Busca avançada
Ano de início
Entree

Algoritmo de clusterização embarcado em smart meter visando a identificação de cargas residenciais

Processo: 16/00641-4
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de abril de 2016
Data de Término da vigência: 09 de agosto de 2016
Área de conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Medidas Elétricas, Magnéticas e Eletrônicas, Instrumentação
Pesquisador responsável:Ricardo Augusto Souza Fernandes
Beneficiário:Letícia Oliveira de Deus
Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Medidas elétricas   Computação em cluster   Algoritmos   Energia elétrica   Conjuntos residenciais   Monitoramento   Técnicas, medidas, equipamentos de medição
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Clusterização | Demand Response | Identificação de Cargas Residenciais | Monitoramento não invasivo | Smart meter | Medidas Elétricas

Resumo

Este projeto possui como objetivo principal a implementação de algoritmos de clusterização que possam identificar padrões de funcionamento de cargas residenciais. Para tanto, os algoritmos de clusterização deverão se basear em técnicas de monitoramento não invasivo, ou seja, as medições de tensão e correntes serão todas realizadas a partir do medidor (smart meter) de entrada da residência. Portanto, pretende-se utilizar somente as medidas das tensões e correntes instantâneas, as quais também serão necessárias ao cálculo do consumo de energia elétrica. Cabe destacar que o smart meter já foi desenvolvido pelo Grupo de Pesquisa e, portanto, os desafios deste projeto são voltados a garantir que os algoritmos de clusterização possam ser embarcados no hardware (baseado em tecnologia ARM Cortex M4). Por fim, ainda é importante informar que este tipo de algoritmo permite que técnicas de Demand Response possam ser empregadas em consumidores residenciais, pois ao identificar as cargas pode-se definir regras de uso das mesmas para que o preço mensal da energia elétrica seja minimizado.

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
Mais itensMenos itens
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ):
Mais itensMenos itens
VEICULO: TITULO (DATA)
VEICULO: TITULO (DATA)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
FERNANDES, R. A. S.; DEUS, L. O.; GOMES, L.; VALEL, Z.; OMATU, S; RODRIGUEZ, S; VILLARRUBIA, G; FARIA, P; SITEK, P; PRIETO, J. Statistics-Based Approach to Enable Consumer Profile Definition for Demand Response Programs. DISTRIBUTED COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 620, p. 8-pg., . (16/00641-4)