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DISSERTAÇÃO Henrique Figueirôa Lacerda.pdf: 4976741 bytes, checksum: e08882c8e4c27f1166b96bce007ff08f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-02T22:16:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1
DISSERTAÇÃO Henrique Figueirôa Lacerda.pdf: 4976741 bytes, checksum: e08882c8e4c27f1166b96bce007ff08f (MD5)
Previous issue date: 2016-09-06 / Com o aumento no número de equipamentos eletrônicos nas residências e o estoque cada vez menor de recursos naturais para geração de energia, cresce a necessidade de se utilizar a energia disponível de maneira mais eficiente. Os sistemas de Casas Inteligentes permitem monitorar e controlar equipamentos residenciais, além de fornecer aos usuários sugestões de utilização dos equipamentos para redução de energia. O sistema proposto neste trabalho opera no gerenciamento do consumo de energia de residências. A partir de dados de energia coletados de equipamentos domésticos, perfis de uso são identificados e aplicados a técnicas multiobjetivo em busca de novos perfis similares mas mais econômicos, fazendo um equilíbrio entre redução de energia e conforto do usuário. Neste trabalho, foi utilizado a base de dados da UK-DALE que possui dados desagregados de consumo de energia para vários equipamentos distintos. Para exploração dos parâmetros, foram realizados experimentos utilizando as técnicas multiobjetivo NSGA-II e MOPSO. Estas técnicas são bastante utilizadas na literatura por serem de simples compreensão e rápida convergência. Em seguida, para análise comparativa entre ambas, utilizou-se a métrica do hipervolume, que avalia o quão próximas as soluções estão das soluções ótimas. Os resultados obtidos fornecem liberdade ao usuário e ao sistema de recomendação permitindo sugestões de perfis mais econômicos ou mais próximos ao perfil atual. Para os melhores resultados foi possível obter conjuntos de soluções com até 70% de redução de energia. / With the growth on the number of home appliances and natural resources depletation increases the need for an efficient usage of the available energy. Smart Home systems allow you to monitor and control residential appliances, besides giving home users suggestions on how to use them focusing on saving energy. The system proposed in this work operates at the level of residential energy management and from the energy data collected from home appliances, multiobjective techniques were used to recommend equipment usage profile that is more economical than the current profiles but that are similar to these. Making a balance between energy reduction and user comfort. In this work, we used a database from UK-DALE, which contains disaggregated energy consumption data from many different appliances. For parameters exploration, experiments were done using NSGAII and MOPSO multi-objective techniques. These techniques are widely used in the literature because of their ease of use and fast convergence. For comparing their results the hypervolume metric was used, which evaluate how close the solutions are to the optimal solutions. The obtained results give the user and the recommender system the option of more economical solutions or closer to the current profile. The best obtained solutions were capable of reducting up to 70% of the current energy profile.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/24527 |
| Date | 06 September 2016 |
| Creators | LACERDA, Henrique Figueirôa |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/8983932189780223, SILVA FILHO, Abel Guilhermino da, SANTOS, Wellington Pinheiro dos |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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