Arquitetura de gestão de consumo de energia elétrica baseada em sistemas multiagentes

Abstract

Este trabalho apresenta uma arquitetura de gestão de consumo de energia elétrica baseada em sistemas multiagentes, capaz de monitorar e prever o consumo de energia, e atuar sobre os equipamentos. Para a indústria brasileira, a energia elétrica pode ser comercializada pelo sistema de contratação de demanda, onde é disponibilizada uma quantia de energia por um determinado valor. Sempre que está quantia contratada é ultrapassada, a indústria paga multa. Considerando está situação, há a necessidade de um controle automático e descentralizado do consumo. Estudos demonstram que a energia elétrica representa cerca de 40% dos custos de produção. O modelo autoregressivo de média móvel pode contribuir na previsão de consumo de energia elétrica em curto prazo. Já os sistemas multiagentes utilizam-se de suas características (autonomia, habilidade social, reatividade e pró-atividade) para contribuir no controle, tomada de decisão e operacionalização do sistema. A arquitetura proposta prevê a existência de três agentes principais, o Agente de Monitoramento e Previsão (AMP), Equipamento Agente (EA) e o Equipamento Agente com Redução de Consumo (EAR). Os EA são responsáveis por controlar todos os equipamentos ON/OFF, tendo por base uma prioridade de desligamento, consumo nominal, tempo de desligamento e situação momentânea. Os EAR são responsáveis por controlar os equipamentos que permitem redução de seu consumo, mantendo-os ligados. Já o AMP é responsável por monitorar e prever uma possível ultrapassagem da demanda contratada. Quando houver uma possível ultrapassagem da demanda contratada, os EA’s/EAR’s avaliam se a prioridade em execução é igual a sua. Caso seja, iniciam a negociação com os demais EA’s/EAR’s para verificar quem dispõem do menor tempo de desligamento. Quando identificado um agente com estas características, este se desliga (EA) ou reduz o seu consumo (EAR). Para a implementação utilizou-se o framework JADE e a linguagem de programação JAVA. Todos os testes foram realizados em ambientes de simulação, em alguns casos baseados em ambiente reais da indústria. Os resultados obtidos nos testes realizados demonstraram que a solução proposta é capaz de atender os requisitos de controle de demanda de uma forma descentralizada, onde as decisões de desligamento são tomadas pelos agentes EAR com base nas prioridades dos equipamentos, as quais são dinâmicas e buscam refletir a importância da utilização dos equipamentos durante a operação. Oportunidades de trabalhos futuros visando melhorias e aumento da eficiência da proposta são apresentados no final da dissertação.

This work presents an architecture for managing electricity consumption based on multi-agent systems, capable of monitoring and forecasting energy consumption, and acting on equipment. For the Brazilian industry, electric energy can be sold through the demand contracting system, where a certain amount of energy is made available. Whenever the contracted amount is exceeded, the industry pays a fine. Considering this situation, there is a need for an automatic and decentralized control of consumption. Studies show that electricity represents about 40% of production costs. The autoregressive moving average model can contribute to the forecast of electricity consumption in the short term. Multiagent systems use their characteristics (autonomy, social skills, reactivity and proactivity) to contribute to the control, decision making and operationalization of the system. The proposed architecture provides for the existence of three main agents, the Monitoring and Forecasting Agent (AMP), Agent Equipment (EA) and the Agent Equipment with Reduction of Consumption (EAR). The EA are responsible for controlling all ON / OFF equipment, based on a shutdown priority, nominal consumption, shutdown time and momentary situation. EARs are responsible for controlling the equipment that allows their consumption to be reduced, keeping them connected. AMP is responsible for monitoring and forecasting a possible overshoot of contracted demand. When there is a possible overshoot of the contracted demand, the EA’s / EAR’s assess whether the priority in execution is the same as yours. If so, they start trading with the other EA’s / EAR’s to see who has the shortest downtime. When an agent with these characteristics is identified, it shuts down (EA) or reduces its consumption (EAR). For the implementation, the JADE framework and the JAVA programming language were used. All tests were carried out in simulation environments, in some cases based on real industry environments. The results obtained in the tests performed demonstrated that the proposed solution is capable of meeting the requirements of demand control in a decentralized way, where the shutdown decisions are made by the EAR agents based on the priorities of the equipment, which are dynamic and seek to reflect the importance of using the equipment during operation. Opportunities for future work aimed at improving and increasing the efficiency of the proposal are presented at the end of the dissertation.