Modelagem computacional para a identificação não intrusiva de cargas residenciais utilizando redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Dambros, Willian Henrique
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Ciências Exatas e da terra
Modelagem matemática
Monitoramento de cargas intrusivo
monitoramento de cargas não intrusivo
redes neurais artificiais
Link de acesso: https://bibliodigital.unijui.edu.br/items/ab5b12a2-fd23-472d-aa3b-6317f4c239f3
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Resumo: 89 f.
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spelling Modelagem computacional para a identificação não intrusiva de cargas residenciais utilizando redes neurais artificiaisCiências Exatas e da terraModelagem matemáticaMonitoramento de cargas intrusivomonitoramento de cargas não intrusivoredes neurais artificiais89 f.O consumo de energia elétrica residencial no Brasil aumentou cerca de 70% entre os anos de 1998 e 2018. Entre os fatores que contribuíram para isso destacam-se o crescimento populacional, o crescimento econômico e o desperdício de energia elétrica. O uso racional e o planejamento da utilização/consumo da energia elétrica são essenciais para minimizar os impactos desse crescimento. Para auxiliar nessa tarefa, o monitoramento de cargas elétricas residenciais permite observar um conjunto de informações úteis, e quanto mais detalhada, melhor as condições de planejamento e de diagnóstico. Nesse sentido, existem duas formas de realizar essa tarefa: o monitoramento de cargas intrusivo (Intrusive Load Monitoring ILM), que realiza a medição através de sensores individuais para cada equipamento, e, o monitoramento de cargas não intrusivo (Non Intrusive Load Monitoring - NILM), que utiliza um único sensor instalado junto ao ponto de entrada de energia. Este trabalho apresenta o desenvolvimento da modelagem de um sistema elétrico residencial e propõe o monitoramento não intrusivo de cargas residenciais, em baixa frequência de amostragem, utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs). Para isso, são utilizadas duas técnicas de treinamento de RNAs de forma a identificar e classificar as mesmas, de acordo com suas características. Os resultados obtidos demostram que a implementação de um sistema NILM com baixa taxa de amostragem, utilizando RNA permite identificar um conjunto de cargas distintas com erro quadrático médio inferior a 1%.2021-02-23T13:53:45Z2020-09-252021-02-23T13:53:45Z2021-02-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://bibliodigital.unijui.edu.br/items/ab5b12a2-fd23-472d-aa3b-6317f4c239f3https://bibliodigital.unijui.edu.br:8443/xmlui/handle/123456789/7020Dissertação;Dambros, Willian Henriqueporreponame:Repositório Institucional da UNIJUIinstname:Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (UNIJUI)instacron:UNIJUIinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-04-30T18:27:11Zoai:bibliodigital.unijui.edu.br:123456789/7020Repositório InstitucionalPUBhttps://bibliodigital.unijui.edu.br:8443/oai/requestbiblio@unijui.edu.bropendoar:2025-04-30T18:27:11Repositório Institucional da UNIJUI - Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (UNIJUI)false
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