Projeto de aplicativo para análise e gestão de dados de energia elétrica de multimedidor com conexão modbus TCP/IP

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um aplicativo para análise e gestão de dados de energia elétrica utilizando comunicação Modbus TCP/IP com multimedidores industriais. O projeto foi desenvolvido utilizando o framework Flutter com linguagem Dart, integrando funcionalidades de monitoramento em tempo real, análise de qualidade de energia e geração automatizada de relatórios. A metodologia adotada incluiu a criação de uma interface intuitiva baseada em protótipo Figma, implementação de comunicação Modbus TCP para aquisição de dados de grandezas elétricas, desenvolvimento de algoritmos de análise conforme normas PRODIST e IEEE, e integração com Firebase para armazenamento em nuvem e gestão de usuários. Para validação funcional, foram utilizados dados simulados via microcontrolador ESP32 e dados reais do projeto smart campus Unesp, abrangendo medições de tensão, corrente, fator de potência, distorção harmônica total e frequência. O sistema implementa análise estatística de 1.008 amostras por semana, cálculo de indicadores DRP, DRC, DTT95% e FD95%, além de funcionalidades de exportação para PDF e Excel. Os resultados demonstraram eficácia na identificação de padrões de qualidade energética, com capacidade de detectar desequilíbrios, distorções harmônicas e variações de tensão em diferentes setores de consumo. A solução desenvolvida oferece uma ferramenta robusta para supervisão energética industrial, contribuindo para otimização da eficiência energética e conformidade regulatória.

This work presents the development of an application for electrical energy data analysis and management using Modbus TCP/IP communication with industrial multimeters. The project was developed using the Flutter framework with Dart language, integrating real-time monitoring functionalities, power quality analysis, and automated report generation. The adopted methodology included creating an intuitive interface based on Figma prototype, implementing Modbus TCP communication for electrical quantities data acquisition, developing analysis algorithms according to PRODIST and IEEE standards, and Firebase integration for cloud storage and user management. For functional validation, simulated data via ESP32 microcontroller and real data from UNESP Smart Campus project were used, covering voltage, current, power factor, total harmonic distortion, and frequency measurements. The system implements statistical analysis of 1,008 monthly samples, calculation of DRP, DRC, DTT95%, and FD95% indicators, plus PDF and Excel export functionalities. Results demonstrated effectiveness in identifying energy quality patterns, with capability to detect imbalances, harmonic distortions, and voltage variations across different consumption sectors. The developed solution provides a robust tool for industrial energy supervision, contributing to energy efficiency optimization and regulatory compliance.