Rede neural convolucional aplicada à identificação de equipamentos residenciais para sistemas de monitoramento não-intrusivo de carga

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2018-04-03

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Universidade Federal do Pará

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PENHA, Deyvison de Paiva. Rede neural convolucional aplicada à identificação de equipamentos residenciais para sistemas de monitoramento não-intrusivo de carga. Orientadora: Adriana Rosa Garcez Castro. 2018. 55 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Belém, 2018. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10063. Acesso em:.

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Este trabalho apresenta a proposta de uma nova metodologia para identificação de equipamentos residenciais em sistemas de Monitoramento Não-Intrusivo de cargas. O sistema é baseado em uma Rede Neural Convolucional para classificação dos equipamentos, que utilizam, diretamente como entradas para o sistema, os dados do sinal transitório de potência de 7 equipamentos obtidos no momento em que estes são ligados em uma residência. A metodologia foi desenvolvida usando dados de um banco de dados público (REED) que apresenta dados coletados a uma baixa frequência (1 Hz). Os resultados obtidos na base de dados de testes apresentam acurácia superior a 90%, indicando que o sistema proposto é capaz de realizar a tarefa de identificação, além disso os resultados apresentados são considerados satisfatórios quando comparados com os resultados já apresentados na literatura para o problema em questão.

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PENHA, Deyvison de Paiva. Rede neural convolucional aplicada à identificação de equipamentos residenciais para sistemas de monitoramento não-intrusivo de carga. Orientadora: Adriana Rosa Garcez Castro. 2018. 55 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Belém, 2018. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10063. Acesso em:.