controle de demanda de energia de um sistema elétrico

CONTROLE DE DEMANDA DE ENERGIA DE UM SISTEMA ELÉTRICO
Ueslei Barbosa Fernandes, Décio Bispo, Jan Henrique Santos Ferraz
Universidade Federal de Uberlândia, Faculdade de Engenharia Elétrica, Uberlândia – MG,
[email protected], [email protected], [email protected]
Resumo – O presente trabalho tem a finalidade de relatar
os principais conceitos relativos ao equipamento
denominado controlador de demanda, assim como
realizar o controle de demanda de potência de um
sistema elétrico real através do mesmo. Neste controle
busca-se evitar ultrapassagens de demanda contratada,
de modo que o nível de conforto do usuário seja
minimamente prejudicado, fazendo o uso da energia
disponibilizada de maneira eficiente.
Palavras-Chave – Demanda de Potência, Curva de
Carga, Controlador de Demanda, Métodos de Controle.
DEMAND CONTROL OF AN ELECTRIC
POWER SYSTEM
Abstract - This paper aims to report the main concepts
related to equipment called demand controller, as well as
make the control of the power demand of a real electrical
system through it. In this control we try to avoid
overtaking demand hired, so that the user's comfort level
is minimally affected, making the use of the available
energy as efficiently as possible.
Keywords – Power Demand, Load Curve, Demand
Controller, Control Methods.
I. INTRODUÇÃO
Pela definição da resolução 414/10 [1], demanda é a
média das potências elétricas ativas ou reativas, solicitadas
ao sistema elétrico pela parcela da carga instalada em
operação na unidade consumidora, durante um intervalo de
tempo especificado, podendo ser expressa pela equação:
t
1 2
(1)
D
p(t ).dt
t 2  t1 t1
médias de um sistema elétrico, medida em intervalos de
15 minutos, durante 24 horas.
A partir da curva de carga e tomando como referência
Resolução ANEEL no 414, são definidos os seguintes
termos:
 Demanda contratada: Demanda de potência ativa
que
é
obrigatoriamente
e
continuamente
disponibilizada pela concessionária, no ponto de
entrega;
 Demanda medida: maior demanda de potência
ativa, verificada por medição, durante o período de
faturamento, expressa em quilowatts (kW);
 Demanda de ultrapassagem: parcela da demanda
medida que excede o valor da demanda contratada,
expressa em quilowatts (kW);
 Demanda máxima (DMÁX): É a demanda de maior
valor verificado durante certo período (diário,
mensal, anual, etc.);
 Demanda média (DMED): É a relação entre a
quantidade de energia elétrica (kWh) consumida
durante certo período de tempo e o número de horas
desse período
 Fator de Carga (FC): É a razão entre a Demanda
média e a demanda máxima da unidade
consumidora, ocorridas no mesmo intervalo de
tempo (Δt) especificado, dado pela equação:
D
D .t
kWh
(2)
FC  MED  MED

DMÁX
DMÁX .t
DMÁX .t
O Fator de Carga expressa se a energia elétrica
disponibilizada ao sistema elétrico esta sendo utilizada na
íntegra.
A demanda é um dos principais fatores utilizados para o
dimensionamento dos circuitos elétricos, é através deste dado
que se dimensionam cabos, transformadores, equipamentos
de proteção, etc.1
Para melhor entendimento sobre as definições e
conceitos relacionados à demanda consideremos a
curva de carga da Figura 1, que representa as potências
Fig. 1. Curva de Carga genérica. [2]
II. CONTROLE DE DEMANDA
O controle da demanda é feito a partir da elevação do
fator de carga do sistema elétrico mantendo-a mais
próxima do limite da especificação do consumidor
através da programação da utilização das cargas, desta
forma, fazendo o melhor uso da eletricidade.
