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Please use this identifier to cite or link to this item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/137801
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dc.contributor.advisorFeltrin, Antônio Padilha [UNESP]-
dc.contributor.authorVillavicencio Gastelu, Joel-
dc.date.accessioned2016-04-07T12:21:23Z-
dc.date.accessioned2016-10-25T21:35:02Z-
dc.date.available2016-04-07T12:21:23Z-
dc.date.available2016-10-25T21:35:02Z-
dc.date.issued2016-03-01-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/137801-
dc.identifier.urihttp://acervodigital.unesp.br/handle/11449/137801-
dc.description.abstractNo presente trabalho tem-se como objetivo estimar o potencial fotovoltaico devido à instalação de sistemas fotovoltaicos em telhados de áreas residenciais. Na estimação desse potencial foram consideradas quatro grandezas: o nível de irradiação solar, a área aproveitável de telhado para a instalação dos sistemas fotovoltaicos, a eficiência de conversão dos sistemas fotovoltaicos e as probabilidades de instalação dos sistemas fotovoltaicos, que caracterizam as preferências dos habitantes à instalação desses sistemas. Um modelo hierárquico bayesiano foi proposto para o cálculo das probabilidades de instalação dos sistemas fotovoltaicos. Nesse modelo bayesiano é estabelecida uma relação entre as probabilidades de instalação, as variáveis socioeconômicas e as interações entre as subáreas, através de um modelo linear generalizado misto. O cálculo do valor esperado das probabilidades de instalação foi realizado usando o método de Monte Carlo via cadeias de Markov. Os resultados do potencial fotovoltaico são apresentados através de mapas temáticos, que permitem a visualização da distribuição espacial do seu valor esperado. Esta informação pode ajudar as concessionárias de distribuição no planejamento e expansão de suas redes elétricas em regiões com maior potencial de geração fotovoltaica.pt
dc.description.abstractThe present work aims to estimate the photovoltaic potential for installing solar panel on the rooftop of residential areas. The estimation of this potential considers four quantities: the solar radiation level, rooftop availability for installation of photovoltaic systems, conversion efficiency of the photovoltaic systems and the probabilities for the installation of photovoltaic systems that characterize the preferences of the inhabitants to the installation of such systems. A bayesian hierarchical model is proposed to calculate the installation probabilities of photovoltaic systems. This bayesian model establishes a relation among the installation probabilities, socioeconomic variables and interactions between subareas, through a generalized linear mixed model. The calculation of expected value of installation probabilities in each subarea is performed using the Markov Chain Monte Carlo method. Photovoltaic potential results are presented through thematic maps that allow the visualization of the spatial distribution of its expected value. This information can help to distribution utilities for planning and expansion of their networks in regions with the greatest potential for photovoltaic generation.en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
dc.language.isopor-
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
dc.subjectMétodo de Monte Carlo via cadeias de Markovpt
dc.subjectModelo hierárquico bayesianopt
dc.subjectModelo linear generalizado mistopt
dc.subjectSistemas fotovoltaicospt
dc.subjectSistema de distribuição elétricopt
dc.subjectBayesian hierarchical modelen
dc.subjectElectrical distribution systemsen
dc.subjectGeneralized linear mixed modelen
dc.subjectMarkov chain Monte Carlo methodsen
dc.subjectPhotovoltaic systemsen
dc.titleAnálise espacial do potencial fotovoltaico em telhados de residências usando modelagem hierárquica bayesianapt
dc.title.alternativeAnálisis espacial del potencial fotovoltaico en tejados de residencias usando modelamiento jerárquico bayesianoes
dc.typeoutro-
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
dc.rights.accessRightsAcesso aberto-
dc.identifier.aleph000872509pt
dc.identifier.capes33004099080P0-
Appears in Collections:Artigos, TCCs, Teses e Dissertações da Unesp

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