S´INTESE DA PESQUISA

Esse trabalho de tese propˆos um conjunto de a¸c˜oes voltadas para a gest˜ao do consumo de energia el´etrica em SCFs movidos `a bateria, o MGCEE. A abordagem proposta fundamenta-se na existˆencia de entidade que encapsula um estado energ´etico ativo do sistema, denominada de Modo de Opera¸c˜ao (MO).

O modelo matem´atico desenvolvido viabiliza o conhecimento do perfil energ´etico do SCF, usado n˜ao s´o para organizar as atividades do sistema atrav´es dos MOs, mas tamb´em para estimar a autonomia da bateria. Conhecendo-se o encadeamento dos MOs e o estado de carga da bateria, procede-se com o monitoramento da compatibilidade

energ´etica entre as atividades a serem desempenhadas pelo sistema e a capacidade remanescente da bateria.

As a¸c˜oes desenvolvidas pelo conjunto s˜ao realizadas via software, sendo esse o principal diferencial da proposta. Para isso foram desen- volvidas estrat´egias para o c´alculo da autonomia da bateria de forma que as estimativas fossem computadas sem a interferˆencia de m´etodos intrusivos.

O resultado dessa integra¸c˜ao traduz-se em uma estrutura geral constitu´ıda por trˆes etapas principais. A primeira volta-se para o levantamento do perfil energ´etico da instala¸c˜ao, tendo o MO como a estrutura que sustenta essa avalia¸c˜ao. A etapa intermedi´aria ocupa-se com a estimativa da carga da bateria, sendo endere¸cada atrav´es dos consumos anteriormente formulados pelos MOs. O monitoramento do consumo da instala¸c˜ao com a possibilidade do ajuste da sua demanda em fun¸c˜ao da carga residual da bateria, determina a terceira etapa.

Portanto, a pesquisa ocupou-se com a problem´atica relacionada ao desenvolvimento de meios capazes de antecipar situa¸c˜oes energeti- camente desfavor´aveis, de maneira a evitar a ocorrˆencia de paradas indesej´aveis motivadas pela falta de capacidade da bateria.

Concatenou-se junto `a solu¸c˜ao dessa problem´atica, contribui¸c˜ao valiosa no sentido de auxiliar na constru¸c˜ao de diretivas que orientem estudos sobre essa recente classe de sistemas.

9.2 CONSIDERA ¸C ˜OES

A natureza multidisciplinar do estudo desenvolvido, possibilitou que os problemas tratados fossem analisados por abordagens tanto no contexto da ´area de Engenharia da Computa¸c˜ao, como da ´area da Engenharia El´etrica. Foram igualmente analisadas, com o prop´osito de estabelecer uma solu¸c˜ao que atendesse de forma satisfat´oria a ambos os dom´ınios.

O resultado obtido, foi um modelo matem´atico abrangente com a capacidade de expressar o consumo de energia de SCFs com diferentes granularidades e em diferentes n´ıveis de abstra¸c˜ao. A precis˜ao do modelo ajusta-se ao n´ıvel com que as informa¸c˜oes do sistema em desenvolvimento v˜ao sendo conhecidas ou disponibilizadas. Essa ca- racter´ıstica facilita ajustes de projeto, condi¸c˜ao inerente `a etapa de desenvolvimento.

Durante os trabalhos da etapa I (figura 4, p.76 e explicada na se¸c˜ao 4.2, p.78) , respons´avel pela estimativa do consumo energ´etico

do SCF , destaca-se que o primeiro desafio na constru¸c˜ao do modelo foi o tratamento do consumo energ´etico do sistema computacional. Isso porque, os circuitos integrados s˜ao componentes essenciais na constru¸c˜ao do n´ucleo computacional e, s˜ao caracterizados pelo consumo de pequenas intensidades de corrente el´etricas. Tal caracter´ıstica ´e herdada pelo sistema computacional.

Ao contr´ario, os dispositivos que integram os sistemas f´ısicos demandam por correntes muitas vezes superiores em ordem de grandeza ao do sistema computacional. Assim sendo, as investiga¸c˜oes indicaram como solu¸c˜ao, relacionar o consumo do sistema computacional aos pe- rif´ericos do sistema f´ısico. Para isso, estabeleceu-se como elo de liga¸c˜ao os programas computacionais usados para o controle dos perif´ericos do SCF.

Conforme apresentou-se no cap´ıtulo 3, se¸c˜ao 3.1 (p.61), as abor- dagens usadas para a avalia¸c˜ao do consumo de softwares, consistem em pr´aticas que para o cen´ario em quest˜ao fariam com que o modelo em desenvolvimento deixasse de ser gen´erico. Desta forma desenvolveu-se heur´ıstica para que o c´alculo do consumo do processamento do software de controle do perif´erico, de forma a manter a estrutura abrangente, inicialmente prevista para o modelo de consumo. Contudo, observa-se que essa mesma estrutura gen´erica, permite a inclus˜ao de detalhes, `a crit´erio do projetista, de maneira a torn´a-lo mais preciso.

