ELECTRIC ENERGY CONSUMPTION METER VIA IOT
REGISTRO DOI: 10.5281/zenodo.11304657
Emannuel Dias Moreira Rodrigues dos Santos1; Flavilene da Silva Souza2; Arthur Moraes e Videira3; Tiago Rossato Muraro4; Claudinilson Alves Luczkiewicz5; Willians Ribeiro Mendes6
RESUMO
A matriz energética brasileira em sua maioria é formada por hidrelétricas e depende diretamente do volume das chuvas para manter a geração de energia elétrica, entretanto nos últimos anos o país vem sofrendo secas prolongadas e isso faz com que os níveis dos reservatórios diminuam muito, por consequência reduzindo a geração de energia elétrica proveniente das hidrelétricas. Dessa forma, o governo federal autoriza a utilização das termoelétricas para que possa evitar as possibilidades de apagões e para que se tenha a capacidade de suprir a demanda por eletricidade no país, com essa decisão além de aumentar consideravelmente o custo da energia elétrica, também aumenta o custo ambiental com o aumento da emissão de gases que causam o efeito estufa. Sendo assim, cada vez mais tem se intensificado estudos em relação à eficiência energética com o objetivo no uso mais adequado da energia elétrica, dentro desta perspectiva, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um protótipo de medidor de energia elétrica inteligente de fácil acesso e com medição do consumo em tempo real. Ainda, que seja capaz de monitorar os dados pertinentes ao consumo, apresentar ao usuário de maneira simples e fluida em seu smartphone, via IoT. O medidor obteve sucesso ao indicar em tempo real as tomadas com fluxo de corrente elevada, assim ajudando a adoção de medidas no combate ao consumo ineficiente e ainda foi capaz de indicar um comportamento padrão de consumo, informação vital para que o consumidor possa tomar a decisão de mudança tarifária.
Palavras-chave: Medidor inteligente de energia. Consumo de energia elétrica. IoT. Monitoramento em tempo real.
ABSTRACT
The Brazilian energy matrix is mostly hydroelectric and depends directly on the rains to maintain electricity generation, however in recent years the country has been suffering prolonged droughts and this causes the levels of the reservoirs to decrease a lot, consequently reducing energy production. The consequence O is the use of thermoelectric plants to avoid blackouts, with this decision, in addition to considerably increasing the cost of electricity, it also increases the environmental cost with the increase in the emission of gases that cause the greenhouse effect. Thus, energy efficiency is increasingly being studied with a focus on the most appropriate use of electric energy, within this perspective the objective of this work was to develop a prototype of an intelligent electric energy meter with easy access and real-time measurement of consumption, and that can monitor data relevant to consumption and show it to the user in a simple and fluid way on their smartphone, via IoT. The meter was successful in indicating in real-time the outlets with high current flow, thus helping the adoption of measures to combat inefficient consumption, and was still able to indicate the consumption pattern, vital information for the consumer to make the decision to change pricing.
Keywords: Smart energy meter. Electric power consumption. IoT. Real-time monitoring.
1 INTRODUÇÃO
No Brasil, 83% de sua matriz energética é proveniente de energia gerada de fontes renováveis e limpas, que são as formas de geração que não poluem o meio ambiente. Sendo que 65,2% dessa potência gerada são de usinas hidroelétricas (IEA, 2021). Contudo, as fontes de energia renováveis de forma geral dependem de fenômenos naturais como chuva, vento e sol e nos últimos anos o país passou por seguidas crises meteorológicas, como secas prolongadas o que ocasionaram uma crise hídrica no país (SANTOS, 2021).
Além da questão do meio ambiente que envolve a geração de energia, pois muitos países ainda têm suas matrizes energéticas baseadas em fontes não renováveis, como através da queima de combustível fóssil, outro problema grave, é o fato da demanda crescente nos últimos anos não refletir a capacidade da geração, cada vez mais tem se aumentado o consumo de energia elétrica, isso juntamente com uma geração defasada devido a crises meteorológicas em alguns anos, gera um grande problema de fornecimento.
