Sistema de detecção de anomalias associado a armazenadores para redução de picos de consumo de energia elétrica.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: GUARANY, Ivana Soares.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27153
Resumo: A identificação de comportamentos anômalos no consumo de energia pode indicar defeitos, consumo não previsto e oportunidades para uso de fontes alternativas e armazenadores de energia. A análise do consumo é o primeiro passo para identificar ações que resultem em eficiência, qualidade de energia e redução do consumo de energia elétrica provida pela concessionária. Neste trabalho, é apresentada uma aplicação de sistemas imunológicos artificiais, tendo como foco o algoritmo de seleção negativa, para detecção de anomalias no consumo de energia elétrica. Na aplicação proposta é verificado o consumo anômalo de energia elétrica baseado nas curvas de carga padrão. Os dados de consumo de energia foram fornecidos por um medidor inteligente instalado em um prédio na Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). Um modelo de sistema de armazenamento de energia por baterias chumbo-ácido com capacidade variável é simulado e assim, fornecido o comportamento do estado de carga das baterias para correntes demandadas por picos de consumo de energia detectados. Em uma interface, o algoritmo de detecção de anomalias é associado ao modelo de baterias comerciais de capacidades diferentes. Nos resultados obtidos nas simulações, são demonstradas a capacidade do algoritmo em detectar com eficiência diversos tipos de anomalias no consumo, tais como picos, vales, curto-circuito. Sua associação a um sistema de armazenamento de energia por baterias, é capaz de mitigar picos de consumo de energia elétrica avaliando a resposta de cada sistema de baterias quanto a capacidade de reduzir picos, custo de investimento e vida útil para a aplicação proposta.
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spelling Sistema de detecção de anomalias associado a armazenadores para redução de picos de consumo de energia elétrica.Anomaly detection system associated with warehouses to reduce energy consumption peaks.Consumo de energia elétricaDetecção de anomaliasAlgoritmo de seleção negativaBateriasElectric power consumptionBatteriesEngenharia ElétricaA identificação de comportamentos anômalos no consumo de energia pode indicar defeitos, consumo não previsto e oportunidades para uso de fontes alternativas e armazenadores de energia. A análise do consumo é o primeiro passo para identificar ações que resultem em eficiência, qualidade de energia e redução do consumo de energia elétrica provida pela concessionária. Neste trabalho, é apresentada uma aplicação de sistemas imunológicos artificiais, tendo como foco o algoritmo de seleção negativa, para detecção de anomalias no consumo de energia elétrica. Na aplicação proposta é verificado o consumo anômalo de energia elétrica baseado nas curvas de carga padrão. Os dados de consumo de energia foram fornecidos por um medidor inteligente instalado em um prédio na Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). Um modelo de sistema de armazenamento de energia por baterias chumbo-ácido com capacidade variável é simulado e assim, fornecido o comportamento do estado de carga das baterias para correntes demandadas por picos de consumo de energia detectados. Em uma interface, o algoritmo de detecção de anomalias é associado ao modelo de baterias comerciais de capacidades diferentes. Nos resultados obtidos nas simulações, são demonstradas a capacidade do algoritmo em detectar com eficiência diversos tipos de anomalias no consumo, tais como picos, vales, curto-circuito. Sua associação a um sistema de armazenamento de energia por baterias, é capaz de mitigar picos de consumo de energia elétrica avaliando a resposta de cada sistema de baterias quanto a capacidade de reduzir picos, custo de investimento e vida útil para a aplicação proposta.dentification of anomalous behaviors in the electric power supply can indicate defects, unplanned consumption and opportunities for use of alternative sources and energy storage. The analysis of consumption is the first step to identify actions that result in efficiency, quality of energy and reduction of the consumption of electric energy provided by the concessionaire. This work presents an application of artificial immunological systems, focusing on the negative selection algorithm, to detect anomalies in the consumption of electric energy. In this algorithm we verified the anomalous consumption of electric energy based on the standard load curves. The data of energy consumption were provided by a smart meter installed in a building at the Federal University of Campina Grande (UFCG). A model of storage system of energy by lead-acid batteries with different capacities is simulated and thus provided the state of charge behavior of the batteries for currents demanded by detected power consumption peaks. In an interface, the anomaly detection algorithm is associated with the commercial battery model of different capacities. The results obtained in the simulations demonstrate the ability of the algorithm to detect several types of consumption anomalies such as peaks, valleys, short circuits, and high efficiency. Its association to a battery-powered energy storage system can mitigate power consumption peaks by evaluating the response of each battery system as to the ability to reduce spikes, cost of investment and lifetime for the proposed application.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGFREIRE, Raimundo Carlos Silvério.FREIRE, R. C. S.FREIRE, R;Freire, R C S.Freire, Raimundo C. S.http://lattes.cnpq.br/4016576596215504LUCIANO, Benedito Antonio.LUCIANO, B. ALUCIANO, BENEDITO ANTONIO.LUCIANO, B.A.http://lattes.cnpq.br/2390722791029216GURJÃO, Edmar Candeia.GURJÃO, E. C.Gurjao, Edmar C.GURJÃO, E.C.http://lattes.cnpq.br/9200464668550566COSTA, Edson Guedes da.COSTA, E. G.Costa, E. G.E. C. Guedes.http://lattes.cnpq.br/3930289115658143GUARANY, Ivana Soares.2019-02-272022-09-13T20:37:50Z2022-09-132022-09-13T20:37:50Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27153GUARANY, Ivana Soares. Sistema de detecção de anomalias associado a armazenadores para redução de picos de consumo de energia elétrica. 2019. 138 fl. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Campina Grande, Centro de Engenharia Elétrica e informática, Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2019.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UCBinstname:Universidade Católica de Brasília (UCB)instacron:UCB2022-09-13T20:44:59Zoai:localhost:riufcg/27153Repositório InstitucionalPRIhttps://repositorio.ucb.br/oai/requestsara.ribeiro@ucb.bropendoar:2022-09-13T20:44:59Repositório Institucional da UCB - Universidade Católica de Brasília (UCB)false
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