Entre os vários benefícios que um sistema de controle de
demanda pode trazer para uma instalação, destacam-se:
 Redução da potência ativa e reativa;
 Redução da conta de energia elétrica;
 Aumento do rendimento e da vida útil dos
equipamentos;
 Funcionamento do sistema próximo a carga
nominal;
 A garantia da manutenção dos limites de carga das
proteções;
 A redução das perdas térmicas - efeito Joule.
O controle pode ser feito de duas maneiras, manual ou
automático. O controle manual se dá pela observação do
operador em determinar a distribuição das cargas, o que se
torna complicado e ineficiente à medida que aumenta o
número de equipamentos da unidade consumidora. Já o
controle automático atua em tempo real, isto é, tomam as
decisões instantâneas de modo a manter a carga dentro da
meta pré-estabelecida. O presente trabalho propõe um
controle de demanda automático das cargas. O método
proposto é vantajoso visto que evita imprevistos e
possibilita atingir os objetivos prescritos pelo
consumidor de forma mais eficiente e racional.
A. Controlador de Demanda
O controlador de demanda automático é um equipamento
ou um conjunto de equipamentos com a finalidade de
supervisionar a demanda de energia elétrica de uma
instalação em tempo real, para adequar características de
funcionamento das cargas previamente estabelecidas pelo
consumidor.
Um controlador de demanda automático deve basicamente
atender os seguintes fatores:
 Manter o fator de carga o mais próximo possível da
unidade com o mínimo de manobras de cargas;
 Permitir manobras de forma instantânea para
atendimento das especificações;
 Obter os dados de medição do fornecedor em tempo
real para tomada de decisões;
 Delimitar o uso das cargas conforme configuração
do usuário;
 Controle e ordenação das cargas a serem iniciadas;
 Evitar ligação de cargas desnecessárias para o
período especificado.
saída digital, no qual é usada pelos equipamentos de controle
de demanda, como entrada de dados.
Os dados obtidos dos medidores da concessionária
juntamente com os dados de entrada específico do usuário,
são variáveis necessárias para a tomada de decisões dos
controladores de demanda, sendo assim, as principais
variáveis são:
 Demanda instantânea;
 Demanda máxima estabelecida;
 Estrutura tarifária;
 Cargas controláveis;
 Cargas não-controláveis;
 Potência das cargas controláveis,
 Intervalo de integração dos medidores de energia
elétrica;
 Estado dos equipamentos (ligado/desligado).
Analisando as variáveis e as especificações do usuário o
controlador verificará a necessidade de se retirar ou não
alguma carga elétrica da instalação a fim de manter a
demanda abaixo dos limites pré-estabelecidos.
C. Métodos de Controle
Com a finalidade de gerenciar a demanda instantânea
adequando-a conforme as especificações do consumidor
surgem os métodos de controle que na verdade são
algoritmos que definem as estratégias de decisões, captando
as variáveis de entrada, processando e decidindo a melhor
solução. É pelo método de controle que determinamos o grau
de precisão de um controlador.
Os medidores de energia registram a demanda integrando
a área da curva de demanda da Figura 2 no período ∆t. O
período compreendido entre t1 e t2 ou ∆t é chamado de
intervalo de integração, e que no caso do Brasil é de 15
minutos. [2]
Fig. 2. Intervalo de Integração. [4]
O controlador de demanda não deve atuar sempre que haja
tendência de ultrapassagem da demanda, ou seja, não deve
retirar cargas de forma prematura, mas agir no momento
certo e sobre a quantidade exata de cargas.
Dependendo do método de controle de demanda, saber
quando inicia e termina o intervalo de integração do medidor
de energia, torna-se peça fundamental na eficiência do
controlador de demanda.
B. Variáveis de Decisão
Para controlar precisamente necessita medir corretamente.
Em termos gerais as informações para controle deverão vir
do medidor de energia elétrica da concessionária, pois deste
equipamento obtém-se os sinais de controle e as variáveis a
serem controladas. Por meio do Módulo 5 do PRODIST [3]
que tem como base a norma NBR 14522/2000, os medidores
eletrônicos fabricados no Brasil são obrigados a terem uma
1) Método da janela móvel
Neste método de processamento é como se o controlador
estivesse analisando uma “janela de tempo”, sendo esta
dividida em compartimentos, desta forma, a “janela de
tempo” representa a demanda média e os compartimentos da
janela as demandas instantâneas registradas.
