Sistema de análise e previsão de consumo energético para uma cidade inteligente

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sousa, Bruno Alexandre Almeida
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/84101
Resumo: Dissertação de mestrado em Computer Science
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spelling Sistema de análise e previsão de consumo energético para uma cidade inteligenteCidades inteligentesPrevisão de dadosSéries temporaisSistemas de análise de consumo energéticoData forecastingEnergy consumption analysis systemsSmart citiesTime seriesEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado em Computer ScienceCidades Inteligentes é um conceito que ainda não se encontra muito bem estabelecido. Contudo, é de consenso comum que este consiste em fornecer a todos os seus cidadãos uma melhor qualidade de vida. Nestas cidades inteligentes encontramos múltiplos cená rios aplicacionais que podem ser explorados de forma a alcançar os objectivos necessários. Um exemplo destes cenários são os sistemas energéticos que, dada a evolução constante, sofrem uma grande sobrecarga. Consequentemente, é necessário recorrer a certas medidas para aumentar a eficiência destes. Uma solução é a implementação de sistemas de análise de consumo de energia e de previsão de dados. Os dados são extraídos de fontes bastante diversas (sensores, câmaras e outros), dados estes que, posteriormente, são processados e exportados para data warehouses. Contudo, com a evolução tecnológica que se tem vindo a verificar, a quantidade de dados oportunos aumentou significativamente, bem como as características relativas à forma de como são recolhidos e tratados. Hoje em dia, a diver sidade destes dados é intensa, dependendo muito das circunstâncias operacionais e dos sistemas envolvidos, o que gera vulgarmente cenários aplicacionais novos e estranhos para os sistemas que usualmente estão envolvidos no seu tratamento. Neste sentido, existe a necessidade de inovar os processos de tratamento destes dados e, deste modo, aumentar a operacionalidade e possibilidade de suportar uma cidade inteligente. Para tal, é necessário implementar processos de ETL e de previsão de dados para haver a capacidade de toma das de decisões de forma a manter uma cidade inteligente. Abordamos, nesta dissertação, os sistemas de análise de consumo de energia, visto serem um dos cenários aplicacionais mais explorados com a evolução tecnológica. Havendo a necessidade de aumentar a efi ciência desta área identificamos, planeamos e testamos algumas das medidas passíveis de implementar para a previsão de dados futuros que permitam ajudar à tomada de decisão. Alcançando, por fim, a seleção de um algoritmo bastante preciso para a previsão destes dados.Smart Cities is a concept that isn’t very well established yet. However, there is a common consensus that it is about providing all its citizens with a better quality of life. In these smart cities we find multiple application scenarios that can be explored in order to achieve the necessary goals. One example of such scenarios are the energy systems which, given the constant evolution, are under great strain. Consequently, certain measures need to be taken to increase their efficiency. One solution is the implementation of energy consump tion analysis systems and data forecasting. The data is extracted from quite diverse sources (sensors, cameras and others), which are then processed and exported to data warehouses. However, with technological developments, the amount of opportune data has increased significantly, as well as the characteristics regarding the way it is collected and processed. Today, the diversity of this data is intense, depending a lot on the operational circumstances and the systems involved, which commonly generates new and strange application scena rios for the systems that are usually involved in their treatment. In this sense, there is a need to innovate the procedures for processing this data and thus increase the operability and possibility of supporting a smart city. For this, it is necessary to implement ETL and data forecasting processes in such a way as to have the capacity to make decisions in order to maintain a smart city. In this dissertation, we address energy consumption analysis sys tems, since they are one of the most explored application scenarios with the technological evolution. There is a need to increase efficiency in this area and so we identify, plan and test some of the measures that can be implemented to forecast future data to help decision making. At last, we achieve the selection of a very precise algorithm for the prediction of this data.Belo, OrlandoUniversidade do MinhoSousa, Bruno Alexandre Almeida2020-11-302020-11-30T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/84101por203253990info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:28:48Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/84101Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:23:40.595074Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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