Implantação de um Sistema de Gerenciamento de Energia Residencial Integrado à IoT Empregando Aprendizado por Reforço Profundo

A utilização do aprendizado por reforço profundo no desenvolvimento de um sistema de gerenciamento de energia residencial baseado na Internet das Coisas marca uma abordagem inovadora para melhorar a otimização do consumo de energia em residências. Este sistema aproveita as capacidades dos algoritmos de aprendizado por reforço profundo para supervisionar e distribuir inteligentemente os recursos energéticos dentro de um ambiente doméstico. Com um foco primário na satisfação do usuário como uma métrica essencial, o sistema aprende a tomar decisões em tempo real alinhadas às preferências e requisitos dos proprietários, garantindo uma experiência de uso de energia fluida e eficiente. Essa tecnologia pioneira tem o potencial de reduzir substancialmente o desperdício de energia e elevar a satisfação geral do usuário no domínio do gerenciamento de energia residencial. A crescente demanda por soluções eficazes e sustentáveis de gerenciamento de energia em casa instigou a exploração de tecnologias de ponta para otimizar o consumo de energia, garantindo ao mesmo tempo a satisfação dos ocupantes. Nesse sentido, este trabalho introduz um Sistema de Gerenciamento de Energia Residencial (HEMS) inventivo que aproveita o DRL, prometendo níveis incomparáveis de eficiência energética e conforto do usuário.