Estudos de técnicas de análise e tecnologias para o desenvolvimento de medidores inteligentes de energia residenciais

Autor(es)

Wesley Angelino de Souza

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
• Data de defesa: 2016-11-07

Membros da banca

Luiz Carlos Pereira da Silva; Denis Vinicius Coury; Esther Luna Colombini; José Antenor Pomilio; Paulo Fernando Ribeiro

• Orientador: Luiz Carlos Pereira da Silva; Fernando Pinhabel Marafão

Resumo

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para monitoramento e gerenciamento de energia através de medidores elétricos inteligentes. Tal metodologia é baseada em três técnicas que envolvem a desagregação do consumo por equipamentos, o sistema de gestão do consumo e o sistema de gerenciamento de microgeradores fotovoltaicos com bateria. A técnica de desagregação de equipamentos (cargas) realiza o cálculo de indicadores característicos dos equipamentos utilizando a Teoria de Potência Conservativa (CPT). Tais indicadores são calculados através das formas de onda de tensão e corrente e, com a leitura destes indicadores para diversos equipamentos, foi criada uma base de dados adequada ao treinamento de algoritmos de reconhecimento de padrões. Dentre muitas opções, foram escolhidos cinco algoritmos classificadores que são: máquina de vetores de suporte (SVM), floresta de caminhos ótimos (OPF), perceptron multicamadas (MLP), K-enésimo vizinho mais próximo (KNN) e a árvore de decisões (DT), os quais foram comparados em termos de exatidão e tempo computacional. Neste ponto o KNN apresentou-se como o melhor algoritmo para a base de dados criada. O sistema de gestão de consumo utiliza o conceito do envio de dados do medidor a um banco de dados. Assim, a interface desenvolvida realiza a interpretação dos dados e apresenta ao consumidor relatórios de consumo gerais e por equipamento, em períodos diários, semanais, mensais e anuais. O sistema também realiza a previsão de consumo através da rede neural de atraso temporal (TDNN) e apresenta estratégias de economia de energia através da redução de tempo de uso ou do uso em horários que o preço da energia é menor (considerando-se a existência de tarifação horo-sazonal). A técnica de gestão do sistema de micro/mini geração local utiliza o histórico de consumo, a previsão de tempo e a carga da bateria para propor estratégias para a redução dos custos com energia elétrica. A metodologia proposta foi avaliada através de um protótipo desenvolvido no trabalho, demonstrando sua exequibilidade em um medidor eletrônico de energia, possibilitando a evolução dos medidores inteligentes e dando coerência ao termo "inteligente" dos medidores (AU)

• Processo FAPESP: 12/19375-1 - Estudo de técnicas de análise e tecnologias para o desenvolvimento de medidores inteligentes de energia com foco em microrredes residenciais
• Beneficiário: Wesley Angelino de Souza
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado