Método AHP para seleção de áreas com potencial fotovoltaico em Pernambuco

Resumo

O Brasil possui um dos maiores percentuais de radiação solar do mundo e esta é uma condição favorável para a geração de energia elétrica por meio de usinas fotovoltaicas (UFVs). Segundo Macedo et al. (2020), células solares são dispositivos que transformam a energia da radiação solar em eletricidade e estes dispositivos mudam sua condutividade dependendo das condições de iluminação e composição molecular dessas células. A construção de UFVs depende da seleção do local que influencia a sua capacidade de geração de eletricidade e os benefícios socioeconômicos que dela podem derivar no futuro. O objetivo deste estudo é fornecer uma metodologia que identifique locais com potencial de geração fotovoltaica apoiando o desenvolvimento de novas UFVs. A metodologia aplicada para o estado de Pernambuco, no Nordeste do Brasil, considerou a instalação de UFVs de 1 a 5 MW. Para Macedo et al. (2015), a seleção de um local com potencial fotovoltaico é um processo complicado de tomada de decisão, pois a escolha deve ser climática e geograficamente satisfatória e, simultaneamente, ter o maior potencial de geração possível. Portanto, segundo estudos de Tahri et al. (2015), é fundamental que os aspectos tecnológicos, econômicos e ambientais sejam considerados, pois é um processo complexo que necessita de informações completas sobre uma ampla gama de critérios que impactam a tomada de decisão sobre as áreas disponíveis. Abordagens de análise de decisão multicritério (MCDA) são os meios mais apropriados para fornecer suporte ao processo de escolha e a análise dos critérios que afetam a disponibilidade de recursos é uma parte importante do planejamento para geração energia fotovoltaica. Os critérios usados na seleção do local para novas usinas podem incluir: produção de energia, orografia (declives e orientação), meio ambiente (uso do solo, cobertura do solo, erosão, risco de inundação, acessibilidade e impacto visual), distâncias (de estradas, de energia subestações e de áreas urbanas), financeiras e climáticas (radiação solar, temperatura, poeira e vento). Lee et al. (2014) aplicaram o método MCDA baseado no processo de hierarquia analítica (AHP) para a seleção de estratégias de instalação de parques eólicos. Com o método AHP, um problema é estruturado em níveis hierárquicos onde os critérios e subcritérios são definidos a fim de avaliar as opções tecnológicas e onde a opinião de especialistas é necessária para definir a importância de cada critério e subcritério por meio de comparação ponto-a-ponto, de acordo com a preferência estabelecida entre eles. A importância de um atributo sobre o outro é representada por números triangulares fuzzy. Esses números são calculados de acordo com a opinião de especialistas usando termos linguísticos com base na escala de Saaty em 9 níveis. A escala Likert de cinco pontos foi usada para classificar os subcritérios. O critério climático foi considerado um dos mais importantes na avaliação da aptidão espacial para o desenvolvimento de projetos solares, por isso possui o maior coeficiente ponderado neste estudo. De acordo com os estudos de Macedo et al. (2021), outros critérios (topografia, ambiente e localização) foram considerados de menor importância, pois podem ser adaptados por intervenção humana no terreno. Para o critério econômico, a tecnologia do inversor não foi considerada e o custo do projeto não foi considerado na análise, pois o critério apresentou uma razão de consistência de 0,00% e pode ser adaptado de acordo com os recursos disponíveis. Durante os meses de verão, as temperaturas máximas diárias são superiores a 35°C e, nessas condições, a eficiência de uma usina solar fotovoltaica pode ser significativamente afetada (MACEDO; MACEDO; MARINHO; RABBANI, 2021). Portanto, terrenos planos e orientados ao norte receberam uma nota mais alta (5) do que terrenos mais íngremes e orientados ao sul (1) nesta análise. Uma vez que a regra de decisão para cada cenário foi estabelecida, a comparação par a par entre os critérios pode ser realizada. A razão de consistência (CR) para cada especialista, os maiores valores próprios (λmax) encontrados e os índices de consistência dos julgamentos. Com todos os critérios organizados de forma hierárquica, foi realizado o processo de obtenção dos vetores da avaliação de prioridade e consistência para os critérios e subcritérios utilizando o método AHP fuzzy. Como o valor de CR é inferior a 0,10 para todos os especialistas, os valores estimados dos subcritérios também são confirmados como consistentes. A seleção do local envolve a triagem de uma grande área geográfica para selecionar um número limitado de alternativas. Os resultados mostraram que Pernambuco pode ser considerado um estado altamente adequado para UFV. As áreas de altíssimo potencial representam 12,61% de todo o estado. O percentual de alto e médio potencial é de 22,75% e 18,48%, enquanto os locais inadequados com baixo e muito baixo potencial representam 0,12% e 0,31%, respectivamente. Conclui-se que, para o desenvolvimento sustentável de uma região, é importante identificar áreas adequadas para a implantação de usinas solares fotovoltaicas de modo a otimizar o planejamento de linhas de transmissão, fortalecer o mercado de energia solar e desenvolver planos diretores de produção de energia, entre outros. Os critérios escolhidos foram então classificados em três categorias: técnicos, ambientais e sociais.