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Este trabalho apresenta uma nova metodologia para monitoramento e gerenciamento de energia através de medidores elétricos inteligentes. Tal metodologia é baseada em três técnicas que envolvem a desagregação do consumo por equipamentos, o sistema de gestão do consumo e o sistema de...

Resumo: Este trabalho apresenta uma nova metodologia para monitoramento e gerenciamento de energia através de medidores elétricos inteligentes. Tal metodologia é baseada em três técnicas que envolvem a desagregação do consumo por equipamentos, o sistema de gestão do consumo e o sistema de gerenciamento de microgeradores fotovoltaicos com bateria. A técnica de desagregação de equipamentos (cargas) realiza o cálculo de indicadores característicos dos equipamentos utilizando a Teoria de Potência Conservativa (CPT). Tais indicadores são calculados através das formas de onda de tensão e corrente e, com a leitura destes indicadores para diversos equipamentos, foi criada uma base de dados adequada ao treinamento de algoritmos de reconhecimento de padrões. Dentre muitas opções, foram escolhidos cinco algoritmos classificadores que são: máquina de vetores de suporte (SVM), floresta de caminhos ótimos (OPF), perceptron multicamadas (MLP), K-enésimo vizinho mais próximo (KNN) e a árvore de decisões (DT), os quais foram comparados em termos de exatidão e tempo computacional. Neste ponto o KNN apresentou-se como o melhor algoritmo para a base de dados criada. O sistema de gestão de consumo utiliza o conceito do envio de dados do medidor a um banco de dados. Assim, a interface …