Dissertação
Modelling the Power Consumption of Computers in an Engineering School EVALUATED
A previsão do consumo de electricidade é essencial para uma gestão eficaz de energia, redução de custos e integração de fontes sustentáveis de energia. Em escolas de engenharia, onde computadores desempenham um papel essencial nas operações diárias, a previsão do seu consumo associado pode ser particularmente relevante. Este estudo foca-se em modelar o consumo dos computadores utilizados no IST, como um caso de estudo, especificamente no campus da Alameda em Lisboa, Portugal. Devido ao não acesso a dados históricos de consumos, o foco estreitou desde a modelação do consumo geral de computadores para os especificamente utilizados durante o ensino. Para tal, foram criados três datasets com estimações horárias de consumos de electricidade, abrangendo três anos curriculares, representativos de diferentes níveis de granularidade: campus, edifício e sala de ensino. Seis métodos foram desenvolvidos, incluindo MLR como base estatística e cinco abordagens de ML: SVR, ANN, RNN, LSTM e GRU. Os resultados mostraram que ANN e SVR alcançaram o melhor desempenho para todos os datasets testados, com valores mínimos de MAPE de 3,59% para o campus, 8,51% para o edifício, e 13,39% para a sala de ensino. Modelos de entradas sequencial demostraram exactidão comparável no domínio do campus e um inferior desempenho para os domínios mais específicos do edifício e sala de ensino. Como trabalho futuro, é sugerido adquirir dados reais de salas de ensino relevantes de modo a refinar e validar os datasets, além de explorar fontes de dados adicionais, como inquéritos e ferramentas de monitorização de software.
novembro 29, 2024, 14:0
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar