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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32923| Título: | Predição de consumo de energia elétrica no campus Medianeira com o uso de métodos estatísticos |
| Título(s) alternativo(s): | Prediction of electricity consumption on the Medianeira campus using statiscal methods |
| Autor(es): | Silva, Bruno Ademir Dias da |
| Orientador(es): | Guedes, Alex Lemes |
| Palavras-chave: | Energia elétrica - Consumo Estudos de viabilidade Redes elétricas - Analisadores Energy consumption Feasibility studies Electric network analyzers |
| Data do documento: | 23-Jun-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | SILVA, Bruno Ademir Dias da. Predição de consumo de energia elétrica no campus Medianeira com o uso de métodos estatísticos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2023. |
| Resumo: | A projeção de consumo é uma previsão de condições futuras com a finalidade de cruzar informações, variáveis e tendências que ajudem a entender os motivos que levam uma instalação a ter um determinado perfil de consumo de energia elétrica. Uma projeção de consumo confiável pode ser uma ferramenta para propor estratégias energéticas a fim de minimizar os gastos excessivos, estando diretamente ligado a projeção de receitas, ajudando a determinar expectativas e evitar prejuízos. No campus universitário, o ambiente de uso de energia é muito disperso fisicamente, com diferentes pessoas e características de uso, de forma que sem um sistema de medição eficaz é difícil identificar ações que possam melhorar a eficiência do uso desse recurso tão necessário, e ao mesmo tempo, estabelecer uma relação com as instituições e seus custos substanciais associados ao orçamento anual. Nessas condições, este trabalho propõe o desenvolvimento do projeto de uma curva de consumo de energia elétrica do campus UTFPR Medianeira com 75% ou mais no grau de predição. Foram utilizados dados de consumos dos anos de 2014 a 2018, suas respectivas temperaturas médias mensais e quantidade de horas de utilização de todas as salas de aulas. Os dados foram separados em dois grupos, sendo os anos 2014 a 2017 utilizados para criar um modelo de regressão, que então foi testado nos dados do ano de 2018. A partir disto, chegou-se a um modelo que foi capaz de predizer o consumo universitário com erro absoluto médio de 18% durante os meses do ano de teste, assim como um erro de –1,5% para o consumo anual total. |
| Abstract: | The consumption projection is a prediction of future conditions with the purpose of crossing information, variables and trends that help to understand the reasons that lead an installation to have a certain profile of energy consumption. A reliable consumption projection can be a tool to propose energy strategies in order to minimize excessive expenses, being directly linked to the revenue projection, helping to determine expectations and avoid losses. On university campuses, the energy use environment is very physically dispersed, with different people and usage characteristics, so that without an effective measurement system it is difficult to identify actions that can improve the efficiency of the use of this much needed resource, and at the same time at the same time, establish a relationship with the institutions and their substantial costs associated with the annual budget. Under these conditions, this work proposes the development of the project of an electric energy consumption curve of the UTFPR Medianeira campus with 75% or more in the degree of prediction. Consumption data from the years 2014 to 2018, their respective monthly average temperatures and number of hours of use of all classrooms were used. The data were separated into two groups, with the years 2014 to 2017 being used to create a regression model, which was then tested on the data for the year 2018. From this, a model was arrived at that was able to predict consumption university students with an average absolute error of 18% during the months of the test year, as well as an error of –1.5% for the total annual consumption. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32923 |
| Aparece nas coleções: | MD - Engenharia Elétrica |
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