Contudo, devido a crise hídrica, através da Resolução Normativa n° 547/13 de 16 de abril de 2013, que passou a valer em 2015, instituída pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL, 2013), foram instituídas as bandeiras tarifárias, que aumentam o valor da tarifa em vigor, dependendo da capacidade de geração de acordo com a época do ano e a estação das chuvas (responsáveis por manter o acúmulo de água nos reservatórios das usinas hidroelétricas), sendo dividida a tarifação tributária sobre as bandeiras como; verde, amarela, vermelha patamar um e vermelha patamar dois (GUSSOW, 2008).
Todos esses fatores acabam gerando problemas sociais, dado ao encarecimento do custo da energia, e muitas vezes por falta de informações sobre um consumo mais otimizado da energia, muitas pessoas não sabem dizer como está seu consumo a não ser pelo valor da conta ao final do mês. Dessa forma, uma medição periódica do consumo é de extrema importância para, além de estimular a redução de um gasto desregrado, analisar a viabilidade de se alterar o tipo de tarifação a que o consumidor está submetido.
As medições da concessionária são mensais e podem até mostrar, em alguns casos o consumo diário, mas esses dados sozinhos são ineficientes, tanto para se analisar o perfil de consumo, quanto para se estimular o consumo consciente (BARBOSA, 2017), uma possibilidade seria periodicamente o usuário fazer leituras manuais do medidor (Figura 1), mas isso é praticamente inviável, pois acaba sendo um trabalho oneroso e que exigiria muito tempo e disciplina por parte do consumidor.
Figura 1. Medidor de consumo de energia elétrica padrão. Fonte: Registrado pelo autor, 2021.
A construção de um equipamento capaz de medir tensão e corrente e, consequentemente a potência consumida, e que mostre o consumo em tempo real, fazendo com que assim um sistema capaz de medir o consumo e mostrar isso ao usuário em tempo real de forma clara e simples, para que haja mais entendimento sobre como lidar com seu uso da eletricidade, e evitar desperdício.
Para isso, é necessário, além dos sensores que fazem as medições dos valores, um controlador para receber, interpretar e enviar os dados através de algoritmos, para que o usuário possa ver na tela de seu smartphone de maneira intuitiva o consumo atual, o histórico dos últimos dias e após análises gráficas, atestar a viabilidade de se adotar a bandeira branca, ou se reeducar para consumir em horários fora ponta (das 21h às 17:30h) e assim reduzir o valor de sua conta mensal. (DOS REIS, 2011).
Sendo assim um sistema capaz de medir, monitorar e mostrar isso ao usuário de forma simples e clara é essencial para a realização de mudanças na forma de pensar sobre o consumo e viabilizar a mudança para o sistema de bandeira branca, fazendo pequenas mudanças na rotina que podem representar uma economia significativa no valor da conta além dos impactos positivos de forma geral dados ao consumo mais conscientizado de energia elétrica.
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
2.1 Potência Elétrica
A principal grandeza quando se pensa em consumo é a potência elétrica, de forma geral, a potência determina a quantidade de energia consumida ou gerada durante um intervalo de tempo. Para potência elétrica em especial, a definição é uma relação diretamente proporcional entre tensão e corrente elétrica (DE FREITAS, 2019).
Onde, P é potência, medida em Watts, V a tensão fornecida ao sistema, em Volts e I a corrente solicitada pelo sistema em Amperes. A potência é o trabalho realizado em um intervalo de tempo, neste caso pela energia elétrica. O circuito (Figura 2) a seguir elucida de forma geral como são fornecidas as grandezas que permeiam a medição da potência elétrica.
Figura 2. Esquema do circuito para realizar a leitura da potência elétrica. Fonte: Sala da elétrica, 2021.
