Desenvolvimento de uma plataforma web com Django para análise de dados de qualidade de energia elétrica

Abstract

RESUMO: A análise da qualidade da energia elétrica (QEE) é fundamental para a identificação, compreensão, implementação e avaliação de abordagens para problemas relacionados a variações de tensão e componentes harmônicas na rede elétrica. Nesse contexto, é crucial dedicar atenção minuciosa à qualidade de energia elétrica. Em resposta a essa necessidade, este estudo propõe uma solução web para a análise da QEE. O trabalho consiste na criação de uma aplicação web capaz de receber e processar dados exportados de um analisador de energia, os quais geralmente se encontram dispostos em arquivos no formato CSV (Comma Separated Values), caracterizados por tabelas com milhares de linhas e colunas. A aplicação desenvolvida, utilizando o framework Django, possibilita uma análise gráfica e simplificada desses dados, armazenando-os em um banco de dados para acesso facilitado. Essa abordagem não apenas elimina a necessidade de instalação de programas, mas também reduz significativamente os custos associados à análise da QEE, ao dispensar a utilização de computadores de alta capacidade de processamento. O protótipo do projeto sugere, assim, um caminho promissor para a melhoria da acessibilidade na análise da QEE. Os resultados obtidos foram satisfatórios, convertendo um conjunto de dados denso em uma forma de análise amigável, proporcionando ao usuário uma experiência ágil, intuitiva e organizada na interpretação de seus dados.

ABSTRACT: The analysis of Power Quality (PQ) is fundamental for the identification, understanding, imple- mentation, and evaluation of approaches to problems related to voltage variations and harmonic

components in the electrical grid. In this context, it is crucial to pay meticulous attention to the quality of power supply. In response to this need, this study proposes an effective methodology for PQ analysis. The work involves the creation of a web application capable of receiving and processing data exported from a power analyzer, typically formatted as CSV (Comma Separated Values) files, characterized by tables with thousands of rows and columns. The developed application, using the Django framework, enables a graphical and simplified analysis of these data, storing them in a database for easy access. This approach not only eliminates the need for paid third-party programs but also significantly reduces the costs associated with PQ analysis by obviating the need for high-capacity processing computers. The project prototype thus suggests a promising path for improving efficiency and accessibility in PQ analysis. The results obtained were satisfactory, converting a dense dataset into a user-friendly analysis format, providing users with a more efficient, practical, and organized experience in interpreting their data.