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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Lazzaretti, Andre Eugenio | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0003-1861-3369 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/7649611874688878 | - |
Autor(es): dc.contributor | Oroski, Elder | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0003-3169-7245 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/3724122963275678 | - |
Autor(es): dc.contributor | Lazzaretti, Andre Eugenio | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0003-1861-3369 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/7649611874688878 | - |
Autor(es): dc.contributor | Campos, Daniel Prado de | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0001-6233-6077 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/2260564602839139 | - |
Autor(es): dc.contributor | Oroski, Elder | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0003-3169-7245 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/3724122963275678 | - |
Autor(es): dc.contributor | Oleskovicz, Mario | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-0387-8930 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/5872571647194208 | - |
Autor(es): dc.contributor | Linhares, Robson Ribeiro | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-4256-3819 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/0625140430173288 | - |
Autor(es): dc.creator | Mulinari, Bruna Machado | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-21T22:02:06Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-21T22:02:06Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-02-10 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-02-10 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-09 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24175 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/666339 | - |
Descrição: dc.description | Due to the growing demand for electricity, energy efficiency programs have started to include energy management and conservation solutions. In order to collaborate in the awareness and management of consumers’ energy use, non-intrusive load monitoring techniques allow the individual consumption of devices in an installation to be informed to the user. To implement this approach, there are four main steps: data collection, event detection, feature extraction, and load identification. The performance of the last step depends on how the previous steps are performed, especially the feature extraction, which involves the quantitative description of the behavior of an electrical appliance, also defined as load signature. In this context, this work focuses on the development of two approaches based on load signatures called V-I trajectories. In the traditional extraction approach, new characteristics are proposed, for use in steady-state and transitory state of the load signature. The second approach consists in developing a method that describes the load signature itself, through the two-dimensional Fourier series (2D) descriptors. With those proposed approaches, the results in load identification are evaluated with different classifiers (k-nearest neighbors, Ensemble, decision tree, support vector machine, and linear discriminant analysis) for three distinct and publicly available databases. Besides the evaluation of computational resources of the proposed methods, such as time and memory in an embedded system, the robustness of the methods to noise insertion is evaluated. The results obtained for both methods, in most cases, present classification accuracy higher than 90%. Also, the use of computational resources provides competitive results when compared to another method in the literature (state-of-the-art), based on the Wavelet Transform. | - |
Descrição: dc.description | Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) | - |
Descrição: dc.description | Devido à crescente demanda de energia elétrica, programas de eficiência energética começaram a aderir a soluções de gerenciamento e conservação de energia. Para colaborar na conscientização e gerenciamento do uso da energia de consumidores, técnicas de monitoramento não-intrusivo de carga permitem que o consumo individualizado dos aparelhos de uma instalação sejam informados para o usuário. Para implementar tal abordagem existem quatro etapas fundamentais: aquisição de dados, detecção de eventos, extração de características e classificação de cargas. O desempenho da última etapa depende de como são realizadas as etapas anteriores, principalmente a etapa de extração de características que envolve a descrição quantitativa do comportamento, também denominado como assinatura de carga, de um aparelho elétrico. Nesse contexto, este trabalho se concentra no desenvolvimento de duas abordagens de extração de características baseadas nas assinaturas de cargas denominadas de trajetórias V-I. Pela abordagem tradicional de extração, novas características são propostas para utilização em estado estacionário e transitório dessa assinatura de carga. A segunda abordagem consiste no desenvolvimento de um método que descreve a própria assinatura de carga por meio dos descritores da Séries de Fourier bidimensional (2D). Com essas abordagens propostas, avaliaram-se os resultados na classificação de cargas com diferentes classificadores (k-vizinhos mais próximos, Ensemble, árvore de decisão, máquina de vetores suporte e análise de discriminante linear) para três bases de dados distintas e disponíveis publicamente. Além da avaliação dos recursos computacionais para os métodos propostos, como tempo e memória em um sistema embarcado, a robustez das metodologias à inserção de ruídos também foi avaliada. Os resultados obtidos para ambas as metodologias, na maioria dos casos, apresentam acurácias na etapa de classificação maiores que 90%. Adicionalmente, os resultados em termos de recursos computacionais se mostram competitivos quando comparados a outra metodologia existente na literatura, baseada na Transformada Wavelet. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Energia elétrica - Conservação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de reconhecimento de padrões | - |
Palavras-chave: dc.subject | Carga e distribuição elétrica - Classificação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Fourier, Séries de | - |
Palavras-chave: dc.subject | Métodos de simulação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Wavelets (Matemática) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric power - Conservation | - |
Palavras-chave: dc.subject | Pattern recognition systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric charge and distribution - Classification | - |
Palavras-chave: dc.subject | Fourier series | - |
Palavras-chave: dc.subject | Simulation methods | - |
Palavras-chave: dc.subject | Wavelets(Mathematics) | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::MEDICAO, CONTROLE, CORRECAO E PROTECAO DE SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia Elétrica | - |
Título: dc.title | Aplicação das trajetórias V-I para métodos de extração de características e classificação de cargas elétricas | - |
Título: dc.title | Application of V-I trajectory in feature extraction methods and electric load classification | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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