2.2 Medidores de Consumo Convencionais
A primeira vez que a eletricidade foi fornecida em residências foi em setembro de 1882, pela empresa de Thomas Edison, “Edison Electric Light Company”. A central de geração nomeada de “Pearl Street Station”, gerava em corrente contínua e a central abastecia 82 clientes em um raio máximo de 2 km. Na primeira fase, não foi cobrado dos clientes a energia consumida com as lâmpadas, pois não era possível ainda medir o quanto cada cliente consumia (PIEDADE, 2020). Então, Thomas desenvolveu um sistema capaz de medir corrente (Figura 3), para monitorar qual intensidade estava sendo solicitada pelas cargas dos clientes.
Para medir a energia consumida, foi necessário implementar um circuito elétrico que pudesse quantificar de maneira efetiva e confiável, o quanto cada um dos clientes estava consumindo em sua residência, baseado na equação da energia.
Figura 3. Primeiro medidor de corrente desenvolvido por Thomas Edison. Fonte: Acervo do Museu Faraday em Lisboa, 2020.
Com isso alguns protótipos foram desenvolvidos e submetidos a patente, porém a maioria acabou por ser inviável, até se chegar num modelo final, que foi usado até muito recentemente e ainda é usado em algumas residências, que é o chamado medidor eletromecânico, que se baseia no princípio da indução para medir e registrar o consumo. (MACHADO, 2002)
Segundo Moro (2013 apud LEMOS, 2017) até pouco tempo atrás, a maioria dos medidores eram os eletromecânicos (Figura 4) que funcionavam baseados no princípio citado acima. Esses medidores, eram equipados de bobinas que de acordo com a corrente e tensão presentes nos cabos, giravam um disco móvel que através de um conjunto de engrenagens registrava a energia consumida, esse tipo de medição veio sendo usado desde os primórdios da geração e distribuição de energia pois eram robustos, baratos e de fácil construção (DINIZ; EVANGELISTA E ALEXANDRIA, 2017).
Esses medidores ainda hoje são comercializados e utilizados em muitas residências, porém ele impossibilita a medição de acordo com o horário e a medição remota (ZHOU, et. al., 2017). Porém, nos últimos anos os medidores eletromecânicos vêm sendo substituídos pelos eletrônicos (Figura 5), seu funcionamento e ensaios de testes são estabelecidos na portaria do Inmetro nº 587, de 05 de novembro de 2012.
Figura 4. Medidor eletromecânico de consumo. Fonte: Acervo do Museu Faraday em Lisboa, 2020.
Figura 5. Medidor eletrônico de consumo. Fonte: Landis+ Gyr, 2021
2.3 Internet das Coisas (IoT)
A internet das coisas (Figura 6) vem do termo em inglês Internet of Things (IoT), tem esse nome pois interliga os aparelhos presentes na residência ou estabelecimento, quando é possível, pode conectar por exemplo, smartphones, televisão, ar-condicionado, ou qualquer aparelho que tenha compatibilidade de conexão com a internet. (MARANI, 2018 e FACCIONI, 2016).
Com isso, soluções para questões do dia a dia podem ser implementadas através do IoT, como é o caso do medidor de consumo inteligente, que pode ser capaz de enviar dados para um celular.
Figura 6. Representação ilustrativa de dispositivos IoT. Fonte: Disponível em: http://hmbtecnologia.com.br/IoT-a-internet-das-coisas-o-que-e/ Acesso em: 15/09/2021.
2.4 Protocolo MQTT
O MQTT (do inglês Message Queue Telemetry Transport) é um protocolo de comunicação entre máquinas (Machine to Machine – M2M) que se populariza a cada dia que passa. Isto porque o MQTT está se tornando um dos principais protocolos para implementações de Internet das Coisas (IoT), uma tendência de aplicação na indústria ou mesmo no dia a dia das pessoas. Segundo de Oliveira (2017), o protocolo de comunicação MQTT (Figura 7) utiliza o conceito de broker, que basicamente é um software que recebe solicitações e informações e as repassa quando solicitado.
Dentre as vantagens deste protocolo, sua sintaxe é simples com fácil criação de interfaces simples e fluidas, além disso a maioria dos dispositivos IoT suportam o protocolo MQTT, incluindo os mais comumente usados, como os Arduinos, nodeMCU e Raspberry. Os dispositivos IoT, a esquerda na Figura 7, geram dados através de sensores conectados a eles e esses dados são registrados em um broker, a partir disso, ficam disponíveis para serem acessados a partir de outros dispositivos também IoT (YUAN, 2017).