O controlador não está em sincronismo com o medidor da
concessionária, pois neste método o controlador analisa a
demanda média dos últimos minutos do intervalo, ou seja, o
controlador armazena a demanda média da “janela de
tempo”. A demanda média da janela calculada é comparada
com a demanda máxima permitida especificada pelo
consumidor, e obedece a seguinte lógica de decisão:
 Se a demanda média calculada for menor que a
demanda máxima permitida, ocorre a restauração
das cargas, se estiverem desligadas, obedecendo as
prioridades e tempos mínimos de ligação;
 Se a demanda média for maior que a máxima
permitida, ocorre o desligamento das cargas
obedecendo à programação.
2) Método preditivo adaptativo
Este método calcula a projeção da demanda dentro do
intervalo de integração, fazendo uma previsão de valor de
potência das cargas em qualquer período do intervalo.
O algoritmo preditivo trabalha com a demanda média e
também com a derivada da curva de demanda acumulada,
verificando tendência e projeções continuadas, o que
possibilita melhoramentos no chaveamento das cargas e
verificação de tendências de demanda da instalação.
O termo adaptativo significa que o controle se adapta as
condições atuais do processo, significando que as prioridades
sobre as cargas controláveis podem variar automaticamente
de acordo com as necessidades do processo.
A Figura 3 mostra como o algoritmo se comporta. O
algoritmo verifica uma variação da taxa de crescimento da
demanda em t1 e faz a previsão que em t2 ocorrerá uma
ultrapassagem, portanto após t1, já são adotadas medidas no
sentido de não deixar essa ultrapassagem ocorrer.
Fig. 3. Método Preditivo Adaptativo. [5]
3) Método de controle utilizando lógica Fuzzy
A Lógica Fuzzy, também nomeada de Lógica
Nebulosa ou Lógica Difusa tem o objetivo de
compreender e tomar decisões mediante situações
incertas ou confusas, procurando raciocinar como o ser
humano, um método capaz de traduzir expressões verbais
que em grande parte são vagas, imprecisas e qualitativas
comuns na comunicação humana e associá-las a valores
numéricos
compreensíveis
para
os
computadores
possibilitando a inclusão das experiências de operadores
humanos na tomada de decisões de problemas complexos
encontradas no controle de processos.
Na lógica Fuzzy o nível de conforto, necessidades
econômicas individuais por carga são parâmetros
adicionados na tomada de decisão, desta forma, com a
utilização de algumas ferramentas matemáticas como os
conjuntos Fuzzy chega-se ao algoritmo de controle que se
adequa as preferências que variam de usuário para usuário.
A tomada de decisão do método de controle Fuzzy é
dividida em quatro etapas. O diagrama da Figura 4 mostra a
seqüência de operação como também as interações entre as
etapas.
Fig. 4. Método de Controle lógica Fuzzy. [6]
Logo abaixo temos as definiçoes de cada etapa:
 Fuzzificação: é a mudança de variáveis reais de
entrada em variáveis difusas, permitindo o
entendimento pelo algoritmo de controle;
 Base de conhecimento: é entendida como a
memória do método de controle, sendo dividida em
dois ramos: base de dados e base de regras. A base
de dados tem alojado os conjuntos Fuzzy tanto os
de entrada de processo como os de saída de
processo. A base de regras esta relacionada com as
tomadas de decisões do método;
 Inferência difusa: é a mente pensante do método,
pois verifica as entradas e compatibiliza a saída no
mesmo nível das entradas analisando a base de
regras;
 Defuzzificação: transforma as variáveis de saída
difusas em valores reais.
