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Previous issue date: 2015-11-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Electricity in Brazil is mostly generated by hydroelectric plants that depend on the volume of water in their reservoirs. Due to the fact that rainfall is decreasing, other methods with higher costs to generate energy are required. These costs are passed to users, increasing the energy bill. Futhermore, the wasting of energy and overconsumption also contribute to increase the energy bill. At the same time, the wasting of energy are not noticed by the user. To avoid such wasting, an alert could be sent as soon as an anomalous event is detected. In this way, we propose a system that sends an alert of any novelty detection in energy consumption through the analysis of the methods Sliding Window, Exponentially Weighted Moving Averages, Clustering, Average per Circle, Average per Stage, Gauss Distribution and Self-Organizing Novelty Detection. Results demonstrate that the methods evaluated are efficient in real time detection of novelties, presenting 90% of accuracy and 10% of recall, besides a low delay to send the alert. / A energia elétrica no Brasil é gerada em sua maioria pelas usinas hidrelétricas. Essas hidrelétricas dependem do volume de água dos reservatórios para a geração de energia e, devido à diminuição dos índices pluviométricos, métodos alternativos de geração com custos mais altos são necessários. Esses custos são repassados para os usuários, encarecendo a conta de energia elétrica. Além disso, podemos atribuir o aumento da conta de energia elétrica também ao consumo exagerado e ao desperdício de energia, que muitas vezes pode não ser notado devido ao aumento ser gerado por falha elétrica ou humana, como o esquecimento da porta da geladeira aberta, por exemplo. Partindo da hipótese de que cada equipamento eletrônico apresenta um padrão no consumo energético, um alerta poderia ser enviado ao usuário caso o comportamento padrão fosse alterado. Sendo assim, neste trabalho é proposto um sistema que realiza detecções nas alterações no comportamento do consumo de energia elétrica dos aparelhos eletrônicos, de forma que alertas sejam enviados para o usuário. Para detectar a alteração de comportamento do consumo de energia elétrica dos aparelhos eletrônicos foram implementados sete métodos consolidados na literatura: Janela Deslizante, Exponentially Weighted Moving Averages (EWMA), Agrupamento, Média por Ciclo, Média por Estágio, Distribuição Gaussiana e Self-Organizing Novelty Detection (SONDE). Os experimentos demonstraram que os métodos foram eficientes na detecção de novidade em tempo real apresentando taxa de detecção das alterações comportamentais acima de 90% e falso-positivo abaixo de 10%, além de um tempo médio de resposta baixo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/7906 |
| Date | 19 November 2015 |
| Creators | Luz, Thamires de Campos |
| Contributors | Verdi, Fabio Luciano, Almeida, Tiago Agostinho de |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Câmpus Sorocaba, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (Campus SOROCABA), UFSCar |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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