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dc.contributor.authorSantos, Stéphanie Alencar Braga dos-
dc.contributor.authorOhi, Daniel Kenji de Alencar-
dc.contributor.authorAlbuquerque, Pedro Urbano Braga de-
dc.contributor.authorBezerra, José Roberto-
dc.contributor.authorBarroso, Giovanni Cordeiro-
dc.date.accessioned2022-04-06T18:07:16Z-
dc.date.available2022-04-06T18:07:16Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationSANTOS, Stéphanie Alencar Braga dos; OHI, Daniel Kenji de Alencar; ALBUQUERQUE, Pedro Urbano Braga de; BEZERRA, José Roberto; BARROSO, Giovanni Cordeiro. Smart Home Controller: otimização multi-objetivo utilizando a meta-heurística PSO. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA, XXII., 9 a 12 set., 2018, João Pessoa - PB - Brasil. Anais[…], Campinas, Galoá, v.1, n. 1 (2019): CBA2018.pt_BR
dc.identifier.issn2525-8311-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/64898-
dc.description.abstractThis paper proposes a solution to the Smart Home Controller (SHC) Intelligent Load Controller model using the Particle Swarm Optimization (PSO) meta-heuristic technique. SHC has been modeled so that it can contemplate the energy cost, the comfort of the users or a combination of both. Conventional optimization techniques become very slow in relation to the convergence rate and when the number of devices is part of the demand response (DR), making them unviable for daily use. However, modern techniques based on heuristics have overcome these disadvantages. In this article we compare the results of the SHC solution with Linear Programming and PSO.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherSociedade Brasileira de Automática (SBA) - https://www.sba.org.br/; Galoá Science - https://galoa.com.br/ - ttps://cba2018.galoa.com.br/pt_BR
dc.subjectSmart homept_BR
dc.subjectEnergy efficiencypt_BR
dc.subjectOptimizationpt_BR
dc.subjectComfortpt_BR
dc.subjectDemand responsept_BR
dc.titleSmart Home Controller: otimização multi-objetivo utilizando a meta-heurística PSOpt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.description.abstract-ptbrO presente artigo propõe uma solução do modelo de um controlador de cargas inteligente, Smart Home Controller (SHC), utilizando a técnica de meta-heurística PSO (Particle Swarm Optimization). O SHC foi modelado de forma que é capaz de contemplar o custo energético, o conforto dos usuários ou uma combinação dos dois. Técnicas de otimização convencionais tornam-se muito lentas em relação da taxa de convergência e quando o número de aparelhos faz parte da resposta da demanda (DR), tornando-as inviáveis para o uso diário. Contudo, t técnicas modernas baseadas em heurística superaram essas desvantagens. Neste artigo são comparados os resultados da solução do SHC com Programação Linear e PSO.pt_BR
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