4) Método utilizando Algoritmo Genético
Algoritmos Genéticos (AG’s) é uma estratégia de busca
de soluções, inspirada na Biologia Evolutiva, onde os
indivíduos mais aptos sobrevivem pela seleção natural,
carregando características genéticas de seus pais e estando
sujeitos a variações aleatórias em seus genes. A ciência da
computação adaptou esses conceitos, codificando os
parâmetros da solução de um problema como cromossomos
ou indivíduos, dentro de um conjunto de soluções chamado
população [7].
Nessa População há uma competição entre seus indivíduos
para a reprodução, sendo assim, os indivíduos mais aptos tem
maior probabilidade de transmitir suas características.
O escopo do método é fazer com que os cromossomos
evoluam ao longo das gerações, também chamadas de
iterações, produzindo soluções cada vez melhores até que se
chegue a uma boa solução do problema, que não é
necessariamente a solução ótima. A cada geração, a
população é avaliada a partir da aplicação de uma função
aptidão que reflete a qualidade da solução que ele apresenta.
Os cromossomos mais aptos são selecionados e os menos
aptos são descartados [8].
Ultimamente vem sendo desenvolvido trabalhos pra
otimização de demanda e faturamento de energia elétrica,
objetivando encontrar a menor demanda a ser contratada para
a instalação, mas muito se pode fazer com o uso desta
ferramenta no parâmetro de controle de demanda, sendo uma
delas, verificar a melhor programação das cargas para que a
demanda contratada não seja ultrapassada.
5) Método utilizando Redes Neurais Artificiais
Uma Rede Neural Artificial (RNA) é um modelo
computacional que compartilha algumas propriedades do
cérebro humano, sendo que a propriedade mais relevante das
redes neurais é a habilidade em aprender e com isso melhorar
seu desempenho. Uma RNA consiste de elementos de
processamento (neurônios) e suas conexões (sinapses) –
Figura 5. Cada neurônio pode ter várias entradas, porém
somente uma saída.
Fig. 5. Rede Neural Artificial. [9]
As RNA’s apresentam duas fases de processamento. A
primeira fase é denominada por treinamento, onde se
caracteriza pela apresentação de padrões de entrada com o
objetivo de mapear o conhecimento que a rede deve
aprender. Nesta fase o erro é medido pela diferença entre a
saída obtida a cada iteração do treinamento e o resultado que
se deseja obter. Quando o erro atinge um valor satisfatório, o
processo de treinamento é encerrado e o conhecimento
obtido é armazenado sob a forma de uma matriz numérica,
conhecida como matriz de pesos sinápticos. A segunda fase é
a fase de execução.
Na fase de execução cada entrada Xi - Figura 5, no
neurônio é multiplicada pelo peso sináptico correspondente
Wij (peso da entrada i do neurônio j), O resultado de cada
multiplicação é então somado, logo depois, a soma é aplicada
a uma função de ativação F, obtendo-se a saída do neurônio –
equação 3.
 n

OUT  F   X iWij 
 i 1

(3)
No controle de demanda a utilização deste método pode
ser feita criando uma RNA pra cada dia da semana, sendo
que os padrões de entrada podem ser compostos pelo horário
no qual se deseja realizar o controle, pelos últimos valores de
medição da demanda e pelo valor de demanda da última
semana, no mesmo horário e dia da semana, no qual o
controle será realizado. A partir dessas informações, que
formam um padrão de entrada, a RNA é capaz de fornecer
uma resposta, ou seja, uma previsão de carga para o horário
desejado permitindo o controle por parte de um equipamento
destinado a esse fim.
III. ESPECIFICAÇÃO DO CONTROLADOR DE
DEMANDA
Para correta especificação de um controlador de demanda
propõe-se atender as seguintes etapas:
 Obter o diagrama unifilar da instalação;
 Obter a curva de carga do sistema elétrico;
 Verificar a estrutura tarifária contratada;
 Realizar um estudo da instalação, determinando os
hábitos de consumo, as possíveis cargas que
possam ser desconectadas em determinados
períodos e verificar a melhor forma de seqüência
de manobra dos equipamentos;
 Determinar as cargas a serem controladas
verificando o tipo, o número de equipamentos, a
sua localização na instalação e a existência de rede
de comunicação para o mesmo;
 Escolher o método de controle mais adequado para a
instalação;
 Escolher uma forma de comunicação com os
equipamentos,
montando
uma
rede
de
comunicação.
Em termos práticos será realizado paralelamente à
especificação do controlador o estudo de um caso real,
respeitando as etapas para o melhor dimensionamento deste
equipamento para uma instalação elétrica.
A. Levantamento dos dados
1) Diagrama Unifilar
O diagrama unifilar é um importante elemento gráfico que
representa os equipamentos instalados com também uma
visualização hierárquica do sistema elétrico implantado. Por
meio dele, podemos verificar as características principais de
uma instalação como ponto de ligação, medição,
transformação, proteção e controle.
O fornecimento de energia para UFU campus Santa
Mônica é em media tensão – 13,8 kV, a partir de um
alimentador aéreo da CEMIG (Companhia Energética de
Minas Gerais), e tem seu ponto de entrega na subestação da
Biblioteca do campus, onde se encontra o medidor da
concessionária, local em que se liga o controlador de
demanda. A distribuição interna se dá por várias subestações
de média tensão, conforme ilustrado na Figura 6, onde se tem
4 destas cabines de distribuição em destaque.
Fig. 6. Cabines de distribuição UFU-Santa Mônica.
2) Curva de Carga
A curva de carga é a representação gráfica das demandas
registradas com as devidas variações horárias, diárias e
mensais. O medidor da concessionária é quem faz o registro
da demanda. Os medidores da concessionária possuem um
registro das grandezas elétrica, chamada de memória de
massa, onde são registrados normalmente 3 grandezas
elétricas: demanda ativa, demanda reativa e tensão. Todo
mês a memória de massa da instalação é lida por um
funcionário da concessionária e baseado nesta leitura emite a
fatura da instalação.
Pela memória de massa do campus foi possível traçar a
curva de carga do dia 18 de março/2010 – Figura 7, podendo
assim verificar o hábito de consumo durante o decorrer de
um dia no campus.
controlador de demanda, que na maioria das vezes vem
especificado junto à escolha do controlador. Muitos
fabricantes destes equipamentos já especificam o software e
conseqüentemente o método de controle adotado, portanto
este parâmetro tem de ser verificando junto à escolha do
controlador.
Tabela 1- Descrições das cargas controláveis.
Curva de Carga ‐ Santa Mônica 1400
1200
1000
800
Tabela 2 – Sequência de manobras
600
400
200
0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0
0
: :3 :0 3
: :0 :3 0
: :3 :0 3
: :0 :3 0
: :3 :0 3
: :0 :3 0
: :3 :0 3
: :0 :3 0
: :3 :0 3
: :0 :3 0
: :3 :0 3
: :0 :3 0
: :3 :0 3
: :0 :3 0
: :3 :0 3
: 0
:0 :3
0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 0 0 1 1 2 2 3 3 :0
0
0
: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 0
:0
0
Demanda Ativa(kW)
Fig. 7. Curva de carga do campus em 18 de março/2010.
3) Estrutura Tarifaria
A fatura de energia elétrica é uma síntese dos parâmetros
de consumo e uma análise histórica destas faturas apresenta
uma boa diversidade de informações e permite estabelecer
relações importantes entre hábitos e consumo. Importantes
dados que podem ser retirados das faturas de energia elétrica
é a estrutura tarifária contratada assim como as demandas
contratadas da instalação. Pela fatura do campus Santa
Mônica obteve-se a seguintes informações:
 Estrutura Tarifaria: Horo-Sazonal Azul;
 Demanda Ativa contratada HFP: 1320 kW;
 Demanda Ativa contratada HP: 900 kW;
 Horário de Ponta escolhido: 18h às 21h.
