Load disaggregation in smart grid context

Neste trabalho é criada uma base de dados de sinais de corrente de cargas domésticas e é proposta uma técnica para a identificação dessas cargas, etapa necessária para a desagregação das cargas dentro do contexto SMART GRID. A técnica de desagregação proposta baseia-se no uso de redes neurais e na transformada wavelet. A identificação das cargas elétricas tem como objetivo a descoberta de qual equipamento está ligado na rede elétrica. Dessa forma é possível calcular separadamente quanto cada equipamento está consumindo de energia elétrica. Os resultados obtidos a partir das informações extraídas com o emprego dos algoritmos propostos são discutidos e apresentados. Os algoritmos de processamento e identificação das cargas via redes neurais e transformada wavelet foram desenvolvidos no ambiente do MATLAB. Os resultados encontrados comprovam a eficácia da técnica proposta.This work aims to create a current signal database of domestic loads and proposes a technique for identifying such loads, necessary step for the disaggregation of loads in the Smart-grid context. The disaggregation of the proposed technique is based on the use of neural networks and wavelet transform. The identification of electrical loads aims to discover what equipment is connected to utility power. Thus it is possible to calculate separately for each device is consuming electricity. The results obtained from the information derived from the proposed algorithms are discussed and presented. The algorithms processing and load identification by wavelet and neural networks were developed using MATLAB environment. The results prove the efficiency of the proposed technique