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Utilizando IoT e Data Mining para Gestão de Energia

Utilizando IoT e Data Mining para Gestão de Energia

Tempo estimado de leitura: 4 min.

O presente texto tem a intenção de mostrar parte da nossa experiência no campo da gestão de energia. O artigo não deseja apontar um caminho único a ser seguido, mas deseja ser um ponto de partida de discussões e troca de ideias.

Um Sistema de Gestão Energética (SGE) é a soma de um conjunto de ações culturais executadas por uma equipe que inclui a compra, medição e utilização de energia de acordo com processos otimizados para cumprir metas pre-estabelecidas.

Dentro de qualquer estrutura de gerenciamento, sabe-se que a medição dos resultados tem papel crucial no sucesso e, num SGE não poderia ser diferente. A máxima de que “não se gerencia o que nao se mede” é aplicável em SGEs e necessária para comprovar a eficácia das ações implementadas. No entanto, muitas organizações deixam a medição de resultados de lado e todo o esforço da implementação de ações se esvai.

Tomemos como exemplo o sistema elétrico de uma indústria. Como acompanhar a gestão de indicadores energéticos e garantir resultados de eficiência energética de maneira objetiva? Nossa sugestão é que o acompanhamento dos resultados e a verificação do cumprimento de metas sejam feitas de um sistema de telemetria on-line.

Este sistema integra instrumentos (transformadores de potencial e de corrente) aos multimedidores elétricos (normalmente) instalados nos painéis elétricos das subestações. Os multimedidores, por sua vez, calculam e disponibilizam diversos dados do sistema elétrico que servem para a tomada de ações visando racionalização do consumo elétrico.

Embora possuam a facilidade de acesso aos dados em tempo real em suas telas e as características técnicas necessárias para a geração de big data, os multimedidores, em geral, não permitem o acesso de dados históricos, o que dificulta análises gráficas. Para isso, se exporta os dados para outro meio, onde a análise destes dados seja simplificada, tais como softwares de tratamento de dados matemáticos e estatísticos. No entanto, na grande maioria das vezes, esses equipamentos têm seu potencial subutilizado pois os dados não são analisados adequadamente, já que não são extraídos periodicamente nem estão conectados a uma rede industrial que permita a exportação on-line dos dados do sistema.

Vale acrescentar que muitos dos medidores possuem saídas de comunicação que possibilitam a conversão dos dados em protocolos tais como o Ethernet, permitindo o envio desses dados a um servidor tipo File Transfer Protocol (FTP) e, logo, acesso aos mesmos via internet. Em outras palavras, podemos ter acesso a informações de consumo de energia elétrica em qualquer dispositivo que acesse a grande redeEste caso exemplifica uma aplicação do conceito de Internet of Things – IoT – aplicado a um painel elétrico.

Os dados extraídos desse sistema de telemetria precisam ser processados para gerar valor. Devido a grande quantidade de dados brutos, estes números, sem o devido tratamento, pouco contribuem para a implementação de ações de eficiência energética. Para encontrar informação valiosa é necessário “garimpar” os dados utilizando-se de técnicas de Data Mining, tais como a observação de padrões cíclicos e análises estatísticas. Depois de garimpados, costuma-se relacionar os dados com outras variáveis físicas ou de produção/operação para definir Indicadores de Desempenho Energético (IDEs) que permitam, através da Gestão de Energia, priorizar e implementar ações de eficiência energética.

Se a sua organização ainda não utiliza todo o potencial dos multimedidores instalados, extraindo dados brutos on-line e analisando-os para garimpar informações valiosas para a redução de consumo, a TRESCO pode ajudar a obter resultados rápidos e significativos a través do seu programa de terceirização da gestão de energia. Consulte-nos para mais informações.

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