Exportar este item: EndNote BibTex

Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5529
Tipo do documento: Dissertação
Título: Identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétrica
Autor: Dantas, Pierre Vilar 
Primeiro orientador: Silva Júnior, Waldir Sabino da
Primeiro membro da banca: Carvalho, Celso Barbosa
Segundo membro da banca: Santos, Eulanda Miranda dos
Resumo: Na técnica de identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétrica, inferimos o consumo dos dispositivos que compõem um sinal de consumo de energia elétrica. Essa técnica, também denominada de desagregação ou moni- toramento não intrusivo, é relevante porque viabiliza obtermos informação sobre o consumo energético individualizado de dispositivos, o que permite outras abordagens sobre o gerenciamento energético, viabiliza uso em redes inteligentes (smart grids) e internet das coisas (IoT). O problema de desagregação de energia pode ser tra- tado através de técnicas por dicionários onde extraímos representatividades de um conjunto de dados de consumo de energia elétrica e realizamos a desagregação. Em nossa proposta, podemos destacar duas contribuições. Na primeira, modificamos o algoritmo steady-state identification (SSI) para contemplar sinais com dimensões variáveis e, a seguir, realizamos uma análise de parâmetros que influenciam na for- mação dos dicionários e, por consequência, produzem diferentes desempenhos de desagregação. Na segunda, propomos uma metodologia de desagregação por análise de componentes principais. Os experimentos realizados, utilizando a base de dados REDD [1], demonstram que a proposta produz resultados de desagregação de maior acurácia, quando comparado com outras técnicas.
Abstract: The identification by decomposition of electricity consumption signals tech- nique, we estimate the consumption of devices that form a power consumption signal. This technique, that can be called disaggregation or nonintrusive load monitoring, is important because it makes possible obtain information about the individual energy consumption of devices, allowing other approaches like power management, use in smart grids and Internet of Things (IoT). Energy disaggregation problem can be approached through dictionaries techniques, which summarize the most significant characteristics of the signals involved to signal disaggregation. In our proposal, we highlight two contributions. In the first, we modify the steady-state identi- fication (SSI) algorithm to deal with signals with variable dimensions and, then, we conducted a parameter analysis that changes the dictionaries and consequently produces different performances of disaggregation. Second, we propose a disaggrega- tion methodology using principal component analysis (PCA). The experiments were made using REDD database [1] and they demonstrate that the proposal produces results with higher accuracy when compared with other techniques.
Palavras-chave: Análise de parâmetros
Análise de componentes principais
Análise singular espectral
Parameter analysis
Principal component analysis
Singular spectrum analysis
Área(s) do CNPq: ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELÉTRICA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Amazonas
Sigla da instituição: UFAM
Departamento: Faculdade de Tecnologia
Programa: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Citação: DANTAS, Pierre Vilar. Identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétrica. 2016. 78 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2016.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5529
Data de defesa: 29-Jun-2016
Aparece nas coleções:Mestrado em Engenharia Elétrica

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Dissertação - Pierre V. Dantas.pdf2,54 MBAdobe PDFThumbnail

Baixar/Abrir Pré-Visualizar


Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons