Edifícios inteligentes: gestão de energia com uso de IoT e deep learning

Em todo o mundo, o consumo e a economia de energia representam os principais desafios para todos os setores, principalmente nos setores industrial e doméstico. A Internet das Coisas (IoT) é uma nova tecnologia que estabelece o núcleo da Indústria 4.0.

O sistema IoT permite o compartilhamento de sinais entre dispositivos e máquinas via internet. Além disso, o sistema IoT permite a utilização de técnicas de inteligência artificial (IA) para gerenciar e controlar os sinais entre diferentes máquinas com base em decisões de inteligência.

A inovação é introduzir uma abordagem baseada em aprendizado profundo e IoT para controlar a operação dos edifícios a fim de reduzir o consumo de energia. 

Com isso, a operação de energia pode ser gerenciada de forma otimizada em um edifício inteligente.

Atualmente, a urbanização está aumentando rapidamente, principalmente nos países desenvolvidos, levando a uma alta demanda por consumo de energia. De acordo com a Agência Internacional de Energia, de 1971 a 2014, o consumo mundial de energia cresceu 92%. Cerca de 80% da energia global é consumida pelos aglomerados urbanos, dos quais o consumo total de energia dos edifícios representa 40% [1]. Esta é uma das razões pelas quais estamos enfrentando problemas de poluição e mudança climática.

A eletricidade é derivada de diferentes fontes, como energia hidrelétrica, reações de fissão nuclear, gás natural, carvão, vento e luz solar, que são recursos energéticos limitados. No entanto, ele está sendo desperdiçado devido aos hábitos dos usuários, como esquecer de desligar dispositivos elétricos, não saber como usá-los ou usar dispositivos que consomem muita energia.

A eficiência energética em edifícios é vital para o meio ambiente e a sustentabilidade global [2]. Portanto, o consumo e a economia de energia são uma grande preocupação para o nosso tempo atual, e a gestão de energia baseada na Internet das coisas (IoT) de edifícios inteligentes é um tópico particularmente importante.

O sistema IoT é uma nova tecnologia que estabelece o núcleo da Indústria 4.0. Ele consiste em muitas tecnologias emergentes que permitem interconexões sem fio entre objetos físicos, que, neste sistema, são chamadas de “coisas”. Os sensores de coleta de dados são equipados para dispositivos IoT, como eletrodomésticos, dispositivos pessoais ou equipamentos industriais que permitem comunicação e controle.

Tecnologias disruptivas – como elas ajudam a reduzir custos com energia elétrica?

Com a evolução do sistema IoT, os dados obtidos online dos sensores podem ser utilizados para melhorar os processos industriais e a qualidade de vida. Portanto, essa tecnologia é reconhecida como um dos mais notáveis ​​avanços tecnológicos em tecnologia do futuro e recebeu grande atenção devido ao seu potencial em potencializar a quarta revolução industrial [3].

Existem várias tecnologias relacionadas ao IoT que foram desenvolvidas para monitorar o consumo de energia e a economia de energia. A internet das Coisas pode fornecer uma solução para a construção de sistemas inteligentes de controle de energia de edifícios, particularmente para aplicações de cidades inteligentes [4]. 

O consumo de energia do edifício pode ser reduzido significativamente através da detecção correta de ocupação, por exemplo. Esta abordagem apresenta uma grande oportunidade para economia de energia. Uma plataforma de sensor de baixo custo foi projetada e implementada para ser usada para detecção de ocupação em escritórios individuais. Embora a estimativa da contagem de ocupação possa economizar ainda mais a energia dos edifícios, isso requer um sistema que possa detectar com precisão e fornecer informações sobre a ocupação.

É importante incorporar técnicas de aprendizado de máquina mais avançadas para coletar, gerenciar e analisar dados em tempo real com sucesso devido aos recursos restritos dos dispositivos IoT para edifícios inteligentes.

Com o desenvolvimento do aprendizado de máquina, o aprendizado profundo é reconhecido como uma ferramenta eficaz, capaz de alcançar padrões de aprendizado de ponta a ponta e relacionamentos altamente não lineares nos dados. As arquiteturas mais profundas das tecnologias de aprendizado profundo permitem que eles aprendam recursos mais complicados do que os superficiais.

Gestão inteligente de energia

A gestão inteligente de energia pode ser utilizada para diminuir o consumo de energia em edifícios, ao mesmo tempo que contribui para o conforto e a segurança do edifício. O sistema de monitoramento de energia do edifício apresentado neste trabalho segue a arquitetura IoT geral, que inclui dispositivos, conectividade, nuvem, aquisição de dados e módulos de aplicação [5].

Vários dispositivos IoT do sistema são equipados com componentes eletrônicos, como sensores e microcontroladores; eles podem se integrar para executar um conjunto diversificado de processos.

Especificamente, os sensores são usados ​​para detectar o ambiente e, em seguida, os dados coletados são transferidos para a nuvem por meio de gateways para posterior computação. Os dados são analisados ​​em tempo real e dão ao líder controle total sobre o processo de tomada de decisão. 

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Referências

  1. di Foggia, G. Energy efficiency measures in buildings for achieving sustainable development goals. Heliyon20184, e00953. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  2. de la Cruz-Lovera, C.; Perea-Moreno, A.-J.; de la Cruz-Fernández, J.-L.; Alvarez-Bermejo, J.A.; Manzano-Agugliaro, F. Worldwide Research on Energy Efficiency and Sustainability in Public Buildings. Sustainability20179, 1294. [Google Scholar] [CrossRef]
  3. Datta, S.K.; Bonnet, C. MEC and IoT Based Automatic Agent Reconfiguration in Industry 4.0. In Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Advanced Networks and Telecommunications Systems (ANTS), Indore, India, 16–19 December 2018; pp. 1–5. [Google Scholar]
  4. Khajenasiri, I.; Estebsari, A.; Verhelst, M.; Gielen, G. A Review on Internet of Things Solutions for Intelligent Energy Control in Buildings for Smart City Applications. Energy Procedia2017111, 770–779. [Google Scholar] [CrossRef]
  5. Agarwal, P.; Alam, M. Investigating IoT Middleware Platforms for Smart Application Development. In Smart Cities—Opportunities and Challenges; Springer: Singapore, 2020; pp. 231–244. [Google Scholar]

 

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