Plataforma de suporte à gestão de cargas no setor residencial suportada por RNA - Freire, João Rui Moço (2021)
Nos últimos 70 anos o consumo de energia foi superior aos 12 mil anos anteriores [1]. Seguindo a mesma tendência o consumo de energia elétrica também tem aumentado. Este facto é justificável pela utilização generalizada de energia elétrica nos mais variados setores, os setores industrial e doméstico apresentam a maior quantidade de energia consumida nos últimos anos. Atualmente, essa dependência prende-se com o facto de existirem inúmeros equipamentos que necessitam de eletricidade ininterruptamente para a sua correta operação, como exemplo temos: sistemas de segurança, equipamentos frigoríficos, entre outros. O aumento de equipamentos presentes nas habitações também é um fator relevante, acarretando maiores consumos ao nível de energia elétrica e consequentemente um aumento da fatura elétrica. Todas as mudanças nos hábitos de consumo obrigaram a repensar os sistemas de fornecimento de energia aos locais de consumo. Ao longo dos últimos anos, a liberalização do mercado português, associada ao mercado de energia elétrica, tem culminado no surgimento de novos tipos de tarifas, nomeadamente o mercado de tarifas dinâmicas. Com o intuito de obter melhorias durante a utilização de energia elétrica, foram utilizadas Redes Neuronais que permitiram uma aprendizagem constante com a utilização de preços precedentes para a realização dessa mesma aprendizagem. Desta forma, recorreu-se a softwares de Inteligência Artificial, cada vez mais procurados e que têm permitido a realização de inúmeras operações tais como a previsão de acontecimentos. Tendo em conta os pontos apresentados anteriormente, surgiu a ideia de criar uma ferramenta que permitisse prever preços de energia elétrica e, concludentemente, realizasse uma gestão de cargas que seriam deslocadas e alocadas em espaços temporais onde o preço de eletricidade fosse o mais reduzido. Esta ferramenta tem como principal objetivo proporcionar uma redução da fatura de eletricidade, tendo por base uma boa gestão de cargas baseada na previsão proveniente da rede neuronal implementada.