The relation between smart meters and electricity consumers

Opriş, Ioana; Caracasian, Lusine

doi:10.1109/eeeic.2013.6549536

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“…A desagregação efetiva do consumo de energia por equipamento elétrico permitirá: auxiliar o consumidor a analisar e compreender o consumo de energia elétrica por equipamento; obter estratégias e sugestões de economia de energia; produzir relatórios que permitam o gerenciamento e favoreçam o uso consciente e sustentável da energia elétrica; prever e detectar equipamentos com falhas; entre muitos outros recursos [Opris and Caracasian 2013b, Basu et al 2015, Garcia et al 2017.…”

Section: Introductionunclassified

Data Characterization for Electrical Load Disaggregation using Supervised Learning

Souza¹,

Almeida²

2019

Anais Do Encontro Nacional De Inteligência Artificial E Computacional (ENIAC 2019)

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A energia elétrica é um serviço essencial e o seu uso otimizado é uma demanda cada vez maior nas redes elétricas modernas. A recente evolução dos microcontroladores permitiu a imersão de inteligência artificial em uma nova geração de medidores, chamados de medidores cognitivos. A principal característica do medidor cognitivo é a possibilidade de realizar a desagregação do consumo de energia elétrica por cargas. Para que isso seja possível, é necessário utilizar uma boa representação para os dados, de tal forma que leituras provenientes de medições elétricas possam ser usadas para identificar cada equipamento elétrico. Neste contexto, este artigo apresenta uma proposta de caracterização de dados para a desagregação do consumo por meio de 140 atributos. Para validar essa proposta, foi construído um conjunto de dados reais coletados a partir de 28 equipamentos elétricos, os quais foram usados para treinar três métodos tradicionais de classificação. Com base nos resultados obtidos, conclui-se que é possível realizar a efetiva desagregação de cargas em cenários reais e em tempo quase real, abrindo um grande conjunto de possibilidades para explorações de novos recursos e empregos de técnicas de inteligência computacional em medidores cognitivos.

show abstract

Section: Introductionunclassified

Data Characterization for Electrical Load Disaggregation using Supervised Learning

Souza¹,

Almeida²

2019

Anais Do Encontro Nacional De Inteligência Artificial E Computacional (ENIAC 2019)

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“…8, No. 5, 2017 87 | P a g e www.ijacsa.thesai.org [15]- [20] that have already discussed the frequently adopted approach but didn't discuss the advantages or limitations of it. The contribution of our work will be to present a thorough survey of recent techniques and measure their effectiveness.…”

Section: B Digital Component Of Smart Metermentioning

confidence: 99%

Research Advancements Towards in Existing Smart Metering over Smart Grid

A¹,

Khan²,

Nagaraj³

2017

ijacsa

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Abstract-The advent of smart meters has automated the entire process of billing generation system over commercial energy usage which was previously done using digital meter. Although western countries practice its usage more, it is still unknown to many developing countries along with its power distribution. Hence, this paper reviews the working principle of smart meters along with the brief of basic operation description. It thoroughly investigates the implementation work towards algorithm design and techniques developed that are being carried out in last five years towards smart meters. The paper examines the various significant technology that has evolved to address the problems in smart meter e.g. performance improvement, energy efficiency, security factor, etc. Finally, a set of research gap is explored after scrutinizing the advantages and limitations of existing techniques followed by brief highlights of the feasible line of research to compensate the unaddressed problems associated with research work direction towards smart meters.

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“…Neste cenário, os medidores modernos, conhecidos como medidores inteligentes, têm sido desenvolvidos para calcular muito mais do que os termos de potência tradicionais [30,40,41] e, frequentemente, realizam mais do que a medição do consumo de energia elétrica [30,[40][41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52].…”

Section: Evolução Dos Medidores Inteligentesunclassified

“…Portanto, é possível dar mais sentido à palavra "inteligente" do medidor inteligente, através da implementação de novas funcionalidades, expandindo as vantagens da instalação e uso, tanto para o consumidor quanto à concessionária [36,42,52]. Assim, são discutidos e apresentados novos conceitos para o medidor inteligente, gerando ao consumidor mais vantagens sobre as informações de consumo e/ou geração da energia elétrica [43,46,47,52,57].…”

