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dc.creatorRiechel, Tiago Luispt_BR
dc.date.accessioned2019-04-24T17:45:10Z
dc.date.available2019-04-24T17:45:10Z
dc.date.issued2018-09-05
dc.identifier.citationRIECHEL, Tiago Luis. Aplicação de Rede Bayesiana para detecção não intrusiva de acionamento de cargas elétricas. 2018. 72 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Computação, Centro de Desenvolvimento Tecnológico, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/4357
dc.description.abstractMonitoring of electric charges aims to identify the activation of electric equipment based on data about its consumption. This process is performed by data acquisition systems, which may be intrusive or non-intrusive and applied at any stage of power generation and distribution systems. The implementation of a non-intrusive monitoring system is possible whenever a home energy meter collects real-time electrical charge data. The collected data feed algorithms, which, after being trained, are able to recognize and identify electrical charges. The system developed in this work is able to deal with uncertainty in the identification of loads applying artificial intelligence techniques known as Bayesian networks. They are oriented acyclic graphs that express, through tables of conditional probability, the degree of belief in certain facts. The exact inference in such networks, however simple, is almost always intractable. Thus, in this work we apply approximate inference by Monte Carlo Markov chain simulation. A complete system is developed and applied to a simplified network. The results show that the methodology employed is adequate for the detection of load activation.pt_BR
dc.description.sponsorshipSem bolsapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pelotaspt_BR
dc.rightsOpenAccesspt_BR
dc.subjectNILMpt_BR
dc.subjectCargas não-linearespt_BR
dc.subjectQualidade da energia elétricapt_BR
dc.subjectProbabilidadept_BR
dc.subjectRedes bayesianaspt_BR
dc.subjectNon-linear loadspt_BR
dc.subjectQuality of electrical energypt_BR
dc.subjectProbabilitypt_BR
dc.subjectBayesian networkspt_BR
dc.titleAplicação de Rede Bayesiana para detecção não intrusiva de acionamento de cargas elétricaspt_BR
dc.title.alternativeApplication of Bayesian Network for non-intrusive detection of electric charges.pt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4896291729885062pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5184930755123241pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Severo, Sergio Luiz Schubert
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9549101338191846pt_BR
dc.description.resumoO monitoramento de cargas elétricas objetiva identificar o acionamento de equipamentos a partir de dados referentes ao consumo dos mesmos. Esse processo é realizado por sistemas de aquisição de dados, que podem ser intrusivos ou não intrusivos e aplicados em qualquer etapa dos sistemas de geração e distribuição de energia. A implementação de um sistema de monitoramento não intrusivo junto ao medidor de energia de residências, coleta, em tempo real, dados das cargas elétricas. Os dados coletados alimentam algoritmos, que após serem treinados, são capazes de reconhecer e identificar cargas elétricas. O sistema desenvolvido neste trabalho é capaz de lidar com a incerteza na identificação das cargas aplicando técnicas de inteligência artificial conhecidas como redes bayesianas. Tratam-se de grafos acíclicos orientados que expressam, através de tabelas de probabilidade condicional, o grau de crença que se tem a respeito de determinados fatos. A inferência exata em tais redes, ainda que simples, é quase sempre intratável. Neste trabalho é aplicada, então, inferência aproximada por simulação de cadeia de Markov Monte Carlo. Um sistema completo é desenvolvido e aplicado a uma rede simplificada. Os resultados mostram que a metodologia empregada é adequada para a detecção do acionamento das cargas.pt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Desenvolvimento Tecnológicopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFPelpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Franco, Denis Teixeirapt_BR


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