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Gestão e monitorização de unidades de produção para autoconsumo
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia | |
| dc.contributor.advisor | Mota, Maria Dulce Fernandes | |
| dc.contributor.author | ARAÚJO, JOÃO TIAGO MOREIRA FERREIRA | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-05T13:38:38Z | |
| dc.date.available | 2025-09-05T13:38:38Z | |
| dc.date.issued | 2025-07-21 | |
| dc.description.abstract | O documento descreve o desenvolvimento de uma solução para a gestão e monitorização de Unidades de Produção para Autoconsumo (UPAC), que visa potenciar a geração e o consumo de energia de forma eficiente e sustentável. O tema é enquadrado no contexto da transição energética global, com saliência para os avanços tecnológicos nos sistemas fotovoltaicos e para as políticas regulatórias em Portugal, que têm vindo a simplificar a adoção de fontes de energia renovável. Esta área tem ainda um número limitado de soluções tecnológicas, deparando-se com vários constrangimentos, nomeadamente a insuficiência de ferramentas tecnológicas inovadoras e inteligentes, a fragmentação dos dados e a falta de integração entre sistemas diferentes. O projeto responde a estes obstáculos com uma solução escalável e orientada por dados, baseada na monitorização contínua e em decisões suportadas por técnicas de Machine Learning supervisionado e não supervisionado, mais especificamente regressão linear, algoritmos de classificação (Random Forest e Decision Tree) e clustering (K-Means). Esta abordagem possibilita otimizar a produção energética, diminuir desperdícios e custos operacionais, e incentivar práticas sustentáveis nos diversos contextos de aplicação sendo elas residencial, comercial e industrial. Nesse sentido, foi desenvolvida uma plataforma móvel que integra tecnologias emergentes como a Internet das Coisas (IoT), algoritmos de Machine Learning (ML), visão computacional em tempo real para a monitorização de informação, automação de processos e análise avançada de dados. A avaliação da solução, realizada com base em dados simulados, demonstrou a confiança da plataforma nas suas principais funcionalidades, reconhecendo a sua competência para apoiar a tomada de decisão no contexto da produção e consumo energético. Finalmente, o projeto constitui uma contribuição inovadora para o setor energético, alinhandose com as tendências de sustentabilidade e transformação digital, prestando um suporte tecnológico rigoroso à transição energética e à valorização de recursos renováveis. | por |
| dc.description.abstract | The document describes the development of a solution for the management and monitoring of Self-Consumption Production Units (UPAC), which aims to boost energy generation and consumption in an efficient and sustainable way. The topic is framed in the context of the global energy transition, with emphasis on technological advances in photovoltaic systems and regulatory policies in Portugal, which have been simplifying the adoption of renewable energy sources. This area still has a limited number of technological solutions and faces several constraints, including the lack of innovative and intelligent technological tools, the fragmentation of data and the lack of integration between different systems. The project responds to these obstacles with a scalable, data-driven solution based on continuous monitoring and decisions supported by supervised and unsupervised Machine Learning techniques, more specifically linear regression, classification algorithms (Random Forest and Decision Tree) and clustering (KMeans). This approach makes it possible to optimize energy production, reduce waste and operating costs, and encourage sustainable practices in various application contexts, including residential, commercial and industrial. To this end, a mobile platform was developed that integrates emerging technologies such as the Internet of Things (IoT), Machine Learning (ML) algorithms, real-time computer vision for monitoring information, process automation and advanced data analysis. The evaluation of the solution, based on simulated data, demonstrated the platform's confidence in its main functionalities, recognizing its ability to support decision-making in the context of energy production and consumption. Finally, the project is an innovative contribution to the energy sector, in line with sustainability and digital transformation trends, providing rigorous technological support for the energy transition and the valorization of renewable resources. | eng |
| dc.identifier.tid | 203995830 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/30388 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | Self-consumption production unit | |
| dc.subject | UPAC | |
| dc.subject | OutSystems | |
| dc.subject | real-time monitoring | |
| dc.subject | solar energy | |
| dc.subject | energy management | |
| dc.subject | Internet of Things | |
| dc.subject | Machine Learning | |
| dc.subject | Unidade de produção para autoconsumo | |
| dc.subject | Monitorização em tempo real | |
| dc.subject | Energia solar | |
| dc.subject | Gestão energética | |
| dc.title | Gestão e monitorização de unidades de produção para autoconsumo | por |
| dc.title.alternative | Management and monitoring of production units for self-consumption | eng |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática |