
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Vieira, Mateus Coelho | - |
| Autor(es): dc.creator | Lacerda, Wilian Soares | - |
| Autor(es): dc.creator | Silva, Joaquim Paulo da | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:20:47Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:20:47Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-09-02 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-09-02 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/36551 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://revistas.unibh.br/dcet/article/view/2011 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1159438 | - |
| Descrição: dc.description | In the current global situation of scarcity of resources, the saving of electric energy has become relevant. Therefore, the Federal University of Lavras, with the objective of avoiding the surpassing of contracted electric energy demand, acquired a demand controlling system. The present work had as objective to improve the performance of the demand controller, optimizing, intelligently and dynamically, the priority of load disconnection. For this, computational intelligence techniques were used to create an automated system that together with the demand controller can achieve better performance. A priority classification system for each load was developed, as well as a system for forecasting the demand for electricity for the next 15 minutes. The methodology used was based on Artificial Neural Networks for the development of the two computational systems working in parallel. The results obtained in the simulation showed satisfactory indexes for the prediction system and for the classification system. It is concluded through the results obtained that the demand controller, with the application of the forecasting and classification techniques, will have an optimization of the load disconnection process. | - |
| Descrição: dc.description | Na atual situação mundial de escassez de recursos, a economia de energia elétrica tornou-se algo relevante. Sendo assim, a Universidade Federal de Lavras, com o objetivo de evitar a ultrapassagem da demanda de energia elétrica contratada, adquiriu um sistema controlador de demanda. O presente trabalho teve como objetivo melhorar o desempenho do controlador de demanda, otimizando, de forma inteligente e dinâmica, a prioridade de desligamento das cargas. Para isso, foram utilizadas técnicas de inteligência computacional para a criação de um sistema automatizado que aliado ao controlador de demanda possa obter um melhor desempenho. Foi desenvolvido um sistema de classificação da prioridade de cada carga, bem como um sistema de previsão da demanda de energia elétrica para os próximos 15 minutos. A metodologia empregada foi baseada em Redes Neurais Artificiais para o desenvolvimento dos dois sistemas computacionais trabalhando paralelamente. Através dos resultados obtidos em simulação verifica-se índices satisfatórios para o sistema de previsão e para o sistema de classificação. Conclui-se através dos resultados obtidos que o controlador de demanda, com a aplicação das técnicas de previsão e classificação, terá uma otimização do processo de desligamento das cargas. | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Centro Universitário de Belo Horizonte (UniBH) | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | Revista E-xacta | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Energia elétrica | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Rede neural artificial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Controlador de demanda | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Electricity | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Artificial neural network | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Demand controller | - |
| Título: dc.title | Controlador de demanda de energia elétrica utilizando redes neurais artificiais | - |
| Título: dc.title | Controller of electrical energy demand using artificial neural networks | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: