[en] ELECTRICITY INDICATORS FOR THE ELECTRICAL ENERGY GENERATION VIA MUSCLE EFFORTSRATION

[pt] INDICADORES DE ELETRICIDADE PARA GERAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA POR MEIO DE ESFORÇO MUSCULAR

[pt] RODRIGO HALFELD ROSADAS DE ANDRADE

[pt] METROLOGIA

[pt] ESFORCO MUSCULAR

[pt] REGRESSAO LINEAR

[pt] ENERGIA RENOVAVEL

[pt] GERACAO DISTRIBUIDA

[en] METROLOGY

[en] MUSCLE EFFORT

[en] LINEAR REGRESSION

[en] RENEWABLE ENERGY

[en] DISTRIBUTED GENERATION

[pt] Esta dissertação teve como objetivo desenvolver um modelo de previsão de geração de energia elétrica por meio de esforço muscular de seres humanos, utilizando uma bicicleta geradora, conectada à rede elétrica comum. A motivação resultou da experiência do autor na área de geração distribuída, que identificou uma dificuldade em instalar sistemas de geração solar fotovoltaica em topo de edifícios. Como metodologia de pesquisa, o trabalho, utilizou a regressão linear múltipla, com o software IBM SPSS servindo como executor das tarefas. As regressões apresentaram resultados promissores, apresentando um R(2) ajustado elevado, respeitando todas as premissas de uma regressão linear múltipla, e confirmando algumas suspeitas. As simulações feitas com base no modelo criado mostram um potencial de geração de energia considerável para o Brasil. Como conclusão, apesar do modelo criado ser de boa capacidade preditiva, recomenda-se mais estudos antes de uma extrapolação populacional ou um investimento financeiro.

[en] This dissertation aimed to develop a model for predicting the generation of electrical energy through human muscular effort, using a generator bicycle, connected to the common electrical grid. The motivation resulted from the author s experience in distributed generation, which identified a difficulty in installing photovoltaic solar generation systems on top of buildings. As a research methodology, the work used multiple linear regression, with the IBM SPSS software serving as the executor of the tasks. The regressions showed promising results, presenting a high ajusted R(2), considering all the premises of a multiple linear regression, and confirming some suspicions. The simulations made based on the model created show a considerable energy generation potential for Brazil. In conclusion, despite the model created being of good predictive capacity, further studies are recommended before a population extrapolation or a financial investment.

REINALDO CASTRO SOUZA

MARCELA COHEN MARTELOTTE

ALEXANDRE ZANINI

REINALDO CASTRO SOUZA

MARCELA COHEN MARTELOTTE

MARCO AURELIO DOS SANTOS SANFINS

2022-04-25

2022-02-18

[pt] TEXTO

application/pdf

PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58710@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58710@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.58710