Figura 7. Representação ilustrativa do funcionamento básico do protocolo MQTT: Fonte Oliveira, Sergio. Internet das Coisas. p.80.
Existem várias opções de brokers disponíveis para utilização tanto gratuita, quanto paga, entre eles, podemos destacar o Blynk, que foi o escolhido para a confecção deste trabalho, Adafruit.io, que tem uma função semelhante, porém não disponibiliza o acesso aos dados em um aplicativo para smartphones, Ubidots, é uma plataforma bastante eficaz, porém para usuários comuns acaba se tornando muito complexa.
2.5 Tecnologias semelhantes
Atualmente no mercado, existem algumas tecnologias que ajudam o usuário a monitorar seu consumo, no mercado nacional as opções são bem escassas, de forma geral as opções se limitam assim como os medidores usados pelas concessionárias, a equipamentos que só informam pela sua tela, os equipamentos que contam com opções de comunicação via internet, podem ser inviáveis para usuários comuns. Já no mercado estrangeiro, principalmente na China, existem alguns modelos semelhantes.
3 METODOLOGIA
Para o desenvolver deste trabalho, foi necessário aplicar conhecimentos adquiridos ao longo do curso em várias das matérias estudadas, dentre elas em especial, sistemas microcontrolados, redes industriais (embora aplicado em ambiente residencial), instalações elétricas, circuitos elétricos e sistemas supervisórios.
3.1 Hardware
O sistema será subdivido em duas partes, em sua instalação física, o chamado hardware, e a virtual, para a construção física do protótipo (Figura 8), a residência em que será instalado deverá ser analisada previamente, visto que cada instalação possui peculiaridades que podem ocasionar mudanças no modelo da construção vigente, mas numa ideia ampla e geral para grande parte das residências.
Figura 8. Layout geral do protótipo desenvolvido. Fonte: Elaborado pelo Autor, 2021.
O projeto se baseou na plataforma do Arduino, em específico o Arduino Uno (Figura 9), sua escolha se deu devido a sua melhor compatibilidade com os sensores utilizados neste projeto, sua amplitude de leitura para sinais analógicos gera mais confiabilidade em boa parte dos sensores, ainda mais quanto ao fato dele conseguir ler valores até 5V, faixa de tensão que, de forma geral é utilizada na maioria dos sensores (ARDUINO, 2021).
Figura 9. Layout geral do Arduino uno. Fonte: Elaborado pelo Autor, 2021.
Para que seja possível esta comunicação os dois microcontroladores precisam estar com o mesmo valor de baudrate, que é nada mais que a taxa de bits por segundo que a informação é enviada, por padrão o esp8266, vem com seu valor de baudrade, configurado para 115200, essa taxa tão alta pode ocasionar problemas de comunicação, então se fez necessário alterar esse valor para 19200, um valor mais baixo e assim foi possível fazer a comunicação de forma eficaz.
Para aquisição dos dados referentes a tensão foi utilizado o sensor de tensão ZMPT101B (Figura 10) da Nanjing Zeming Electronic (ALLDATASHEET, 2021), que consegue ler tensões em corrente alternada de 0 a 250V com boa confiabilidade, seu princípio de funcionamento é baseado em um TP, que reduz a tensão de entrada, no caso o a ser valor lido, proporcionalmente, mantendo o formato da onda na saída muito próximo ao original, isso associado a uma margem de erro de precisão de +/- 0,2% (Classe 0.2 – ANSI).
Figura 9. Layout geral do sensor de tensão. Fonte: Elaborado pelo Autor, 2021.
Para o sensor de corrente o escolhido foi o SCTR013 (Figura 10), que além de ser não-invasivo, evitando assim que haja a necessidade de se abrir o circuito, conta ainda com uma capacidade de leitura de até 100 A, com de precisão, +/- 1% e linear (ALLDATASHEET, 2021).
