METODOLOGIA INTEGRADA PARA O GERENCIAMENTO INTELIGENTE DE ENERGIA EM RESIDÊNCIAS INTELIGENTES COM SISTEMAS FOTOVOLTAICO-TÉRMICOS COMBINANDO PLANEJAMENTO ENERGÉTICO DO DIA SEGUINTE E CONTROLE PREDITIVO EM TEMPO REAL
Nome: RODRIGO FIOROTTI
Data de publicação: 11/09/2026
Banca:
Nome |
Papel |
|---|---|
| DOMINGOS SAVIO LYRIO SIMONETTI | Examinador Interno |
| HELDER ROBERTO DE OLIVEIRA ROCHA | Coorientador |
| HELIO MARCOS ANDRE ANTUNES | Examinador Interno |
| JULIO CESAR STACCHINI DE SOUZA | Examinador Externo |
| JUSSARA FARIAS FARDIN | Presidente |
Páginas
Resumo: Esta tese apresenta uma metodologia inédita para o gerenciamento inteligente de energia em residências inteligentes, explorando a flexibilidade proporcionada pelos sistemas híbridos fotovoltaico/térmicos (PVT), pelo agendamento de cargas controláveis e pelo uso de baterias convencionais ou de veículos elétricos. A metodologia combina previsão meteorológica por meio de redes neurais Long Short-Term Memory (LSTM), planejamento energético para o dia seguinte e operação em tempo real baseada em Controle Preditivo por Modelo (MPC), integrando as etapas de planejamento e operação do sistema e tornando o sistema de gerenciamento de energia residencial (HEMS) mais robusto frente às incertezas das previsões meteorológicas. O problema de planejamento é formulado como uma otimização multiobjetivo, resolvida pelo algoritmo Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III (NSGA-III), visando minimizar os custos de operação e as emissões de gases de efeito estufa, bem como maximizar o conforto dos usuários. Para o agendamento das cargas controláveis, foi desenvolvida uma modelagem do comportamento dos usuários baseada em parâmetros extraídos do histórico de utilização
dos equipamentos, permitindo identificar seus perfis de uso, quantificar o nível de conforto e representar as dependências entre cargas. As cargas elétricas são classificadas em não controláveis, adiáveis e termostaticamente controláveis, enquanto o sistema PVT é integrado ao gerenciamento conjunto das demandas elétrica e térmica da residência. Os resultados obtidos
evidenciaram que as soluções baseadas em veículos elétricos apresentaram o melhor desempenho global entre as arquiteturas de HEMS avaliadas. Entre elas, a arquitetura com carregamento bidirecional (Bi-EVESS), que possibilita a descarga da bateria para atendimento das demandas da residência (V2G), apresentou desempenho superior à arquitetura com carregamento monodirecional, reduzindo, em média, 14,57% o custo anual de operação da residência devido,
principalmente, às reduções de 22,23% nos custos de aquisição de energia e de 21,73% nas tarifas de demanda, mantendo níveis semelhantes de conforto e emissões. Adicionalmente, a integração do MPC proporcionou reduções médias anuais de 1,12% nos custos de operação e de 0,98% nas emissões, tornando o HEMS mais robusto frente aos erros de previsão. Os resultados demonstram que a metodologia proposta constitui uma solução eficiente sob os pontos de vista técnico, econômico, ambiental e social, capaz de favorecer a integração de veículos elétricos e de fontes renováveis de energia, ampliar o acesso à energia limpa e acessível e contribuir para a descarbonização do setor residencial.
