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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/73838
Type: | Tese |
Title: | Modelagem e análise de um Smart Condominium Controller utilizando inteligência artificial |
Authors: | Costa, Jonatha Rodrigues da |
Advisor: | Barroso, Giovanni Cordeiro |
Co-advisor: | Braga, Arthur Plínio de Souza |
Keywords: | Gerenciamento do lado da demanda;Lógica difusa;Otimização por enxame de partículas;Sistema de controle inteligente;Redes elétricas inteligentes;Inteligência artificial |
Issue Date: | 2023 |
Citation: | COSTA, Jonatha Rodrigues da. Modelagem e análise de um Smart Condominium Controller utilizando inteligência artificial. 2023. 124 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2023. |
Abstract in Brazilian Portuguese: | A expansão de uma sociedade emergente na era da inteligência artificial tem proporcionado benefícios significativos em termos de avanços tecnológicos e de crescimento econômico. No entanto, essa expansão também tem gerado desafios relacionados à economia financeira e ao conforto residencial, tanto em nível individual quanto em nível condominial. À medida que as expectativas de conforto evoluem, impulsionadas pelos avanços tecnológicos, a pressão financeira para manter ou melhorar a economia residencial também aumenta. Essa dinâmica pode resultar em uma relação conflituosa entre a busca pelo conforto residencial e a capacidade econômica de alcançá-lo, especialmente se os elos da cadeia energética não atuarem de modo integrado e convergente com a relação oferta-demanda na matriz energética. Neste contexto, destaca-se que um equilíbrio entre consumo energético e conforto residencial é alcançável operando-se em nível de residência individual e em nível condominial. No primeiro nível (residência), propõe-se a utilização de um controlador residencial inteligente (Smart Home Controller - SHC) que utiliza otimização por enxame de partículas (Particle Swarm Optimization - PSO) para deslocar as cargas residenciais agendáveis para um horário de acionamento com menor custo de tarifação e máximo conforto. Além disso, emprega-se um algoritmo com lógica difusa (fuzzy) para definir os níveis de conforto das cargas residenciais, levando em consideração a interação com o usuário em relação ao estado de humor, temperatura e umidade. Dessa forma, é possível integrar as percepções do usuário ao modelo de conforto do SHC. No segundo nível (condomínio), propõe- se a utilização de um controlador condominial inteligente (Smart Condominium Controller - SCC) que emprega uma rede neural recorrente, Memória de curto e longo prazo (Long Short Term Memory - LSTM), para prever a capacidade de geração distribuída (GD) de energia elétrica para o próximo período com base em dados climáticos. Além disso, o SCC distribui entre as residências do condomínio os créditos resultantes dessa energia gerada, seguindo os termos do Sistema de Compensação de Energia Elétrica (SCEE) do Brasil. Para tanto, são realizados estudos dos modelos de conforto residencial, dos modelos de cargas residenciais, SHCs, SCCs, bem como das técnicas e modelos de interação entre casas inteligentes, GD e compartilhamento de créditos entre residências. O SCC/SHC proposto integra o novo modelo matemático de conforto e capacidade para gerenciar dinamicamente a energia elétrica em condomínios, considerando as perspectivas macro e micro de consumo e compensação no SCEE. Em termos de resultados, os comparativos entre os cenários residenciais de SHC com funções de conforto distintas (fuzzy e no-fuzzy) mostram benefícios na relação consumo-conforto para os usuários, tanto em nível residencial quanto condominial, além de proporcionar maior previsibilidade de demanda para a concessionária de energia elétrica. |
Abstract: | The expansion of an emerging society in the age of artificial intelligence has led to technological advances and economic growth. However, it has also created challenges in terms of financial savings and residential comfort, both at the individual and condominium levels. As comfort expectations evolve with technological advancements, there is increased financial pressure to maintain or enhance residential comfort. This can create a conflict between the pursuit of comfort and the economic ability to achieve it, particularly if the energy chain fails to integrate and align with the supply-demand relationship in the energy matrix. In this context, it should be noted that it is possible to achieve a balance between energy consumption and residential comfort by operating at the level of the individual residence and at the condominium level. At the first level it is proposed the use of a Smart Home Controller (SHC) that uses Particle Swarm Optimization (PSO) to shift the charges residential schedules that can be activated at a lower cost and with maximum comfort. In addition, an algorithm with fuzzy logic is used to define the comfort levels of residential loads, taking into account the interaction with the user in relation to climate, temperature and humidity. In this way, it is possible to integrate user evidence into the SHC comfort model. At the second level, it is proposed the use of an Smart Condominium Controller (SCC) that uses a Long Short Term Memory (LSTM) to forecast the distributed generation (DG) capacity of electricity for the next period based on climate data. In addition, the SCC distributes the credits resulting from this generated energy among the residences in the condominium, following the terms of the Electric Energy Compensation System (EECS) in Brazil. To this end, studies are carried out on residential comfort models, residential load models, SHCs, SCCs, as well as techniques and interaction models between smart homes, DG and credit sharing between homes. The SCC/SHC integrated model includes a new mathematical model of comfort and ability to perform the dynamic management of electricity in a condominium, considering a macro and micro perspective of consumption and compensation of electricity in the EECS. As a result, comparisons between SHC residential scenarios with different comfort functions demonstrate gains in the consumer-comfort ratio for the user, both at the residential and condominium level, in addition to provide greater predictability of demand for the electricity supplier. |
Description: | Este documento está disponível online com base na Portaria nº 348, de 08 de dezembro de 2022, disponível em: https://biblioteca.ufc.br/wp-content/uploads/2022/12/portaria348-2022.pdf, que autoriza a digitalização e a disponibilização no Repositório Institucional (RI) da coleção retrospectiva de TCC, dissertações e teses da UFC, sem o termo de anuência prévia dos autores. Em caso de trabalhos com pedidos de patente e/ou de embargo, cabe, exclusivamente, ao autor(a) solicitar a restrição de acesso ou retirada de seu trabalho do RI, mediante apresentação de documento comprobatório à Direção do Sistema de Bibliotecas. |
URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/73838 |
Appears in Collections: | DEEL - Teses defendidas na UFC |
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