COBEM 2015 - artigo apresentado
Autor: Gregor Gama de Carvalho | Publicado: 2016-01-19T23:46:00-03:00



Boa noite! Gostaria de compartilhar com vocês, o artigo que apresentei no Congresso Brasileiro de Engenharia Mecânica - COBEM 2015, evento de porte internacional, realizado em Dezembro de 2015, no Rio de Janeiro.

Faz tempo que não faço mais postagens no blog. Mas pretendo recomeçar a aproveitar este espaço, para realizar minhas anotações, e compartilhar os meus caminhos nos estudos.
Estou concluindo um Mestrado em Engenharia Industrial, e já continuando no Doutorado, na mesma área, pela UFBA.
Este artigo é fruto de muito esforço, noites em claro, aprendizado na área da escrita técnica, e desejo a todos uma ótima leitura. O material está bem explicado e vale a pena conferir.
Um abraço aos amigos!!
OBS: algumas palavras poderão estar em inglês, pois quando conclui o trabalho precisei submeter a tradução para poder enviar o trabalho para publicação na língua inglesa, como exigência desse evento.

CLIQUE EM MAIS INFORMAÇÕES para visualizar o artigo...




MODELING FOR THE MEASUREMENT OF
ELECTRICITY CONSUMPTION BASED ON READING ELECTRICAL CURRENT: A CASE STUDY.



Gregor Gama de Carvalho

Instituto Federal de Alagoas, Campus Maceió – Rua Mizael Domingues, nº 75 – Centro –
Maceió/AL &nbsp;&nbsp;

e-mail: gregor_gama@hotmail.com



Marcus Vinicius Americano da Costa

Universidade Federal da Bahia, Escola Politécnica.
Rua Aristides Novis, nº 2, 6º Andar – Federação – Salvador/BA.

e-mail: marcus.americano@ufba.br



Robson da Silva Magalhães

Universidade
Federal do Sul da Bahia, Campus Jorge Amado.
Rod. Ilhéus-Vitória da Conquista, km 39, BR 415, Ferradas, Itabuna/BA.

e-mail: robsonmagalhaes@ufsb.edu.br



Abstract. No processo de inauguração de um Shopping Center,
nem todos os setores operacionais estão ajustados e prontos para o
funcionamento. Nesses casos, a gestão prioriza os principais serviços a serem
concluídos para o funcionamento básico do estabelecimento em seus primeiros
dias de vida. A parte elétrica é essencial, tal como iluminação, funcionamento
de elevadores e escadas rolantes, porém, itens de automação de cargas e outros
mais específicos, quando não concluídos, podem ser finalizados no decorrer dos
meses seguintes. A medição da energia consumida por cada loja é de
responsabilidade do shopping. O Shopping Center compra a energia da
concessionária, e distribui internamente, a partir de sua subestação elétrica,
para todos os seus consumidores internos. Desta forma, é necessário calcular o
consumo individual de cada loja, através da leitura do valor das correntes
elétricas. Para a obtenção dos valores de correntes elétricas utilizam-se técnicas
como a aplicação de um alicate amperímetro. A leitura das correntes elétricas deve
ser realizada em um momento em que a loja esteja com o seu funcionamento
normal, pois, na ausência ou defeito no medidor de energia, haverão dados suficientes
para a geração da tarifação de energia para cada loja. Neste trabalho, foram
analisados dados dos consumos de diversas lojas do Arapiraca Garden Shopping,
localizado na cidade de Arapiraca – Alagoas (Brasil). O processamento dos dados
permitiu a realização de uma análise comparativa entre os resultados obtidos com
o uso das fórmulas que calculam o consumo mensal de energia; os resultados
obtidos pela aplicação de um modelo baseado em uma Artificial Neural Network
(ANN), e os resultados obtidos pela medição real de consumo de energia realizada
através de um medidor.



Keywords: Energy measurement,
Mathematical Modelling, Artificial Neural Networks, Electric Consumption
Calculation.




<!--[if !supportLists]-->1.&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->Introduction



Atualmente, as diversas formas de geração de energia
elétrica são as principais fontes de energia. A energia elétrica é empregada
para a geração de força motriz, para a iluminação e para a alimentação dos mais
diversos tipos de cargas elétricas. Segundo Caldeirão (2005), a fim de atender
à crescente demanda de energia elétrica, são necessários investimentos em todas
as suas fases (geração, transmissão e distribuição). Tolmasquim (2012) afirma
que a demanda de energia no Brasil deverá crescer 5,3% ao ano, para os próximos
dez anos. Um Planejamento Energético objetiva promover uma utilização racional
das diversas formas energéticas, e otimizar o suprimento dessas formas, dentro
das políticas econômica, social e ambiental vigentes no país (Bajay, 1989). 

