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Type: TESE DIGITAL
Degree Level: Doutorado
Title: Sistema de monitoramento de cargas residenciais usando informações on-off e modelos de consumo
Title Alternative: Residential load monitoring system using on-off information and comsuption patterns
Author: Azzini, Hader Aguiar Dias, 1986-
Advisor: Silva, Luiz Carlos Pereira da, 1972-
Abstract: Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um novo sistema para monitoramento e gerenciamento de cargas elétricas residenciais. O foco ao longo deste desenvolvimento é uma relação de compromisso entre intrusividade e precisão. A ideia básica é unir as melhores características de dois tipos de monitoramento, Intrusivo e Não Intrusivo. O Monitoramento Intrusivo mede cada equipamento individualmente e apenas organiza as medidas efetuadas, sendo assim é um sistema preciso e consequentemente mais caro, porém, computacionalmente mais simples. O Monitoramento Não Intrusivo tem como objetivo estimar o consumo de cada carga reconhecendo suas características de funcionamento através de medidas efetuadas no ramal principal da instalação elétrica. Como o Monitoramento Não Intrusivo faz uso de apenas um sensor, é um sistema mais barato e menos preciso, porém é computacionalmente mais complexo. O principal resultado deste trabalho é uma nova abordagem para o monitoramento usando informações ON-OFF e modelos de consumo previamente obtidos. Os modelos de consumo obtidos em uma fase de treinamento são combinados com a informação sobre o status do equipamento (ON ou OFF) para gerar curvas de carga individuais. A abordagem proposta tem baixo custo computacional e um erro médio de 6% em comparação com erros de 10% a 15% das metodologias de Monitoramento Intrusivo mais eficientes. A detecção do status ON-OFF do equipamento pode ser feita usando sensores fáceis de instalar e de custo unitário de menos de US$ 5, enquanto os sensores disponíveis para monitorar o consumo individual por equipamento atualmente custam em média US$ 45. Como as curvas de carga são individuais, o desempenho não piora se a quantidade de equipamentos aumentar ou se algum equipamento não for monitorado. Assim, o sistema de monitoramento pode ser facilmente atualizado se uma nova carga for adicionada. A abordagem proposta mantém um bom desempenho considerando taxas de amostragem de 1 a 5 segundos

Abstract: This works presents the development of a new system for monitoring and managing residential electrical loads. The work aims to seek a compromise between accuracy and intrusiveness. The basic idea is to combine the best features of two types of monitoring, Intrusive and Non-Intrusive. The Intrusive Monitoring measures each device individually and only organizes the measured values, thus it is an accurate and more expensive technology, but computationally simpler. The Non-Intrusive Monitoring aims to estimate consumption of each load by recognizing their operating characteristics through measurements performed at the primary extension wiring. As the Non-Intrusive Monitoring makes use of only one sensor it is a cheaper system, less accurate but computationally more complex. The principal result of this work is a new approach to load monitoring and disaggregation using ON-OFF information and previously obtained consumption models. The models obtained in a previous he training phase are combined with the information about the equipment status (ON or OFF) to generate individual load curves. The proposed approach has a low computational cost and a average error of 6% compared to errors from 10% to 15% of the most efficient disaggregation methodologies. The ON-OFF detection of the equipment can be done using easy-to-deploy sensors and unit costs of less than US$5, while the sensors available for monitoring the individual consumption of the equipment currently cost US$45 on average. As the load curves are individual, the performance does not worsen if the amount of equipment increases or if there is any equipment unmonitored. Thus, the monitoring system can be easily upgraded if a new load is added. The proposed approach maintains a good performance considering the sample rate from 1 to 5 seconds
Subject: Energia - Consumo
Energia - Medição
Automacao residencial
Mineração de Dados
Eficiência energética
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: AZZINI, Hader Aguiar Dias. Sistema de monitoramento de cargas residenciais usando informações on-off e modelos de consumo. 2017. 1 recurso online (103 p.). Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/331206>. Acesso em: 3 set. 2018.
Date Issue: 2017
Appears in Collections:FEEC - Tese e Dissertação

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