4) Definições de Controle
As definições de controle referem-se a determinar as
cargas que serão controladas, as suas potências e a ordem
que serão manobradas.
Para o sistema elétrico do Campus Santa Mônica foi
adotado como definições de controle os condicionadores de
ar dos anfiteatros de alguns blocos.
a) Cargas controláveis: Condicionadores de ar dos blocos
1X, 1B, 3C e 3Q, em que as localizações das cargas pelo
campus podem ser vistas pela Figura 6.
b) Potência das cargas controláveis: A tabela 1 mostra as
definições e características das cargas controláveis.
c) Ordem das cargas a serem manobradas: Por definição
de prioridade os primeiros condicionadores de ar a serem
desligados serão os do bloco 3Q. A tabela 2 mostra a
seqüência de desligamentos das cargas e iniciação após a
adequação da demanda da instalação.
5) Método de controle
O método de controle é tão importante para o correto
funcionamento da instalação quando na presença de um
6) Comunicação Equipamentos
A comunicação do controlador de demanda com o
medidor de energia e os demais equipamentos do processo
como extensores de controle de carga e computadores são
feitas das seguintes maneiras:
 Por cabo: Porta serial RS-485 ou RS-232;
 Ethernet;
 Por radio freqüência: GSM/GPRS, WI FI;
 Por Fibra Óptica.
B. Análise de Controle
Para melhor entendimento da análise do controle de
demanda do campus será feito uma suposição em que todas
as cargas definidas a serem controladas estejam ligadas.
Portanto analisando a curva de carga da instalação –
Figura 8, verifica-se dois pontos de ultrapassagem, sendo
eles o “ponto 1”, que representa uma ultrapassagem no
horário fora de ponta e o “ponto 2” que representa uma
ultrapassagem no horário de ponta.
Pela tabela 3 verifica-se o momento e a potência
excedente nesses dois pontos.
Através da Tabela 3 pode-se observar seis instantes em
que se tem ultrapassagens sobre a demanda contratada. No
“ponto 1”, tem-se medições realizadas no horário fora de
ponta, neste ponto observa-se que as ultrapassagens não
excedem a tolerância permitida, ainda assim a ultrapassagem
pela demanda contratada já deve ser motivo de preocupação,
pois evidencia uma tendência de subida da curva de carga. Já
no “ponto 2” tem-se três medições de demanda no horário de
ponta, e observa-se inclusive que em um destes intantes esta
demanda excede à demanda contratada somada a tolerância
permitida (5%). Com isso sobre o que excedeu a demanda
contratada seria aplicada a tarifa de demanda aplicada no
horário de ponta multilicada por dois.
IV. CONCLUSÕES
O método proposto é bem simples e aplicável, porém para
especificar um controlador de demanda para uma instalação
elétrica deve-se levantar uma grande quantidade de dados
antes da escolha do equipamento, o que muitas vezes pode
ser trabalhoso. Sendo assim o presente trabalho nos dá uma
síntese de como pode ser feito o estudo possibilitando
agilidade e dinâmica na especificação de um controlador de
demanda. É bom destacar que esse equipamento pode ser
utilizado para controle do fator de potência o que amplia o
seu raio de atuação.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Demanda
contratada +
Tolerância
(5%) (kW)
Ultrapassage
m da
demanda
contratada
(kW)
Demanda
Contratada
(kW)
Demanda
Medida (kW)
Horário
Ponto
Fig. 8. Pontos de ultrapassagem da demanda contratada.
Tabela 3 – Descrição dos pontos de Ultrapassagem.
1
15:00
1327
1320
7
1386
1
15:15
1332
1320
12
1386
1
15:30
1327
1320
7
1386
2
18:45
922
900
22
945
2
19:00
924
900
24
945
2
19:15
950
900
50
945
Como observado, necessita-se efetuar o controle nas
cargas disponíveis obedecendo à seqüência de desligamento
adotada. Pela tabela 2 verificamos que a primeira carga a ser
desligada é do bloco 3Q-Split 8, e pela tabela 1 têm-se a
potência da carga que neste caso é de 14,08kW.
