The Implementation Internet of Things(IoT) Technology in Real Time Monitoring of Electrical Quantities

Despa, Dikpride; Nama, Gigih Forda; Muhammad, Meizano Ardhi; Anwar, Khaidir

doi:10.1088/1757-899x/335/1/012063

Cited by 20 publications

(8 citation statements)

References 2 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Before converting a traditional system to a digitized system, it is much important to calculate each electrical quantity [7]. If appropriate awareness of all electrical quantities is known, then oscillation in charges can be controlled manually.…”

Section: Literature: a Brief Reviewmentioning

confidence: 99%

“…After this way of automatic conversion, any information change in electrical quantity will be sent via the application platform. erefore, the method will be time-consuming, and there is a need to control only essential quantity instead of all quantity [7]. But the method will create misperception in case if electrical quantity is assorted.…”

Section: Literature: a Brief Reviewmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

An Intellectual Energy Device for Household Appliances Using Artificial Neural Network

Manoharan¹,

Teekaraman

Kuppusamy³

et al. 2021

Mathematical Problems in Engineering

View full text Add to dashboard Cite

This article highlights the importance of implementing intelligent monitoring devices with the internet of things (IoT) for observing the amount of charges on different appliances in each household. In India, it has been observed that 20% of power is wasted due to commercial appliances where the amount of charge flow is much excess to corresponding appliances. Therefore, to perceive information about the flow of charges, it is necessary to implement an intelligent device, and it is possible to obtain exact information on the flow of charges with the help of wireless sensor networks (WSN). Even most of the researchers have developed an intelligent device for monitoring the amount of charges but delay, energy consumption, and cost of implementation are much higher. It is always necessary to extract precise information at corresponding time periods for reducing the delay in packet transmission of a specific network. To excerpt such real-time data in the network layer, an active procedure should be followed by integrating dissimilar network areas inside a single cluster, and binary coded artificial neural network (BCANN) is introduced to acquire information about hidden layers. To prove the effect of such integration process, several tests have been prepared using online and offline analyses where simulation results prove to be much effective in case of all different scenarios to an extent of 52.4% when compared to existing methods.

show abstract

Section: Literature: a Brief Reviewmentioning

confidence: 99%

Section: Literature: a Brief Reviewmentioning

confidence: 99%

An Intellectual Energy Device for Household Appliances Using Artificial Neural Network

Manoharan¹,

Teekaraman

Kuppusamy³

et al. 2021

Mathematical Problems in Engineering

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Oleh karena itu, untuk memudahkan pemantauan pemakaian listrik, dikembangkan ERTE System yang terdiri dari IoT dan Sistem Informasi Dashboard (Despa, et al, 2019). ERTE System merupakan pengembangan dari Real-Time Energy Monitoring System (REMS) yang mengukur penggunaan energi listrik terakhir berdasarkan KWh (Despa, et al, 2018). Peningkatan pada ERTE System adalah pengawasan terhadap tegangan, arus, daya, faktor data, KWh, dan frekuensi terhadap tiga fasa yang direpresentasikan dalam grafik real-time berbasis waktu.…”

Section: Pendahuluanunclassified

“…Jaringan Syaraf Tiruan mengolah data mengikuti cara berpikir manusia dengan melihat pola yang ada pada kumpulan data. Variabel yang digunakan dalam metode Jaringan Syaraf Tiruan ini adalah data sistem kelistrikan (daya listrik setiap fase), data tanggal, data hari, data hari libur, dan data ruangan di masa lampau dimana data ini merupakan faktor yang mempengaruhi besar daya listrik pada gedung tersebut (Despa, et al, 2018).…”

Section: Pendahuluanunclassified

Prediksi Kebutuhan Listrik Tiga Fase Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Berdasarkan Data Erte System Universitas Lampung

Despa

Arinto

Delano

et al. 2019

Sebatik

View full text Add to dashboard Cite

Electricity Real-Time Estimation (ERTE) System Universitas Lampung, melalui pemanfaatan IoT (Internet of Things), memberikan informasi mengenai pemakaian listrik tiga fase dalam waktu nyata dan menympannya secara historis. Data tersebut dapat digunakan untuk melakukan prediksi kebutuhan listrik masa depan. Jaringan Syaraf Tiruan merupakan metode yang memungkinkan melakukan prediksi berdasarkan pengamatan pada pola data yang ada seperti layaknya otak manusia. Penelitian dilakukan dalam empat bagian, pertama adalah penentuan lapisan masukan (input layer) terdiri dari tanggal, hari, hari libur, jam, ruangan, dan pemakaian listrik serta lapisan keluaran (output layer) terdiri dari prediksi kebutuhan listrik; kedua adalah pelatihan model; ketiga adalah pengujian Jaringan Syaraf Tiruan. Semua bagian tersebut dibagi ke masing-masing fase RST. Pada bagian keempat, dilakukan prediksi kebutuhan listrik berdasarkan hasil estimasi dari setiap fase. Setelah dilakukan pelatihan dan pengujian dari model jaringan syaraf tiruan, prediksi kebutuhan listrik tiga fase menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan memiliki tingkat akurasi yang tinggi, yaitu 99,11%. Hal ini menunjukkan bahwa Jaringan Syaraf Tiruan dengan Backpropagation dapat digunakan untuk melakukan prediksi kebutuhan daya listrik dengan cukup akurat. Backpropagation menurunkan tingkat error yang cukup rendah sehingga hasil prediksi dapat dijadikan dasar dalam melakukan pengelolaan dan perencanaan perkiraan kebutuhan daya listrik untuk gedung yang menggunakan listrik tiga fase.

show abstract

“…Güç problemlerinin bütünü ise güç kalitesi problemleri olarak tanımlanabilir. Buna bağlı olarak yaygın olarak karşılaşılan güç kalitesi olayları: (1) Geçici olaylar (Transients) (2) Kısa süreli RMS değişimleri (Short duration RMS variations) (3) Uzun süreli RMS değişimleri (Long duration RMS variations) (4) Dengesizlik (Imbalance) (5) Dalga şekli bozuklukları (Waveform distortion) (6) Gerilim dalgalanmaları (Voltage fluctuations) (7) Frekans değişimleri (Power frequency variations) olarak sıralanır [3].…”

Section: Introductionunclassified

Belirli Güç Kalitesi Problemlerinin Nesnelerin İnterneti Teknolojileri ile Tespiti ve Bulut Tabanlı Sunuculara Entegrasyonu

Çetin

Yörükeren

2020

Düzce Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Elektriğin üretim, iletim, dağıtım ve son kullanıcı alanında kullanımında güç kalitesi problemleri sistem performansını, ekipman ömrünü ve buna bağlı olarak enerjinin verimli kullanımını olumsuz yönde etkiler. Güç kalitesi problemlerini giderebilmek için öncelikle bu problemleri tespit etmek ve kayıt altına almak gereklidir. Araştırmanın amacı güç kalitesi problemlerinin en ekonomik şekilde tespit edilmesi ve büyük veri analizine uygun formatta depolanarak birçok iyileştirme çalışmasına hizmet etmesidir. Araştırma kapsamda belirli güç kalitesi problemlerinin tespitinde nesnelerin interneti altyapısını kullanarak problemlerin tespit edilmesi ve buluttaki sunucularda kayıt altına alınması işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada belirli güç kalitesi problemlerini tespit eden algoritma geliştirilmiştir. Tasarlanan algoritma ve yeni sistem ekipmanları ile işletmede bulunan geleneksel sistem ekipmanlarından daha düşük yatırım maliyeti ile belirli güç kalitesi problemleri tespit edilebilmektedir. Bu çalışma bir tesiste belirli ölçüm noktasında yeni tasarlanan sistemin kurulması ve 48 saatlik ölçüm alınması ile test edilmiştir. Test verileri incelendiğinde tasarlanan algoritma ve sistemin işletmede oluşan güç kalitesi parametrelerini ve problemlerini tespit ederek buluttaki sunuculara gönderdiği tespit edilmiştir. Yapılan maliyet analizi ile mevcut sisteme göre yeni tasarlanan sistemin %47,15 oranında daha az yatırım maliyeti ile yapılabildiği görülmüştür. Bu tip çalışmaların artırılması ve devamında büyük veri, yapay zeka uygulamaları ile daha derin analizler gerçekleştirilmesi sağlanabilmektedir. Böylece elektrik sistemlerinin performansı daha düşük yatırım maliyetleri ile optimize edilerek enerji verimliliği artırılabilmektedir.

show abstract

The Implementation Internet of Things(IoT) Technology in Real Time Monitoring of Electrical Quantities

Cited by 20 publications

References 2 publications

An Intellectual Energy Device for Household Appliances Using Artificial Neural Network

An Intellectual Energy Device for Household Appliances Using Artificial Neural Network

Prediksi Kebutuhan Listrik Tiga Fase Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Berdasarkan Data Erte System Universitas Lampung

Belirli Güç Kalitesi Problemlerinin Nesnelerin İnterneti Teknolojileri ile Tespiti ve Bulut Tabanlı Sunuculara Entegrasyonu

Contact Info

Product

Resources

About