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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Eficiência energética residencial por meio de inteligência artificial
Título(s) alternativo(s): Residential energy efficiency by artificial intelligence
Autor(es): Terra, Matheus Felipe
Primeiro Orientador: Oliveira, Marcelo Escobar de
metadata.dc.contributor.referee1: Oliveira, Marcelo Escobar de
metadata.dc.contributor.referee2: Santos Jr., Josemar Alves dos
metadata.dc.contributor.referee3: Viajante, Ghunter Paulo
Resumo: Tendo em vista o consumo desequilibrado de energia elétrica causado devido o avanço tecnológico e demográfico que o Brasil vem passando, há a necessidade de aplicação de técnicas que visam a economia deste consumo. Somente no Brasil no ano de 2019, foram desperdiçados cerca de 601,68 TWh de energias totais. Baseado em tal levantamento do consumo exacerbado e desperdício, propõe-se neste trabalho de conclusão de curso, o desenvolvimento de uma automação inteligente que por meio de métodos de controle, proporcione uma economia energética em residências. Para esta automação é utilizada a técnica de inteligência artificial conhecida como Sistema Multiagentes, a qual estabelece tarefas distintas aos agentes para que trabalhem de forma semelhante à uma sociedade, em prol de um objetivo único. Este objetivo diz respeito à preservação do conforto do usuário, mediante suas preferências e padrões de ações ao mesmo tempo que são aplicadas técnicas de eficiência energética para otimização do consumo. Por último, é aplicado também um conceito conhecido como Machine Learning, que visa trazer à inteligência, a capacidade de aprendizado, a qual passa a estudar o histórico de ações que o indivíduo realiza a fim de criar um padrão de comportamento para automatização das tarefas recorrentes exercidas por ele. O protótipo desenvolvido e controlado pela inteligência é baseado em microcontroladores, sensores e componentes eletrônicos que juntos permitem a virtualização de informações do ambiente. Em seguida tornam disponíveis à central de controle e possuem também a capacidade de funcionar como atuadores ao meio, permitindo o controle de parâmetros diversos da residência.
Abstract: In view of the unbalanced consumption of electric energy, caused due to the technological and demographic advances that Brazil has been experiencing, there is a need to apply techniques aimed at saving this consumption. In Brazil alone in 2019, approximately 601.68 TWh of total energies were wasted. Based on such a survey of exacerbated consumption and waste, it is proposed in this conclusion work, the development of intelligent automation that, through control methods, provides energy savings in homes. For this automation, the artificial intelligence technique known as the Multiagent System is used, which establishes different tasks for agents to work in a similar way to a society, in favor of a single objective. This objective concerns the preservation of the user's comfort, through their preferences and action patterns, at the same time that energy efficiency techniques are applied to optimize consumption. Finally, a concept known as Machine Learning is also applied, which aims to bring to the intelligence, the learning capacity, which starts to study the history of actions that the individual performs in order to create a pattern of behavior to automate recurrent tasks exercised by him. The prototype developed and controlled by intelligence is based on microcontrollers, sensors and electronic components that together allow the virtualization of information from the environment. Then they become available to the control center and also have the ability to function as actuators in the middle, allowing the control of different parameters of the residence.
Palavras-chave: Automação
Automation
Eficiência energética
Energy efficiency
Inteligência artificial
Artificial intelligence
Multiagentes
Multiagent
Machine learning
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Insitituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás
Sigla da Instituição: IFG
metadata.dc.publisher.department: Câmpus Itumbiara
Citação: TERRA, Matheus Felipe. Eficiência energética residencial por meio de inteligência artificial. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Engenharia de Controle e Automação) – Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás - IFG, Itumbiara, 154 p. 2021.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ifg.edu.br/handle/prefix/652
Data do documento: 27-Jan-2021
Aparece nas coleções:Bacharelado em Engenharia de Controle e Automação

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