Para controlar o uso da energia elétrica, é necessário
medir o seu consumo e, para tanto, é necessária a existência de um equipamento
capaz de medi-lo. Esse equipamento é o medidor de energia elétrica. Para
Paulino (2006), o valor obtido com essa medição deve ser o mais exato possível,
pois estão envolvidos interesses econômicos de empresas geradoras e
distribuidoras de energia, bem como dos consumidores, que devem ter os seus
direitos respeitados. Com o propósito de manter os medidores dentro dos padrões
exigidos, eles devem ser calibrados de acordo a norma específica para Medidores
de Energia (NBR 14519). Estar calibrado quer dizer que o medidor está ajustado
para medir o consumo de energia elétrica, dentro da faixa de erro admissível. Esta
norma afirma que o erro de uma leitura de um Medidor Eletrônico não deve
exceder de 2,5% com relação ao valor real consumido. 

Melo (2006) afirma que a medição da energia elétrica é
empregada, na prática, para possibilitar à entidade fornecedora o faturamento
adequado da quantidade de energia elétrica consumida por cada usuário, conforme
uma tarifa previamente estabelecida.

Nas últimas décadas vem sendo observado um aumento
significativo do uso de novos tipos de tecnologia aplicada aos medidores de
energia elétrica, tanto nas indústrias, como em unidades de consumo domésticas
e comerciais. A tecnologia atual de medição de energia garante melhor exatidão,
oferecendo informações detalhadas sobre o consumo. Com os dados de consumo, o
sistema de distribuição de energia pode ser melhor dimensionado e o consumidor
de energia pode, com isso, ter uma energia de melhor qualidade, com menos
variação e menos interrupção no fornecimento. Paula (2013) mostra que, entre as
principais vantagens do medidor eletrônico, estão a automação do processo de
aquisição, o tratamento de dados para fins de faturamento e os ganhos de
exatidão. No processo de medição, podem ocorrer eventuais falhas na porta de
comunicação serial de um medidor ou um travamento no computador. Essas
ocorrências impedem que o medidor eletrônico realize a leitura, ocasionando a perda
de dados de medição, o que resulta em um forte impacto, com a perda na
confiabilidade da medição. 

Ante o
exposto, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo,
baseado em redes neurais, para estimar a leitura de medidores eletrônicos de
energia, minimizando o efeito das falhas desses medidores durante a operação do
sistema de energia do Arapiraca Garden Shopping. Esse Shopping está localizado
na cidade de Arapiraca – Alagoas, e possui um total de 194 lojas. O
desenvolvimento de um modelo, além de possibilitar o tratamento de dados, o controle,
a automação e a otimização do projeto, garantira uma forma alternativa para a
tarifação dos consumidores. Na Seção 2, é explanado a maneira como foi
realizada a medição dos dados de correntes, assim como as tecnologias
utilizadas. Na Seção 3, os resultados calculados por formulações
fenomenológicas são comparados com um modelo desenvolvido de uma Artificial
neural network (ANN). Para o treinamento da ANN, foi utilizada uma base de
dados composta pelo registro do consumo em 51 lojas. Na Seção 4, é realizada a conclusão
mostrando a relevância deste trabalho sobre a medição de energia em
estabelecimentos comerciais.



<!--[if !supportLists]-->2.&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->MATERIALS OR METHODS



A coleta de dados foi realizada, em cada loja, durante
os cinco primeiros meses de funcionamento do Shopping. A coleta ocorreu segundo
um procedimento básico, seguindo os seguintes passos: localizou-se o medidor de
energia de cada loja; garantiu-se o acesso ao medidor para a realização do procedimento
de leitura da corrente; realizou-se a medida da corrente com o uso de um alicate
amperímetro.






 
 
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 
 
 

 




Figure 1. Electrical current measurement using
the Clamp instrument.

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 

O procedimento técnico para a execução da leitura do
valor de corrente consistiu em visitar a loja escolhida, garantindo-se que todas
as cargas elétricas existentes no recinto estivessem em operação, tais como: ar
condicionado, iluminação de vitrines, televisores e equipamentos de som; ou
seja, todos os equipamentos usualmente utilizados no decorrer de um dia normal
de funcionamento. Dessa forma, garantiu-se que fossem medidos os valores nominais
das correntes elétricas que alimentam a loja. Para realizar esta medição de
corrente, utilizou-se um alicate amperímetro. Este dispositivo é ligado e ajustado
para a escala conveniente. O alicate amperímetro é posicionado no cabo de uma
das fases da rede elétrica que alimenta a loja, e é realizada a leitura do
valor instantâneo da corrente elétrica que percorre este cabo. 

A maioria das lojas são alimentadas por uma rede
trifásica. Portanto, é necessário realizar a leitura dos valores de corrente
nas 3 fases. Para realizar o cálculo do Consumo, é preciso verificar a quantidade
de dias e horas em que a loja funcionou em cada mês observado. O Shopping
funciona de segunda a sábado durante 12 horas por dia. No domingo, salvo
algumas exceções de lojas grandes e restaurantes, a maioria das lojas funcionam
apenas 6 horas. Portanto, a média de funcionamento de uma loja de pequeno porte
é de aproximadamente 11 horas diárias, sendo esse valor adotado para os
cálculos do consumo. Segundo Creder (2007), é possível calcular o Consumo de
energia elétrica de cada loja aplicando-se a Equation 1.



