IDENTIFICAÇÃO NÃO INTRUSIVA DE CARGAS ELÉTRICAS USANDO TRANSFORMADA MODWT E REDE NEURAL AUTOENCODER

  • ROMIK POLGLIANE DE SOUZA IFES - INSTITUTO FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO
  • DANIEL CRUZ CAVALIERI IFES - INSTITUTO FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO
  • CASSIUS ZANETTI RESENDE IFES - INSTITUTO FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO
Keywords: Rede Neural Autoencoder, Smart Grid, MODWT (Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform)

Abstract

A caracterização das cargas elétricas oferece informações detalhadas sobre o uso residencial da energia elétrica e é uma das principais etapas do monitoramento não-intrusivo (NILM). Este trabalho propõe uma assinatura para as correntes elétricas dos equipamentos, através da aplicação da transformada MODWT (Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform). A tarefa de classificação foi executada utilizando Redes Neurais Auto-encoders. Os resultados encontrados demonstram que o algoritmo proposto possui assertividade acima de 86,5% para cargas elétricas reais.

Published
2020-09-07
Section
Articles