Navegando por Autor "Gomes, Leandro Cristiano"

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    Previsão de consumo energético e da curva de demanda de um edifício público utilizando ferramentas de inteligência computacional
    (Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais / Universidade Federal de São João del-Rei, 2017-09-01) Gomes, Leandro Cristiano; Jota, Patrícia Romeiro da Silva; http://lattes.cnpq.br/0977994271668461; Patrícia Romeiro da Silva Jota; Eduardo Gonzaga da Silveira; Maury Meirelles Gouvêa Júnior
    Recentemente, no setor elétrico tem ocorrido desenvolvimentos tecnológicos que contribuem para a sua modernização, segurança e qualidade. A automação, coleta de dados e seu processamento em todo o sistema, desde a geração, transmissão e distribuição de energia, vem sendo trabalhada dentro do conceito de Smart Grid, onde há o surgimento de novos equipamentos, para a proteção, controle e medição de energia. Medidores inteligentes estão sendo desenvolvidos para atender esse novo conceito de distribuição de energia, não medindo apenas a energia fornecida pelas concessionárias para o consumidor, mas também aquela gerada pelo consumidor e fornecida ao sistema admitindo a existência de um fluxo bidirecional de energia. A quantidade de dados gerados por estes medidores e armazenados em banco de dados aumentará consideravelmente após a instalação em escala. Estes dados contêm informações relevantes que, mesmo já sendo armazenados, ainda não são processados, por falta de estudos e pesquisas nessa área. Este trabalho propõe uma metodologia para processamento de dados, utilizando ferramentas de inteligência computacional, com o objetivo se extrair informações relevantes para o desenvolvimento de novos serviços para consumidores e geradores de energia. Apresenta-se uma metodologia para a estimação do consumo energético e da curva de demanda de um edifício público, visando auxiliar o consumidor, a concessionária e o setor energético no nível de planejamento e tomadas de decisões futuras. Para exemplificar e validar a metodologia proposta, foram utilizadas as ferramentas de inteligência computacionais aplicadas em um estudo de caso, sendo demonstradas suas características, configurações e comparações entre desempenhos dos diferentes algoritmos utilizados, destacando-se o uso da lógica Fuzzy e das Redes Neurais Artificiais. Resultados promissores foram conseguidos com a metodologia descrita, demonstrando a eficiência dos métodos e dos algoritmos apresentados neste trabalho e também servindo como base para futuros estudos nessa área de estimação de energia utilizada pelos diferentes tipos de consumidores.