Conscientização energética através de interfaces conversacionais e predição no contexto de precificação dinâmica residencial

• Processo: 20/05763-6
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Vigência: 01 de março de 2021 - 30 de novembro de 2021
• Área do conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Victor Takashi Hayashi
• Beneficiário: Victor Takashi Hayashi
• Empresa Sede: Victor Takashi Hayashi Tecnologia da Informação Ltda
• CNAE: Distribuição de energia elétrica ; Portais, provedores de conteúdo e outros serviços de informação na internet ; Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências sociais e humanas
• Município: Santo André
• Bolsa(s) vinculada(s): 21/02545-0 - Aplicações mobile com notificações push personalizadas por perfil (P2), BP.TT
• Assunto(s): Tecnologia da informação Gestão inteligente de energia Medidores inteligentes Demanda energética Internet das coisas Algoritmos Predição
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: algoritmos de predição | conscientização energética | interface conversacional | Internet das Coisas | medidor inteligente de energia | programa de resposta da demanda | Conscientização Energética através de Tecnologia da Informação

Resumo

A solução IoT aqui descrita constitui uma plataforma com uma arquitetura diferenciada em termos de engenharia de software na medida em que balanceia os aspectos de fortaleza e vulnerabilidades dos seus elementos de processamento, comunicação, integração de sensores e de atuadores IoT, através de um projeto focado na disponibilidade, tolerância a falhas, precisão e usabilidade. Apesar dos termos científicos específicos e acadêmicos da engenharia de software, o maior destaque da solução digital IoT, aqui denominada de Boa Energia, não é técnica. É o seu potencial de inteligência digital para apoiar os consumidores de energia a enfrentarem a transformação digital através do compartilhamento, inclusão digital pelo aspecto de energia elétrica, necessário a todos. Consequentemente, com impactos no ambiente e na sustentabilidade. A solução poderia ser mais um circuito elitista para classe alta, ao construir casas inteligentes bastante sofisticados. Não é. A solução é baseada em componentes e micro serviços que facilitam a configuração de integração e de processamento, do mais barato ao mais sofisticado, sempre alinhado com a relação custo-benefício. A base da solução é focada no controle do consumo de energia elétrica de uma residência. A solução apresenta uma série de recursos de conectividade digital, criando a possibilidade de integrar as unidades habitacionais em uma rede digital de controle de energia, criando a " rede social IoT ", como a rede que integra e interage pessoas e coisas como unidades habitacionais de pessoas físicas e jurídicas. Com base neste fundamento, o projeto da plataforma Boa Energia traz como benefícios a escalabilidade de aplicação onde se baseia o potencial de negócios da solução. Ou seja, ao invés de se identificar a Boa Energia como um circuito inteligente que cuida do consumo de energia de uma casa, ela deve ser identificada como um nó digital inteligente, com funções de apoio a gestão de energia, capaz de conectar digitalmente as unidades habitacionais dos demais nós através de redes locais e internet. Dessa forma, a solução apresentada constitui uma infraestrutura de uma rede digital criando oportunidades para orientar o consumo de energia, e educar os moradores da unidade habitacional. Além disso, a aplicação de algoritmos inteligentes pode otimizar o consumo pelas unidades e a distribuição pelas empresas de energia, com base na precisão e coleta em tempo real das informações. Com a inteligência digital, pode ampliar as funcionalidades para serviços junto ao poder público, contribuindo com as chamadas cidades inteligentes quando aplicado em escala. Uma grande virtude do projeto é a obtenção de uma unidade autônoma, barata, tolerante a falhas, com facilidade de integração com soluções de diversos fornecedores de hardware e software. Diferenciada, com usabilidade avançada por texto livre e voz, por meio da integração com os atuais dispositivos de usabilidade como celulares (Android) e assistentes de voz (Alexa e Google). No modelo de negócio, o cálculo de retorno será baseado em economia de energia pelos consumidores, e redução de custos por controle de picos de energia controlada pelas empresas distribuidoras. Sempre fundamentados pela precisão dos dados reais coletados em 30 residências para o estudo de viabilidade técnica da plataforma. (AU)

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)

FUJII, TIAGO YUKIO; HAYASHI, VICTOR TAKASHI; ARAKAKI, REGINALDO; RUGGIERO, WILSON VICENTE; BULLA JR, ROMEO; HAYASHI, FABIO HIROTSUGU; KHALIL, KHALIL AHMAD. A Digital Twin Architecture Model Applied with MLOps Techniques to Improve Short-Term Energy Consumption Prediction. MACHINES, v. 10, n. 1, JAN 2022. (20/05763-6)