Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 689
Aluno: Cleunio Bezerra de França Filho
Orientador: Prof. Eduardo Antonio Guimarães Tavares
Título: Modelagem Estocástica de Sistemas de Iluminação Pública Inteligentes
Data: 06/02/2026
Hora/Local: 8h:30m – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Paulo Romero Martins Maciel (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Nelson Souto Rosa (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Bruno Costa e Silva Nogueira (UFAL / Instituto de Computação)
Prof. Carlos Gomes Araujo (IFPE / Campus Belo Jardim)
Prof. Erick de Andrade Barboza (UFAL / Instituto de Computação)
RESUMO:
Sistema de Iluminação Pública Inteligente (SIPI) representa uma solução
inovadora para a iluminação urbana, integrando controles automatizados que
proporcionam economia de energia, segurança pública e melhoria no projeto
urbano. Esse sistema visa não apenas reduzir os custos operacionais, mas
também minimizar os impactos ambientais, alinhando-se com os princípios da
sustentabilidade. A necessidade de aprimorar a gestão e reduzir os custos
associados à manutenção do SIPI impulsionou o desenvolvimento de novas
técnicas e arquiteturas baseadas na Internet das Coisas (IoT). As
características de controle e autonomia destacam-se nos sistemas baseados
em IoT, conferindo-lhes a capacidade de aprimorar a operação do SIPI. No
entanto, estudos nessa área não consideram a análise de disponibilidade e
de desempenho. AAlém disso, a ausência de métodos formais matemáticos é
frequente na avaliação da disponibilidade, do desempenho e do consumo
energético. A inclusão desses parâmetros torna-se crucial para avaliar
diferentes arquiteturas e configurações antes da implementação prática do
sistema. Neste trabalho apresenta-se uma abordagem baseada em Redes de
Petri Estocásticas (SPN) e Diagramas de Blocos de Confiabilidade (RBD) para
avaliar a disponibilidade, desempenho, consumo de energia, manutenção e
custos de sistemas inteligentes de iluminação de rua. Os resultados
experimentais apresentam a viabilidade prática dessa abordagem, incluindo
uma análise de sensibilidade que destaca os componentes com maior impacto
na operação do sistema. Essa abordagem proporciona uma avaliação antes da
implementação do sistema real, considerando fatores como disponibilidade,
desempenho e eficiência energética. Assim, oferece uma base para a seleção
de arquiteturas e configurações que atendam às necessidades da cidade,
impulsionando uma iluminação urbana inteligente, eficiente e sustentável.
Palavras-chave: Avaliação de Desempenho. Cidades Inteligentes. Sistema
Inteligente de Iluminação Pública. Redes de Petri Estocásticas. Internet das Coisas.
Consumo de Energia.
Disponibilidade.
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