No caso do “ponto 1”, apenas o desligamento da unidade
Split 8 já adequaria a demanda abaixo da demanda
contratada. Já no caso do “ponto 2” seria desligado no
horário 18:45 a carga Split8 e Split7 e a demanda média
neste momento estaria em torno de 893,84kW.
No horário 19:00 seria de 895,84kW, e neste instante o
controlador já analisaria a possibilidade de desligamento de
outra carga. No horário 19:15 seria necessário o
desligamento além do Split8 e Split7 as cargas Split6 e Split5
totalizando 56,32 kW de retirada de carga, sendo assim, a
demanda média neste instante seria de 893,68 kW, a partir
deste instante, como verificado na curva de carga da Figura 8
a demanda média está abaixo da contratada e as cargas
podem ser restabelecidas obedecendo a seqüência de ligação.
Se a demanda continuasse a aumentar as cargas seriam
desligadas obedecendo à seqüência da tabela 2, para desta
forma, manter a demanda média abaixo da contratada.
Lembrando que este controle é feito de forma genérica já
que existem métodos de controle que se adaptam ao sistema
naquele instante, desligando cargas próximas da potência
necessária para manter a curva de carga abaixo da demanda
contratada.
[1] ANEEL - Agência Nacional de Energia Elétrica (2010).
Estabelece, atualiza e consolida as Condições Gerais de
Fornecimento de Energia Elétrica de forma atualizada e
consolidada. Resolução 414 de 09 de setembro de
2010,124 p.
[2] SANTOS,
A.H.M.;SIMÕES,A.
A;
e
outros.
Conservação de energia:eficiência energética de
instalações e equipamentos. Itajubá: FUPAI, 2001.467
p.
[3] ANEEL - Agência Nacional de Energia Elétrica (2010).
Procedimento de distribuição de energia elétrica no
sistema elétrico nacional – PRODIST.Módulo 5:Sistema
de medição de 01 de janeiro de 2010, 32 p.
[4] NEUSSER, Lukas. Bases teóricas e experimentais para o
gerenciamento da demanda em prédios públicos de
ensino: o caso da Universidade Federal de Santa Maria.
2009. 149 f. Dissertação (Mestrado) - Departamento de
Centro de Tecnologia, Universidade Federal de Santa
Maria, Santa Maria-RS, 2009, il.color.
[5] ANDREOLI, André L.. Sistema de Controle de
Demanda e Fator de Potência aplicado a consumidores
de pequeno e médio porte. XV Congresso Brasileiro de
Automática - CBA, UFRGS. Gramado - RS.,
Setembro/2004. 6 p.,il. color.
[6] RODRIGUES, Humberto de Ávila. Gerenciamento da
demanda de energia elétrica em um restaurante
universitário utilizando a lógica difusa: análise da
composição deste insumo nos custos da refeição. 2004.
151 f. Dissertação (Mestrado) - Departamento de Pósgraduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal
de Uberlândia, Uberlândia, 2004, il.
[7] VISCONTI. I. F.; SOUZA. L. F. W. D. Modelagem de
carga baseada em medições utilizando algoritmos
genéticos. Décimo Tercer Encuentro Regional
Iberoamericano de Cigré (2009). Puerto Iguazú –
Argentina.
[8] SOKEI. C.T.; RAMOS. D.S.; SILVA FILHO D. Modelo
para sanolização de contratos de energia utilizando
algoritmos genéticos. Décimo Tercer Encuentro
Regional Iberoamericano de Cigré (2009). Puerto Iguazú
– Argentina.
[9] ARAUJO, K. A. M.; LOTUFO, A. D. P. Previsão de
cargas eletricas através de uma rede neural feedforward
com treinamento por Levenberg – Marquardt utilizando
as Toolboxes do Matlab. Faculdade de Engenharia
Elétrica de Ilha Solteira - Unesp.