00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC
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Tipo: Dissertação
Título: Desenvolvimento de sistema IoT de baixo custo para monitoramento integrado de variáveis climáticas e de geração fotovoltaica
Título(s) alternativo(s): Development of a low-cost IoT system for integrated monitoring of climatic variables and photovoltaic generation
Autor(es): Melo, Gustavo Costa Gomes de
Primeiro Orientador: Barboza, Erick de Andrade
Segundo Orientador: Brito, Davi Bibiano
metadata.dc.contributor.referee1: Nogueira, Bruno Costa e Silva
metadata.dc.contributor.referee2: Corrêa, Maurício Beltrão de Rossiter
Resumo: A participação das energias renováveis na geração de eletricidade vem crescendo em todo o mundo. O monitoramento e a aquisição de dados são essenciais para reconhecer os recursos renováveis disponíveis no local, avaliar a eficiência da conversão elétrica, detectar falhas e otimizar a produção elétrica. Os sistemas comerciais para o monitoramento de sistemas fotovoltaicos são geralmente caros e fechados para modificações. Este trabalho propõe um sistema IoT em tempo real e de baixo custo, para sistemas de micro e mini geração fotovoltaica, que pode monitorar tensão contínua, corrente contínua, potência (corrente alternada) e sete variáveis meteorológicas. O sistema proposto mede todas as variáveis meteorológicas relevantes, mede variáveis de geração fotovoltaica diretamente da planta (não do inversor), é implementado usando software aberto, conecta-se com a internet sem fios, armazena dados localmente e na nuvem, e usa Network Time Protocol (NTP) para sincronizar os relógios dos dispositivos. Segundo nossa revisão sistemática da literatura, nenhum outro trabalho apresenta todas essas características. Além disso, os experimentos realizados com o sistema proposto mostraram boa eficácia e confiabilidade. Este sistema permite o uso de fog e computação em nuvem em um sistema fotovoltaico, e a criação de um conjunto de dados de medições de séries temporais, que permite o uso de aprendizado de máquina para criar sistemas fotovoltaicos inteligentes.
Abstract: The share of renewable energies in electricity generation has been growing worldwide. Monitoring and acquiring data is essential to recognize the renewable resources available on-site, evaluate the efficiency of electrical conversion, detect failures and optimize electrical production. Commercial monitoring systems for the photovoltaic system are generally expensive and closed for modifications. This work proposes a low-cost real-time IoT system, for micro and mini photovoltaic generation systems, that can monitor DC voltage and current, AC power, and seven meteorological variables. The proposed system measures all the relevant meteorological variables, measures PV generation variables directly from the plant (not from the inverter), is implemented using open software, connects with the internet without cables, storages data locally and in the cloud, and uses Network Time Protocol (NTP) to synchronize the devices’ clocks. According to a systematic literature review, no work reported in the literature presents these features altogether. Besides, experiments carried out with the proposed system showed good effectiveness and reliability. This system enables the use of fog and cloud computing in a photovoltaic system, and the creation of a time series measurements dataset, which enables the use of machine learning to create smart photovoltaic systems.
Palavras-chave: Variáveis climáticas – Monitoramento
Aquisição de dados
Energia - Fontes alternativas
Climate variables - Monitoring
Data acquisition systems
Renewable energy
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Alagoas
Sigla da Instituição: UFAL
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Informática
Citação: MELO, Gustavo Costa Gomes de. Desenvolvimento de sistema IoT de baixo custo para monitoramento integrado de variáveis climáticas e de geração fotovoltaica. 2022. 73 f. Dissertação (Mestrado em Informática) – Programa de Pós-Graduação em Informática, Instituto de Computação, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2021.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/8703
Data do documento: 28-abr-2021
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