Desenvolvimento de sistema IoT para monitoramento de energia em casas inteligentes

Abstract

O consumo energético residencial tem crescido significativamente, exigindo soluções inovadoras para o uso eficiente dos recursos. Com o avanço da Internet das Coisas (IoT), tornou-se possível desenvolver sistemas inteligentes capazes de monitorar, em tempo real, o consumo de energia em ambientes domésticos. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema completo para este fim, desde o hardware de medição até a visualização dos dados. A solução implementada consiste em um protótipo baseado no microcontrolador ESP32, que coleta dados de tensão e corrente e os transmite de forma segura via protocolo MQTT. A infraestrutura de nuvem foi arquitetada como um pipeline de dados robusto, utilizando um agente Telegraf, executado em um contêiner Docker, para coletar as mensagens e persisti-las em um banco de dados de séries temporais (InfluxDB). Finalmente, uma plataforma de visualização (Grafana) apresenta os dados ao usuário em um dashboard interativo. O projeto foca na acessibilidade, baixo custo e escalabilidade, demonstrando a viabilidade de uma arquitetura profissional com ferramentas de código aberto.

Residential energy consumption has grown significantly, demanding innovative solutions for efficient resource use. With the advancement of the Internet of Things (IoT), it has become possible to develop intelligent systems capable of monitoring electricity consumption in real time. This work proposes the development of a complete system for this purpose, from the measurement hardware to data visualization. The implemented solution consists of a prototype based on the ESP32 microcontroller, which collects voltage and current data and transmits them securely via the MQTT protocol. The cloud infrastructure was architected as a robust data pipeline, using a Telegraf agent, running in a Docker container, to collect the messages and persist them in a time series database (InfluxDB). Finally, a visualization platform (Grafana) presents the data to the user in an interactive dashboard. The project focuses on accessibility, low cost, and scalability, demonstrating the feasibility of a professional architecture with open-source tools.