 

  
<!--[if gte msEquation 12]><m:jc
     m:val="left"/><span
    style='font-family:"Cambria Math";color:black;mso-ansi-language:PT-BR'>Calculated=<span
      style='font-family:"Cambria Math";mso-ascii-font-family:"Cambria Math";
      mso-hansi-font-family:"Cambria Math";color:black;mso-ansi-language:PT-BR;
      font-style:italic'><i
      style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
      color:black;mso-ansi-language:PT-BR'>v*<span
        style='font-family:"Cambria Math";mso-ascii-font-family:"Cambria Math";
        mso-hansi-font-family:"Cambria Math";color:black;mso-ansi-language:
        PT-BR;font-style:italic'><i
        style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
        color:black;mso-ansi-language:PT-BR'>i<i
        style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
        color:black;mso-ansi-language:PT-BR'>m<i
      style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
      color:black;mso-ansi-language:PT-BR'>*fp*
       <span
        style='font-family:"Cambria Math";mso-ascii-font-family:"Cambria Math";
        mso-hansi-font-family:"Cambria Math";color:black;mso-ansi-language:
        PT-BR;font-style:italic'><i
        style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
        color:black;mso-ansi-language:PT-BR'>3<i
      style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
      color:black;mso-ansi-language:PT-BR'>*d*h<i
      style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
      color:black;mso-ansi-language:PT-BR'>1000<![endif]--><!--[if !msEquation]--><!--[endif]-->

  


(1)



onde,






 

  
<!--[if gte msEquation 12]><m:jc
     m:val="left"/><span
      style='font-family:"Cambria Math";mso-ascii-font-family:"Cambria Math";
      mso-hansi-font-family:"Cambria Math";mso-ansi-language:PT-BR;font-style:
      italic'><i style='mso-bidi-font-style:
      normal'>i<i
      style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
      mso-ansi-language:PT-BR'>m<i
    style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
    mso-ansi-language:PT-BR'>=<span
      style='font-family:"Cambria Math";mso-ascii-font-family:"Cambria Math";
      mso-hansi-font-family:"Cambria Math";mso-ansi-language:PT-BR;font-style:
      italic'><span
        style='font-family:"Cambria Math";mso-ascii-font-family:"Cambria Math";
        mso-hansi-font-family:"Cambria Math";mso-ansi-language:PT-BR;
        font-style:italic'><i
        style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
        mso-ansi-language:PT-BR'>i<i
        style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
        mso-ansi-language:PT-BR'>1<i
      style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
      mso-ansi-language:PT-BR'>+<span
        style='font-family:"Cambria Math";mso-ascii-font-family:"Cambria Math";
        mso-hansi-font-family:"Cambria Math";mso-ansi-language:PT-BR;
        font-style:italic'><i
        style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
        mso-ansi-language:PT-BR'>i<i
        style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
        mso-ansi-language:PT-BR'>2<i
      style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
      mso-ansi-language:PT-BR'>+<span
        style='font-family:"Cambria Math";mso-ascii-font-family:"Cambria Math";
        mso-hansi-font-family:"Cambria Math";mso-ansi-language:PT-BR;
        font-style:italic'><i
        style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
        mso-ansi-language:PT-BR'>i<i
        style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
        mso-ansi-language:PT-BR'>3<i
      style='mso-bidi-font-style:normal'><span style='font-family:"Cambria Math";
      mso-ansi-language:PT-BR'>3<![endif]--><!--[if !msEquation]--><!--[endif]-->



  
(2)


 


Sendo, v a tensão elétrica trifásica medida
em Volts, e im é a média aritmética das três
correntes medidas (i1,
i2 e i3) em Amperes, demonstrada pela Equação 2. O Shopping possui um banco de capacitores instalado,
mantendo um valor padrão do fator de potência (fp)
em 0,92. d &nbsp;é a quantidade de dias em que a loja consumiu
energia naquele mês, e h é a média da quantidade de horas
que a loja funciona no dia. 

Aplicando-se os dados na Equação 1, obtém-se o consumo
em kWh para cada loja da amostra definida. Torna-se possível uma comparação
entre o valor calculado (Equation 1) e o valor lido pelo medidor. Na tabela 1, são
mostrados dois casos (Store – 109 e Store - 110) em que existe uma grande
diferença entre o valor do consumo medido e o calculado pela Equation 1. Já a Store
– 119 representa um caso típico em que os valores são próximos.



Table 1 – Energy Measurement Comparison Shopping
03 stores for the month February 2014.




 

  
STORE

  
&nbsp;Energy Consumption
  

  
kWh (Meter)

 

  
I1

  
I2

  
I3

  
Days

  
kWh(currents)

  
Previous

  
Present

  
Measured

 

  
Store - 109

  
2,9

  
1,7

  
2,1

  
29

  
431

  
2235

  
2853

  
618

 

  
Store - 110

  
4,9

  
5,1

  
4,3

  
29

  
920

  
139

  
142

  
3

 

  
Store - 119

  
4

  
5,1

  
5,1

  
29

  
913

  
4193

  
5142

  
949

 





Esta tabela nos
mostra como deve ser preenchida a planilha de rateio de energia para os
lojistas do shopping. A leitura dos valores de correntes é conferida a cada
mês. É realizada a atualização da coluna referente a quantidade de dias, pois
nem sempre é possível manter constante o intervalo de medição. Comparando as
medições das três lojas da tabela 1, é possível notar um erro na medição do
medidor da Store – 110. O consumo calculado (Equation
1) para este mês indica um valor de 920 kW, e sabendo que a loja
funcionou normalmente durante este mês, seria impossível ter consumido apenas 3
kWh, como indicado pelo medidor de energia. É dessa forma que o setor de
Operações do Shopping investiga o consumo de cada loja, gerando-se o
faturamento mensal de energia.

