Sistema de Monitorización no Intrusiva de Potencia en una Red Eléctrica Doméstica empleando una Raspberry Pi y una Aplicación Web

Un sistema de monitorización no intrusivo de carga mide la tensión y la corriente directamente de la red y utiliza técnicas de desagregación para identificar los electrodomésticos conectados. En este trabajo de grado se implementan algoritmos de máquinas de soporte vectorial (SVM) y de redes neurona...

Full description

Autores:
Mendoza Díaz, Laura Sofía
Espitia Mantilla, Viviana Lisbeth
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/11426
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11426
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Desagregación de carga
Raspberry Pi
identificación de carga
monitor no intrusivo
aplicación web
inteligencia artificial
máquinas de soporte vectorial
Load disaggregation
Raspberry Pi
load identification
non intrusive monitor
web application
artificial intelligence
support vector machine
Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
id UISANTADR2_2b6094078400bdad37bab2206e0d4bf9
oai_identifier_str oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/11426
network_acronym_str UISANTADR2
network_name_str Repositorio UIS
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Sistema de Monitorización no Intrusiva de Potencia en una Red Eléctrica Doméstica empleando una Raspberry Pi y una Aplicación Web
dc.title.english.none.fl_str_mv Non Intrusive Power Monitoring System for a Home Power Grid using a Raspberry Pi and a Web Application
title Sistema de Monitorización no Intrusiva de Potencia en una Red Eléctrica Doméstica empleando una Raspberry Pi y una Aplicación Web
spellingShingle Sistema de Monitorización no Intrusiva de Potencia en una Red Eléctrica Doméstica empleando una Raspberry Pi y una Aplicación Web
Desagregación de carga
Raspberry Pi
identificación de carga
monitor no intrusivo
aplicación web
inteligencia artificial
máquinas de soporte vectorial
Load disaggregation
Raspberry Pi
load identification
non intrusive monitor
web application
artificial intelligence
support vector machine
title_short Sistema de Monitorización no Intrusiva de Potencia en una Red Eléctrica Doméstica empleando una Raspberry Pi y una Aplicación Web
title_full Sistema de Monitorización no Intrusiva de Potencia en una Red Eléctrica Doméstica empleando una Raspberry Pi y una Aplicación Web
title_fullStr Sistema de Monitorización no Intrusiva de Potencia en una Red Eléctrica Doméstica empleando una Raspberry Pi y una Aplicación Web
title_full_unstemmed Sistema de Monitorización no Intrusiva de Potencia en una Red Eléctrica Doméstica empleando una Raspberry Pi y una Aplicación Web
title_sort Sistema de Monitorización no Intrusiva de Potencia en una Red Eléctrica Doméstica empleando una Raspberry Pi y una Aplicación Web
dc.creator.fl_str_mv Mendoza Díaz, Laura Sofía
Espitia Mantilla, Viviana Lisbeth
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Jiménez Manjarres, Yulieth
Angulo Julio, Carlos Andrés
Duarte Gualdrón, César Antonio
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Mendoza Díaz, Laura Sofía
Espitia Mantilla, Viviana Lisbeth
dc.contributor.evaluator.none.fl_str_mv Cortés Torres, Jose David
Ordoñez Plata, Gabriel
dc.subject.none.fl_str_mv Desagregación de carga
Raspberry Pi
identificación de carga
monitor no intrusivo
aplicación web
inteligencia artificial
máquinas de soporte vectorial
topic Desagregación de carga
Raspberry Pi
identificación de carga
monitor no intrusivo
aplicación web
inteligencia artificial
máquinas de soporte vectorial
Load disaggregation
Raspberry Pi
load identification
non intrusive monitor
web application
artificial intelligence
support vector machine
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Load disaggregation
Raspberry Pi
load identification
non intrusive monitor
web application
artificial intelligence
support vector machine
description Un sistema de monitorización no intrusivo de carga mide la tensión y la corriente directamente de la red y utiliza técnicas de desagregación para identificar los electrodomésticos conectados. En este trabajo de grado se implementan algoritmos de máquinas de soporte vectorial (SVM) y de redes neuronales profundas (DNN) para la desagregación de carga, y se compara su desempeño. Para ello, se crea una base de datos con las señales de varios electrodomésticos en MySQL, las cuales son caracterizadas y enviadas al modelo de clasificación para predecir cuál es el dispositivo encendido. Además, la página web es actualizada con la información del dispositivo detectado, cuya visualización incluye el estado de cada elemento, la potencia instantánea y la potencia total consumida. La creación de la base de datos permite un mejor control y óptima accesibilidad de la información. Por otra parte, la comparación de algoritmos presenta un resultado destacado del modelo SVM con un 15% de exactitud mayor en contraste al DNN. Así mismo, su implementación en la tarjeta Raspberry Pi brinda una aproximación más real, abarcando la clasificación de 14 diferentes dispositivos incluidos en la base de datos, enlazando estos aparatos detectados directamente al aplicativo web en donde se presenta la información adquirida aportando un valor agregado al usuario final.
