Metodologia para desagregação de cargas em instalações residenciais através de medidores cognitivos de energia

Abstract

As redes inteligentes de energia indicam para uma nova arquitetura dos sistemas de distribuição de energia elétrica, a qual deve se consolidar nas próximas décadas, em um cenário repleto de dispositivos e sistemas dotados de “inteligência”. Atualmente, os medidores inteligentes de energia possibilitam a integração e comunicação dos dispositivos em uma rede de dados, propiciando a concepção de uma rede inteligente de energia. Neste contexto, o medidor cognitivo de energia vem sendo apresentado como a evolução do medidor inteligente de energia e tem como diferencial a capacidade de desagregação de cargas, que do ponto de vista de redes inteligentes de energia pode fornecer informações importantes para sua operação. Assim, esse trabalho propõe uma metodologia de desagregação de cargas para o medidor cognitivo de energia em um cenário com cargas monofásicas, bifásicas e trifásicas. O estudo inclui a criação de uma base de dados para cargas bifásicas, implementação de um sistema de monitoramento / detecção de eventos com identificação das fases ligadas ao evento e o processo de classificação do KNN, que a partir da base de dados consegue desagregar as cargas nesse novo cenário.

The smart grids point us a new architecture of electrical power distribution systems, which must be consolidated in the next decades, in a scenario full of devices and systems that bring us a new level of intelligence. Currently Smart meters enable the integration and communication of devices in a data network, enabling the design of a smart grid. In this context, the cognitive energy meter has been presented as the evolution of the smart power meter, and it has as differential the capacity of load disaggregation, which for smart grids can provide relevant information for its operation. Thus, this work presents a study on the application of load disaggregation techniques using a non-intrusive monitoring system for the two-phase and three-phase residential installations. The study includes the creation of a database for two-phase loads, implementation of an event monitoring / detection system with identification of phases related to the event and the classification process of KNN, which from the database can disaggregate loads in this new scenario.