&nbsp;Definimos como
Discrepância (Dp) a diferença relativa
entre o valor calculado e o valor medido pelo medidor. A Equation 3 calcula, em
valor percentual, a discrepância relativa entre as duas maneiras de tarifar a
loja, aonde (Calculated) é a energia (kWh) obtida pelo cálculo do consumo por
corrente (Equation 1) e (Measured) é a
leitura obtida no medidor.

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;


&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 

 

  


  
(3)

 




A discrepância é utilizada para a tomada de decisão de
qual é o valor que representará melhor o consumo de energia de uma loja, em
cada mês. Foi adotado, pelo setor de Operações, o valor de discrepância
percentual em 10%, como o limite para a aceitação de um valor lido pelo
medidor. Quando a Discrepância apresentar um valor inferior a 10%, é recomendável
descartar o valor do cálculo por corrente (Equação 1) e assumir o valor da
medição de energia realizada pelo medidor (Measured). Porém, quando Dp
for maior que 10%, recomenda-se o uso do valor de energia calculado por
corrente (Equação 1) para gerar a tarifação do cliente. Nesse caso, também se
recomenda a realização de uma nova leitura dos valores das correntes elétricas,
confirmando-se a leitura anterior. A realização de uma nova leitura pode
indicar um defeito no medidor, uma alteração na carga elétrica consumida dentro
da loja, ou algum outro fator que não tenha sido percebido pelo setor de
fiscalização e operação do shopping.

O objetivo deste trabalho, diante da problemática
apresentada, é adicionar mais uma maneira para estimar o consumo dos lojistas. A
proposta é o desenvolvimento de um modelo baseado em uma
Artificial neural network (ANN) que represente o consumo de energia. A ANN terá como entrada as
correntes elétricas medidas em cada fase de alimentação de uma determinada
loja. A saída da rede será a estimativa do consumo mensal da loja. Esse valor
será registrado em uma nova coluna na planilha de rateio (Table 1), contribuindo
para a escolha da melhor maneira de gerar a tarifação do consumidor.



<!--[if !supportLists]-->3.&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->MODELLING AND ANALYSIS



Para o
processamento dos dados, foi utilizado o software Matlab®. A Artificial neural network é uma das ferramentas
oferecidas pelo software. Ela foi escolhida para a construção do modelo que
representa o Consumo de Energia. A modelagem do Consumo foi desenvolvida a
partir do conjunto de dados em que a entrada foi estabelecida como as três
correntes elétricas que alimentam uma loja qualquer do shopping. Os dados foram
aplicados ao modelo, considerando as medições dos cinco meses estudados
(Novembro de 2013 a Março de 2014), uma entrada para cada mês. A saída do
modelo é a estimativa do valor do consumo mensal da loja, em kWh.

