Caracterização da tecnologia de frio comercial e profissional

Hoje em dia a preocupação ambiental e a economia são fatores de sustentabilidade que são tidos em conta em países desenvolvidos, especialmente no seio da União Europeia. Reduzir os consumos de energia é, portanto, um ponto-chave para a redução das emissões de gases com efeito de estufa e aumentar a dependência das energias renováveis. Consequentemente surge então a necessidade de aumentar a eficiência dos equipamentos, em particular no presente caso, equipamentos de refrigeração. Para isso foi adotado pela Comissão Europeia uma rotulagem nos produtos consumidores de energia, em particular na refrigeração, os frigoríficos e congeladores domésticos permitindo informar o consumidor para os equipamentos mais eficientes. Mais recentemente, frigoríficos comerciais e profissionais também terão obrigatoriedade de incluir um rótulo energético na parte externa dos mesmos. Nesses rótulos estão incluídas várias informações técnicas do aparelho representadas de uma forma compreensível e lúdica aos olhos do consumidor mais leigo, entre as quais as classes de eficiência energética. As classes de eficiência energética caracterizam-se pela componente tecnológica dos frigoríficos. Perceber quais os componentes e materiais em particular que promovem uma melhor eficiência, quantificar a sua influência e avaliar os seus custos de integração torna-se assim essencial para toda a cadeia envolvida na produção destes equipamentos. Os fluídos frigorigénios e compressores aparentam ser os que mais exercem influência na eficiência de frigoríficos de baixa potência. Tubos capilares com trocador de calor são uma escolha mais eficiente comparado com o tubo capilar padrão que é utilizado nestes frigoríficos. Por forma a obter informação adicional e relevante do ponto de vista da análise energética realizaram-se simulações para determinação do consumo elétrico anual com recurso ao software Pack Calculation Pro. Entre os fluídos frigorigénios R-134a, R-22 e R-410a, os compressores scroll apresentaram consumos mais reduzidos (no máximo de 16%) do que os compressores alternativos. No caso do amoníaco (R-717) os compressores alternativos consumiram em média 14% menos do que os compressores parafuso. O recurso a velocidade variável em compressores permite reduzir o consumo na ordem dos 25%. Válvulas de expansão eletrónicas trazem reduções no consumo de 1,5% quando comparadas com válvulas de expansão termostáticas em compressores de velocidade variável. O propano (R-290) é um gás que mostra ter um melhor desempenho do que o R-134a e R404a em vários compressores, consumindo 16% menos do que o R-404a. Em função da temperatura exterior, o R-290 também apresentou um bom desempenho consumindo em climas quentes (Belém, Brasil) 24% menos do que o R-404a.

SCADA House Intelligent Management for Energy Efficiency Analysis in Domestic Consumers

The implementation of smart homes allows the domestic consumer to be an active player in the context of the Smart Grid (SG). This paper presents an intelligent house management system that is being developed by the authors to manage, in real time, the power consumption, the micro generation system, the charge and discharge of the electric or plug-in hybrid vehicles, and the participation in Demand Response (DR) programs. The paper proposes a method for the energy efficiency analysis of a domestic consumer using the SCADA House Intelligent Management (SHIM) system. The main goal of the present paper is to demonstrate the economic benefits of the implemented method. The case study considers the consumption data of some real cases of Portuguese house consumption over 30 days of June of 2012, the Portuguese real energy price, the implementation of the power limits at different times of the day and the economic benefits analysis.

Real-Time Simulation of energy Management in a Domestic Consumer

Recent and future changes in power systems, mainly in the smart grid operation context, are related to a high complexity of power networks operation. This leads to more complex communications and to higher network elements monitoring and control levels, both from network’s and consumers’ standpoint. The present work focuses on a real scenario of the LASIE laboratory, located at the Polytechnic of Porto. Laboratory systems are managed by the SCADA House Intelligent Management (SHIM), already developed by the authors based on a SCADA system. The SHIM capacities have been recently improved by including real-time simulation from Opal RT. This makes possible the integration of Matlab®/Simulink® real-time simulation models. The main goal of the present paper is to compare the advantages of the resulting improved system, while managing the energy consumption of a domestic consumer.

Domestic Consumption Simulation and Management Using a Continuous Consumption Management and Optimization Algorithm

The recent changes concerning the consumers’ active participation in the efficient management of load devices for one’s own interest and for the interest of the network operator, namely in the context of demand response, leads to the need for improved algorithms and tools. A continuous consumption optimization algorithm has been improved in order to better manage the shifted demand. It has been done in a simulation and user-interaction tool capable of being integrated in a multi-agent smart grid simulator already developed, and also capable of integrating several optimization algorithms to manage real and simulated loads. The case study of this paper enhances the advantages of the proposed algorithm and the benefits of using the developed simulation and user interaction tool.

A Learning Algorithm and System Approach to Address Exceptional Events in Domestic Consumption Management

The integration of the Smart Grid concept into the electric grid brings to the need for an active participation of small and medium players. This active participation can be achieved using decentralized decisions, in which the end consumer can manage loads regarding the Smart Grid needs. The management of loads must handle the users’ preferences, wills and needs. However, the users’ preferences, wills and needs can suffer changes when faced with exceptional events. This paper proposes the integration of exceptional events into the SCADA House Intelligent Management (SHIM) system developed by the authors, to handle machine learning issues in the domestic consumption context. An illustrative application and learning case study is provided in this paper.