Identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétrica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Dantas, Pierre Vilar
Data de Publicação: 2016
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/7916984788683680
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
Texto Completo: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5529
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.
id UFAM_19bd156b0e81be1a06454d67c2eb4097
oai_identifier_str oai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/5529
network_acronym_str UFAM
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
repository_id_str 6592
spelling Identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétricaAnálise de parâmetrosAnálise de componentes principaisAnálise singular espectralParameter analysisPrincipal component analysisSingular spectrum analysisENGENHARIAS: ENGENHARIA ELÉTRICANa 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.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.Universidade Federal do AmazonasFaculdade de TecnologiaBrasilUFAMPrograma de Pós-graduação em Engenharia ElétricaSilva Júnior, Waldir Sabino dahttp://lattes.cnpq.br/2925380715531711Carvalho, Celso BarbosaSantos, Eulanda Miranda dosDantas, Pierre Vilarhttp://lattes.cnpq.br/79169847886836802017-02-21T12:37:57Z2016-06-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfDANTAS, 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.http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5529porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2018-08-16T17:52:17Zoai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/5529Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://200.129.163.131:8080/PUBhttp://200.129.163.131:8080/oai/requestddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.bropendoar:65922018-08-16T17:52:17Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false
dc.title.none.fl_str_mv Identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétrica
title Identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétrica
spellingShingle Identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétrica
Dantas, Pierre Vilar
Análise de parâmetros
Análise de componentes principais
Análise singular espectral
Parameter analysis
Principal component analysis
Singular spectrum analysis
ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELÉTRICA
title_short Identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétrica
title_full Identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétrica
title_fullStr Identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétrica
title_full_unstemmed Identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétrica
title_sort Identificação por decomposição de sinais de consumo de energia elétrica
author Dantas, Pierre Vilar
author_facet Dantas, Pierre Vilar
http://lattes.cnpq.br/7916984788683680
author_role author
author2 http://lattes.cnpq.br/7916984788683680
author2_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Silva Júnior, Waldir Sabino da
http://lattes.cnpq.br/2925380715531711
Carvalho, Celso Barbosa
Santos, Eulanda Miranda dos
dc.contributor.author.fl_str_mv Dantas, Pierre Vilar
http://lattes.cnpq.br/7916984788683680
dc.subject.por.fl_str_mv Análise de parâmetros
Análise de componentes principais
Análise singular espectral
Parameter analysis
Principal component analysis
Singular spectrum analysis
ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELÉTRICA
topic Análise de parâmetros
Análise de componentes principais
Análise singular espectral
Parameter analysis
Principal component analysis
Singular spectrum analysis
ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELÉTRICA
description 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.
publishDate 2016
dc.date.none.fl_str_mv 2016-06-29
2017-02-21T12:37:57Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv 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.
http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5529
identifier_str_mv 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.
url http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5529
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Amazonas
Faculdade de Tecnologia
Brasil
UFAM
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Amazonas
Faculdade de Tecnologia
Brasil
UFAM
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
instname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)
instacron:UFAM
instname_str Universidade Federal do Amazonas (UFAM)
instacron_str UFAM
institution UFAM
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)
repository.mail.fl_str_mv ddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.br
_version_ 1809732019922403328