Intelligent systems for energetic sustainability

Abstract

Hoje em dia, a sociedade ainda possui uma grande tendência para um consumismo desleixado e irracional, especialmente nas nossas casas, levando assim a consumos desnecessários de energia, e consequentemente, ao dano do nossos sistema ambiente. É pretendido, com este trabalho, desenvolver um sistema inteligente de gestão de consumos energéticos e baseado na aprendizagem das acções das pessoas que interagem com um determinado espaço. Este sistema irá actuar sobre uma rede de sensores, de onde é extraída toda a informação necessária para a aprendizaegm e gestão dos recursos. Com isto, é possível saber, de uma forma aproximada, que ações é que os utilizadores tomam, como por exemplo, a que horas do dia é que um dado utilizador entra num dado espaço. Através dos sensores ambientais, como por exemplo, um sensor de luminosidade, poderemos também determinar quais as condições necessárias para saber também quando é que um dado utilizador vai desligar ou ligar um interruptor ou até ligar um ar condicionado. Desta maneira, é possível conseguir adaptar o espaço que está a ser monitorizado, de modo a ser possível obter o melhor consumo energético e com isso tornar esse mesmo espaço um ambiente sustentável. Esta solução deverá também informar o utilizador sobre que electrodomésticos (ou dispositivos que estão a ser monitorizados) são os mais consumidores (também deverá ter a percepção de qual é o que gasta menos) de forma a este poder regular o seu consumo numa fase inicial e posteriormente permitir ao sistema aprender.

Nowadays, society stills possesses a great tendency to a slouch and irrational consumerism, specially at homes, leading the people to unnecessary power consumes and consequently, harm our natural environment and even leading also to expensive power bills. It is intended, with this work, to develop an energetic resources management intelligent system, based on people behaviours that interact with a given physical space. This system must work alongside with a sensors network, from where important information can be collected, in order so that the system can learn. It is through this network that we can collect the information to be learnt (human behaviours and environmental values). This way, we can know, in an approximated way, which user’s actions have more influence in the electric consume and in the natural environment. Through environmental sensors, we can, for instance, to know the hour of the day which a given user have more tendency to spend more electric power by using an air conditioner appliance. This way, it is possible to adapt and evolve the system to better fit the power consume and turn the physical space a sustainable environment. This solution should not only warn the user about which electric appliances (or monitored devices) are the most power over-consuming but also warn him which is the less-consuming one, allowing the user to better regulate their consumes in an initial phase and let the system learn.