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dc.contributor.advisorSpindola, Marilda Machado
dc.contributor.authorFerrigo, Luís Hilário
dc.contributor.otherCosta, Carlos Alberto
dc.contributor.otherAltafini, Carlos Roberto
dc.contributor.otherChiwiacowsky, Leonardo Dagnino
dc.date.accessioned2019-11-11T13:41:00Z
dc.date.available2019-11-11T13:41:00Z
dc.date.issued2019-10-11
dc.date.submitted2019-08-15
dc.identifier.urihttps://repositorio.ucs.br/11338/5127
dc.descriptionO consumo de energia elétrica tem sido um dos parâmetros avaliados na indústria como potencial para a redução de custos. Como contribuição a esta demanda, este trabalho apresenta um método genérico para eficientização de sistemas energéticos e identificação de alterações no padrão de consumo de energia elétrica de sistemas consumidores. A proposta visa a identificar os períodos diários onde há consumos extras de energia elétrica em um sistema de iluminação de uma indústria têxtil sem a justificativa necessária de uso. Como sistema de identificação, foi utilizado o conceito de Inteligência Artificial, por meio do método de Árvore de Decisão. A plataforma selecionada para a implementação desta ferramenta foi o Sipina Research, que permitiu uma análise sobre os dados coletados, indicadora de respostas satisfatórias no sistema desenvolvido. Para validação do método proposto, o mesmo foi aplicado em um sistema de iluminação de uma indústria têxtil, onde utilizou-se um conjunto de dados para treinamento do sistema e outro conjunto de dados de mesma dimensão para validação do aprendizado. Os dados resultantes da validação do método foram analisados por meio do conceito de matriz de confusão. Como resultado deste estudo, obteve-se um método genérico para eficientização de sistemas energéticos e controle do consumo, aliado a uma redução de 32% do consumo de energia elétrica no sistema utilizado para validação da ferramenta desenvolvida, evidenciando a eficácia do métodopt_BR
dc.description.abstractElectricity consumption was one of the reduction parameters in the industry with potential for cost reduction. As a contribution to this demand, this work presents a generic method for the efficiency of energy systems and identification of changes in the pattern of electric energy consumption of electric systems. A visa proposal to identify the daily periods where there is extra consumption of electricity in a textile industry lighting system with no necessary justification of use. As the identification system, the concept of Artificial Intelligence was used through the Decision Tree method. The platform selected for the implementation of this tool was the Sipina Survey, which allowed an analysis of the collected data, indicating satisfactory responses in the developed system. To validate the proposed method, it was applied to a lighting system of a textile industry, where a data set for system training and another data set of the same dimension were used for learning validation. The data selected for validation of the method were analyzed using the concept of confusion matrix. As a result of this study, use a generic method for power system efficiency and consumption control, coupled with a 32% reduction in power consumption in the system used to validate the tool used, showing the effectiveness of the method.pt_BR
dc.language.isoptpt_BR
dc.subjectEnergia elétrica - Consumopt_BR
dc.subjectIluminação elétricapt_BR
dc.subjectIndústria têxtilpt_BR
dc.subjectElectric power - consumptionpt_BR
dc.subjectElectric lightingpt_BR
dc.subjectTextile industrypt_BR
dc.titleAplicação do método de árvore de decisão para identificação de alterações no padrão de consumo de energia elétrica em sistema de iluminaçãopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
mtd2-br.advisor.instituationUniversidade de Caxias do Sulpt_BR
mtd2-br.advisor.latteshttp://lattes.cnpq.br/7456032875578883pt_BR
mtd2-br.author.lattesFERRIGO, L. H.pt_BR
mtd2-br.program.namePrograma de Pós-Graduação em Engenharia Mecânicapt_BR


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