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

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: GUARANY, Ivana Soares.
• Orientador(a): FREIRE, Raimundo Carlos Silvério.
• Banca de defesa: LUCIANO, Benedito Antonio. , GURJÃO, Edmar Candeia. , COSTA, Edson Guedes da.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
• Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Consumo de energia elétrica; Detecção de anomalias; Algoritmo de seleção negativa; Baterias; Electric power consumption; Batteries
• Área do conhecimento CNPq: Engenharia Elétrica
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/27153

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.