Caracterização do perfil de carga residencial com Python: problematização, definições de classes e suas relações

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorLeite, Jonatas Boas-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatorCampos, Pedro Paulo de Oliveira-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T16:28:11Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T16:28:11Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-07-29-
Data de envio: dc.date.issued2022-07-29-
Data de envio: dc.date.issued2022-07-22-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/235845-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/235845-
Descrição: dc.descriptionCom objetivo de auxiliar nesta importante linha de estudo, este projeto propõe um aplicativo de código aberto com funcionalidades importantes de tratamento de dados gerados por smart meters desenvolvido em Python. Embora os dados utilizados tenham relativa incerteza, os resultados apresentados comprovam a capacidade da ferramenta implementada em análises importantes, possibilitando, assim, o acréscimo de outros dados, de modo a criar um ambiente que seja capaz de prever e monitorar consumo, tanto no ponto de vista de qualidade e funcionalidade do código, quanto no ponto das medições. Neste trabalho, a ferramenta desenvolvida para caracterizar o perfil de carga residencial se mostrou eficiente, logo novas sugestões de estudo podem ser desenvolvidos através do modelo de dados e algoritmos de análise desenvolvidos.-
Descrição: dc.descriptionIn order to assist in this important line of study, this project proposed an open-source software with important features for handling data generated by smart meters developed in Python. The data used presented relative uncertainty, however the results presented prove that the implemented software is capable of generating important analyzes and leaves the possibility of adding other data, in order to create a system that is capable of predicting and monitoring consumption, both at the point of quality and functionality of the code, as well as at the point of measurements. This work developed an algorithm that proved to be efficient and a valid tool to characterize residential electricity consumption, and proposed new study suggestions that could be developed through the algorithm.-
Descrição: dc.descriptionNão recebi financiamento-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Direitos: dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
Palavras-chave: dc.subjectRedes inteligentes de energia elétrica-
Palavras-chave: dc.subjectSmart meters-
Palavras-chave: dc.subjectEstrutura de dados-
Palavras-chave: dc.subjectPython-
Palavras-chave: dc.subjectSmart grids-
Palavras-chave: dc.subjectData structures-
Título: dc.titleCaracterização do perfil de carga residencial com Python: problematização, definições de classes e suas relações-
Título: dc.titleCharacterization of residential load profile with Python: contextualization of the problem, class definitions and their relationships-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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