645, apesar de ter sido elaborado de acordo com as boas práticas de seleção de indicadores tradicionalmente utilizadas, apresenta coeficiente de determinação R 2 0,530, abaixo de 0,75. Tais resultados indicam que o IDE (kwh/mês por quantidade de frequentadores) é insuficiente para representar o comportamento do consumo de energia elétrica. Gorrín et al., 2000 indicam que o IDE pode ser corrigido por um fator Kt obtido pela aplicação dos coeficientes da equação de primeiro grau obtida após a aplicação de regressão linear múltipla para amostras de consumo energético mensal, o IDE primário e uma variável secundária, nesse caso, temperatura média. Assim, temos que: IDE eq = IDE K t (1) K t = a + b T med mês (2) K t = 737, ,94 T med mês (3) O gráfico 2 descreve o relacionamento entre o comportamento energético do clube em função do IDEeq onde se pode notar o coeficiente de determinação R 2 de 0, Relação entre consumo energético total (kwh/mês) e IDEeq (kwh/frequentadores)*kt y = 0,0839x R² = 0, Gráfico 2 Equação que descreve o comportamento energético do clube em função do IDEeq (kwh/quantidade de frequentadores) e novo coeficiente de determinação R 2 O coeficiente de determinação acima de 0,75 indica que a temperatura média é uma variável secundária adequada para modelar o comportamento do consumo energético no clube, pois ajusta o IDE de tal forma que a variável do eixo y, consumo de energia passa a ser 80% explicada por essa combinação de IDE e temperatura. A equação 4, abaixo, representa essa relação para o caso estudado: mês estimado = 35045, ,88 IDE ,23 T med mês (4) Desta forma, o valor de energia estimado no mês deve ser dado pela substituição dos valores de IDE e T med mês na equação 4.

5 Finalmente, a fim de comprovar a aplicabilidade da equação 4, deve-se substituir as variáveis e comparar os resultados estimados com o valor real observado. Para o caso em questão, substituindo os valores de IDE e T med mês para os meses de dezembro/14 (5) e julho/15 (6) encontram-se, respectivamente, o menor erro e o maior erro (0,80% e 6,02%): Dezembro/14 mês estimado = 35045, ,88 6, ,23 27,8 = ,31 kwh/mês (5) Julho/15 mês real = kwh/mês mês estimado = 35045, ,88 5, ,23 23,3 = ,76 kwh/mês (6) 6 Conclusão mês real = kwh/mês A aplicação da metodologia indicada permitiu modelar o consumo de energia elétrica de um clube com um erro máximo de, aproximadamente, 6% utilizando-se de dados históricos para definir o IDE e ferramentas estatísticas para selecionar a variável secundária para compor o modelo matemático que descreve o comportamento de energia elétrica do clube. Foi selecionado o método de mínimos quadrados para encontrar a equação que descreve o comportamento do consumo em função do IDE e demais variáveis, embora possam ser utilizados algoritmos mais complexos tais como redes neurais artificiais, por exemplo. É importante sinalizar que essa metodologia, embora tenha sido aplicada a um clube, pode ser aplicada a outros consumidores energéticos, tendo sido aplicada, com sucesso, pela mesma equipe, em outros casos, incluindo hotéis, clubes e supermercados tanto na cidade do Rio de Janeiro quanto na cidade de Lima, Peru. A equação 4 indica que o consumo é maior quanto maior a quantidade de frequentadores do clube e a temperatura média ambiente, indicando que há um forte componente térmico no consumo elétrico (nesse caso, uso de ar condicionado para ambientes sociais nos meses mais quentes). Os termos da equação 4 ensejam que as ações de eficiência energética devem envolver a redução de consumo energético por frequentador através de gestão de indicadores e implementação de ações de engenharia, incluindo implementação de sistema de controle para o sistema de ar-condicionado. A equação 1 indica que o IDE tradicionalmente utilizado para avaliar e comparar uso de energia elétrica em clubes é incompleto e deve ser corrigido por um fator K t que ajusta o IDE para considerar a influência da temperatura. O coeficiente de determinação R 2 indicado no gráfico 2 indica que a variável consumo de energia é 80% explicada pela variável do eixo x, IDE eq, uma combinação do IDE primário com uma grandeza secundária, a temperatura. Tal combinação permitiu encontrar uma equação que estimou o consumo com um erro inferior a 10%. Uma desvantagem do IDE eq é que o mesmo tem um significado físico indireto, ou seja, sua interpretação depende de cálculo, o que pode tornar sua utilização um tanto quanto difícil pela equipe operacional e de manutenção, embora seja mais assertiva para a predição do consumo. Futuros trabalhos devem envolver a busca de outras metodologias que contribuam significativamente para a determinação do consumo de energia elétrica, bem como o estabelecimento de um banco de IDEs para benchmarking entre clubes. 7 Referências ABNT NBR ISO 50001, Sistema de gestão da energia requisitos com orientações para uso, 2011, Rio de Janeiro, Brasil Office of Environment and Heritage, New South Wales, Energy Saver Guide Registered clubs toolkit,,2014, Sydney, Australia Gorrín, O.C., Nordelo, A.B., Yanes, J. M., Tello, C. P., Ramírez, H. C., Indicadores de eficiencia energética en hoteles turísticos en Cuba, Revista Ecosolar N.6, Octubre- Diciembre 2003, La Habana, Cuba Wojdalski, J., Grochowicz, J., Drozdz, B., Bartoszewska, K., Zdanowska, P., Kupczyk, A., Ekielski, A., Florczak, I., Hasny, A., Wojcik, G., Energy efficiency of a confectionery plant Case study, Journal of Food Engineering 146 ( ), 2015, Warsaw, Poland Bussab, W. e Morettin, P., Estatística básica, 2003, São Paulo, Brasil