Estrutura de internet das coisas para a participação ativa e segura dos consumidores na comunidade de energia

• Autor(a) principal: Barreto, Rúben Diogo Macedo
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/23709
• topic: Comunidades de Energia; Demand Response; Internet das Coisas; Privacidade dos Dados; Utilizador Final; Data Privacy; End-user; Energy Community; Internet of Things; Smart Home

Desde o Acordo de Paris, diversas estratégias e metas climáticas ambiciosas foram estabelecidas a nível mundial e europeu, de forma a cumprir o objetivo de longo prazo da neutralidade carbónica. Tal, provocou uma pressão a nível global para que se fossem tomadas medidas que contribuíssem para a descarbonização em todos os setores. No entanto, verifica-se que as emissões de CO2 continuam a aumentar, sendo o setor de energia um dos principais responsáveis. Atualmente, no setor de energia, verifica-se a emergência das comunidades de energia e do uso de dispositivos de internet das coisas, visto que estes possibilitam novas oportunidades para integrar, monitorizar, controlar e otimizar o consumo de energia, possibilitando uma melhor eficiência e a sustentabilidade dos sistemas de energia. Contudo, o problema da ausência de confiança digital em sistemas de energia, nomeadamente no que toca à partilha de dados e informação, pode comprometer a sinergia entre o consumidor e os sistemas de gestão de energia. Esta dissertação tem como objetivo conceber, implementar, testar e validar um modelo de demand response que permita gerir eficazmente a participação dos membros de uma comunidade de energia, tendo em consideração a privacidade e a segurança dos dados dos utilizadores finais. Para tal, é considerado o uso de dispositivos de internet das coisas, tendo em conta a segurança e a privacidade dos respetivos dados dos consumidores finais. De uma forma geral, o modelo proposto é capaz de (i) identificar os períodos temporais em que seja benéfica a utilização de demand response para nivelar o consumo e a geração na comunidade de energia, com o auxílio de algoritmos de previsão, (ii) avaliar e classificar os candidatos, através de quatro métricas baseadas em algoritmos não supervisionados, para determinar quais serão selecionados a participar no evento, (iii) monitorizar, em tempo real, o respetivo evento e (iv) avaliar o impacto económico e ambiental que o evento causou na comunidade de energia. De modo a respeitar a privacidade e a equidade dos utilizadores finais, consideram-se três tipos de participação com diferentes níveis de privacidade e um mecanismo de equidade que é implementado durante a classificação dos candidatos. De modo a testar e validar a aplicabilidade e a eficiência do modelo proposto, foram considerados cinco casos de estudo que permitem analisar o desempenho do modelo consoante as métricas aplicadas, os tipos de participação disponíveis, a falta de compromisso dos candidatos para o evento e o mecanismo de equidade. Os resultados obtidos demonstraram a capacidade do modelo proposto ser implementado em diferentes contextos, tendo a capacidade de melhorar a sustentabilidade da comunidade de energia.