Section: Evolução Dos Medidores Inteligentesunclassified

“…Nos medidores cognitivos é possível observar o comportamento de cada carga e apresentar relatórios ao consumidor, possibilitando a compreensão do consumo e fornecendo meios de economia da energia elétrica [59]. O medidor cognitivo permite ter consciência do consumo, o que é uma evolução considerável na relação entre concessionária e consumidor [47].…”

Section: Dentre As Propostas Destacam-se Propostas Que Apresentamunclassified

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Estudos de técnicas de análise e tecnologias para o desenvolvimento de medidores inteligentes de energia residenciais

Souza¹

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A vida nos faz tomar decisões que determinam o nosso caminho e a nossa dignidade. O caminho não tem retorno, por mais árduo e complicado que seja. O importante é, no final, olhar para trás e ver que tudo valeu a pena. Após mais um objetivo alcançado, não posso deixar de agradecer imensuravelmente pessoas que passaram por esta importante etapa divisora de águas em minha vida.Agradeço primeiramente a Deus, nosso Criador, por me dar perseverança, força, sabedoria, ciência, discernimento e fortaleza para ter alcançado o objetivo de construir essa tese.À CAPES, que fomentou meus estudos nos primeiros meses do doutorado, à CNPq (processo 246090/2012-0), que fomentou por um ano o doutorado sanduíche na Universidade de Pádua/Itália e à FAPESP (Processo 2012/19375-1), pelo fomento e apoio financeiro ao projeto de pesquisa durante todo o período de doutorado.À minha mãe, Elizabete Iris da Silva, por me dar amor, carinho, ajuda, atenção, zelo e por não medir esforços para me ajudar no sonho de terminar o doutorado. Agradeço por me ensinar valores que nenhuma pesquisa e dinheiro trazem. Obrigado por toda a educação, caráter, dignidade, humanidade e respeito que me fez ser quem sou.À minha amada Jaqueline Scatolin, que sempre me deu auxílio, amor, carinho, compreensão, respeito e por nunca ter desistido de mim. Foi em você que eu encontrei apoio e sempre tive contigo a palavra, o conforto e o carinho, principalmente nos momentos mais importantes.À minha irmã Leticia Iris e ao meu cunhado Adilton Souza, por todos o auxílio, parceria, compreensão e apoio. Ao orientador Prof. Dr. Luiz Carlos Pereira da Silva, por ter me dado todo o auxílio e estrutura da UNICAMP e por ter me ajudado ativamente em todos os momentos durante o doutorado. Agradeço também por toda a disponibilidade no auxílio da condução da construção dessa tese e por toda a paciência, empenho, cobrança, compreensão, preocupação e sabedoria. Pude ter um crescimento pessoal e acadêmico graças ao senhor, que é um exemplo de profissionalismo, caráter e ética. Ao coorientador Prof. Dr. Fernando Pinhabel Marafão, por ter me permitido utilizar a estrutura do laboratório do GASI / UNESP Sorocaba e por todo o empenho, sabedoria, compreensão, flexibilidade e auxílio. Agradeço imensamente toda a sua competência, a preocupação, revisões e correções que tornaram esta tese possível. O profissionalismo de um homem mostra o seu verdadeiro valor e respeito e deve ser usado como exemplo em toda a vida.Ao supervisor no tempo de doutorado sanduíche na UniPd, professor Paolo Tenti, por toda a paciência, flexibilidade e por me abrir os olhos em relação aos cuidados que deveriam ser direcionados na tese. Sem a ajuda dele existiriam diversos equívocos na construção deste projeto de doutorado.

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The relation between smart meters and electricity consumers

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Data Characterization for Electrical Load Disaggregation using Supervised Learning

Data Characterization for Electrical Load Disaggregation using Supervised Learning

Research Advancements Towards in Existing Smart Metering over Smart Grid

Estudos de técnicas de análise e tecnologias para o desenvolvimento de medidores inteligentes de energia residenciais

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