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

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: RODRIGO HALFELD ROSADAS DE ANDRADE
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [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
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58710&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58710&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.58710

[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.