Figura 10. Layout geral do sensor de corrente. Fonte: Elaborado pelo Autor, 2021.
Seu funcionamento é baseado em TC, em que o campo magnético gerado pela passagem da corrente a ser medida, excita o enrolamento no secundário, fazendo com que exista uma saída de corrente proporcional a corrente lida no primário, sendo assim ele necessita de um circuito auxiliar para fazer a conversão para tensão, além disso a saída é de -2,5V a 2,5V, sendo necessário, um circuito para dar um offset de +2,5V, para ficar na faixa de leitura do Arduino.
3.2 Calibração
Para a aferição dos dados de corrente, primeiro foi levantado as cargas da residência, durante alguns dias, foram realizadas medições em vários horários do dia usando o alicate amperímetro e o máximo valor de corrente foi de aproximadamente 70 A (ODAIR, 2019). Para dimensionamento das resistências presentes no circuito auxiliar do sensor, primeiramente será preciso saber a corrente de pico máxima para esse senso de acordo com a seguinte equação:
Em seguida, deve-se calcular o valor de pico no secundário, para dimensionar o resistor que será ligado em paralelo ele, R3 na Figura 24 convertendo o sinal de corrente em um de tensão, para isso, primeiramente devemos descobrir a quantidade de espiras no secundário, de acordo com a Equação (3.2).
Substituindo N1 por 1, que no caso é o cabo em que passa a corrente a ser aferida, e I2= 0,05 A e I1= 100 A, obtemos então, que N2 = 2000 espiras. E realizando uma regra de três simples, utilizando a Equação (3.2) obtemos a corrente de pico no secundário Ip2 = 0,07A, seguindo então, agora deve-se dimensionar o valor do resistor ideal, usando a primeira lei de Ohm, representada na Equação (3.3):
Com isso obtém-se o valor de R3 = 33 , que no caso é o valor comercial mais próximo ao ideal, agora é necessário dimensionar os resistores que farão o divisor de tensão de modo a se obter o offset no sinal de +2,5V.
Portanto:
Com isso, chega-se aos valores dos resistores R1 e R2 para o divisor de tensão são iguais, foram atribuídos então os valores de 10kΩ, para o circuito divisor de tensão, restando agora dimensionar apenas o valor do capacitor C1, que será ligado em paralelo a resistência, para desviar a corrente alternada de R1. Para isso a reatância deve ser baixa para não agir como um circuito “passa-alta” e influenciar na leitura do sensor. Então foi selecionada um capacitor eletrolítico de 10µF, ficando assim o circuito final para a leitura do sensor de corrente.
3.3 Esquema eletrônico do protótipo
Após definição dos sensores e dos circuitos auxiliares, foi necessário dimensionar a quantidade de componentes a serem usados, o local de teste – residência analisada – possui uma instalação bifásica, dessa forma, foram necessários à instalação de dois sensores de cada tipo (tensão e corrente), ficando o esquema elétrico com todas as ligações representado na Figura 11.
Figura 11. Layout eletrônico desenvolvido. Fonte: Elaborado pelo autor no software EasyEDA, 2021.
Para confecção dos sistemas é necessário elaborar o algoritmo através de um código fonte dentro da IDE do Arduino para que este leia os sensores, conecte-se à rede e envie os dados ao servidor do Blynk, através do protocolo MQTT. As etapas do código (Figura 12) podem ser dividida em 3 partes, onde a primeira são as bibliotecas necessárias, sendo as principais a “EmonLib.h” e “BlynkSimpleShieldEsp8266.h” sendo respectivamente responsáveis pela interpretação dos sinais de tensão advindos dos sensores e da comunicação entre Arduino-ESP e o servidor do Blynk (YUAN, 2017).
Na segunda etapa, dá-se início a comunicação com o Blynk, e da sincronização da leitura dos sensores com o aplicativo, vale destacar que para maior confiabilidade, no código é possível configurar a taxa de amostragem do sinal, para os sensores de corrente foi selecionado 1480 leituras por segundo.
