A coleta de dados foi realizada durante o final do mês de agosto e meados de setembro, compondo um único período de coleta. As informações obtidas foram tabuladas e catalogadas, no intuito da aplicação de análise descritiva quantitativa, para elaboração de curvas de carga características aos usuários de DMPs.
Analisando as respostas obtidas, pode-se inferir que 100% dos respondentes fazem uso de seus notebooks, tablets, smartphones ou celulares nos horários de permanência na instituição. Tal fato evidencia a importância da adoção de DMPs no ambiente universitário tanto para atividades de comunicação como na busca de informação e no uso como ferramenta de auxílio no processo ensino- aprendizagem.
Outro ponto observado, está relacionado à prática de recarregar o dispositivo próprio, utilizando à rede de energia elétrica da UTFPR, o que impacta no aumento do consumo de energia elétrica, fator preponderante a ser analisado por
esta pesquisa. Esses dados podem ser analisados conforme Tabela 3. Tabela 3 – Conexão dos DMPs à rede elétrica para recarga ou alimentação.
Estrato Utiliza conexão à rede elétrica?
Sim (%) Não (%)
Servidores TAs 50 50
Professores 100 0
Acadêmicos 100 0
Fonte: Autoria própria.
Analisando a Tabela 3 pode-se concluir que, quase a totalidade dos respondentes utilizam da rede elétrica como meio de recarregar seus dispositivos durante os horários de permanência. Tal fato, está diretamente relacionado ao consumo de energia elétrica.
Dimensionando os dados analisados, ao tamanho do grupo perante a população, conforme a Equação 5, obtêm-se curvas de carga que representam cada estrato e sub-estrato. Primeiramente, serão apresentados os resultados correspondentes ao estrato Acadêmicos e seus respectivos sub-estratos, conforme anteriormente definidos.
Figura 2 – Curvas de carga para o estrato Acadêmicos e seus sub-estratos. Fonte: Autoria própria.
Analisando a Figura 2, pode-se identificar perfis de usuários bem definidos quanto ao enquadramento de seu curso, influenciando diretamente no número de horas de acesso e nos horários de conexão à rede elétrica. No período das 7:00 às 16:30 horas, observa-se uma predominância na curva de carga, devido acadêmicos dos Cursos Integrais. Essa situação é reflexo dos horários de permanência característicos deste sub-estrato.
demanda ao longo do dia, enquanto que acadêmicos do sub-estrato Cursos Noturnos, compõem a curva de carga Acadêmicos com grande representatividade no período da noite.
A curva de carga, correspondente à totalidade dos acadêmicos, aumenta gradativamente a partir das 7:00 até às 11:30 horas. Já no período subsequente, há uma queda na demanda de energia elétrica, o que pode ser indício do término dos horários de aula ou da realocação de estudantes em direção ao restaurante universitário. A curva de carga para o estrato Acadêmicos, têm sua demanda máxima às 15:30 horas, ultrapassando a faixa de 70 kW de potência e, voltando a diminuir, no período entre às 17:00 e 18:30 horas. Tal fato, corresponde ao término das aulas e troca de turno, o que leva a alteração do público presente no câmpus. Após às 18:30 horas, a demanda volta novamente a crescer, devido a entrada de alunos dos Cursos Noturnos.
A Figura 3, representa a estratificação do consumo de energia elétrica entre os sub-estratos pertencentes ao grupo Acadêmicos.
Figura 3 – Proporção do consumo de energia elétrica oriunda do uso de DMPs no estrato Acadêmicos.
Fonte: Autoria própria.
Conforme a Figura 3, a predominância no consumo de energia elétrica pelo uso de DMPs, é oriundo do sub-estrato Cursos Integrais, o que pode ser decorrente de um número maior de alunos enquadrados nesse sub-estrato, como também, de um número de horas de permanência geralmente superior aos outros sub-estratos.
Por fim, pode-se evidenciar perfis de usuários bem definidos, além de ponderar algumas considerações:
• O período de permanência dos alunos está diretamente relacionado ao consumo de energia elétrica;
versa e;
• Estudantes de Pós-Graduação têm o menor impacto no consumo de energia elétrica, comparado aos demais sub-estratos, tendo maior frequência e uniformidade de uso das 7:30 às 17:30 horas.
A Figura 4 apresenta a divisão do consumo de energia elétrica em função do estrato, indicando qual fração do consumo cada estrato é responsável.
Figura 4 – Proporção do consumo de energia entre os estratos.
