Aplicação da Lógica Fuzzy para avaliação do faturamento do consumo de energia elétrica e demanda de uma empresa de avicultura de postura - Gabriel, Camila Pires Cremasco [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2008)
A região de Bastos-SP é responsável por grande parte da produção brasileira de ovos. Muitas granjas nesta região produzem a própria ração para alimentação de suas aves através da trituração de milho e soja com motores elétricos muitas vezes super-dimensionados, trabalhando em vazio ou em horário de pico. Esta atividade é responsável por grande parte do gasto energético da empresa. Existem dois fatores que avaliam o modo de utilização desta energia, denominados fator de potência ( fp) e fator de carga ( fc), que indicam a eficiência e racionalidade da forma de utilização da energia elétrica, respectivamente. A necessidade de uma avaliação global da utilização da energia, levando em consideração os dois fatores citados, é realizada por especialistas da área energética para a determinação da situação real da empresa. A lógica fuzzy estabelece a criação de algoritmos genéticos, que são capazes de imitar parte do raciocínio humano. Esta lógica aproxima métodos computacionais e o raciocínio humano, o que possibilita a avaliação global da empresa por métodos computacionais e não mais de especialistas da área energética. Estes métodos são sintetizados criando-se um programa computacional baseado em regras criadas a partir desta lógica, que denominamos controlador fuzzy.O presente trabalho preocupou-se em criar um controlador fuzzy para a avaliação do faturamento do consumo de energia elétrica e demanda de potência ativa e reativa em uma empresa de avicultura de postura. Para isto, coletaram-se dados sobre o comportamento dos parâmetros elétricos, tais como: fator de potência, fator de carga, demanda e consumo ativo. A criação de um controlador fuzzy necessita de um processador de entrada, um conjunto de regras lingüísticas, um método de inferência fuzzy e um processador de saída, gerando um número real como saída...

The region of Bastos-SP is responsible for great part of the Brazilian egg production. Many farms in this region produce the proper ration for feeding of its birds through the triturate of maize and soy with electric engines many large sized times, working in emptiness or schedule of peak. This activity is responsible for great part of the energy expense of the company. Two factors exist that evaluate the way of use of this energy, called power factor ( fp) and load factor ( fc), that indicates the efficiency and rationality of the form of use of the electric energy, respectively. The necessity of a global evaluation of the use of the energy, leading in consideration the two cited factors, is carried through by specialists of the energy area for the determination of the real situation of the company. The logic fuzzy establishes the creation of genetic algorithms, that are capable to imitate part of the human reasoning. This logic approaches computational methods and the human reasoning, what it not more than makes possible the global evaluation of the company for computational methods and specialists of the energy area. These methods are synthecized creating a based computational program in rules created from this logic, that we call controller fuzzy.The present work was worried in creating a controller fuzzy for the evaluation of the invoicing of the consumption of electric energy and demand of active and reactive power in a company of position poultry keeping. For this, they had been collected given on the behavior of the electric parameters, such as: factor of power, load factor, demand and active consumption. The creation of a controller fuzzy needs an entrance processor, a set of linguistic rules, a method of inference fuzzy and a processor of exit, generating a real number as exit. Defining the entrance 0 variable as the load and power factor,... (Complete abstract click electronic access below)
Keywords: Energia elétrica; Fator de potencia; Lógica difusa; Avicultura; Electric energy; Power and load factor; Logic fuzzy