Para a terceira etapa as leituras dos valores de tensão foi configurado o valor que representa a quantidade de ciclos entre as leituras, sendo selecionado 17 e o tempo máximo de espera entre um sinal e o próximo de 2mil milissegundos, ambos os parâmetros acima citados oriundos dos datasheet dos sensores.
Figura 12. Fluxo do processamento do algoritmo desenvolvido. Fonte: Elaborado pelo autor.
3.2.1. Broker – Blynk
Para a comunicação com o celular se faz necessário primeiro fazer o download do aplicativo blink (legacy) (Figura 13) na loja de aplicativos de acordo com o celular do usuário.
Figura 12. Aplicativo Blynk. Fonte: Captura de tela da Play Store, feito pelo autor, 2021.
Após isso, já com o aplicativo aberto, é necessário criar um projeto, para isso deve se tocar na opção “New Project”, em seguida informar a placa que será usada, e se existir várias formas de conexão, escolher a desejada, como neste projeto foi usado o Arduino em comunicação com o Esp8266(Esp-01), a conexão selecionada foi a via wifi.
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES
O protótipo do circuito eletrônico para os testes e coleta de dados é detalhado na Figura 13, onde todos os componentes foram instalados de acordo com o base provindo da metodologia. Teste e instalação junto ao quadro geral de distribuição (QGD) (Figura 14) o sistema entrou em operação, ficando no total durante 24 dias lendo e armazenando os dados em nuvem.
Figura 13. Protótipo do circuito eletrônico finalizado. Fonte: Captura da imagem feita pelo autor, 2021.
Onde podemos observar a potência instantânea atual, em tempo real, além das tensões em cada uma das fases em relação ao neutro, a potência e a corrente em cada uma delas, além de um gráfico de histórico de consumo dos últimos dias de acordo com a hora, além disso um botão que guia a um site com dicas de economia simples para se implementar no dia a dia.
Figura 14. Protótipo do circuito eletrônico instalado no QGD. Fonte: Captura da imagem feita pelo autor, 2021.
Durante os testes o sistema ficou fora do ar por três vezes, mas todas as vezes devido a quedas de internet, nenhuma vez por erros de montagem ou comunicação, dentro das configurações foi implementado um sistema para enviar uma notificação aos celulares conectados ao sistema, para avisar quando o sistema passar mais de 1 minuto fora do ar. A interface final desenvolvida no aplicativo Blynk (Figura 15) apresenta a leitura corretamente dos equipamentos ligado ao QDG.
Figura 15. Interface do aplicativo Blynk. Fonte: Captura da imagem feita pelo autor, 2021.
Vale destacar que devido às limitações dos sensores de corrente, foi percebido um valor de corrente mínimo para leituras precisas, sendo que só se obtiveram valores próximos aos lidos pelos multímetros, quando a corrente era superior a 0,3 A, mas esse fato não abala de forma preocupante a confiabilidade do sistema quando se tem em mente que ele foi projetado para a medição residencial, em que quase sempre haverá correntes superiores passando pelos circuitos.
Os gráficos de consumo gerados numa janela de 12h de dados, na Figura 16a temos o gráfico do dia 16 de outubro de 2021 e na Figura 16b do dia 24 de outubro, através destes gráficos foi possível observar uma certa característica na curva de consumo de alguns equipamentos, é possível observar o pico de consumo devido ao acionamento de um chuveiro, além de poder ser observado na Figura 16b a partir das 21:00h a curva gerada pelo funcionamento do ar-condicionado, o da residência em questão não é inverter, gerando picos abruptos de consumo tanto quando acionado, quanto no desligamento do compressor quando atingida a temperatura desejada.
Figura 15. Histórico do consumo registrado pelo protótipo. (a) Registro do consumo no dia 16/10/201; (b) Registro do consumo no dia 24/10/2021. Fonte: Captura da imagem feita pelo autor, 2021.
