Feasibility of using diesel generation according to energy consumption and demand in a meat-packing company
Notice bibliographique
Résumé
In order to maintain the security of the electricity supply, a meat-packing company located in western Paraná has seven diesel generators in its generator set, which are kept in conditions for immediate operation in the event of a power outage from the concessionaire. This study seeks to verify the economic viability for this generator set to perform peak demand cuts, or to be used during peak hours, reducing electricity expenses. To this end, it was necessary to acquire the mass memorial with consumption and demand data for a period of one year, energy bills, generation data and expenses of the diesel generator set. In this study, three possible cases were verified. In addition to the rates practiced by the free market to which this meat-packing company is served, cases were verified in which the meat-packing company was in the captive market where it would be possible to be classified in the Blue tariff mode and Green tariff mode of group A3a with Copel. The annual expenditure on electricity (consumption + demand) in the Free Market is approximately R$11.9 million, for the Blue tariff modality it would be approximately R$14.7 million, and for the Green tariff modality it would be approximately R$14.3 million. It was found that the demand values have little variation throughout the day, and little variation throughout the year, and therefore the generators were not used to cut peak demand. The only viable case for using diesel generators would be during peak hours for the Green tariff modality. The results indicate that participation in the Free Market brings savings in electricity of at least 20% compared to the captive market.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».