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Sistema de eficiência energética em edifícios inteligentes,
avorece a redução do consumo e produção de energia
Mestrando: Abraão Nazário
Inteligência Artificial
Orientador: Teive, Raimundo Dr.
ROTEIRO
Introdução
Objetivo Geral
Objetivo específico
Justificativa
Metodologia
Possíveis resultado dos Micro Grids
Conclusões
Cronograma
Analise de Risco
Referencias
Introdução
Microgrids são redes de distribuição e geração de energia em pequena escala e
baixa voltagem. Elas são utilizadas em pequenas regiões (campus, edifícios,
residências), onde se faz necessário um controle específico de cada recurso
utilizado (cargas, microgeradores e baterias) para satisfazer os requisitos impostos
pelo usuário ou restrições econômicas, de segurança, de proteção, entre outras.
Amin, S.M. (2005).
Objetivo
O objetivo de um sistema de controle de demanda num edifico inteligente utilizando algoritmos genéticos é o de
minimizar o consumo de eletricidade de diversos aparelhos, ajustando a potência consumida. O Sistema deverá
procurar minimizar o custo em função horário de pico, além disso, o sistema deve impedir em cada momento
que o consumo exceda a potência contratada, caso exceda deverá utilizar uma fonte alternativa
1. Modelar as fontes de geração de energia do edifício (phovoltaica, concessionaria).
2. Desenvolver um algoritmo genéticos Multi-objeto para otimizar o consumo tendo em vista as
tarifas e a comunicação com diversos objetos inteligentes de um edifício.
3. Embasar Micro Grid com área de Inteligência artificial;
Metodologia
Revisão bibliográfico, onde foram analisados livros, artigos, teses e relatórios referentes a
algoritmos multi-objeto e Micro Grids;
Literatura da IEEE para embasamento das Micro grid;
Método de simulação Monte Carlo para estimativa de consumo;
Estudos de para trabalhos futuros na tecnologia ZibBee, que conecta a todo equipamento
ao medidor, transmitindo e recebendo informações e comandos a micro grids.
Justificativa
O sistema Elétrico está em expansão, e faz necessário possuir
aplicação Inteligentes que conduza de maneira eficiente, segura e
sustentável, à novos caminhos que reduza vulnerabilidade e
diversifique a distribuição de energia.
Algoritmos
Genético
Dispositivo Fonte Alternativas
Bateria
Gestão de carga de energia num micro Grid Utilizando Algoritmos Genéticos Multi-objeto
Estudo de caso: FATEC SENAI
Exemplos de variáveis de entrada da Microgrids
Aparelhos Elétricos Potência
Média Watts
Dias
estimados
Uso/Mês
Média
Utilização/Dia
Consumo Médio
Mensal (Kwh)
AR-CONDICIONADO
( 30 Qtde)
1400 26 12 H 16200
COMPUTADOR
(600 Qtde)
200 26 12 H 45000
Lâmpada Fluorescente
( 260 Qtde)
40 25 12 H 4752
Consumo mensal: 65952
16.003,48Valor: R$Fonte: FATEC SENAI
Calculo: CEEE Simulador de Consumo
Aplicação do Simulação de Monte Carlo Sobre Consumo médio por (Kwh)
num eventual crescimento da Micro Grid
Valores mínimo, máximo e provável
0
50
100
150
200
250
300
350
400
307
309
311
313
315
317
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321
323
325
327
329
331
333
335
337
339
341
343
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347
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361
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365
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371
373
375
377
379
381
383
385
387
389
391
393
395
397
399
401
403
405
Mais
HISTOGRAMA
Freqüência Linear (Freqüência)
Quantidade de Valores simulado: 10000
Por (Kwh)
Aplicação Algoritmo Genético Multi-objetivo (AGMO)
Resultado
da Potencia
total
Potencia por
equipamento
Implementação da solução
Conclusões
A aplicação de Algoritmos Geneticos Multi-Objeto e Micro Grid
para sistema elétricos de edifícios de forma inteligentes tem
mostrado promissor;
Será possível embasar melhor as tecnologias que poderão se
utilizadas para esse sistema de edifício inteligentes;
As possibilidades para trabalhos futuros são muitas, com
desenvolvimento de diversas aplicações.
Conclusões
Hipótese
.
Aplicação de microgrid favorece a redução do consumo e
produção de energia
Referência
ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica). Tarifa branca ao consumidor de baixa tensão valerá com novo medidor.
http://www.aneel.gov.br/aplicacoes/noticias/Output_Noticias.cfm?Identidade=4921&id_area=90 . Acesso em 10/10/2014
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BHASKARA, S. N.; C HOWDHURY, B. H. Microgrids - A review of modeling, control, protection, simulation and future potential. In: 2012 IEEE Power and
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CAI, N.; X U, X.; M ITRA , J. A hierarchical multi-agent control scheme for a black start-capable microgrid. In: 2011 IEEE Power and Energy Society
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HASSAN, R.; R ADMAN, G. Survey on smart grid. In: IEEE SoutheastCon 2010 (SoutheastCon), Proceedings of the, p. 210–213, 2010.
Tushar, M.H.K. ; Assi, C. ; Maier, M. ; Uddin, M.F. Smart Grid, IEEE Transactions on .(2014)
Tasdighi, M. Sch. de Electr. & Comput. Eng., Univ. de Teerã, Teerã, Irã Ghasemi, H. ; Rahimi-Kian, A.(2014)
Yingsong Huang Dept. de Electr. & Comput. Eng., Auburn Univ., Auburn, AL, EUA Shiwen Mao. (2012).
WAZLAWICK, Raul Sidnei. Metodologia de pesquisa para ciência da computação, 2004.
.
Conclusões
Cronograma
Conclusões
Análise de riscos
Risco Probabilidade Impacto Gatilho Plano de contingência
Indisponibilidade devido
a priorização de outros
projetos do SENAI
Médio Alta Solicitações do SENAI-MT
para projeto de INOVAÇÃO
Desenvolver o projeto do INOVA-
alinhado com tema de pesquisa do
Mestrado
Atrasos na entrega dos
trabalhos
Médio Alta Sobrecarga de
atividades/Problema de
saúde,
Realizar exames periódicos, priorizar o
mestrado para não ocorrer
sobrecarregar de atividades.
Coleta de dados em
locais/pesquisadores que
já Realização a linha
pesquisa
Baixo Alta Impossibilidade de
ELETROSUL e Casa
inteligentes de SC, não
autorizar a visita técnica
Agendar as visitas com antecedência.
Indisponibilidade devido
participação das
reuniões do
Departamento Nacional
do Senai
Alta Alta Solicitações do Comitê de
Curso Superior do SENAI
Alinhar as reuniões com as atividades
do mestrado