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

Romik Polgliane de Souza¹; Daniel Cruz Cavalieri¹; Cassius Zanetti Resende¹

¹ IFES - INSTITUTO FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO

Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0735

Resumo

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.

Palavras-chave: Rede Neural Autoencoder; Smart Grid; MODWT (Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform)