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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/45957
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Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | BARROS, Flávia de Almeida | - |
dc.contributor.author | FRANÇA, Alexandre Luís Bôa-Viagem de | - |
dc.date.accessioned | 2022-08-25T11:01:05Z | - |
dc.date.available | 2022-08-25T11:01:05Z | - |
dc.date.issued | 2022-02-11 | - |
dc.identifier.citation | FRANÇA, Alexandre Luís Bôa-Viagem de. Uma arquitetura multinível para fusão de dados de monitoramento do consumo de energia elétrica a partir de redes de sensores sem fio. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2022. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/45957 | - |
dc.description.abstract | Em cenários corporativos, o alto consumo de energia elétrica impacta a lucratividade e a qualidade dos produtos e serviços oferecidos. No setor industrial brasileiro, os gastos com energia elétrica podem chegar a 40% dos custos de produção. A utilização racional de energia, ou eficiência energética, torna-se um forte aliado das empresas, sobretudo no setor industrial. Contudo, a eficiência energética requer altos investimentos em automação industrial, que geralmente é invasiva em sua implantação e manutenção. Claramente, obter maior eficiência energética a custo acessível e com portabilidade e escalabilidade apresenta-se como um desafio. Nesse contexto, este trabalho propõe a utilização de redes de sensores sem fio (RSSF), não invasivas e de baixo custo, para monitoramento de equipamentos eletroeletrônicos residenciais ou industriais utilizando a abordagem de IoT (Internet of Things). Os dados coletados são fusionados através de uma arquitetura multinível de fusão de dados projetada neste trabalho, gerando assim informações com maior valor agregado (revelando, por exemplo, as principais grandezas elétricas inerentes à demanda e ao consumo de energia). Com o monitoramento contínuo e em tempo real é possível identificar falhas e tomar ações corretivas com mais rapidez, evitando desperdícios e gerando economia. As RSSFs foram implantadas em dois contextos distintos: um ambiente residencial, e um ambiente industrial. O estudo de caso realizado em ambiente doméstico focou na implementação de uma RSSF atrelada a uma geladeira, com vistas a monitorar o consumo de energia por um determinado período. O segundo estudo de caso foi desenvolvido em um ambiente industrial, com objetivo foi monitorar remotamente o consumo de energia de um equipamento denominado “extrusora”, em uma pequena indústria de plástico da região Metropolitana do Recife. Em ambos os casos, os resultados foram muito positivos. Além do grande valor gerencial dos resultados obtidos a partir da fusão dos dados, conseguimos também confirmar a escalabilidade e a independência de domínio da arquitetura de fusão proposta nesse trabalho, que foi utilizada em ambos os estudos de caso com pequenas alterações no hardware (mudança de transformadores de corrente, microcontroladores e o rádio). | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.rights | embargoedAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Fusão de dados | pt_BR |
dc.subject | Internet das coisas | pt_BR |
dc.subject | Sensores | pt_BR |
dc.title | Uma arquitetura multinível para fusão de dados de monitoramento do consumo de energia elétrica a partir de redes de sensores sem fio | pt_BR |
dc.type | masterThesis | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/5501576054773591 | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFPE | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.degree.level | mestrado | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/5390541720896559 | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao | pt_BR |
dc.description.abstractx | In corporate scenarios, high electricity consumption impacts profitability and the quality of products and services offered. In the Brazilian industrial sector, electricity costs can reach 40% of production costs. The rational use of energy, or energy efficiency, becomes a strong ally for companies, especially in the industrial sector. However, energy efficiency requires high investments in industrial automation, which is usually invasive in its implementation and maintenance. Clearly, achieving greater energy efficiency at an affordable cost and with portability and scalability presents itself as a challenge.In this context, this work proposes the use of wireless sensor networks (WSN), non-invasive and low cost, for monitoring residential or industrial electronic equipment using the IoT (Internet of Things) approach. The collected data are merged through a multilevel data fusion architecture designed in this work, thus generating information with greater added value (revealing, for example, the main electrical quantities inherent to demand and energy consumption). With continuous and real-time monitoring, it is possible to identify failures and take corrective actions more quickly, avoiding waste and generating savings. WSNs were implemented in two different contexts: a residential environment and an industrial environment. The case study carried out in a domestic environment focused on the implementation of a WSN linked to a refrigerator, in order to monitor energy consumption for a certain period. The second case study was developed in an industrial environment, with the objective of remotely monitoring the energy consumption of an equipment called "extruder", in a small plastic industry in the Metropolitan region of Recife. In both cases, the results were very positive. In addition to the great managerial value of the results obtained from the data fusion, we were also able to confirm the scalability and domain independence of the fusion architecture proposed in this work, which was used in both case studies with minor hardware changes (change of current transformers, microcontrollers and the radio). | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação |
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