Fonte: Autoria própria.
Conforme a Figura 4, observa-se que o estrato Acadêmicos, têm maior impacto no consumo de energia elétrica, representando 83% do total, enquanto que Servidores TAs e Professores representam 2% e 15% do consumo, respectivamente.
Atualmente, a quantidade de professores é superior à 3 vezes o número de servidores TAs (Tabela 1), mas em contrapartida, o consumo de energia elétrica devido ao uso de DMPs, é superior à 7 vezes entre ambos. Tal fato, pode estar relacionado a existência de um computador para quase todo servidor TA e não para professores, como também, a inexistência de uma política de adoção de DMPs no ambiente de trabalho por parte da instituição.
A Figura 5 retrata as curvas de cargas para cada estrato da população. A observação e análise da Figura 5, permite constatar, a distribuição da curva de carga total da UTFPR - Câmpus Pato Branco, identificando padrões de uso e perfis de usuários, quanto à atividade desenvolvida dentro da instituição.
Figura 5 – Curvas de carga referente aos estratos Acadêmicos, Servidores TAs e Professores. Fonte: Autoria própria.
Analisando as curvas de carga apresentadas na Figura 5, reforça-se que há predominância na demanda de energia elétrica por parte do estrato Acadêmicos, além de que, Servidores TAs e Professores, possuem horários de uso e perfis de consumo bem definidos e, de certo modo, implicam em padrões de consumo notoriamente característicos.
Outra consideração, faz menção aos hábitos comportamentais e horários de permanência, que geram curvas de carga características em representação a cada estrato. Esse comportamento, para os estratos Servidores TAs e Professores, pode ser visualizado pela observação de demandas com forte linearidade nos horários comerciais, com ambas as curvas se aproximando de zero nos horários de almoço ou troca de turno.
A Tabela 4, apresenta a seguir, representa a divisão do consumo de energia elétrica para cada estrato e a identificação do perfil de consumo de energia elétrica apresentado pelos mesmos.
Tabela 4 – Consumo de energia elétrica por estrato para 30 dias. Estrato Consumo de energia Perfil de consumo
elétrica (kWh) (kWh/pessoa)
Acadêmicos 15878,24 4,24
Servidores TAs 342,06 3,72
Professores 2830,25 9,66
Total 19050,55 4,61
Fonte: Autoria própria.
Conforme apresentado na Tabela 4, observa-se que o perfil de maior consumo de energia elétrica corresponde ao estrato Professores, com 9,66 kWh/pessoa. Tal fato, recorre a situação de uso citada anteriormente, reforçando a
inexistência de uma política de BYOD para Professores e Servidores TAs.
Um ponto relevante a se destacar é o perfil de consumo para Acadêmicos, notavelmente similar ao perfil de consumo dos DMPs na instituição. Logo, ressalta- se que o estrato Acadêmicos, possui maior representatividade perante o consumo de energia elétrica. Tal implicação é recorrente ao estrato ter o maior número de elementos na população.
Observando os dados coletados, aferiu-se média (X), desvio padrão amostral (s), intervalo de confiança (IC) e coeficiente de variação (CV ). Dado o intervalo de confiança, têm-se definidos os limites de confiabilidade (limite inferior - LI e limite superior - LS) em torno da média. Os resultados podem ser observados conforme Tabela 5.
Tabela 5 – Medidas sobre o número de horas de conexão à rede elétrica por dispositivo.
DMP LI (h) X (h) LS (h) s CV
Notebooks 2,33 2,72 3,11 2,27 0,84 Smartphones 1,25 1,48 1,72 1,39 0,94 Tablets 0,00 0,10 0,31 1,20 11,59
Total 3,85 4,38 4,91 3,06 0,70
Fonte: Autoria própria.
A média do número de horas de conexão, para os mais diversos DMPs, foi de 4,38 horas de conexão ao dia. Esse valor representa o tempo médio que os dispositivos, em geral, passam conectados na rede elétrica da universidade. Tais dados apresentaram um desvio padrão amostral de 3,06, que é resultado da disparidade de formas, horários e frequência do uso de DMPs. Tal fato, é resultado das necessidades de uso serem variáveis para os integrantes da população.
Considerando as informações supracitadas, em específico o valor obtido para s, e substituindo na Equação 1, obtêm-se um total de 646 elementos na amostra. Dadas as limitações de tempo e material, optou-se por utilizar como tamanho de amostra final, o número apresentado inicialmente.