Internet das coisas aplicada à análise de dados e gestão do consumo e eficiência energética residencial

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Munhoz, Francisco Tesifom
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/191812
Resumo: Os avanços tecnológicos impactam sobremaneira as relações humanas com o meio ambiente, o que implica numa readequação urgente da maneira em que se opera a matriz energética atual, seja na queima de combustíveis fósseis, seja pelo consumo de compostos nucleares, ambos altamente nocivos ao meio ambiente, ou ainda por meio de hidroelétricas associadas à impactos ambientais importantes já amplamente discutidos. Um segmento de especial interesse por parte dos pesquisadores que integra o universo da inteligência das coisas, como medidores inteligentes e cidades inteligentes é o conceito da casa inteligente ( Smart Home), onde se explora o uso da informação e comunicação para fins de controle ambiental por meio de dispositivos de controle de automação residencial. Na arquitetura de casas inteligentes tem se buscado o escalonamento energético que possibilita aos residentes otimizar seu consumo de eletricidade visando redução do consumo de energia. Dentro dessas perspectivas, nosso projeto se apresenta em concordância com as tendências de ampliação e implementação da Internet das Coisas (IoT) no cenário das casas inteligentes, uma vez que nos propomos a criar e implementar uma rede de sensoriamento com dispositivos eletronicos de variados graus de inteligência capazes de se comunicar via rede sem fios, de modo a agregar numa base de dados em nuvem,variáveis ambientais típicas de uma residência de modo que se possa por meio de processamento computacional em tempo real sugerir aos residentes o melhor uso de recursos energéticos visando eficiência, economia e redução no uso de eletricidade.