publishDate 2022
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-09-15T15:28:48Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-09-15T15:28:48Z
dc.date.created.none.fl_str_mv 2022-09-09
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2022-09-09
dc.type.local.none.fl_str_mv Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.hasversion.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11426
dc.identifier.instname.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl.none.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co
url https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11426
https://noesis.uis.edu.co
identifier_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.license.none.fl_str_mv Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommons.none.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program.none.fl_str_mv Ingeniería Electrónica
dc.publisher.school.none.fl_str_mv Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
publisher.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
institution Universidad Industrial de Santander
bitstream.url.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/37a2ba33-497c-4ffc-a387-1ce6b5f94cca/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/7bdfb361-1e42-4b00-8922-e9a360b1ed7d/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/33c04f4c-7d7e-487f-b8d4-69fcf4d5b220/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/0d53bbb5-f181-481b-b1e2-982ffea07e6e/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/611a125d-8284-4c5d-bada-9bc51033e8a5/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/d24a0af4-1cde-45e1-b079-3bc628c34940/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/792cd765-1719-4953-af59-f1d4739645fa/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/a701d3e1-b902-4de3-9d88-d950f82d203e/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/0124948c-496d-4a97-8344-fa90fce7e7eb/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/e8502518-9fde-46cd-b5a1-384cb46ed7b1/download
bitstream.checksum.fl_str_mv abbd9f35330210deab0cb4a5406bed0b
c9718d36bd1aefabd67986c11c80b617
47fbccd21000b09ca909295acfa2fdc0
d6298274a8378d319ac744759540b71b
b203be5b695be937ec0bd460ca103b95
834730158a60e90eb845e56da67fdfad
68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940
26c22c83418b2f11949c78893b41cbeb
a4a70875c39b47364285dc7ad220acfe
d1e2f94f8821989f3ea03ecc2a19cb0d
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv DSpace at UIS
repository.mail.fl_str_mv noesis@uis.edu.co
_version_ 1814095197526556672
spelling Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Jiménez Manjarres, YuliethAngulo Julio, Carlos AndrésDuarte Gualdrón, César AntonioMendoza Díaz, Laura SofíaEspitia Mantilla, Viviana LisbethCortés Torres, Jose DavidOrdoñez Plata, Gabriel2022-09-15T15:28:48Z2022-09-15T15:28:48Z2022-09-092022-09-09https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11426Universidad Industrial de SantanderUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coUn sistema de monitorización no intrusivo de carga mide la tensión y la corriente directamente de la red y utiliza técnicas de desagregación para identificar los electrodomésticos conectados. En este trabajo de grado se implementan algoritmos de máquinas de soporte vectorial (SVM) y de redes neuronales profundas (DNN) para la desagregación de carga, y se compara su desempeño. Para ello, se crea una base de datos con las señales de varios electrodomésticos en MySQL, las cuales son caracterizadas y enviadas al modelo de clasificación para predecir cuál es el dispositivo encendido. Además, la página web es actualizada con la información del dispositivo detectado, cuya visualización incluye el estado de cada elemento, la potencia instantánea y la potencia total consumida. La creación de la base de datos permite un mejor control y óptima accesibilidad de la información. Por otra parte, la comparación de algoritmos presenta un resultado destacado del modelo SVM con un 15% de exactitud mayor en contraste al DNN. Así mismo, su implementación en la tarjeta Raspberry Pi brinda una aproximación más real, abarcando la clasificación de 14 diferentes dispositivos incluidos en la base de datos, enlazando estos aparatos detectados directamente al aplicativo web en donde se presenta la información adquirida aportando un valor agregado al usuario final.PregradoIngeniero ElectrónicoLoad disaggregation, Raspberry Pi, load identification, non intrusive monitor, web application, artificial