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Previous issue date: 2018-03-28 / Os sistemas não intrusivos de monitoramento de cargas elétricas (NILM) possuem aplicações variadas e apresentam benefícios tanto para as concessionárias de energia elétrica quanto para os consumidores, possibilitando um melhor e mais eficiente gerenciamento de carga pelo lado da demanda. Este trabalho visa à identificação de cargas utilizando a abordagem NILM, definindo e inserindo um novo tipo de identificação, a identificação ativa. Na identificação ativa de cargas, um sinal não natural é injetado no sistema, de forma que a análise da resposta do sistema possibilite a identificação das cargas elétricas da unidade consumidora. Este trabalho é fundamentado no estudo da reflectometria para a identificação ativa de cargas. A reflectometria e é baseado na análise comparativa realizada em relação a um sinal não natural inserido na linha de transmissão e o seu reflexo, possibilitando, entre outras coisas, a obtenção de um novo conjunto de características que podem, possivelmente, contribuir com a rotulação e a identificação de cargas em uma instalação elétrica. Dos métodos possíveis presentes na teoria de reflectometria, usa-se neste trabalho o método TDR, baseando-se em uma abordagem de um modelo genérico para estruturas complexas com n ramificações, as quais são subdivididas em grupos formados por duas cargas e um ponto de excitação, dando origem a um formato em Y. É feito o uso de modelos presentes na literatura e, a partir de simulações empregando alguns cenários, é feita a proposição de possíveis características a serem submetidas a sistemas dedicados à identificação de carga. Dentre as características propostas estão o coeficiente de reflexão da carga, o coeficiente de reflexão equivalente exatamente no ponto de ramificação, e a localização física da carga e do local onde ocorrem as ramificações. O trabalho contribui com o emprego de um processo ativo em um sistema NILM a fim de agregar mais parâmetros ao cojunto de características que determinam a assinatura elétrica de uma carga, viabilizando uma melhor taxa de sucesso dos sistemas de identificação quando, por exemplo, as cargas com alto grau de similaridade.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/8451 |
| Date | 28 March 2018 |
| Creators | OLIVEIRA, J. C. |
| Contributors | COURA, D. J. C., RAMOS, G. L., Cotrina, A, CELESTE, W. C. |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Energia, Programa de Pós-Graduação em Energia, UFES, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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