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:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Desagregación de carga
Raspberry Pi
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non intrusive monitor
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openAccess
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Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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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.
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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; 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