Dagens enkortsdatorer skiljer sig mycket i hårdvara. Prestandamässigt skiljer sig dessutom datorerna åt beroende på vilket operativsystem som används samt vilket programmeringsspråk och bibliotek som används för I/O kommunikation. Vi har testat Raspberry Pi 3 och Intel Galileo Gen 2 med operativsystemen Linux och Windows 10 IoT Core. Program för att mäta tidsåtgång vid digitala läsningar, digitala skrivningar, analoga läsningar, uppstart och skrivning till SD-kort har utvecklats. Resultaten från dessa visar stora skillnader mellan systemen och vilket som lämpar sig bäst beroende på tillämpning. Operativsystem, programmeringsspråk och bibliotek har valts med tanke på en övergång från Arduino-system som arbetar i realtid. Tester har därför också utförts på enkortsdatorn Arduino Mega 2560 för att ge en uppfattning om vad en sådan övergång skulle innebära. / The single-board computers of today differ greatly in hardware. Performance-wise the computers also differ depending on what operating system and what programming language with certain libraries that are being used for I/O communication. We have tested Raspberry Pi 3 and Intel Galileo Gen 2 with the operating systems Linux and Windows 10 IoT Core. Programs to measure the time it takes to perform the actions of digital writing, digital reading, analog reading, booting the system and writing to an SD-card have been developed. The results show big difference between the systems and what system to use for what purpose. Operating systems, programming languages and libraries have been chosen with consideration for a transfer from Arduino systems operating in real-time. Tests have also been conducted on the singleboard computer Arduino Mega 2560 to provide an understanding on what such a transfer would entail.

Submitted by Morgana Silva (morgana_linhares@yahoo.com.br) on 2016-07-26T17:16:36Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3263751 bytes, checksum: 7ac8739b55aa723353d94f530579f4fc (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-26T17:16:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3263751 bytes, checksum: 7ac8739b55aa723353d94f530579f4fc (MD5) Previous issue date: 2015-11-27 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / In the current global scenario, the power sector crisis is evident, and to maintain an economic development compatible with this growth, many countries are investing in energy production from many different sources, renewable and clean or not, to supply the growing demand. The integration of these new energy sources demands realtime coordination. Thus, monitoring units need to be reliable besides a good processing and data transmission are needed. In this paper it’s proposed to implement a data acquisition system for current and voltage signals with a low cost embedded platform, focused in hardware programation coupled with the acquisition and conditioning module to apply a Smart Grid concept.This system are responsible for performing analysis of voltage and current provided from electrical grid and transform these informations to readable informations for embedded platform, making possible manipulate this informations from surpevisory systems. With these data, the supervisory systems can analyze and make decisions based on information provided by the platform and use to apply in different concepts present in Smart Grid, such as energy flow control, minimizing the effects of electricity lack, design of distributed generation from renewable sources, identification of energy theft, reduction of technical losses, power monitoring and others. To develop this system was used a Beaglebone Black© development platform, associated with a module for conditioning unit of voltage and current signals, that module was developed by the Optimization Lab Power Systems program (LOSE) of the Electrical Engineering Department (DEE) from Federal University of Paraíba (UFPB). This module is responsible for conditioning the signal voltage and current supplied by the power grid adapting them to the specifications required for reading and conversion in Beaglebone Black© development platform. / No atual cenário mundial, a crise do setor elétrico está cada vez mais evidente, e para se manter um nível de desenvolvimento econômico compatível com este crescimento, muitos países estão investindo no aumento da produção de energia elétrica a partir de diversas fontes, sejam estas renováveis e limpas ou não, para suprir a crescente demanda. A integração dessas novas fontes de energia demanda coordenação em tempo real. Desta forma, unidades confiáveis de monitoramento, processamento e transmissão de dados são necessárias. Neste trabalho propõe-se a implementação de um sistema para aquisição de dados para sinais de tensão e corrente, por meio de uma plataforma de desenvolvimento embarcado de baixo custo associado com foco na programação de hardware, aliado a um módulo de aquisição e condicionamento de sinais para aplicação do conceito de Redes Elétricas Inteligentes - REI (do inglês Smart Grid). O sistema é responsável por realizar a leitura da tensão e da corrente fornecidos pela rede elétrica e transformar-los para informações analisáveis pela plataforma de desenvolvimento, possibilitando assim, a manipulação por sistemas supervisórios. Em posse destes dados, os sistemas supervisórios podem, além de analisar, tomar decisões baseadas nas informações fornecidas pela plataforma e utilizar-las para aplicar em diversos conceitos presentes nas REIs, tais como controle do fluxo de energia, minimização dos efeitos da falta da energia elétrica, concepção de geração distribuída a partir de fontes renováveis, identificação de furtos de energia, redução de perdas técnicas, monitoramento da qualidade de energia e outros. Para o desenvolvimento deste sistema foi utilizado a plataforma de desenvolvimento Beaglebone Black©, associada a uma unidade de condicionamento de sinais de tensão e corrente desenvolvido pelo Progama de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica no Laboratório de Otimização de Sistemas de Energia (LOSE) do Departamento de Engenharia Elétrica (DEE), da Universidade Federal da Paraíba (UFPB). Este módulo é reponsável por condicionar os sinais de tensão e corrente fornecidos pela rede elétrica adequando-os às especificações necessárias para leitura e conversão na plataforma de desenvolvimento Beaglebone Black©.