Aplicação de Rede Bayesiana para detecção não intrusiva de acionamento de cargas elétricas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Riechel, Tiago Luis
Orientador(a): Franco, Denis Teixeira
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pelotas
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação
Departamento: Centro de Desenvolvimento Tecnológico
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/4357
Resumo: O monitoramento de cargas elétricas objetiva identificar o acionamento de equipamentos a partir de dados referentes ao consumo dos mesmos. Esse processo é realizado por sistemas de aquisição de dados, que podem ser intrusivos ou não intrusivos e aplicados em qualquer etapa dos sistemas de geração e distribuição de energia. A implementação de um sistema de monitoramento não intrusivo junto ao medidor de energia de residências, coleta, em tempo real, dados das cargas elétricas. Os dados coletados alimentam algoritmos, que após serem treinados, são capazes de reconhecer e identificar cargas elétricas. O sistema desenvolvido neste trabalho é capaz de lidar com a incerteza na identificação das cargas aplicando técnicas de inteligência artificial conhecidas como redes bayesianas. Tratam-se de grafos acíclicos orientados que expressam, através de tabelas de probabilidade condicional, o grau de crença que se tem a respeito de determinados fatos. A inferência exata em tais redes, ainda que simples, é quase sempre intratável. Neste trabalho é aplicada, então, inferência aproximada por simulação de cadeia de Markov Monte Carlo. Um sistema completo é desenvolvido e aplicado a uma rede simplificada. Os resultados mostram que a metodologia empregada é adequada para a detecção do acionamento das cargas.