Medidor cognitivo de energia para aplicações em eficiência energética

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Garcia, Fernando Deluno
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/153273
Resumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um medidor cognitivo de energia elétrica, enfatizando sua aplicação para avaliação da eficiência energética e consumo padrão de eletrodomésticos classificados pelo PROCEL e de acordo com a Etiqueta Nacional de Conservação de Energia. Para tal, é proposta uma metodologia de desagregação do consumo de energia que possibilita estimar o consumo individual de cada eletrodoméstico em uma residência. Os eletrodomésticos são classificados e identificados a partir de indicadores que caracterizam a operação de um equipamento, sendo calculados através das formas de onda de tensão e corrente e da Teoria de Potência Conservativa (CPT). Com isso, foi criada uma base de dados composta por indicadores de diversos eletrodomésticos para que se pudesse identificá-los a partir do algoritmo K-enésimo vizinho mais próximo (KNN). Tendo em vista o engajamento do consumidor residencial em relação aos seus hábitos de consumo, o trabalho proposto faz uso do medidor cognitivo de energia elétrica para fornecer recomendações e diagnósticos sobre os eletrodomésticos utilizados na residência. Por fim, o teste do protótipo possibilitou validar a metodologia proposta, estabelecendo um novo conceito e aplicação de medidores inteligentes de energia.
id UNSP_01e2a5201ad923bea0eb5832b5d91f72
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/153273
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str 2946
spelling Medidor cognitivo de energia para aplicações em eficiência energéticaCognitive energy Meter for energy efficiency applicationsDesagregação do consumoEficiência energéticaMedidor cognitivo de energia elétricaEnergy disaggregationEnergy efficiencyCognitive energy meterEste trabalho apresenta o desenvolvimento de um medidor cognitivo de energia elétrica, enfatizando sua aplicação para avaliação da eficiência energética e consumo padrão de eletrodomésticos classificados pelo PROCEL e de acordo com a Etiqueta Nacional de Conservação de Energia. Para tal, é proposta uma metodologia de desagregação do consumo de energia que possibilita estimar o consumo individual de cada eletrodoméstico em uma residência. Os eletrodomésticos são classificados e identificados a partir de indicadores que caracterizam a operação de um equipamento, sendo calculados através das formas de onda de tensão e corrente e da Teoria de Potência Conservativa (CPT). Com isso, foi criada uma base de dados composta por indicadores de diversos eletrodomésticos para que se pudesse identificá-los a partir do algoritmo K-enésimo vizinho mais próximo (KNN). Tendo em vista o engajamento do consumidor residencial em relação aos seus hábitos de consumo, o trabalho proposto faz uso do medidor cognitivo de energia elétrica para fornecer recomendações e diagnósticos sobre os eletrodomésticos utilizados na residência. Por fim, o teste do protótipo possibilitou validar a metodologia proposta, estabelecendo um novo conceito e aplicação de medidores inteligentes de energia.This work presents the development of a cognitive energy meter, emphasizing its application to evaluate the energy efficiency and standard appliances consumption classified by PROCEL and according to the National Energy Efficiency Labeling. For this purpose, an energy consumption disaggregation methodology is proposed, which makes possible to estimate the individual consumption of each appliance in a house. Appliances are classified and identified by indicators that characterize the operation of an equipment, being calculated through voltage and current waveforms and by the Conservative Power Theory (CPT). Thus, a database composed of indicators of several household appliances was created so that they could be identified using the K-nth nearest neighbor (KNN) algorithm. Considering the engagement of the residential consumer in relation to their consumption habits, the proposed work makes the use of the cognitive energy meter to provide recommendations and diagnoses about the appliances used in the residence. Finally, the prototype validated the proposed methodology, establishing a new concept and application of smart energy meters.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)16/08645-9Universidade Estadual Paulista (Unesp)Marafão, Fernando Pinhabel [UNESP]Souza, Wesley Angelino deUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Garcia, Fernando Deluno2018-03-28T16:51:03Z2018-03-28T16:51:03Z2018-02-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/15327300089899933004056087P2porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2023-10-09T06:05:57Zoai:repositorio.unesp.br:11449/153273Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462023-10-09T06:05:57Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Medidor cognitivo de energia para aplicações em eficiência energética
Cognitive energy Meter for energy efficiency applications
title Medidor cognitivo de energia para aplicações em eficiência energética
spellingShingle Medidor cognitivo de energia para aplicações em eficiência energética
Garcia, Fernando Deluno
Desagregação do consumo
Eficiência energética
Medidor cognitivo de energia elétrica
Energy disaggregation
Energy efficiency
Cognitive energy meter
title_short Medidor cognitivo de energia para aplicações em eficiência energética
title_full Medidor cognitivo de energia para aplicações em eficiência energética
title_fullStr Medidor cognitivo de energia para aplicações em eficiência energética
title_full_unstemmed Medidor cognitivo de energia para aplicações em eficiência energética
title_sort Medidor cognitivo de energia para aplicações em eficiência energética
author Garcia, Fernando Deluno
author_facet Garcia, Fernando Deluno
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Marafão, Fernando Pinhabel [UNESP]
Souza, Wesley Angelino de
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Garcia, Fernando Deluno
dc.subject.por.fl_str_mv Desagregação do consumo
Eficiência energética
Medidor cognitivo de energia elétrica
Energy disaggregation
Energy efficiency
Cognitive energy meter
topic Desagregação do consumo
Eficiência energética
Medidor cognitivo de energia elétrica
Energy disaggregation
Energy efficiency
Cognitive energy meter
description Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um medidor cognitivo de energia elétrica, enfatizando sua aplicação para avaliação da eficiência energética e consumo padrão de eletrodomésticos classificados pelo PROCEL e de acordo com a Etiqueta Nacional de Conservação de Energia. Para tal, é proposta uma metodologia de desagregação do consumo de energia que possibilita estimar o consumo individual de cada eletrodoméstico em uma residência. Os eletrodomésticos são classificados e identificados a partir de indicadores que caracterizam a operação de um equipamento, sendo calculados através das formas de onda de tensão e corrente e da Teoria de Potência Conservativa (CPT). Com isso, foi criada uma base de dados composta por indicadores de diversos eletrodomésticos para que se pudesse identificá-los a partir do algoritmo K-enésimo vizinho mais próximo (KNN). Tendo em vista o engajamento do consumidor residencial em relação aos seus hábitos de consumo, o trabalho proposto faz uso do medidor cognitivo de energia elétrica para fornecer recomendações e diagnósticos sobre os eletrodomésticos utilizados na residência. Por fim, o teste do protótipo possibilitou validar a metodologia proposta, estabelecendo um novo conceito e aplicação de medidores inteligentes de energia.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-03-28T16:51:03Z
2018-03-28T16:51:03Z
2018-02-08
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11449/153273
000898999
33004056087P2
url http://hdl.handle.net/11449/153273
identifier_str_mv 000898999
33004056087P2
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1803045906842386432