[en] ELECTRICITY INDICATORS FOR THE ELECTRICAL ENERGY GENERATION VIA MUSCLE EFFORTSRATION
Autor: | RODRIGO HALFELD ROSADAS DE ANDRADE |
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Jazyk: | portugalština |
Rok vydání: | 2022 |
Předmět: | |
Druh dokumentu: | TEXTO |
DOI: | 10.17771/PUCRio.acad.58710 |
Popis: | [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. |
Databáze: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
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