intelligence, support vector machine. \item[Description:] A non-intrusive load monitoring system measures voltage and current directly from the grid and uses dis-aggregation techniques to identify connected appliances. In this undergrad work, support vector machines (SVM) and deep neural network (DNN) algorithms are implemented for load disaggregation, and their performance is compared. For this purpose, a database is created with signals from various home appliances in MySQL, which are characterized and sent to the classification model to predict which device is turned on. In addition, the web page is updated with the information of the detected device, whose visualization includes the status of each element, the instantaneous power and the total power consumed. The creation of the database allows better control and optimal accessibility of the information. On the other hand, the comparison of algorithms shows an outstanding result of the SVM model with a 15% higher accuracy in contrast to the DNN. Likewise, its implementation in the Raspberry Pi board provides a more realistic approach, covering the classification of 14 different devices included in the database, linking these detected devices directly to the web application where the acquired information is presented, providing an added value to the end user.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingeníerias FisicomecánicasIngeniería ElectrónicaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y TelecomunicacionesDesagregación de cargaRaspberry Piidentificación de cargamonitor no intrusivoaplicación webinteligencia artificialmáquinas de soporte vectorialLoad disaggregationRaspberry Piload identificationnon intrusive monitorweb applicationartificial intelligencesupport vector machineSistema de Monitorización no Intrusiva de Potencia en una Red Eléctrica Doméstica empleando una Raspberry Pi y una Aplicación WebNon Intrusive Power Monitoring System for a Home Power Grid using a Raspberry Pi and a Web ApplicationTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALDocumento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf1935846https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/37a2ba33-497c-4ffc-a387-1ce6b5f94cca/downloadabbd9f35330210deab0cb4a5406bed0bMD51Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf173772https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/7bdfb361-1e42-4b00-8922-e9a360b1ed7d/downloadc9718d36bd1aefabd67986c11c80b617MD52Nota de proyecto.pdfNota de proyecto.pdfapplication/pdf223717https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/33c04f4c-7d7e-487f-b8d4-69fcf4d5b220/download47fbccd21000b09ca909295acfa2fdc0MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82237https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/0d53bbb5-f181-481b-b1e2-982ffea07e6e/downloadd6298274a8378d319ac744759540b71bMD54TEXTDocumento.pdf.txtDocumento.pdf.txtExtracted texttext/plain58381https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/611a125d-8284-4c5d-bada-9bc51033e8a5/downloadb203be5b695be937ec0bd460ca103b95MD55Carta de autorización.pdf.txtCarta de autorización.pdf.txtExtracted texttext/plain3810https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/d24a0af4-1cde-45e1-b079-3bc628c34940/download834730158a60e90eb845e56da67fdfadMD57Nota de proyecto.pdf.txtNota de proyecto.pdf.txtExtracted texttext/plain1https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/792cd765-1719-4953-af59-f1d4739645fa/download68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940MD59THUMBNAILDocumento.pdf.jpgDocumento.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3345https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/a701d3e1-b902-4de3-9d88-d950f82d203e/download26c22c83418b2f11949c78893b41cbebMD56Carta de autorización.pdf.jpgCarta de autorización.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5746https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/0124948c-496d-4a97-8344-fa90fce7e7eb/downloada4a70875c39b47364285dc7ad220acfeMD58Nota de proyecto.pdf.jpgNota de proyecto.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4444https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/e8502518-9fde-46cd-b5a1-384cb46ed7b1/downloadd1e2f94f8821989f3ea03ecc2a19cb0dMD51020.500.14071/11426oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/114262022-10-05 20:37:58.767http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.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

Publicaciones similares