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Previsibilidade de consumo de energia elétrica no curto prazo aliada a perfis de consumo

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Autor Jardim, Rogélio de Souza;
Lattes do autor http://lattes.cnpq.br/3967548338261696;
Orientador Righi, Rodrigo da Rosa;
Lattes do orientador http://lattes.cnpq.br/2332604239081900;
Co-orientador Santos, José Vicente Canto dos;
Lattes do co-orientador http://lattes.cnpq.br/3054875168089226;
Instituição Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
Sigla da instituição Unisinos;
País da instituição Brasil;
Instituto/Departamento Escola Politécnica;
Idioma pt_BR;
Título Previsibilidade de consumo de energia elétrica no curto prazo aliada a perfis de consumo;
Resumo A gestão eficiente sobre a oferta e a procura de energia tem se tornado um dos principais focos das companhias de distribuição de energia elétrica, onde a viabilidade desta gestão se dá através de um contexto de modernização e avanços tecnológicos que vem acontecendo de forma acelerada no setor de energia, o conceito de Smart Grids surge relacionado às novas capacidades de gestão de redes energéticas inteligentes, por meio da integração de mecanismos automatizados de comunicação que viabilizam o alcance de uma visão global do estado da rede energética e da totalidade de seus componentes. Assim, as companhias passam a ter volumes massivos de informação à sua disposição, passíveis de análise e suficientes para suportar a estratégia de aprimoramento do ciclo de produção, distribuição e comercialização de energia em sua totalidade. A eletricidade, enquanto mercadoria, possui propriedades únicas, por exemplo, a impossibilidade de ser armazenada de forma eficiente e viável economicamente e, por esse motivo, a produção tem que satisfazer de forma constante e imediata as necessidades do diagrama de carga. Aliado a este fator, prever a demanda de consumo assume papel fundamental para todo o setor elétrico desde o momento da contratação da energia até sua distribuição. A possibilidade de prever acontecimentos futuros se torna um diferencial ao ponto que se permitirá intervir com antecipação a determinados acontecimentos inesperados, tais como, falhas na rede ocasionados por eventos ocorridos, prever picos de consumo de energia para determinados setores possibilitando agilizar mecanismos para dar respostas as necessidades, ou ser utilizado no planejamento mais assertivo voltado à gestão sustentável e eficiente da geração e transmissão de energia em relação as necessidades previstas. Assim, o presente trabalho assume como objetivo principal o desenvolvimento e teste de uma metodologia que permite criar um modelo de previsão de curto prazo de consumo de energia, de forma a tornar viável uma melhor gestão das operações relacionadas as redes de energia elétrica. Caracteristicamente, o consumo de energia apresenta certos comportamentos que podem ser justificados por inúmeras variáveis, a citar-se, dimensões temporais, como a hora do dia em que a energia é consumida ou a própria estação do ano. O modelo de previsão será fundamentado na utilização de dados históricos de consumo correlacionando este a variáveis que possam influenciar o consumo de forma a criar modelos mais assertivos e adequados.;
Abstract The efficient management of the demand and supply of energy has become one of the main focuses of electric power distribution companies, where the viability of this management is given through a context of modernization and technological advances that has been happening in an accelerated way in the energy sector. The concept of Smart Grids arises related to the new capabilities of management of intelligent energy networks, through the integration of automated mechanisms of communication that enables the attainment of a global vision of the state of the energy network and all of its components. Thus, companies will have massive volumes of information at their disposal, being capable of being analyzed and sufficient to support the strategy of enhancement of the cycle of production, distribution and commercialization of energy in its entirety. Electricity, as a commodity, has unique properties, for example, the impossibility of being stored efficiently and economically viable, and for this reason, production must satisfy the needs of the load diagram constantly and immediately. In addition to this factor, predicting the consumption demand assumes a fundamental role for the whole electric sector from the moment of contracting the energy until its distribution. The possibility of predicting future events becomes a differential to the point where it will be possible to intervene in advance of certain unexpected events, such as network failures, and to predict energy consumption peaks for certain sectors, making it possible to streamline mechanisms to respond to the needs, or be used in more assertive planning aiming at the sustainable and efficient management of the generation and transmission of energy in relation to the anticipated needs. Thus, the main objective of the present work is the development and testing of a methodology that allows the creation of a predictive short term model of energy consumption in order to make feasible the better management of operations related to electric power grids. Characteristically, the energy consumption presents certain behaviors that can be justified by numerous variables, to cite, temporal dimensions, such as the time of day when the energy is consumed or the season itself. The prediction model will be based on the use of historical data of consumption correlating this to variables that can influence consumption in order to create more assertive and adequate models.;
Palavras-chave Agrupamento; Análise Preditiva; Medidor Inteligente; Rede Inteligente; Clustering; Predictive Analysis; Smart Meter; Smart Grid;
Área(s) do conhecimento ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação;
Tipo Dissertação;
Data de defesa 2019-04-30;
Agência de fomento CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior;
Direitos de acesso openAccess;
URI http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/8802;
Programa Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada;


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