Desenvolvimento de base de dados e aplicação do método de Prony para extração de características e classificação de cargas elétricas - Ancelmo, Hellen Cristina (2020)
Diante da crescente demanda por energia no mundo todo, pesquisadores vêm desenvolvendo diferentes soluções de gerenciamento e conservação de energia. Técnicas como as de monitoramento não intrusivo de cargas podem auxiliar na avaliação mais detalhada do consumo, permitindo aplicar medidas de eficiência energética, reduzindo o consumo de determinados equipamentos com maior impacto no consumo global de energia. Neste tipo de abordagem, quatro principais fases são consideradas: coleta de dados, detecção de eventos, extração de características e identificação da carga. Neste contexto, este trabalho tem como proposta duas frentes principais: o desenvolvimento de uma base de dados simulada baseada em cargas residenciais e a aplicação do método matemático de Prony para extração de características. Na base de dados, as cargas foram modeladas em um software de transitórios elétricos, buscando sanar as principais limitações em bases de dados existentes na literatura, como: identificação de eventos de forma precisa (a nível de amostra), classes balanceadas e inserção de ruídos e harmônicos na rede. Como resultado foi obtida uma base de dados com seis sub-bases, com um cenário ideal, com a presença de indutância parasita, harmônicos na rede e diferentes níveis de ruído. Em seguida, utilizando métodos de extração e classificação de cargas da literatura foi possível analisar que a presença de não idealidades interfere diretamente na atuação do extrator de características e na identificação da carga. No desenvolvimento do extrator de características a partir do método de Prony, cinco diferentes soluções matemáticas do método foram comparadas: polinomial, mínimos quadrados, mínimos quadrados totais, Matrix Pencil e com base em filtros com resposta ao impulso de duração infinita. Ao analisar os resultados de classificação a partir deste método utilizando diferentes classificadores (k-Vizinhos mais Próximos, Árvores de Decisão, Ensemble, Análise de Discriminantes Lineares e Máquina de Vetor Suporte), os resultados alcançaram valores superiores 90% de acurácia na grande maioria dos casos avaliados. Cabe ressaltar que essa análise foi feita com diferentes bases de dados públicas, além da base de dados aqui proposta, demonstrando a viabilidade do uso prático do método proposto no contexto de classificação de cargas por meio de monitoramento não intrusivo.