Rede neural convolucional aplicada à identificação de equipamentos residenciais para sistemas de monitoramento não-intrusivo de carga

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: PENHA, Deyvison de Paiva
• Orientador(a): CASTRO, Adriana Rosa Garcez
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
• Departamento: Instituto de Tecnologia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Redes Neurais Convolucionais; Identificação de Equipamentos Residenciais; Monitoramento Não-Intrusivo de Cargas; Non- Intrusive Load Monitoring (NILM)
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::TRANSMISSAO DA ENERGIA ELETRICA, DISTRIBUICAO DA ENERGIA ELETRICA
• Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10063

Este trabalho apresenta a proposta de uma nova metodologia para identificação de equipamentos residenciais em sistemas de Monitoramento Não-Intrusivo de cargas. O sistema é baseado em uma Rede Neural Convolucional para classificação dos equipamentos, que utilizam, diretamente como entradas para o sistema, os dados do sinal transitório de potência de 7 equipamentos obtidos no momento em que estes são ligados em uma residência. A metodologia foi desenvolvida usando dados de um banco de dados público (REED) que apresenta dados coletados a uma baixa frequência (1 Hz). Os resultados obtidos na base de dados de testes apresentam acurácia superior a 90%, indicando que o sistema proposto é capaz de realizar a tarefa de identificação, além disso os resultados apresentados são considerados satisfatórios quando comparados com os resultados já apresentados na literatura para o problema em questão.