Contribuitions and developments on nonintrusive load monitoring

• Autor(a) principal: Caldeira, Juliano Freitas
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/11675
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::MEDIDAS ELETRICAS, MAGNETICAS E ELETRONICAS INSTRUMENTACAO; Engenharia elétrica; Aprendizado de máquina; Monitoramento de carga não invasiva; Rede inteligente

Eficiência energética é um assunto essencial na agenda mundial. No Brasil, o desperdício de energia no setor residencial é estimado em 15%. Estudos indicaram que maiores ganhos em eficiência são conseguidos quando o usuário recebe as informações de consumo detalhadas por cada aparelho, provocando mudanças comportamentais e incentivando os consumidores na conservação de energia. Monitoramento não intrusivo de cargas (NILM da sigla em inglês) é um termo relativamente novo. A sua finalidade é inferir o consumo de um ambiente até observar os consumos individualizados de cada equipamento utilizando-se de apenas um único ponto de medição. Métodos sofisticados têm sido propostos para inferir quando os aparelhos são ligados e desligados em um ambiente. Dentro deste contexto, este trabalho apresenta uma metodologia para a definição de um conjunto mínimo de características elétricas e sua taxa de extração que reduz a quantidade de dados a serem transmitidos e armazenados em servidores de processamento de dados, preservando níveis equivalentes de acurácia. São utilizadas diferentes técnicas de aprendizado de máquina visando à caracterização e solução do problema. Como adendo ao trabalho, apresenta-se um banco de dados de eletrodomésticos brasileiros, com amostras de equipamentos nacionais para desenvolvimentos futuros em NILM, além de um medidor inteligente de baixo custo para desagregação de cargas, visando tornar o consumo de energia mais sustentável.