Após a análise dos gráficos, foi possível observar que na residência em questão, não é viável se optar pela bandeira branca, pois o pico de consumo é sempre após as 17:00h, com, é necessário mudar o perfil de consumo mudando algumas práticas, como tomar banhos pela manhã, ou mais tarde, além de não usar métodos que exigem eletricidade para o preparo de alimentos no horário de pico, esses hábitos são improváveis de serem implementados, fazendo então com que, seja confirmado que não seja possível entrar neste regime de cobrança tarifário.
Durante os dias foram realizados testes periódicos para aferir se o sistema estava com um valor de precisão aceitável, os dados colhidos mostraram que ele se mantém mesmo com as variações dentro do padrão de 5% de variação, se mostrando confiável. Na Tabela 1 são apresentados os valores dos níveis de tensão e corrente elétrica do sistema quando se é ligado uma fritadeira elétrica de 2500W de potência, e na Tabela 2 os valores de tensão e corrente para o chuveiro elétrico de 3500W.
Tabela 3 – Teste do sistema, ligado a fritadeira elétrica.
| Variáveis / Leituras | Sistema | Minipa (ET – 3710A) | Minipa (ET-3100) | Hikari |
| Tensão fase “R” | 135,48 V | 134,54 V | 133,54 V | 132,74 V |
| Tensão fase “S” | 126,45 V | 125,47 V | 126,7 V | 124,44 V |
| Corrente Fase “R” | 11,02 A | 11,18 A | 10,72 A | – |
| Corrente Fase “S” | 1,24 A | 1,11 A | 1,07 A | – |
Tabela 4 – Teste do sistema, ligado ao chuveiro.
| Variáveis / Leituras | Sistema | Minipa (ET – 3710A) | Minipa (ET-3100) | Hikari |
| Tensão fase “R” | 133,00 V | 131,04 V | 132,5 V | 131,04 V |
| Tensão fase “S” | 129,45 V | 128,23 V | 129,5 V | 127,44 V |
| Corrente Fase “R” | 15,69 A | 15,78 A | 15,13 A | – |
| Corrente Fase “S” | 14,81 A | 14,50 A | 14,76 A | – |
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
O intuito deste trabalho foi de construir um protótipo de fácil instalação e usabilidade que pudesse monitorar de forma eficiente o consumo de uma residência, além disso registrar esses dados de acordo com as horas do dia de forma clara. Apesar das dificuldades encontradas o protótipo foi construído, calibrado e testado, gerando dados precisos e confiáveis e diante dos resultados é possível afirmar que o trabalho obteve êxito em seu objetivo principal.
Após vários dias ligado à rede elétrica da residência o protótipo se mostrou capaz de monitorar com alto nível de confiabilidade as tensões e correntes e consequentemente a potência ativa da residência como um todo, além de gerar um gráfico de consumo pelo tempo de forma bem eficaz, onde pode-se identificar com facilidade o equipamento ou os equipamentos utilizados, somente observando a curva de consumo gerada, e ainda apontar a viabilidade da adesão na modalidade de cobrança tarifária de bandeira branca, analisando os gráficos ao decorrer dos dias, podendo filtrar esses dados em várias faixas de tempo.
Para trabalhos futuros, algumas melhorias pontuais seriam interessantes, como incrementar um integrador no gráfico de consumo para registrar quantos kWh foram consumidos desde que o sistema foi instalado e inicializado, além de uma interface ainda mais fluida para que usuários comuns, que não tenham conhecimentos na área, tenham mais facilidade de entendimento.
Como ideias mais elaboradas, o sistema pode ser usado para coleta de dados e possivelmente ser incrementado a uma inteligência artificial para monitorar o padrão de consumo e gerar alertas de consumo elevado, ou ainda prevenir gastos que poderiam ser evitados, como esquecer o ferro ligado ou algum outro equipamento, mas além disso tomar decisões acerca do consumo, como acionar um alerta de tempo de chuveiro ligado, ou como dito acima desligar um aparelho que foi esquecido na tomada, isso associado a alguma plataforma de automação residencial.
Além disso, é possível configurá-lo em paralelo a outros componentes para realizar a proteção contra curto-circuito e sobretensões, além de desarmar o sistema e emitir alertas de emergência.
REFERÊNCIAS
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