Uso da inteligência artificial como ferramenta na análise tarifária do consumo de energia elétrica
Carregando...
Data
Autor(es)
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
José Osvaldo Saldanha Paulino
Wadaed Uturbey da Costa
Leandro Freitas de Abreu
Igor Amariz Pires
Wadaed Uturbey da Costa
Leandro Freitas de Abreu
Igor Amariz Pires
Resumo
No atual contexto de transição energética mundial, a preocupação com o consumo de energia se tornou um tema recorrente em discussões de âmbito mundial, a necessidade de obter processos mais eficientes com uso racional de energia e menor impacto ambiental conduz as empresas a buscarem soluções tecnológicas para se alcançar o consumo eficiente de energia. A inteligência artificial é uma tecnologia que vem sendo largamente aplicada devido à sua capacidade revolucionar a sociedade, tendo como objetivo principal desenvolver soluções que facilitem processos desenvolvidos pelo homem. O presente estudo aborda o uso de inteligência artificial como ferramenta na análise tarifária de energia elétrica, um modelo foi desenvolvido com o objetivo de avaliar os dados das faturas de energia de empresas, simulando cenários de readequação de demanda, modalidade tarifária, energia reativa excedente e sistema fotovoltaico como alternativa para se alcançar a otimização no consumo de energia. A metodologia desenvolvida foi aplicada em 3 empresas localizadas em diferentes regiões do Brasil. Os resultados obtidos indicam que o modelo desenvolvido apresenta índices de assertividade e precisão satisfatórios, com possibilidade de readequação de demanda. Além disso, foi verificado que todas as empresas analisadas demonstraram gastos com energia reativa excedente, ou seja, custos que podem sem evitados. A instalação de sistemas fotovoltaicos foi apresentada como alternativa para reduzir os gastos com energia nas empresas avaliadas. Destarte, foi verificado que a ferramenta computacional desenvolvida contribui de forma satisfatória para o planejamento contratação de demanda e consumo de energia, servindo de base para que gestores compreendam quais ações podem ser implementadas para se alcançar o uso otimizado de energia elétrica.
Abstract
In the current context of the global energy transition, concerns about energy consumption have
become a recurring topic in worldwide discussions. The need for more efficient processes with
rational energy use and lower environmental impact drives companies to seek technological
solutions to achieve efficient energy consumption. Artificial intelligence is a technology that
has been widely applied due to its ability to revolutionize society, with the primary goal of
developing solutions that facilitate human-developed processes. This study addresses the use
of artificial intelligence as a tool for electricity tariff analysis. A model was developed to
evaluate energy bill data from companies, simulating scenarios for demand readjustment, tariff
modality, excess reactive energy, and photovoltaic systems as an alternative to optimizing
energy consumption. The developed methodology was applied to three companies located in
different regions of Brazil. The results indicate that the model demonstrates satisfactory
accuracy and precision rates, with the possibility of demand readjustment. Additionally, all
analyzed companies showed expenses related to excess reactive energy, meaning costs that
could be avoided. The installation of photovoltaic systems was presented as an alternative to
reducing energy expenses in the evaluated companies. Thus, it was verified that the developed
computational tool effectively contributes to the planning of demand contracting and energy
consumption, serving as a basis for managers to understand which actions can be implemented
to achieve optimized electricity use.
Assunto
Engenharia elétrica, Engenharia elétrica - Consumo, Engenharia elétrica - Administração, Inteligência artificial
Palavras-chave
Eficiência energética, Inteligência artificial, Gerenciamento de energia, Automação, Indústria
Citação
Departamento
Endereço externo
Avaliação
Revisão
Suplementado Por
Referenciado Por
Licença Creative Commons
Exceto quando indicado de outra forma, a licença deste item é descrita como Acesso Aberto
