DCCMAPI/CCET

Uma banca de PROPOSTA DE TESE/DISSERTAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ARTUR FELIPE DA SILVA VELOSO
DATA: 18/09/2024
HORA: 08:00
LOCAL: Sala do Google Meet
TÍTULO: Proposta de um Framework de Microserviços para a Gestão de Smart Grid e Multi Microgrids: Otimização do Load Profile e Planejamento de Rede com Deep Clustering e Infraestrutura IoT Híbrida
PALAVRAS-CHAVES: Smart Grid, Multi Microgrids, Framework de Microserviços, Load Profile, Deep Clustering, Infraestrutura IoT Híbrida, Gestão Energética, Business Intelligence (BI).
PÁGINAS: 96
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Sistemas de Computação
ESPECIALIDADE: Teleinformática
RESUMO: Com a crescente necessidade de adoção de Redes Elétricas Inteligentes (Smart Grids, SG) e Multi Micro-redes (Multi Microgrids, MMG), surgem desafios críticos para garantir uma implementação eficaz e bem-sucedida. Entre eles, destaca-se a necessidade de uma arquitetura escalável, robusta e capaz de suportar decisões rápidas e inteligentes baseadas em dados. Do lado da demanda, a conscientização dos consumidores sobre o uso eficiente de energia é prejudicada pela falta de acesso a dados de consumo fornecidos pelas concessionárias. Além disso, a gestão eficiente e sustentável das SGs e MMGs enfrenta desafios significativos, como a necessidade de reduzir o número de Pontos de Agregação de Dados (Data Aggregation Points, DAPs) e Concentradores (Concentrators, CONs) para garantir uma infraestrutura elétrica mais adaptável e econômica. A complexidade das redes elétricas tradicionais, aliada à tomada de decisões muitas vezes desprovidas de embasamento em dados, compromete a eficiência energética e a qualidade do fornecimento. Neste contexto, este trabalho propõe um framework composto por microserviços para otimizar a gestão de SGs e MMGs, com foco na otimização do Perfil de Carga (Load Profile, LP) e no planejamento da rede utilizando algoritmos de Clusterização Profunda (Deep Clustering, DC) e uma infraestrutura de comunicação híbrida baseada em Internet das Coisas (Internet of Things, IoT). A abordagem inclui a implementação de uma arquitetura descentralizada, integrando DAPs residenciais para análise detalhada dos dados de consumo e geração de energia, facilitando a implementação de estratégias avançadas de controle e otimização tanto para a demanda quanto para a concessionária. Adicionalmente, o estudo apresenta painéis de Inteligência de Negócios (Business Intelligence, BI) para a concessionária e para os consumidores finais, além de explorar o uso da Computação em Nuvem (Cloud Computing, CC) para armazenar e processar esses serviços, comparando as infraestruturas de microsserviços e monolítica. O framework foi simulado na ferramenta Simulador de Rede (Networking Simulator, NS3) em cenários rurais, suburbanos e urbanos, comparando as arquiteturas SG e MMG. Como principais resultados, observou-se uma redução significativa no número de DAPs, em até 5 unidades, e de CONs, em até 2 unidades, demonstrando a eficácia do modelo proposto na criação de uma infraestrutura elétrica mais eficiente e adaptável. Na otimização, geração e agrupamento de LP, foram utilizados dados reais de Londres, consistindo de dois anos de dados de uma comunidade com 5500 consumidores, com leituras realizadas a cada 15 minutos. A implementação resultou em uma significativa redução do tempo de processamento, diminuindo-o em mais de 30 horas, ao reduzir mais de 160 milhões de registros para pouco mais de 5500. O algoritmo DEC se destacou como o mais eficaz, identificando padrões de consumo e segmentando os consumidores em três grupos distintos, o que facilitou o desenvolvimento de estratégias personalizadas de gestão de energia. Essa abordagem não apenas otimiza o banco de dados, mas também aumenta a precisão e relevância das recomendações de consumo de energia, promovendo uma gestão mais eficiente e econômica. Por fim, a análise da infraestrutura de nuvem e serviços foi realizada dentro da plataforma Azure. Como resultado, a arquitetura de microsserviços mostrou vantagens significativas sobre a arquitetura monolítica, destacando-se pela modularidade, independência e escalabilidade. A adoção de microsserviços foi recomendada por este trabalho devido à sua maior manutenibilidade, evolução e flexibilidade na implementação de serviços de LP em SGs e MMGs, atendendo às crescentes demandas de dados e promovendo maior agilidade no desenvolvimento desses serviços, além de apresentar um menor custo de implantação e manutenção. Este estudo representa um avanço significativo rumo a uma abordagem mais inteligente e sustentável para SGs e MMGs, promovendo economias de custo, contribuições ambientais e maior eficiência energética.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 005.693.753-98 - JOSE VALDEMIR DOS REIS JUNIOR
Interno - 015.530.343-09 - FRANCISCO AIRTON PEREIRA DA SILVA
Interno - 912.843.763-20 - RICARDO DE ANDRADE LIRA RABÊLO
Externo à Instituição - JOÃO HENRIQUE KLEINSCHMIDT - UFABC
Externo à Instituição - ROGÉRIO ANDRADE FLAUZINO - USP