Mineração de dados aplicado à eficiência energética

• Autor(a) principal: Ramalhinho, João Vasco Monteiro
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/9876
• topic: Engenharia mecânica; Consumo de energia: Monitorização; Eficiência energética; Redes neuronais; Recolha de dados; Análise de dados

Nesta dissertação pretende-se fazer uso de métodos matemáticos de data mining, para trazer um novo conhecimento sobre o consumo em sistemas já implementados. Através da prospeção de dados pode ser criado não só um padrão de consumos mas também uma previsão de consumos do sistema a ser monitorizado. Com esta informação é possível detetar anomalias no funcionamento do mesmo que pode levar ao seu aumento de consumo ou atuar de forma a diminuir o mesmo nos períodos em que mais se consome. Visto ser ainda um assunto pouco estudado esta é uma primeira abordagem ao problema. Neste trabalho é proposto a implementação de uma plataforma de recolha de dados, que permita o estudo desta solução. É usada uma rede de sensores sem fios de baixo consumo, de fácil implementação e grande versatilidade. Esta plataforma de recolha de dados é usada para fazer uma recolha de dados que são tratados pelos métodos descritos. No tratamento dos dados recolhidos é possível quantificar a eficácia de cada algoritmo testado, comparando-os com os dados reais. Desta forma, são melhoradas as previsões efetuadas por este tipo de métodos matemáticos. Este estudo poderá, futuramente, ser adaptado a sistemas reais melhorando assim a eficiência energética de um sistema implementado. Este melhoramento será totalmente não invasivo, isto é, sem afetar o comportamento e sem dispendiosas alterações. Será assim alcançado um aumento de eficiência energética conseguido uso racional dos equipamentos presentes, sem um decréscimo na qualidade dos mesmos.