Energy optimization and analysis modeling based on extreme learning machine integrated index decomposition analysis: Application to complex chemical processes

Energy ◽  
2017 ◽  
Vol 120 ◽  
pp. 67-78 ◽  
Author(s):  
Zhiqiang Geng ◽  
Xiao Yang ◽  
Yongming Han ◽  
Qunxiong Zhu
2021 ◽  
Vol 27 (1) ◽  
Author(s):  
Marlon Salazar

A indústria é um dos setores da economia que mais consomem energia, sendo responsável por 32% do consumo final em 2019. Compreender como se comporta o consumo da indústria ao longo das décadas, decompondo a variação do consumo entre os efeitos atividade, estrutura e intensidade, através da decomposição de números índices, é de grande importância e é o objetivo principal deste trabalho. Este trabalho inova ao utilizar o método “Index Decomposition Analysis (IDA)” para os dados de consumo de energia industrial. Conclui-se que o efeito atividade é o principal responsável pelo aumento no consumo de energia, já que captura a participação do aumento da produção industrial sobre o consumo de energia. Por outro lado, o efeito intensidade cresce no período, o que indica que a indústria brasileira está se tornando menos eficiente no consumo de energia. Já o efeito estrutura contribui reduzindo o consumo no período estudado, o que indica que os setores energo intensivos perderam participação na produção industrial. Além disso, a partir da estimação da equação de demanda de energia utilizando como proxy do consumo o efeito atividade, constata-se que a elasticidade renda da demanda de energia foi de 1,57% no período, já que a elasticidade preço da demanda não é significante.


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