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Numa primeira análise estudou-se o impacto da temperatura e do comportamento humano no consumo. A temperatura engloba a temperatura ambiente e a temperatura interna da habitação. No caso do comportamento humano, pode ser dividido em dois fatores: a curva de ocupação da habitação e a utilização de água quente. Deste estudo retirou-se as seguintes conclusões:

  • A variação da temperatura interna da habitação produz um impacto desprezável no consumo base;

  • Em relação à temperatura ambiente, uma variação de 1ºC leva a uma variação média de consumo de 24 kW, o que é pouco significativo. Por outro lado, uma variação de 5ºC resulta num impacto significativo, já que leva a uma variação média de consumo de 110 kW. 

  • A variação da curva de ocupação da habitação altera o máximo do consumo no período da manhã e o momento em que ocorre o aumento do consumo no final da tarde.

  • A variação da utilização de água quente produz um impacto significativo tanto no período da manhã como no período da tarde. A variação da utilização de água quente, tal como a variação da ocupação são casos extremos pois implicam mudanças iguais de todos os consumidores.

  • O impacto do comportamento humano engloba tanto a variação da ocupação como a variação da utilização da água quente. Este impacto é muito significativo, sendo que a diferença de consumo em relação ao caso base pode chegar aos 338.5 kW. No entanto, este cenário é muito pessimista pois considera uma mudança completa e igual dos padrões de consumo de todos os consumidores.  

Impacto da temperatura e do comportamento humano no consumo

A seguinte tabela resume as conclusões da análise do impacto da temperatura ambiente e do comportamento humano na flexibilidade do consumo.

Impacto da temperatura ambiente e do comportamento humano na flexibilidade do consumo

Após terminada a análise do impacto do comportamento humano e da temperatura ambiente na flexibilidade dos consumo, retirou-se as seguintes conclusões:

 

  • No caso do comportamento humano existem alguns períodos críticos. No entanto os cenários analisados são casos extremos.

  • O fator mais importante a ter em conta é a temperatura ambiente. Uma previsão errada da temperatura pode levar a uma expectativa errada da flexibilidade disponível na rede. Por outro lado, o cálculo da flexibilidade pelo simulador é rápido (nunca ultrapassando os 2 s), o que pode permitir ajustar rapidamente a previsão da flexibilidade disponível na rede com a entrada de novos dados atualizados. Com uma correção rápida o operador conhece a flexibilidade disponível para poder controlar as TCL sem afetar o conforto do consumidor e obter serviços de reserva.

  • Para maximizar a flexibilidade disponível, no cálculo da flexibilidade não devem existir restrições, ou seja a flexibilidade de um aparelho deve ser independente da ocupação da habitação.  

  • Para todos os fatores, a flexibilidade a desligar era a mais afetada pela variação das condições de utilização, pois a sua quantidade depende muito do consumo.

  • Entre os aparelhos o que apresenta maior flexibilidade para fornecer serviços de reserva é o AC. Para os períodos em que ocorrem mais banhos o EWH não possui flexibilidade para modificar o consumo. Por outro lado, os frigoríficos possuem bastante flexibilidade para modificar o seu consumo mas devido à sua baixa potência a sua capacidade para fornecer serviços de reserva fica limitada. O facto do AC ser o aparelho com maior capacidade para fornecer reserva explica o facto de a temperatura ambiente ser o fator com mais impacto na flexibilidade. 

  • Verificou-se também que para o AC ter uma boa flexibilidade o limite máximo e mínimo de temperatura imposto pelo utilizador deve ser no mínimo de 2ºC em relação ao \textit{set point}.  

 

Pela análise dos resultados obtidos nesta dissertação verifica-se que o fornecimento de serviços de reserva por parte das cargas flexíveis parece ser viável.

Conclusões finais

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