Desagregação de Energia Baseada em Deep Learning e Transformação de Wavelet

Autores

  • Eduardo G. Gomes Universidade Federal de Alagoas (UFAL)
  • André L. L. Aquino Universidade Federal de Alagoas (UFAL)

Resumo

A desagregação de energia é uma área que busca identificar o consumo individual de diferentes aparelhos usando apenas o sinal agregado medido a partir de um único ponto. Este trabalho propõe uma rede neural treinada com dados reduzidos Wavelets para realizar a desagregação de energia. Além da desagregação, que geralmente apenas obtemos uma resposta binária identificando o momento de ativação do aparelho, também estamos interessados em estimar o valor de consumo do aparelho. Consideramos o conjunto de dados UK-DALE para realizar nossos experimentos. Usando nossa abordagem, em comparação com outro trabalho bem estabelecido, alcançamos melhorias por aparelho de 27,8% (F1-score) no processo de desagregação e 11,4% (acurácia estimada) no valor de consumo do aparelho.

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Publicado

2022-07-21

Como Citar

Gomes, E. G., & L. Aquino, A. L. (2022). Desagregação de Energia Baseada em Deep Learning e Transformação de Wavelet. Revista Eletrônica De Iniciação Científica Em Computação, 20(3). Recuperado de https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/2676

Edição

Seção

Edição Especial: CTIC/CSBC