As Redes
Neurais Artificiais são treinadas em relação a um conjunto de dados até
aprenderem com os padrões que lhe são apresentadas <!--[if supportFields]><span
style='mso-element:field-begin;mso-field-lock:yes'>ADDIN CSL_CITATION {
&quot;citationItems&quot; : [ { &quot;id&quot; : &quot;ITEM-1&quot;,
&quot;itemData&quot; : { &quot;DOI&quot; :
&quot;10.1016/j.rser.2015.04.166&quot;, &quot;ISSN&quot; :
&quot;13640321&quot;, &quot;abstract&quot; : &quot;Neural networks approaches
are becoming useful as an alternate way to classical methods. As a computation
and learning paradigm, they are presented as a different modeling approach to
solve complicated problems. They have been used to solve complicated practical
problems in various areas, such as engineering, medicine, business,
manufacturing, military etc. They have also been applied for modeling, identification,
optimization, prediction, forecasting, evaluation, classification, and control
of complex systems. During the last three decades, artificial neural network
have been extensively employed in numerous fields of science and technology.
They are not programmed in the conventional procedure but they are trained
using data exemplifying the behaviour of a system. This study presents various
applications of neural networks used in wind energy systems. The applications
of neural networks in wind energy systems could be grouped in three major
categories: forecasting and prediction, prediction and control, identification
and evaluation. The main purpose of this paper is to present an overview of the
neural network applications in wind energy systems. Published literature
presented in this study indicate the potential of ANN as a useful tool for wind
energy systems. Author strongly believes that this survey will be very much
useful to the researchers, scientific engineers working in this area to find
out the relevant references and current state of the field.&quot;,
&quot;author&quot; : [ { &quot;dropping-particle&quot; : &quot;&quot;,
&quot;family&quot; : &quot;Ata&quot;, &quot;given&quot; : &quot;Rasit&quot;,
&quot;non-dropping-particle&quot; : &quot;&quot;, &quot;parse-names&quot; :
false, &quot;suffix&quot; : &quot;&quot; } ], &quot;container-title&quot; :
&quot;Renewable and Sustainable Energy Reviews&quot;, &quot;id&quot; :
&quot;ITEM-1&quot;, &quot;issued&quot; : { &quot;date-parts&quot; : [ [
&quot;2015&quot;, &quot;9&quot; ] ] }, &quot;page&quot; : &quot;534-562&quot;,
&quot;title&quot; : &quot;Artificial neural networks applications in wind energy
systems: a review&quot;, &quot;type&quot; : &quot;article-journal&quot;,
&quot;volume&quot; : &quot;49&quot; }, &quot;uris&quot; : [
&quot;http://www.mendeley.com/documents/?uuid=94f57063-ce8c-48bf-9ebb-965ae3bc6236&quot;
] } ], &quot;mendeley&quot; : { &quot;formattedCitation&quot; : &quot;(Ata
2015)&quot;, &quot;manualFormatting&quot; : &quot;(Ata, 2015)&quot;,
&quot;plainTextFormattedCitation&quot; : &quot;(Ata 2015)&quot;,
&quot;previouslyFormattedCitation&quot; : &quot;(Ata 2015)&quot; },
&quot;properties&quot; : { &quot;noteIndex&quot; : 0 }, &quot;schema&quot; :
&quot;https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json&quot;
}<![endif]-->(Ata, 2015)<!--[if supportFields]><span
style='mso-element:field-end'><![endif]-->. Uma vez que a rede esteja treinada,
novos dados poderão ser apresentados à entrada para a estimação da saída. A
Rede Neural é uma ótima alternativa para a abordagem de problemas fenomenológicos
complexos representando as situações reais. Segundo <!--[if supportFields]><span
style='mso-element:field-begin;mso-field-lock:yes'>ADDIN CSL_CITATION {
&quot;citationItems&quot; : [ { &quot;id&quot; : &quot;ITEM-1&quot;,
&quot;itemData&quot; : { &quot;DOI&quot; :
&quot;10.1016/j.energy.2015.02.094&quot;, &quot;ISSN&quot; : &quot;03605442&quot;,
&quot;abstract&quot; : &quot;The growing demand of DG (diesel electric
generators) has led to air pollution and green house gas emissions, especially
CO2 (Carbon-di-oxide). Hence, it is necessary to predict the level of CO2
released from the DG, to ensure the minimum level of emission. Forecasting the
CO/CO2 ratio, flue gas temperature (TF) and gross efficiency (\u03b7), ensures
the effective and smooth operations of DGs. Keeping this in view, in this
paper, ANN (artificial neural network) models are proposed for the prediction
of CO2, CO/CO2 ratio, TF and (\u03b7) of DG. The training and testing data
required to develop the ANN were obtained through a number of experiments in 3
phase, 415\u00a0V, DG of different capacities operated at different loads,
speed and torques. Three different capacities of DGs such as 180, 250, and
380\u00a0kVA have been investigated. Back propagation algorithm was used for
training the ANN. The application of the newly developed models shows better
results in terms of accuracy and percentage error. The co-efficient of multiple
determination values are found to be above 0.99 for all the models. It is
evident that the ANN models are reliable tools for the prediction of the
performance and exhaust emissions of DGs.&quot;, &quot;author&quot; : [ {
&quot;dropping-particle&quot; : &quot;&quot;, &quot;family&quot; :
&quot;Ganesan&quot;, &quot;given&quot; : &quot;P.&quot;,
&quot;non-dropping-particle&quot; : &quot;&quot;, &quot;parse-names&quot; :
false, &quot;suffix&quot; : &quot;&quot; }, { &quot;dropping-particle&quot; :
&quot;&quot;, &quot;family&quot; : &quot;Rajakarunakaran&quot;,
&quot;given&quot; : &quot;S.&quot;, &quot;non-dropping-particle&quot; :
&quot;&quot;, &quot;parse-names&quot; : false, &quot;suffix&quot; :
&quot;&quot; }, { &quot;dropping-particle&quot; : &quot;&quot;,
&quot;family&quot; : &quot;Thirugnanasambandam&quot;, &quot;given&quot; :
&quot;M.&quot;, &quot;non-dropping-particle&quot; : &quot;&quot;,
&quot;parse-names&quot; : false, &quot;suffix&quot; : &quot;&quot; }, {
&quot;dropping-particle&quot; : &quot;&quot;, &quot;family&quot; :
&quot;Devaraj&quot;, &quot;given&quot; : &quot;D.&quot;,
&quot;non-dropping-particle&quot; : &quot;&quot;, &quot;parse-names&quot; :
false, &quot;suffix&quot; : &quot;&quot; } ], &quot;container-title&quot; :
&quot;Energy&quot;, &quot;id&quot; : &quot;ITEM-1&quot;, &quot;issued&quot; : {
&quot;date-parts&quot; : [ [ &quot;2015&quot;, &quot;4&quot; ] ] }, &quot;page&quot;
: &quot;115-124&quot;, &quot;title&quot; : &quot;Artificial neural network
model to predict the diesel electric generator performance and exhaust
emissions&quot;, &quot;type&quot; : &quot;article-journal&quot;,
&quot;volume&quot; : &quot;83&quot; }, &quot;uris&quot; : [
&quot;http://www.mendeley.com/documents/?uuid=c2b558a6-f320-40e1-852c-5578e12f256a&quot;
] } ], &quot;mendeley&quot; : { &quot;formattedCitation&quot; : &quot;(Ganesan
et al. 2015)&quot;, &quot;plainTextFormattedCitation&quot; : &quot;(Ganesan et
al. 2015)&quot;, &quot;previouslyFormattedCitation&quot; : &quot;(Ganesan et
al. 2015)&quot; }, &quot;properties&quot; : { &quot;noteIndex&quot; : 0 },
&quot;schema&quot; : &quot;https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json&quot;
}<![endif]-->(Ganesan et al. 2015)<!--[if supportFields]><span
style='mso-element:field-end'><![endif]--> os modelos de uma Rede Neural
Artificial são mais precisos e eficientes para lidar com uma relação não linear
de dados. 

