dc.creator |
RODRIGUES, Rodrigo de Paula |
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dc.date.issued |
2020-12-18 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2261 |
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dc.description.abstract |
Non-intrusive load monitoring (NILM) systems have gained extensive interest due to their
potential role regarding power savings for residential customers. These systems, which are
mostly based on stages of detection and classification of transients on aggregated signals,
rely heavily on load signatures. In the literature, the image-based representations of voltagecurrent
(V-I) trajectories are claimed as the most effective individual steady-state signatures
for appliance classification. However, these representations inherit some drawbacks from
their generation process and they are thus incapable of inheriting all the information
encompassed by V-I trajectories. This work then proposes two steady-state appliance
signatures derived from the curvature scale space of V-I trajectories. These signatures aim to
improve the image representations of V-I trajectories by encompassing structural elements
related to the general shape of such trajectories as well as some characteristics neglected
during their generation. A group of load signatures formed from the proposed signatures
was evaluated on direct load classification and load disaggregation scenarios for four
publicly available datasets. The results achieved by the proposed representations surpassed
the sole employment of a reference image-based V-I signature for all the test scenarios
executed. Also, some of the evaluated signatures outperformed all known proposals that are
exclusively based on steady-state signatures for load classification on a given benchmark
dataset as well as on two other public datasets. |
pt_BR |
dc.description.sponsorship |
Agência 1 |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Universidade Federal de Itajubá |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.subject |
Monitoramento não invasivo |
pt_BR |
dc.subject |
Assinatura de cargas elétricas |
pt_BR |
dc.subject |
Classificação de cargas elétricas |
pt_BR |
dc.subject |
Trajetória tensão-corrente |
pt_BR |
dc.subject |
Espaço de escalas de curvatura |
pt_BR |
dc.title |
Assinaturas baseadas no espaço de escalas de curvatura aplicadas ao monitoramento não invasivo de cargas elétricas residenciais |
pt_BR |
dc.type |
Tese |
pt_BR |
dc.date.available |
2021-02-02 |
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dc.date.available |
2021-02-02T12:10:42Z |
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dc.date.accessioned |
2021-02-02T12:10:42Z |
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dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/3459819710852051 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
SILVEIRA, Paulo Márcio da |
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dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/3583817683372046 |
pt_BR |
dc.description.resumo |
Os sistemas de monitoramento não invasivo de cargas elétricas (MNICE) têm recebido
extensivo interesse em função de seu potencial em prover informações que podem resultar
em economia no consumo de energia elétrica residencial. Esses sistemas são baseados na
análise de sinais agregados de consumo de energia elétrica e, em sua grande parte, também
em etapas de detecção e de classificação de transientes em tais sinais, o que os torna
fortemente dependentes de assinaturas de cargas elétricas residenciais. Na literatura, as
trajetórias tensão-corrente (V-I) são assumidas como as representações mais completas para
cargas elétricas residenciais, de tal modo que suas representações em imagem são supostas
como as assinaturas de estado estacionário mais efetivas para cargas elétricas residenciais.
No entanto, essas assinaturas herdam limitações de seus processos de obtenção que as
tornam incapazes de incorporar toda a informação contida nas trajetórias que representam.
Este trabalho de tese então propõe duas novas assinaturas de estado estacionário para
cargas elétricas residenciais, as quais são pretendidas como melhorias para as assinaturas em
imagem citadas. As assinaturas propostas são derivadas do espaço de escalas de curvatura
de trajetórias tensão-corrente e assim são capazes de realçar a representação de elementos
estruturais quanto à forma geral de tais trajetórias. Elas também são capazes de incorporar
certas características negligenciadas pelas representações em imagem de tais trajetórias.
Um conjunto de assinaturas derivado das assinaturas propostas foi avaliado em cenários
com dados submedidos e também com dados de consumo agregado provenientes de quatro
bases de dados públicas. Os resultados obtidos pelas assinaturas avaliadas superaram o
desempenho obtido pelo emprego isolado de uma representação em imagem da trajetória
V-I adotada como referência. Ademais, alguns dos resultados obtidos também suplantaram
trabalhos de estado da arte em três bases de dados, dentre elas uma base de dados que é
tida como de referência para testes de classificação de cargas elétricas residenciais. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
pt_BR |
dc.publisher.program |
Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia Elétrica |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UNIFEI |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA |
pt_BR |
dc.relation.references |
RODRIGUES, Rodrigo de Paula. Assinaturas baseadas no espaço de escalas de curvatura aplicadas ao monitoramento não invasivo de cargas elétricas residenciais. 2020. 148 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2020. |
pt_BR |