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metadata.dc.type: Dissertação
Issue Date: 31-Aug-2018
metadata.dc.creator: ALFAIA, Rodrigo Dias
metadata.dc.contributor.advisor1: FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa
Title: MGI:: Módulo de gerenciamento inteligente para otimização Do conforto térmico do usuário em smart home
Other Titles: MGI :: Intelligent management module for optimization From the thermal comfort of the user in smart home
metadata.dc.description.sponsorship: CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Citation: ALFAIA, Rodrigo Dias. MGI: Módulo de gerenciamento inteligente para otimização do conforto térmico do usuário em smart home. 2018. 71 f. Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do Pará, Instituto de Tecnologia, Belém, 2018. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Disponível em: <http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10412>. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: O estímulo a integração da eficiência energética em equipamentos elétricos vem aumentando durantes os últimos anos. Uma parcela desse crescimento é resultado dos incentivos e das implementações de normas que ajudam na fiscalização e na regulamentação de especificações mínimas para eficiência no consumo de energia elétrica pelos equipamentos. Além disso, com o desenvolvimento da tecnologia, novas formas de gerenciamento inteligente são propostas para ajudar a otimizar o consumo energético. Este estudo apresenta a especificação e o desenvolvimento do módulo inteligente, a ser integrado na arquitetura Smart Consumption Management Architecture (SmartCoM), que envolve a coleta e análise de dados meteorológicos (temperatura e umidade) via interface de comunicação característico da arquitetura, a partir de soluções de Internet das Coisas (IoT), para o gerenciamento inteligente de um condicionador de ar com o objetivo de otimizar o consumo de energia, sem perder o conforto térmico dos usuários residentes. A metodologia proposta mostrou-se eficiente na redução do consumo de energia comparado ao modelo convencional. Foram realizados experimentos com o intuito de estimar o consumo de energia do condicionador de ar para o ano de 2017. Os experimentos consistiram em comparar os resultados do módulo de gerenciamento inteligente (MGI) com o modelo convencional, e assim, mostrar a eficiência do módulo proposto que conseguiu, de forma geral, uma redução média anual de 24,5% para o período noturno e 21,1 % para o diurno ficando dentro dos padrões de conforto térmico estabelecidas pelas normas nacionais e internacionais.
Abstract: The incentive to integrate energy efficiency in electrical equipment has increased during last years. A portion of this growth is a result of incentives and the implementation of standards that help in inspection and regulation of minimum specifications for efficiency in electric energy consumption by equipments. In addition, with development of technology, new means of intelligent management are proposed to help optimize energy consumption. This study presents the specification and development of an intelligent module, to be integrated in Smart Consumption Management Architecture (SmartCoM), which involves collection and analysis of meteorological data (temperature and humidity) via the communication interface characteristic of the architecture, from Internet of Things (IoT), for the intelligent management of an air conditioner in order to optimize energy consumption, without losing thermal comfort of resident users. The proposed methodology proved to be efficient in reducing energy consumption compared to the conventional model. Experiments were carried out to estimate the energy consumption of an air conditioner during 2017. The experiments consisted in comparing results of the intelligent management module (MGI) with the conventional model, to show the efficiency of the proposed module, which achieved a general reduction of 24.5% for the night period and 21.1% for the daytime, within the standards of thermal comfort established by national and international
Keywords: Internet das coisas
fuzzy
smartcom
smart home
metadata.dc.subject.areadeconcentracao: COMPUTAÇÃO APLICADA
metadata.dc.subject.linhadepesquisa: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
metadata.dc.publisher.initials: UFPA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Tecnologia
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: 1 CD-ROM
Appears in Collections:Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC

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