Os dados foram
organizados considerando-se 51 lojas, do total de 194 lojas do Shopping. A
escolha da quantidade de lojas para a amostra se dá pela disponibilidade de
dados. O Shopping foi inaugurado em Setembro de 2013, e nos primeiros meses de
funcionamento, apresentava poucas lojas inauguradas. Após a organização dos
dados foram obtidos 255 padrões (Conjuntos entradas x saídas), já que foram
disponibilizados os dados de 05 medições para cada uma das 51 lojas. A Tabela 2
ilustra como foram organizados os dados. Cada coluna representa um padrão,
composto por três entradas e uma saída. De todo o conjunto de dados organizados
conforme a tabela 2, é extraída duas matrizes para o treinamento da rede. A
matriz P (entrada), é composta pelos dados de correntes, e a matriz T (saída), é
composta pelos dados de consumo.

Para a
construção da matriz dos dados de saída T, os valores do consumo de energia
foram estabelecidos considerando-se o seguinte algoritmo: 

<!--[if !supportLists]-->1)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->Para uma Discrepância (Equation 3) menor que 10%: é adotado
o valor do Medidor (Measured);

<!--[if !supportLists]-->2)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->Para uma Discrepância (Equation 3) maior que 10%: é adotado
o valor do Cálculo por correntes (Equation 1). 



Table 2 – Part of the matrices P and T, with the data
of 51 stores power measurements.



 

  
  
  
STORE - 01

  
STORE - &nbsp;02

 

  
  
  
nov/13

  
dez/13

  
jan/14

  
feb/14

  
mar/14

  
nov/13

  
dez/13

  
jan/14

  
feb/14

  
mar/14

 

  
Input 1

  
i1 (Amperes)

  
4,3

  
4,2

  
4,4

  
4,8

  
4,3

  
4,1

  
3,9

  
4,1

  
4,3

  
4,2

 

  
Input 2

  
i2 (Amperes)

  
3,3

  
3,5

  
3,4

  
3,1

  
3,4

  
5,7

  
5,6

  
5,6

  
5,8

  
5,6

 

  
Input 3

  
i3 (Amperes)

  
3,6

  
3,8

  
3,7

  
3,2

  
3,2

  
4,4

  
4,3

  
4,5

  
4,6

  
4,7

 

  
Output

  
Consumption (kWh)

  
769

  
812

  
769

  
781

  
689

  
1142

  
957

  
1056

  
1202

  
1018

 




O modelo desenvolvido
é um modelo empírico MISO (Multiple Input, Single Output). No treinamento do
modelo, foram aplicados os 255 padrões correspondentes aos meses de Novembro de
2013 a Março de 2014. O software Matlab® foi
utilizado para o desenvolvimento do modelo. A definição da topologia da rede é resultado
da aplicação do Dynamic Division Method (DDM) proposto por Mendes, et. al.,
2015. O modelo obtido a partir de Redes Neurais Artificias feedfoward é
composto por duas camadas, possuindo 17 neurônios em sua camada oculta. The figure 2
mostra a topologia usada no treinamento da rede neural. 







Figure 2 – Topology of the algorithm for the training of the artifical neural network&nbsp;











Os dados de
entrada foram normalizados buscando uma otimização no processo de aprendizagem
da Rede Neural. Segundo Mendes, et. al., 2015, o principal motivo para a normalização
é a diferença existente entre os valores apresentados na entrada. A função de
ativação escolhida para o treinamento da camada oculta foi a função
logsigmoidal. Aplicando valores de entrada muito elevados ao treinamento da
rede neural, podem saturar a função de ativação, prejudicando a convergência da
rede neural. Sem a realização da otimização dos dados poderá ser difícil para o
algoritmo de convergir.

O método de
aprendizagem utilizado foi o backpropagation. Foi escolhida para o treinamento
da camada oculta, a função de ativação logsigmoidal. Para a camada de saída,
aplicou-se a função linear para o treinamento. Segundo Felipe Rodriguez, et.
al., 2014, o algoritmo de aprendizagem backpropagation é normalmente aplicado
as múltiplas camadas de neurônios da rede, utilizando o método gradiente
descendente. A camada de saída é então analisada para ver a contribuição de
cada um dos neurônios, buscando a minimização do erro entre a saída desejada e
a saída fornecida pela rede neural artificial. Dessa forma, os neurônios e seus
pesos são reajustados, a cada iteração, durante o treinamento da rede, a fim de
minimizar o erro da iteração seguinte. 

