Fundação de Amparo a Pesquisa no Estado do Rio Grande do Sul / Electricity consumption in homes and workplaces has been growing steadily over the
decades and attitudes to reduce these costs should be taken. An interesting solution is to provide
to electricity users, and also to the energy company, detailed data of individual consumption of
each electrical appliance. To accomplish this, researchers in the field have focused their efforts
on non-intrusive methods of load identification, where a single energy meter is able to
desagreggate the appliances by monitoring the total consumption of electricity of that location.
Non-intrusive methods are easy to install and demand little maintenance, but require a
robust method for identifying these loads. Therefore, the aim of this work is to investigate nonintrusive
methods of recognition of electrical appliances to find the desaggregated consumption
of these loads. Among these methods, there are the already widely used image recognition
pattern methods, that now are been used also to detect electrical devices. In this paper, two of
these techniques are discussed, the Principal Component Analisys, a classical method in the literature,
and the Vector Projection Length, a completely new method and never used in the loads
recognition field before. Current and voltage data were collected from 16 residential appliances,
involving all types of loads (resistive, inductive, electronic and hybrid/other types). These data
were used as training samples and test samples (unknown samples). A study is carried out using
the current and also the power, independently, as load signatures. Also, a comparative analysis
of the results of signatures in the time domain and time-frequency (Stowkwell transform)
is conducted. As the main contributions to this work, we verified that the Vector Projection
Length for load identification is quite feasible, with results up to 96% of tested appliances being
identified. However, the results with Principal Component Analisys did not presented the same
performance, reaching only 81% of accuracy rate. Comparing the signatures, it became clear
that one should use the current in the time-frequency domain for better performance. Neither
the use of power, or the time domain obtained satisfactory results of load identification when
applying image pattern recognition techniques to load recognition. / O consumo de eletricidade em residências e ambientes de trabalho vem crescendo continuamente
ao longo das décadas e atitudes para reduzir estes gastos devem ser tomadas. Uma
solução interessante é fornecer aos usuários de energia elétrica, e também à própria concessionária,
dados detalhados de consumo individual de cada equipamento elétrico. Para alcançar
este objetivo, pesquisadores na área tem focado seus esforços em métodos não-intrusivos de
identificação das cargas (equipamentos elétricos), onde um único medidor de energia é capaz
de desagregar os equipamentos através do monitoramento do consumo total de energia elétrica
daquele local. Métodos não-intrusivos são de fácil instalação e de pouca manutenção, porém
requerem um robusto método de identificação destas cargas. Portanto, o objetivo deste trabalho
é investigar métodos não-intrusivos de reconhecimento de equipamentos elétricos para
encontrar o consumo desagregado destas cargas. Dentre estes métodos, existem os já muito
utilizados no reconhecimento de padrões em imagens, mas que agora tem sido também usados
para detectar cargas elétricas. Neste trabalho duas destas técnicas são abordadas, a Principal
Component Analisys, método clássico na literatura, e o Vector Projection Length, um método
completamente novo e nunca usado no reconhecimento de cargas. Coletou-se dados de corrente
e tensão de 16 equipamentos elétricos residenciais dos mais variados tipos, envolvendo todos os
tipos de cargas existentes (resistivas, indutivas, eletrônicas e híbridas/outros tipos). Estes dados
coletados foram utilizados como amostras de treinamento e amostras de teste (amostras desconhecidas).
Como assinatura das cargas é realizado um estudo empregando corrente e também
potência, de forma independente. Ainda, uma análise comparativa de resultados das assinaturas
no domínio do tempo e do tempo-frequência (Transformada de Stowkwell) é conduzido. Como
principais contribuições para este trabalho obteve-se que o uso do Vector Projection Length na
identificação de equipamentos é bastante viável, com resultados de até 96% dos equipamentos
testados sendo identificados. Já os resultados com o Principal Component Analisys ficaram
abaixo de seu concorrente, atingindo 81% de taxa de acertos. Comparando as assinaturas, ficou
claro que deve-se utilizar a corrente no domínio do tempo-frequência para uma melhor performance.
Nem o uso da potência, nem o domínio do tempo obtiveram resultados satisfatórios de
identificação quando empregados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/8580 |
| Date | 19 February 2016 |
| Creators | Borin, Vinicius Pozzobon |
| Contributors | Campos, Alexandre, Barriquello, Carlos Henrique, Machado, Renato, Denardin, Gustavo Weber, Martins, Mário Lúcio da Silva |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFSM, BR, Engenharia Elétrica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 300400000007, 400, 500, 300, 300, 300, 300, 300, 272a7edd-3c46-4479-b573-4cd18bb0b376, 9bbc2094-748c-4a2d-8216-9836b63d9495, 04c94bff-bf51-45c8-99f9-66544f525c19, 1664f8e7-ae72-4e98-9b63-07892c66826d, a289b01f-d097-4f5d-90a8-af90d6cfbee8, 07184d01-606c-4427-984b-c3907dc6ba4d |
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