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Sistemas de informação geográfica como ferramenta de auxílio ao planejamento das redes de distribuição de energia elétrica

Resumo

Nos últimos anos, o crescimento populacional nas zonas urbanas resultou em um incremento na demanda por energia elétrica de forma dispersa, trazendo desafios ao planejamento dos sistemas de distribuição para o fornecimento dessa demanda. Além disso, incentivos para a instalação de painéis solares e a implantação de políticas de mobilidade elétrica, tornam necessário à realização de análises com uma perspectiva espacial para determinar os locais de maior impacto nas redes de distribuição de energia elétrica. Os sistemas de informação geográfica são ferramentas computacionais que permitem o tratamento de dados com referência geográfica. Estes sistemas permitem a visualização das características socioeconômicas, distribuição espacial dos recursos energéticos e a localização geográfica dos centros de carga dentro da zona de estudo, fornecendo bases de dados espaciais com informações úteis para os planos futuros das empresas de distribuição. Com o objetivo de auxiliar no planejamento das redes de distribuição, neste projeto de pesquisa propõe-se desenvolver metodologias dentro de sistemas de informação geográfica que auxiliem as empresas concessionárias de serviço elétrico no planejamento da expansão das redes de distribuição, utilizando técnicas disponíveis em tais sistemas e criando novos algoritmos que considerem as características locais da zona de concessão das empresas distribuidoras. (AU)

Publicações científicas (5)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
VENTURA, LUCAS DE OLIVEIRA; MELO, JOEL D.; PADILHA-FELTRIN, ANTONIO; FERNANDEZ-GUTIERREZ, JUAN PABLO; SANCHEZ ZULETA, CARMEN C.; PIEDRAHITA ESCOBAR, CARLOS CESAR. A new way for comparing solutions to non-technical electricity losses in South America. UTILITIES POLICY, v. 67, DEC 2020. Citações Web of Science: 0.
MEJIA, MARIO A.; MELO, JOEL D.; ZAMBRANO-ASANZA, SERGIO; PADILHA-FELTRIN, ANTONIO. Spatial-temporal growth model to estimate the adoption of new end-use electric technologies encouraged by energy-efficiency programs. ENERGY, v. 191, JAN 15 2020. Citações Web of Science: 1.
MORRO-MELLO, IGOOR; PADILHA-FELTRIN, ANTONIO; MELO, JOEL D.; CALVINO, AIDA. Fast charging stations placement methodology for electric taxis in urban zones. ENERGY, v. 188, DEC 1 2019. Citações Web of Science: 0.
RODRIGUES, JOAO L.; BOLOGNESI, HUGO M.; MELO, JOEL D.; HEYMANN, FABIAN; SOARES, F. J. Spatiotemporal model for estimating electric vehicles adopters. ENERGY, v. 183, p. 788-802, SEP 15 2019. Citações Web of Science: 0.
CAMILO, JONES C.; GUEDES, TATIANA; FERNANDES, DARLAN A.; MELO, J. D.; COSTA, F. F.; SGUAREZI FILHO, ALFEU J. A maximum power point tracking for photovoltaic systems based on Monod equation. RENEWABLE ENERGY, v. 130, p. 428-438, JAN 2019. Citações Web of Science: 4.

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