This paper addresses the optimization of contracted electricity demand (CD) for commercial and industrial entities, focusing on cost reduction within the Brazilian time-of-use electricity tariff scheme. Leveraging genetic algorithms (GAs), this study proposes a practical approach to determining the optimal CD profile, considering the complex dynamics of energy demand on a city-like load. The methodology is applied to a case study at the Federal University of Pará, Brazil, where energy efficiency and demand response initiatives as well as renewable energy projects are underway. The findings highlight the significance of tailored demand management strategies in achieving energy-related cost reduction for large-scale consumers, with implications for economic efficiency in energy consumption.

A popularização da aquisição de veículos elétricos amplificou-se consideravelmente nos últimos anos, acarretando uma maior necessidade de planejamento do setor elétrico. Desse modo, este artigo visa desenvolver uma metodologia para a análise dos impactos da recarga não controlada de veículos elétricos em redes de baixa tensão, por meio de simulações no software OpenDSS, desenvolvidas com base no método de Monte Carlo, em uma rede de distribuição do município de Belém/PA. Os resultados ressaltam que a inserção massiva não controlada de VE’s na rede de distribuição de baixa tensão pode ocasionar subtensão nas barras e sobrecarga de transformadores, sendo a metodologia apresentada neste artigo capaz de auxiliar na previsão do local em que os problemas ocorrerão.