Na etapa II do MGCEE (figura 4, p.76 e explicada na se¸c˜ao 4.3, p.85), a particularidade na obten¸c˜ao do estado de carga da bateria, ´

e que, as abordagens dispon´ıveis, empregam t´ecnicas que requerem a an´alise de parˆametros da bateria quando o sistema est´a inoperante ou utilizam pr´aticas intrusivas durante a sua opera¸c˜ao. O uso de tais abordagens imp˜oem limita¸c˜oes para o m´etodo, uma vez que o diferencial do MGCEE ´e o desempenho das suas funcionalidades via software. Partindo-se desse requisito, a avalia¸c˜ao do estado da bateria deve seguir a mesma base conceitual, ou seja, ser obtida via software.

Assim sendo, tendo como referˆencia os modelos de bateria exis- tentes, desenvolveu-se modelo matem´atico para representar o compor- tamento linear da bateria. O modelo proposto possibilita a estimativa da carga residual da bateria, usando para isso, os MOs envolvidos no funcionamento do SCF e uma janela de tempo comum, sincronizada com o n´ucleo computacional. Para inclus˜ao dos efeitos n˜ao lineares do comportamento da bateria, desenvolveu-se heur´ıstica de maneira a complementar o modelo linear. O apˆendice A explica os procedimentos necess´arios para a obten¸c˜ao de referido modelo.

caracteriza¸c˜ao das condi¸c˜oes que determinam como avaliar condi¸c˜ao da carga da bateria. Para isso, faz-se referˆencia ao “Plano Seguro” (Defini¸c˜ao 3, p.86). Esse plano tem como objetivo fornecer parˆametro energ´etico para o monitoramento do SCF. Tal referˆencia ´e usada para identificar a condi¸c˜ao em que o n´ıvel da carga da bateria torna-se cr´ıtico para o sistema e, assim proceder com a conduta apropriada, a fim de garantir a integridade do sistema.

O MGCEE nessa etapa, objetiva fornecer a formula¸c˜ao matem´a- tica dando condi¸c˜oes para o desenvolvimento de algoritmo voltado para o escalonamento do SCF.

Na an´alise geral, a limita¸c˜ao da proposta converge primeiramente para a bateria. Tal situa¸c˜ao decorre do fato de que, a modelagem do comportamento da bateria considera apenas aspectos el´etricos. Isso sig- nifica que, aspectos relacionados `a natureza da bateria, `a temperatura do ambiente, `a taxa de descarga, n´umero de ciclos de recarga e fa- tores qu´ımicos n˜ao s˜ao contemplados pelo modelo desenvolvido. Dessa forma, entende-se que o modelo apresenta restri¸c˜oes para aplica¸c˜oes que requeiram elevado grau de precis˜ao nesta quest˜ao.

Uma prov´avel melhoria para a proposta, ´e a introdu¸c˜ao de mecanismos espec´ıficos para realizar o monitoramento on-line da ba- teria, por exemplo resistores shunt ou circuitos integrados dedicados (smart battery CIs). Sendo que, tal alternativa, descaracteriza o requisito em que o MGCEE venha a desempenhar as sua atividades unicamente via software. A escolha por essa op¸c˜ao, implica em prever recursos necess´arios `a sua utiliza¸c˜ao: espa¸co f´ısico, convers˜ao e trata- mento dos dados coletados.

Por se tratar de um modelo de consumo energ´etico gen´erico, tem- se como consequˆencia direta elevado n´ıvel de abstra¸c˜ao. A proposta volta-se principalmente para aplica¸c˜oes sens´ıveis ao consumo de energia (energy-aware). A estrutura do modelo possibilita a captura de efeitos em n´ıvel de aplica¸c˜ao. Portanto, o modelo em quest˜ao ´e limitado na captura de efeitos computacionais em n´ıvel de sistema ou instabilidades durante a opera¸c˜ao do sistema f´ısico. No entanto, como foi citado anteriormente, a proposta abrangente do modelo, tem como vantagem a facilidade de que detalhes adicionais sejam introduzidos.

O ponto fr´agil do modelo energ´etico, caracterizado pelo MO, est´a na determina¸c˜ao do consumo do software. Esse baseia-se em um conjunto restrito de programas computacionais embarcados (bench-

marks), reduzindo as op¸c˜oes de escolha das funcionalidades, as quais ser˜ao usadas como referˆencia na escolha no fator de complexidade do