A carregar...
Publicação
OPTIMIZATION OF SOLAR ENERGY USING A MONITORING SYSTEM TO MANAGE THE USE OF HOME APPLIANCES
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 7.76 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
In the world of modern living, the efficient management of energy resources has become
an increasingly serious challenge. This challenge arises from the growing reliance on smart
devices and the increasing importance of utilizing renewable energy sources, particularly
photovoltaic panels, in the context of residential buildings.
This problem is intriguing due to its direct impact on environmental sustainability and
energy costs for consumers. The interconnection of smart devices and the accurate prediction
of energy consumption present technical challenges that require innovative solutions.
Essentially, the effective management of energy resources within modern households is a
growing issue that demands original solutions to promote sustainability and affordability.
The approach proposed in this study involves creating a Smart Home Energy
Management System (SHEMS), OptiSun, through a web application platform. The focus of this
solution is to develop a real-time monitoring system for the energy produced and consumed
and to be able to program smart devices for the most promising energy periods. Therefore, a
predictive machine learning model was created to anticipate solar energy production values,
which will allow the SHEMS to program the use of smart home devices during periods of
higher energy production and thus be able to monitor the energy generated by the
photovoltaic panels. This allows a more efficient usage of the produced energy, providing the
user with a cost-effective and environmentally friendly solution.
The successful implementation of SHEMS allows consumers to expect a reduction in
energy costs, a reduced carbon footprint due to the increased use of renewable energy and a
more efficient, facilitated and personalized home experience. In addition, the monitoring
system highlights the potential of this approach to energy management.
Nos dias de hoje, a gestão eficiente dos recursos energéticos tornou-se um desafio cada vez mais sério. Este desafio surge da gradual dependência de dispositivos inteligentes e da crescente importância da utilização de fontes de energia renováveis, nomeadamente painéis fotovoltaicos, no contexto habitacional. Este problema é interessante devido ao seu impacto direto na sustentabilidade ambiental e nos custos de energia para os consumidores. A ligação entre dispositivos inteligentes e a previsão exata do consumo de energia apresentam desafios técnicos que exigem soluções inovadoras. Essencialmente, a gestão eficaz dos recursos energéticos nas habitações modernas é um problema crescente que exige soluções originais para promover a sustentabilidade e a acessibilidade económica. A abordagem proposta neste estudo envolve a criação de um Smart Home Energy Management System (SHEMS), o sistema OptiSun, através de uma plataforma de aplicação Web. O foco desta solução é desenvolver sistema de monitorização em tempo real da energia produzida e consumida e poder programar os dispositivos domésticos para os períodos energéticos mais favoráveis. Para tal, foi criado um modelo preditivo de machine learning para antecipar os valores de produção de energia solar, o que permitirá ao SHEMS programar a utilização dos dispositivos domésticos inteligentes nos períodos de maior produção de energia e deste modo poder então monitorizar a energia gerada pelos painéis fotovoltaicos. Isto permite uma utilização mais eficiente da mesma, proporcionando ao utilizador uma solução rentável e amiga do ambiente. A implementação bem-sucedida do SHEMS permite que os consumidores esperem uma redução nos custos de energia, uma pegada de carbono reduzida devido ao aumento da utilização de energia renovável e uma experiência doméstica mais eficiente, facilitada e personalizada. Além disso, o sistema de monitorização realça o potencial desta abordagem na gestão energética.
Nos dias de hoje, a gestão eficiente dos recursos energéticos tornou-se um desafio cada vez mais sério. Este desafio surge da gradual dependência de dispositivos inteligentes e da crescente importância da utilização de fontes de energia renováveis, nomeadamente painéis fotovoltaicos, no contexto habitacional. Este problema é interessante devido ao seu impacto direto na sustentabilidade ambiental e nos custos de energia para os consumidores. A ligação entre dispositivos inteligentes e a previsão exata do consumo de energia apresentam desafios técnicos que exigem soluções inovadoras. Essencialmente, a gestão eficaz dos recursos energéticos nas habitações modernas é um problema crescente que exige soluções originais para promover a sustentabilidade e a acessibilidade económica. A abordagem proposta neste estudo envolve a criação de um Smart Home Energy Management System (SHEMS), o sistema OptiSun, através de uma plataforma de aplicação Web. O foco desta solução é desenvolver sistema de monitorização em tempo real da energia produzida e consumida e poder programar os dispositivos domésticos para os períodos energéticos mais favoráveis. Para tal, foi criado um modelo preditivo de machine learning para antecipar os valores de produção de energia solar, o que permitirá ao SHEMS programar a utilização dos dispositivos domésticos inteligentes nos períodos de maior produção de energia e deste modo poder então monitorizar a energia gerada pelos painéis fotovoltaicos. Isto permite uma utilização mais eficiente da mesma, proporcionando ao utilizador uma solução rentável e amiga do ambiente. A implementação bem-sucedida do SHEMS permite que os consumidores esperem uma redução nos custos de energia, uma pegada de carbono reduzida devido ao aumento da utilização de energia renovável e uma experiência doméstica mais eficiente, facilitada e personalizada. Além disso, o sistema de monitorização realça o potencial desta abordagem na gestão energética.
Descrição
Palavras-chave
Photovoltaic Panels SHEMS Machine Learning Predictive Model Renewable Energies Monitoring System