Teve início em janeiro deste o projeto AUTOMON – Monitorização Automatizadade Recursos Hídricos, desenvolvido numa parceria entre INESC P&D Brasil, a Universidade Federal de Juiz de Fora e a Hicon Engenharia LTDA.
O projeto surge perante a necessidade de responder de forma automatizada e autônoma aos requisitos de protocolos definidos na Legislação Brasileira (Resolução Conjunta ANA ANEEL nº 3/2010) no âmbito dos recursos hídricos. Apesar de ser permitido o emprego de procedimentos manuais no cumprimento das atividades definidas nos protocolos, essa prática tende a agregar discrepâncias consideráveis na base de dados gerada, distanciando-a da realidade. Para contornar estes problemas são caracterizados três desafios-chave no desenvolvimento dos veículos: o controle e precisão de posicionamento em nível submétrico, a redução da influência do sistema de propulsão na leitura de dados e a garantia de portabilidade.
Com o uso dos veículos em desenvolvimento, será possível realizar a tarefa com maior precisão, confiabilidade, segurança e menor custo, desenvolvendo modelos mais fiéis à realidade. Além disso, será realizado um comparativo entre as metodologias atuais e a proposta, bem como um estudo aprofundado dos impactos que os erros de medição geram, não só para a empresa, mas para todo o setor elétrico.
Além dos ganhos relacionados ao desenvolvimento científico, este projeto permitirá que empresas do setor elétrico brasileiro reduzam custos na execução destas recolhas de amostras de análises de dados.
Com o uso dos veículos em desenvolvimento, será possível realizar a tarefa com maior precisão, confiabilidade, segurança e menor custo, desenvolvendo modelos mais fiéis à realidade. Além disso, será realizado um comparativo entre as metodologias atuais e a proposta, bem como um estudo aprofundado dos impactos que os erros de medição geram, não só para a empresa, mas para todo o setor elétrico.
Além dos ganhos relacionados ao desenvolvimento científico, este projeto permitirá que empresas do setor elétrico brasileiro reduzam custos na execução destas recolhas de amostras de análises de dados.