Após o
treinamento da rede neural, conhecidas as entradas, que são os valores de
correntes em uma determinada loja que é alimentada por uma rede trifásica; o
modelo é aplicado para simular o valor de saída, obtendo-se a estimativa do consumo
mensal de energia (kWh) para essa loja. The Figure 2, mostra que o modelo desenvolvido correspondeu as
expectativas, tendo os valores de saída muito próximos a realidade das medições
lidas pelo medidor.











Figure 3 – Plots of energy consumption measured
by the meter compared to the output obtained by the neural network model
relating to a sample 51 stores.



A próxima
etapa, após a obtenção do modelo, consiste na validação, aplicando dados de
outras lojas que não participaram do treinamento inicial da Rede Neural. 



<!--[if !supportLists]-->4.&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->RESULTS AND DISCUSSION



Após a
aplicação dos dados de entrada ao modelo (ANN), verifica-se que todas as lojas
da amostra inicial de 51 lojas, alcançaram o valor de Dp (Equation 3) inferior a 10%. O desempenho do modelo proposto
pode ser considerado como ótimo, já que soluciona os casos em que antes era
contestada a veracidade da medição de consumo obtido pelo medidor de energia
(Measured). 

A tabela 3
mostra os valores percentuais da Discrepância relativa (Equation 3). O modelo
foi validado com um novo conjunto de dados (tabela 3), composto por 20 lojas
que não pertenciam a amostra inicial fornecida para o treinamento da rede. O
teste de validação demonstra que 55% das lojas foram beneficiadas quanto a
forma escolhida para a cobrança do consumo mensal de energia. Estas lojas
pagaram menos energia neste mês. Após a aplicação da ANN, o valor da
Discrepância (Equation 3) apresentou-se inferior a 10%, podendo adotar a
medição de energia pela leitura do medidor eletrônico de energia. 

A tabela 3
apresenta os valores que não foram tarifados para algumas lojas. Ao somá-los conclui-se
que o shopping deixou de faturar 4.945 kWh para essa amostra de 20 lojas no mês
de fevereiro.



Table 3 – Analysis of discrepancy value for
choosing the adopted column



 

  
  


  


  


  
MONTH: FEBRUARY
  / 2014

  


  


  


 

  
  
Consumption

  
Consumption

  
Consumption

  
Discrepancy

  
Discrepancy

  
ADOPTED

  


  
Difference

 

  
  
Calculation

  
Model

  
Monthly

  
Equation 3

  
ANN

  
COLUMN

  
ANN

  
ANN -

 

  
Number of Store

  
Equation 1

  
ANN

  
METER

  
Meter

  
Meter

  
Charging

  
Indication

  
Charging

 

  
Store - 122

  
&nbsp;1.073 

  
&nbsp;1.089 

  
&nbsp;1.091 

  
2%

  
0%

  
&nbsp;1.091 

  
&nbsp;1.091 

  
&nbsp;-&nbsp;&nbsp; 

 

  
Store - 132

  
&nbsp;915 

  
&nbsp;998 

  
&nbsp;949 

  
4%

  
-5%

  
&nbsp;949 

  
&nbsp;949 

  
&nbsp;-&nbsp;&nbsp; 

 

  
Store - 133

  
&nbsp;840 

  
&nbsp;972 

  
&nbsp;957 

  
12%

  
-2%

  
&nbsp;840 

  
&nbsp;957 

  
&nbsp;117 

 

  
Store - 135

  
&nbsp;4.386 

  
&nbsp;5.365 

  
&nbsp;5.243 

  
16%

  
-2%

  
&nbsp;4.386 

  
&nbsp;5.243 

  
&nbsp;857 

 

  
Store - 139

  
&nbsp;3.666 

  
&nbsp;4.745 

  
&nbsp;4.797 

  
24%

  
1%

  
&nbsp;3.666 

  
&nbsp;4.797 

  
&nbsp;1.131 

 

  
Store - 141

  
&nbsp;3.087 

  
&nbsp;3.450 

  
&nbsp;3.669 

  
16%

  
6%

  
&nbsp;3.087 

  
&nbsp;3.669 

  
&nbsp;582 

 

  
Store - 145

  
&nbsp;4.052 

  
&nbsp;5.366 

  
&nbsp;5.200 

  
22%

  
-3%

  
&nbsp;4.052 

  
&nbsp;5.200 

  
&nbsp;1.148 

 

  
Store - 151

  
&nbsp;1.743 

  
&nbsp;1.746 

  
&nbsp;1.845 

  
6%

  
5%

  
&nbsp;1.845 

  
&nbsp;1.845 

  
&nbsp;-&nbsp;&nbsp; 

 

  
Store - 190

  
&nbsp;1.055 

  
&nbsp;1.103 

  
&nbsp;1.214 

  
13%

  
9%

  
&nbsp;1.055 

  
&nbsp;1.214 

  
&nbsp;159 

 

