Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/80962Registro completo de metadados
| Campo DC | Valor | Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Ortiz, Marcos Dantas | - |
| dc.contributor.author | Nunes, Gabriel Moreira | - |
| dc.date.accessioned | 2025-05-22T13:48:38Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-22T13:48:38Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | NUNES, Gabriel Moreira. Uma solução de monitoramento no fornecimento de energia solar residencial. 2025. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Campus de Quixadá, Universidade Federal do Ceará, Quixadá, 2025. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/80962 | - |
| dc.description.abstract | This work proposes the development of a monitoring solution for residential solar energy supply, allowing users to track energy consumption and obtain detailed information about the quality of the electrical energy. To achieve this, the tool utilizes FFT in the analysis of collected data, enabling the identification of actual power consumption, the calculation of the power factor, and the evaluation of the electrical signal quality. The system architecture consists of simulated sensors, a processing server, and a responsive web interface for information visualization. Communication occurs via MQTT, an IoT protocol that ensures efficient transmission in lowbandwidth networks. Processing is performed using SpringBoot (Java) to manage sensor data, while Python simulates data acquisition, generating voltage and current signals for analysis. The results demonstrate the system’s effectiveness in analyzing energy consumption, allowing the detection of harmonic distortions and contributing to energy use optimization. Additionally, the system interprets and characterizes the quality of the electrical line, suggesting improvements for more efficient consumption. Validation was carried out by comparing the obtained results with calculations in the Octave tool, confirming the accuracy of measurements and analyses. The FFT analysis, based on the frequency of electrical signals, enables the creation of a holistic database on energy usage. The developed system proved to be efficient in monitoring and analyzing residential energy consumption, allowing for the identification of patterns, anomaly detection, and energy use optimization. The ability to track fluctuations in real time favors more conscious management, reducing waste and improving energy efficiency. Furthermore, as an open-source project, it allows for continuous collaboration and improvements, expanding its applications and impact. For future work, it is suggested to integrate a user management subsystem on an external server for remote use, in addition to implementing data collectors with unique identifiers, ensuring safer and more individualized processing and storage. | pt_BR |
| dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.title | Uma solução de monitoramento no fornecimento de energia solar residencial | pt_BR |
| dc.type | TCC | pt_BR |
| dc.contributor.co-advisor | Moreira, Abdul-Hamid Matos | - |
| dc.description.abstract-ptbr | O presente trabalho propõe o desenvolvimento de uma solução de monitoramento para o fornecimento de energia solar residencial, permitindo aos usuários acompanharem o consumo energético e obterem informações detalhadas sobre a qualidade da energia elétrica. Para isso, a ferramenta utiliza a Fast Fourier Transform (FFT) na análise dos dados coletados, possibilitando a identificação da potência real consumida, o cálculo do fator de potência e a avaliação da qualidade do sinal elétrico. A arquitetura do sistema é composta por sensores simulados, um servidor de processamento e uma interface web responsiva para visualização das informações. A comunicação ocorre via MQTT, um protocolo Internet of Things (IoT) que garante transmissão eficiente em redes de baixa largura de banda. O processamento é realizado com SpringBoot (Java) para gerenciar os dados dos sensores, enquanto o Python simula a aquisição de dados, gerando sinais de tensão e corrente para análise. Os resultados demonstram a eficácia do sistema na análise do consumo energético, permitindo a detecção de distorções harmônicas e contribuindo para a otimização do uso da energia. Além disso, o sistema interpreta e caracteriza a qualidade da linha elétrica, sugerindo melhorias para um consumo mais eficiente. A validação foi realizada comparando os resultados obtidos com cálculos na ferramenta Octave, confirmando a precisão das medições e análises. A análise FFT, fundamentada na frequência dos sinais elétricos, possibilita a criação de uma base de dados holística sobre o uso da energia. O sistema desenvolvido mostrou-se eficiente no monitoramento e análise do consumo energético residencial, permitindo identificar padrões, detectar anomalias e otimizar o uso da energia. A capacidade de acompanhar flutuações em tempo real favorece uma gestão mais consciente, reduzindo desperdícios e melhorando a eficiência energética. Além disso, por ser open-source, o projeto possibilita colaborações e aprimoramentos contínuos, ampliando suas aplicações e impacto. Para trabalhos futuros, sugere-se a integração de um subsistema de gerenciamento de usuários em um servidor externo para uso remoto, além da implementação de coletores de dados com identificadores únicos, garantindo um processamento e armazenamento mais seguro e individualizado | pt_BR |
| dc.subject.ptbr | energia solar | pt_BR |
| dc.subject.ptbr | consumo energético | pt_BR |
| dc.subject.ptbr | transformada de Fourier | pt_BR |
| dc.subject.ptbr | processamento de sinais | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA | pt_BR |
| local.advisor.lattes | http://lattes.cnpq.br/0432800826160385 | pt_BR |
| local.co-advisor.lattes | http://lattes.cnpq.br/4317862036224202 . | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO-QUIXADÁ - Monografias | |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 2025_tcc_gmnunes.pdf | 1,47 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.