Modelagem de controle fuzzy aplicado ao gerenciamento de potência em sistemas de aquecimento residencial

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e modelagem computacional de um sistema de controle fuzzy para otimização do consumo energético em aquecedores residenciais, utilizando variáveis de temperatura ambiente e umidade relativa como parâmetros de entrada. O modelo proposto emprega lógica fuzzy para determinar automaticamente a potência adequada do aquecedor, visando maximizar o conforto térmico enquanto minimiza o consumo energético. A metodologia baseou-se na implementação computacional usando Python e scikit-fuzzy, definindo funções de pertinência triangulares para as variáveis linguísticas de entrada (temperatura: baixa, média, alta; umidade: baixa, média, alta) e saída (potência: baixa, média, alta), complementadas por sete regras de inferência fuzzy. Os resultados da simulação computacional demonstraram que o modelo é capaz de ajustar dinamicamente a potência do aquecedor em resposta às condições ambientais, proporcionando uma solução promissora para o controle automatizado de sistemas de climatização. Para um cenário teste com temperatura de 18°C e umidade de 65%, o modelo determinou uma potência de operação de 66,67%, evidenciando a capacidade do controlador modelado em interpretar adequadamente as condições de conforto térmico e responder com ajustes apropriados na potência de aquecimento.