Previsão de consumo energético e da curva de demanda de um edifício público utilizando ferramentas de inteligência computacional

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dc.contributor.advisorJota, Patrícia Romeiro da Silva
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0977994271668461
dc.contributor.authorGomes, Leandro Cristiano
dc.contributor.referee1Patrícia Romeiro da Silva Jota
dc.contributor.referee2Eduardo Gonzaga da Silveira
dc.contributor.referee3Maury Meirelles Gouvêa Júnior
dc.date.accessioned2023-06-22T14:37:40Z
dc.date.available2023-06-22T14:37:40Z
dc.date.issued2017-09-01
dc.description.abstractRecentemente, 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.
dc.description.abstractotherLately, in the electrical sector there have been technological developments that contribute to its modernization, safety and quality. All of the automation, data collection and processing throughout the system, from the generation, transmission and energy distribution, has been worked within the concept of Smart Grid, in which there is the emergence of new equipment, for protection, control and measurement power. Smart Metering is being developed to fulfill this new concept of energy distribution, not only measuring the energy supplied by utilities to the consumer, but also that generated by the consumer and supplied to the system assuming a bidirectional flow of energy. The number of data reproduced by these meters and stored in the database will increase considerably after the scale installation. These data contain relevant information that, even though they are already stocked, are still not processed, due to lack of studies and research in this area. This work proposes a methodology for the data processing, using computational intelligence tools, in order to extract relevant information for the development of new services for consumers and power generators. It presents a methodology for evaluation the energy consumption and the demand curve of a public building, aiming to assist the consumer, the concessionaire and the energy sector in the level of planning and future decisions. To exemplify and validate the proposed methodology, the computational intelligence tools were used in a Case Study. The Fuzzy Logic and the Artificial Neural Networks are also described in this work, showing their characteristics, configurations and comparisons between performances of the different algorithms used. Promising results were achieved with the methodology described, proving the efficiency of the methods and algorithms presented in this work and also serving as a basis for future studies in this area of energy mensuration used by different types of consumers.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br/handle/123456789/322
dc.language.isopt
dc.publisherCentro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais / Universidade Federal de São João del-Rei
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.initialsCEFET-MG / UFSJ
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.subjectConsumo de energia - Avaliação
dc.subjectEficiência energética
dc.subjectSmart grids
dc.subjectProcessamento de dados
dc.subjectLógica Nebulosa (Fuzzy)
dc.titlePrevisão de consumo energético e da curva de demanda de um edifício público utilizando ferramentas de inteligência computacional
dc.typeThesis
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