Introdução
A energia hidrelétrica é a principal fonte de energia para produzir eletricidade no país. De fato, o volume de água que chega aos reservatórios das hidrelétricas instaladas nas regiões Sudeste e Centro-Oeste (responsáveis por cerca de 70% de toda a energia produzida no país) ficou abaixo da média histórica nos últimos cinco anos, apontam dados do Operador Nacional do Sistema Elétrico. Tendo isso em vista, através de uma página web, o usuário conseguirá verificar seu consumo, possibilitando a economia de energia por parte da população e a telemetria da leitura realizada pelos leituristas.
Projeto
O projeto “Smart Energy Measure” tem por finalidade induzir a população a economizar energia, além de realizar a leitura dos padrões residenciais e comerciais à distância, ou seja, sem a necessidade de um leiturista. Para isso, o desenvolvimento embasou-se nos conceitos de Smart Grid e Smart Cities. De modo a realizar tais tarefas, protótipo possui um sistema que permite a comunicação entre o dispositivo acoplado ao padrão de energia e a central local, possibilitando a leitura à distância. Sendo assim, o cliente consegue acessar as informações pela página web, tais como a conta de luz a ser quitada, a potência consumida nos demais meses, entre outras informações.Isso permite que o usuário estabeleça um determinado consumo de energia para o mês atual e,assim, se conscientize sobre tal fato.
Funcionamento
O protótipo tem como princípio automatizar o processo de leitura dos padrões residenciais e industriais, bem como facilitar o acesso do consumidor ao seus gastos. Para isso, faz-se o uso de um sensor, este é responsável por mensurar a corrente elétrica utilizada pelo cliente. Sendo assim, essa informação é processada pelo microcontrolador Arduino, o qual determina a potência consumida.
Assim que esses dados são processados e enviados para módulo Wi-fi, este encaminha tais informações para a plataforma ThingSpeak. Tal site fornece um serviço por meio de uma API. Esta é requisitada, sendo suas informações armazenadas em um Banco de Dados e apresentadas assim que o usuário acessa a sua página. Nessa interface web, o usuário realiza o seu cadastro com o seu cpf, nome, endereço, senha e número da companhia. Para acessar os gastos do local, o indivíduo realiza o Log in, o qual possibilita visualizar o consumo: mensal, instantâneo e o valor previsto (em reais) para o final do mês.
Resultados
O projeto obteve êxito em sua aplicação, visto que é possível monitorar o consumo de energia à distância. A partir das informações coletadas, o usuário pode acessá-las de modo a verificar o consumo atual da sua residência ou estabelecimento, bem como obter uma projeção (em reais) sobre o consumo mensal. Pelo lado da companhia de energia, a leitura dos padrões pode ser realizada de forma remota, sem que o leiturista vá até o local verificar tal informação. Como o protótipo tem o intuito de atuar em um mercado com âmbito nacional, os microcontroladores e sensores deverão ser substituídos por outros mais robustos. Isso possibilitará um melhor desempenho e alcance na transmissão dos dados.
Curiosidades
O protótipo tem característica sustentável e também inovadora, visto que não há outro produto no mercado com funcionalidade semelhante. A leitura remota faz com que a companhia não necessite de um leiturista ir até o local verificar tal informação. Sendo assim, isso também possibilita que os dados relacionados ao consumo de energia sejam fornecidos aos usuários. Tal fato contribui para que o indivíduo esteja ciente da potência consumida pela residência ou estabelecimento, conscientizando a população sobre os gastos excessivos.
Bibliografia
Amato,Fábio. Nível de água em hidrelétricas de Sudeste e Centro-Oeste fica abaixo da média pelo 5º ano consecutivo. G1. Disponível em: https://g1.globo.com/economia/noticia/2019/05/18/nivel-de-agua-em-hidreletricas-de-sudeste-e-centro-oeste-fica-abaixo-da-media-pelo-5o-ano-consecutivo.ghtml. Acesso em: 15/08/2020.
Sharath.Upload Sensor Data to ThingSpeak using NodeMCU.Factory Forward.Disponível em: https://www.factoryforward.com/upload-sensor-data-thingspeak-using-nodemcu.Acesso em: 10/08/2020.
Alunos
João Henrique Silva Delfino - Engenharia de Computação
Leonardo José Duarte Mendes - Engenharia de Computação