Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Mello, Mariza Souza de |
| Orientador(a): |
Esquerre, Karla Patricia Santos Oliveira Rodríguez |
| Banca de defesa: |
Esquerre, Karla Patricia Santos Oliveira Rodríguez,
Kiperstok, Asher,
Ferreira, Adonias Magdiel Silva |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Escola Politécnica
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós Graduação em Engenharia Industrial
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/27884
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Resumo: |
Modelar o consumo residencial de água é um passo importante para o conhecimento sobre o comportamento dos usuários e, posteriormente, para a proposição de metas realistas que levem ao consumo consciente. As informações disponibilizadas pelos medidores inteligentes facultaram a possibilidade de detecção do equipamento acionado, através de medidas das vazões em intervalos de tempos da ordem de segundos. Dessa forma, o objetivo deste projeto é desenvolver uma ferramenta de identificação de uso de equipamentos, composta do algoritmo de classificação e do algoritmo de identificação e separação de usos simultâneos. No quesito classificação, o algoritmo baseou-se no conceito do k-nearest neighbor, avaliando a medida de (dis)similaridade que melhor se adequava aos dados, dentre as DTW, EDR, ERP e LCSS. Os indicadores de qualidade adotados foram a sensibilidade – que indica o percentual dos dados originais classificados corretamente – e a precisão – que avalia o classificador ao apresentar o percentual dos dados assinalados corretamente. Ambos foram calculados tanto em relação a quantidade de eventos quanto ao volume consumido. A medida ERP foi eleita em detrimento das outras pelos valores alcançados pelos indicadores e pela menor produção de resultados com empates. Em termos de sensibilidade com relação ao volume, a bacia sanitária, chuveiro e torneira interna obtiveram respectivamente médias de 71,1%, 67,3% e 78,2%, sendo que para mais da metade das residências conseguiu-se alcançar mais de 70% de detecção entre esses equipamentos. Para torneira externa esse indicador obteve valores abaixo do esperado com média de 26,6%, por conta principalmente de ser confundido com a torneira interna. Em termos de precisão com relação ao número de eventos, o classificador conseguiu para a bacia sanitária, chuveiro, torneira externa e torneira interna médias de respectivamente 72,2%, 51,1%, 59,0%, 88,4%; em algumas casas a capacidade de detecção para a torneira externa chegou a mais de 90%. O algoritmo de identificação e separação de usos simultâneos foi capaz de diferenciar usos particulares de usos simultâneos, além realizar separações, obtendo uma média 83% de acerto entre todas as residências. A integração desses algoritmos foi testada em uma das casas e obteve-se ao final 78% dos perfis em correspondência correta. Esses resultados indicaram que a ferramenta proposta mostrou potencial de ser utilizada, tanto por conta dos resultados obtidos quanto pelo fato de não haver intervenção do pesquisador ao longo do processo. |
