RECONHECIMENTO DE EQUIPAMENTOS ELÉTRICOS EM AMBIENTE RESIDENCIAL COM MONITORAMENTO NÃO INTRUSIVO DE CARGAS EMPREGANDO REDES NEURAIS AUTO ASSOCIATIVAS
Redes Neurais artificiais, monitoramento não-intrusivo de cargas, identificação de equipamentos
Este trabalho apresenta a proposta de uma nova metodologia para reconhecimento de equipamentos elétricos em ambiente residencial com monitoramento não intrusivo de cargas empregando Redes Neurais Artificiais Auto Associativas. para o desenvolvimento da metodologia serão utilizados bancos de dados públicos para NILM.
As redes MLP auto-associativa (AANN) são um caso especial da MLP, onde o número de entradas da rede é igual ao número de saídas, sendo a rede auto associativa é treinada para realizar um mapeamento do vetor de entrada no vetor de saída, ou seja, a rede é treinada para reproduzir em sua saída os dados apresentados em sua entrada sendo que a camada intermediária funciona como codificador que permite que a rede armazene somente conhecimento relacionado às principais características do conjunto de dados de entrada. Após o treinamento, quando são apresentados padrões diferentes dos padrões utilizados durante o aprendizado o erro na saída da rede será cada vez maior. Considerando então as características auto-associadoras da AANN, tem se como proposta o desenvolvimento de um sistema de reconhecimento de equipamentos que será composto por um número n de AANN, sendo n o número de equipamentos à serem identificados.
Alguns trabalhos já vêm sendo apresentados na literatura utilizando MLP's para o problema de reconhecimento de equipamentos em sistemas NILM. Aqui se propõe a utilização da MLP para esta tarefa, diferenciando-se dos outros trabalhos exatamente na metodologia desenvolvida e validada, a idéia principal para o desenvolvimento de novos sistemas de reconhecimento de equipamentos.