Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/93926
Title: Intelligent System for Load Monitoring and Control: Sustainable Comfort, Health and Flexible Electricity Consumtion
Other Titles: Sistema Inteligente para Monitorização e Controlo de Cargas:Conforto Sustentável, Saúde e Consumo Flexível de Electricidade
Authors: Conde, Nuno Lourenço
Orientador: Almeida, Aníbal Traça de Carvalho
Coimbra, António Paulo Mendes Breda Dias
Keywords: Termostato Inteligente; Electricidade Sustentável; Ventilação Controlada; Eficiência de Uso; Edifícios Sustentáveis; Smart Thermostats; Sustainable Electricity,; Demand Controlled Ventilation; End-use Efficiency,; Sustainable Buildings
Issue Date: 21-Dec-2020
Serial title, monograph or event: Intelligent System for Load Monitoring and Control: Sustainable Comfort, Health and Flexible Electricity Consumtion
Place of publication or event: DEEC
Abstract: Load balancing is a crucial factor regarding economical and operational reliability in the present electric system. The increasing population, living standards and electrification of the economy force the electricity demand to continuously grow in most countries. On the other hand, utilities need new strategies to balance the fluctuations on the supply of electricity, due to intermittency and unpredictability, of a growing share of renewable sources. This Dissertation explores an alternative connected device strategy to balance the Demand-Response, focused on the development of a Smart Thermostat able to grant users comfort and health conditions all the time while promoting a flexible use of electricity, giving additional help to meet energy fluctuations during demand peak periods, better manage supply-demand balance, lower utility and users costs, as well as to optimize the use of demand-side resources. An efficient and scalable control algorithm was implemented to handle air conditioning tasks depending on local variables namely the probability of photovoltaic production and outdoor/indoor temperature. Such an algorithm takes advantage of the room's thermal parameters to compute the optimal start time of each air conditioning task, promoting a flexible electricity use. The algorithm makes use of a CO_2 sensor which is an effective air quality and building occupancy indicator and can be used to control the room's ventilation rate to ensure that the concentration of indoor pollutants (including SARS-Cov-2 virus) is kept below a safe value. The conducted study concludes that the end product successfully operates the air conditioner in an economical and healthy manner, while reducing energy costs while promoting a safe indoor environment.
O balanço de cargas é um fator crucial em relação à fiabilidade económica e operacional do sistema elétrico atual. O aumento da população, padrões de vida e eletrificação da economia forçam a procura por eletricidade a crescer continuamente na maioria dos países. Por outro lado, as operadores precisam de novas estratégias para equilibrar as oscilações no fornecimento de energia elétrica, devido à intermitência e imprevisibilidade, de uma parcela crescente de fontes renováveis. Esta Dissertação explora uma estratégia alternativa de dispositivos conectados para equilibrar a Procura-Resposta, focada no desenvolvimento de um Termostato Inteligente capaz de proporcionar conforto e saúde aos utilizadores em qualquer circunstância, promovendo um uso flexível de eletricidade, dando ajuda adicional para equilibrar as flutuações de energia durante períodos de pico de procura, gerir melhor o equilíbrio entre oferta e procura, reduzir os custos das operadoras e de utilizadores, bem como otimizar o uso de recursos do lado da procura. Um algoritmo escalável e eficiente de controlo foi implementado para lidar com tarefas de ar condicionado em função de variáveis locais, nomeadamente a probabilidade de produção fotovoltaica e temperatura exterior/interior. Tal algoritmo aproveita os parametros térmicos da sala para calcular o tempo de início ideal de cada tarefa do ar condicionado, promovendo um uso flexível da eletricidade. O algoritmo utiliza um sensor CO_2, que é um bom indicador de qualidade do ar e de ocupação de edifícios e pode ser usado para controlar a taxa de ventilação da sala para garantir que a concentração de poluentes internos (incluindo o vírus SARS-Cov-2) seja mantida abaixo de um valor seguro. O estudo realizado conclui que o produto final opera com sucesso o ar condicionado de uma maneira económica e saudável, enquanto reduz os custos de energia e promovendo um ambiente interno seguro.
Description: Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/93926
Rights: openAccess
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