  
Store - 197

  
&nbsp;605 

  
&nbsp;867 

  
&nbsp;866 

  
30%

  
0%

  
&nbsp;605 

  
&nbsp;866 

  
&nbsp;261 

 

  
Store - 198

  
&nbsp;772 

  
&nbsp;864 

  
&nbsp;944 

  
18%

  
8%

  
&nbsp;772 

  
&nbsp;944 

  
&nbsp;172 

 

  
Store - 216

  
&nbsp;1.254 

  
&nbsp;1.239 

  
&nbsp;1.140 

  
-10%

  
-9%

  
&nbsp;1.140 

  
&nbsp;1.140 

  
&nbsp;-&nbsp;&nbsp; 

 

  
Store - 221

  
&nbsp;933 

  
&nbsp;1.075 

  
&nbsp;1.058 

  
12%

  
-2%

  
&nbsp;933 

  
&nbsp;1.058 

  
&nbsp;125 

 

  
Store - 236

  
&nbsp;926 

  
&nbsp;1.156 

  
&nbsp;1.173 

  
21%

  
1%

  
&nbsp;926 

  
&nbsp;1.173 

  
&nbsp;247 

 

  
Store - 243

  
&nbsp;1.653 

  
&nbsp;1.699 

  
&nbsp;1.659 

  
0%

  
-2%

  
&nbsp;1.659 

  
&nbsp;1.659 

  
&nbsp;-&nbsp;&nbsp; 

 

  
Store - 245

  
&nbsp;1.543 

  
&nbsp;1.542 

  
&nbsp;1.549 

  
0%

  
0%

  
&nbsp;1.549 

  
&nbsp;1.549 

  
&nbsp;-&nbsp;&nbsp; 

 

  
Store - 266

  
&nbsp;1.093 

  
&nbsp;1.106 

  
&nbsp;1.097 

  
0%

  
-1%

  
&nbsp;1.097 

  
&nbsp;1.097 

  
&nbsp;-&nbsp;&nbsp; 

 

  
Store - 005

  
&nbsp;772 

  
&nbsp;932 

  
&nbsp;918 

  
16%

  
-2%

  
&nbsp;772 

  
&nbsp;918 

  
&nbsp;146 

 

  
Store - 129

  
&nbsp;1.042 

  
&nbsp;1.155 

  
&nbsp;1.117 

  
7%

  
-3%

  
&nbsp;1.117 

  
&nbsp;1.117 

  
&nbsp;-&nbsp;&nbsp; 

 

  
Store - 162

  
&nbsp;1.556 

  
&nbsp;1.603 

  
&nbsp;1.588 

  
2%

  
-1%

  
&nbsp;1.588 

  
&nbsp;1.588 

  
&nbsp;-&nbsp;&nbsp; 

 

  
  
  
  
  
  
TOTAL

  
&nbsp;33.129 

  
&nbsp;38.074 

  
&nbsp;4.945 

 




<!--[if !supportLists]-->5.&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->CONCLUSion



No
presente trabalho foi utilizado um conjunto de dados de 51 consumidores,
lojistas, de um Shopping de Alagoas, para analisar o consumo mensal de energia
elétrica. O conjunto destes dados permite uma análise com detalhe, precisão e
representatividade. 

Após
a manipulação matemática &nbsp;dos dados
coletados foram apresentados duas formas para o cálculo do consumo mensal de
energia de uma loja. O primeiro é o modelo matemático fenomenológico, que calcula
o consumo através da leitura dos valores das 03 correntes elétricas que
energizam a loja, utilizando a média do tempo de utilização, em horas, de determinado
estabelecimento. O segundo é aplicação de um modelo desenvolvido de uma Rede
Neural Artificial.

Dessa
forma, a proposta do modelo de uma Rede Neural obteve uma melhoria para o
sistema de medição, quando comparado ao método por cálculo do consumo pela Equation
1. 

Tal
medida visou reduzir a margem de erro para o calculo do consumo, em caso de
falhas do medidor. A entidade fornecedora de energia elétrica, neste caso o Shopping,
tem grande interesse no perfeito e correto desempenho deste equipamento, pois
nele é que repousam uma das bases econômicas da empresa. 

Tendo
em vista que se obteve uma melhor eficiência na automação dos processos de
leitura e controle dos dados, motivado pela nova modelagem apresentada,
tornaram-se importantes à avaliação e o estudo da aplicabilidade de novos
conceitos assim como a verificação de dificuldades que possam ser encontradas
na criação e implementação. Como consequência, houve uma redução nos litígios
entre consumidores e fornecedores, visto que a margem de erro foi inferior a
10%, margem assumida pela empresa. Determinando assim o sucesso da modelagem a
qual este trabalho se propôs.



<!--[if !supportLists]-->6.&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->aCKNOWLEDGEMENTS



A todo o corpo docente do PEI-UFBA, pelos novos conhecimentos e
ensinamentos na área. 



<!--[if !supportLists]-->7.&nbsp;&nbsp; <!--[endif]-->ReFERENCES



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<!--[if !supportLists]-->8.&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->Responsibility notice



The authors
are the only responsible for the printed material included in this paper.
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