Desenvolvimento de base de dados e aplicação do método de Prony para extração de características e classificação de cargas elétricas

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorLazzaretti, Andre Eugenio-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0003-1861-3369-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/7649611874688878-
Autor(es): dc.contributorOroski, Elder-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0003-3169-7245-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/3724122963275678-
Autor(es): dc.contributorLazzaretti, Andre Eugenio-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0003-1861-3369-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/7649611874688878-
Autor(es): dc.contributorPottker, Fabiana-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0002-3578-682X-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/5840492597831702-
Autor(es): dc.contributorMoreto, Miguel-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0002-1914-2426-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/4853832668516720-
Autor(es): dc.creatorAncelmo, Hellen Cristina-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T22:03:40Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T22:03:40Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-02-10-
Data de envio: dc.date.issued2021-02-10-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-17-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24176-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/666908-
Descrição: dc.descriptionIn face of the growing demand for energy worldwide, researchers have been developing different energy management and conservation systems. Techniques such as non-intrusive load monitoring can assist in a more detailed assessment of consumption, allowing the application of energy efficiency measures, reducing the consumption of certain equipment with a greater impact on global energy consumption. In this type of approach, four main phases are considered: data collection, event detection, feature extraction, and load identification. In this context, this work proposes two main contributions: the development of a simulated database based on residential loads and the application of the Prony’s mathematical method to extract features. Regarding the database, loads are modeled in a software that allows electrical transients modeling, seeking to improve the main limitations in existing databases in the literature, such as: precise identification of events (at sample level), balanced classes, and insertion of noise and harmonics in the waveforms. As a result, a database with six sub-bases is obtained with: an ideal scenario; the presence of leakage inductance; harmonics in the network; and different noise levels. Then, using the extraction methods and load classification from the literature, it is possible to analyze whether the presence of non-idealities directly interferes on the performance of the feature extractor and load identification. In the development of the feature extractor using the Prony’s method, five different mathematical solutions are compared: polynomial, least squares, total least squares, matrix pencil and based on infinite response filters. By analyzing the classification results using this method with different classifiers (k-Nearest Neighbors, Decision Trees, Ensemble, Linear Discriminant Analysis, and Support Vector Machine), the results reached values above 90% accuracy in the vast majority of evaluated cases. It is worth mentioning that this analysis was carried out with different public databases, in addition to the database proposed here, demonstrating the feasibility of the practical use of the proposed method in the context of load classification through non-intrusive monitoring.-
Descrição: dc.descriptionAgência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL)-
Descrição: dc.descriptionDiante da crescente demanda por energia no mundo todo, pesquisadores vêm desenvolvendo diferentes soluções de gerenciamento e conservação de energia. Técnicas como as de monitoramento não intrusivo de cargas podem auxiliar na avaliação mais detalhada do consumo, permitindo aplicar medidas de eficiência energética, reduzindo o consumo de determinados equipamentos com maior impacto no consumo global de energia. Neste tipo de abordagem, quatro principais fases são consideradas: coleta de dados, detecção de eventos, extração de características e identificação da carga. Neste contexto, este trabalho tem como proposta duas frentes principais: o desenvolvimento de uma base de dados simulada baseada em cargas residenciais e a aplicação do método matemático de Prony para extração de características. Na base de dados, as cargas foram modeladas em um software de transitórios elétricos, buscando sanar as principais limitações em bases de dados existentes na literatura, como: identificação de eventos de forma precisa (a nível de amostra), classes balanceadas e inserção de ruídos e harmônicos na rede. Como resultado foi obtida uma base de dados com seis sub-bases, com um cenário ideal, com a presença de indutância parasita, harmônicos na rede e diferentes níveis de ruído. Em seguida, utilizando métodos de extração e classificação de cargas da literatura foi possível analisar que a presença de não idealidades interfere diretamente na atuação do extrator de características e na identificação da carga. No desenvolvimento do extrator de características a partir do método de Prony, cinco diferentes soluções matemáticas do método foram comparadas: polinomial, mínimos quadrados, mínimos quadrados totais, Matrix Pencil e com base em filtros com resposta ao impulso de duração infinita. Ao analisar os resultados de classificação a partir deste método utilizando diferentes classificadores (k-Vizinhos mais Próximos, Árvores de Decisão, Ensemble, Análise de Discriminantes Lineares e Máquina de Vetor Suporte), os resultados alcançaram valores superiores 90% de acurácia na grande maioria dos casos avaliados. Cabe ressaltar que essa análise foi feita com diferentes bases de dados públicas, além da base de dados aqui proposta, demonstrando a viabilidade do uso prático do método proposto no contexto de classificação de cargas por meio de monitoramento não intrusivo.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCuritiba-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectCarga e distribuição elétrica - Classificação-
Palavras-chave: dc.subjectEnergia elétrica - Conservação-
Palavras-chave: dc.subjectEnergia elétrica - Consumo-
Palavras-chave: dc.subjectBase de dados - Simulação por computador-
Palavras-chave: dc.subjectModelos matemáticos-
Palavras-chave: dc.subjectIndutância-
Palavras-chave: dc.subjectTransitórios (Eletricidade)-
Palavras-chave: dc.subjectHarmônicos (Ondas elétricas)-
Palavras-chave: dc.subjectElectric charge and distribution - Classification-
Palavras-chave: dc.subjectElectric power - Conservation-
Palavras-chave: dc.subjectElectric power consumption-
Palavras-chave: dc.subjectData bases - Computer simulation-
Palavras-chave: dc.subjectMathematical models-
Palavras-chave: dc.subjectInductance-
Palavras-chave: dc.subjectTransients (Electricity)-
Palavras-chave: dc.subjectHarmonics (Electric waves)-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia Elétrica-
Título: dc.titleDesenvolvimento de base de dados e aplicação do método de Prony para extração de características e classificação de cargas elétricas-
Título: dc.titleDevelopment of database and application of the Prony’s method for feature extraction and classification of electric loads-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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