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Title: Gestão de energia elétrica no Pólo III da Universidade de Coimbra
Other Titles: Energy management in Pólo III University of Coimbra
Authors: Marinho, Rui Miguel de Andrade Carvalhais
Orientador: Martins, António Manuel Oliveira Gomes
Jorge, Humberto Manuel Matos
Keywords: Sistema de monitorização de consumos; energia elétrica; gestão de energia; perfis de consumo; clustering; Energy monitoring system; electric energy; energy management; consumption profiles; clustering
Issue Date: 27-Feb-2020
Serial title, monograph or event: Gestão de energia elétrica no Pólo III da Universidade de Coimbra
Place of publication or event: DEEC
Abstract: O presente documento foi desenvolvido no âmbito da dissertação, para a obtenção do grau de Mestre em Energia do curso de Engenharia Eletrotécnica e Computadores da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC), referente ao ano letivo de 2019/2020. Como ponto essencial na gestão de energia estão a recolha e análise de informação sobre consumos. O gestor de energia de um edifício tem de conhecer os hábitos de consumo para tentar encontrar oportunidades de racionalização de energia assim como ser capar de identificar consumos anómalos e situações de desperdício. É, portanto, de grande importância saber como e porquê é utilizada a energia elétrica e agir no sentido de fazer um uso mais eficiente da mesma. O Polo III da Universidade de Coimbra tem no seu conjunto oito edifícios, todos eles com monitorização de energia elétrica. Esta dissertação surge no sentido de usar a base de dados existente para extrair informação sobre os hábitos de utilização de energia em cada um desses edifícios, tendo em vista apetrechar os gestores dos edifícios com informação útil a uma gestão mais informada sobre os perfis típicos de consumo, facilitando ainda a deteção de oportunidades de melhorar a eficiência energética global do Polo III e, possivelmente, reduzir os encargos de aquisição de energia elétrica. Numa primeira parte deste trabalho é feita uma descrição do sistema de monitorização de consumos que engloba todos os edifícios do Polo III da Universidade de Coimbra. É também feita uma caracterização do consumo de energia elétrica em cada um dos edifícios através de perfis de consumo típicos. Foram usados os dados do histórico de consumos dos anos de 2017 e 2018. Os perfis de consumo foram encontrados recorrendo a métodos de clustering, tendo sido usado o algoritmo K-means. É ainda efetuada uma análise crítica de alguns aspetos funcionais do sistema de aquisição de dados e do software de interface com o utilizador.
Dissertation for a master degree in Electrical and Computers Engineering by the University of Coimbra, Faculty of Sciences and Technology school year of 2019/2020. It is essencial for energy management data acquisition and analysis about electrical energy comsumption habits in a building. This information allows building managers to identify consumption habits based on a common pattern and makes it possible to recognize energy waste and find opportunities to decrease eletrical energy consumption. It is therefore important to know how, when and why eletrical energy is being used, in order to reach some better habits that can result in a more efficient use of energy. Reducing electrical energy consumption is important for environmental and economic reasons. This study focus on electrical consumption habits of Polo III of the University of Coimbra. All eight buildings of Polo III have their electric energy consumption monitored. This dissertation comes from the idea of extracting information from the database underlying the monitoring system in order to provide the building managers additional information about the energy use patterns, facilitating the identification of energy and cost saving opportunities. On the first part of this work a description is made of the energy consumption monitoring system of the Polo III campus. A characterization is made of the electric energy consumption in each building through typical consumption profiles. Data on energy consumption of the years 2017 and 2018 were used. The consumption profiles were obtained by means of clustering, using the K-means algorithm. Some of the operational features of the data acquisition system, as well as the quality of the user interface were the subject of some critical assessment.
Description: Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/90128
Rights: openAccess
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