Publicación: Monitorización no intrusiva de cargas eléctricas mediante la transformada s
| dc.contributor.advisor | Duarte Gualdron, Cesar Antonio | |
| dc.contributor.advisor | Jiménez Manjarrez, Yulieth | |
| dc.contributor.author | Cala Castro, Henry Mauricio | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-03T20:42:15Z | |
| dc.date.available | 2014 | |
| dc.date.available | 2024-03-03T20:42:15Z | |
| dc.date.created | 2014 | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.description.abstract | La monitorizacion no intrusiva de cargas (de sus siglas en ingles NILM) consiste en identificar el consumo ´ individual de potencia de cada electrodomestico en un hogar con la medida en un solo punto, esto con ´ el fin de identificar la operacion individual de los electrodom ´ esticos y generar planes de gesti ´ on para ´ regular y controlar el consumo de energía electrica. El problema de identificar la operaci ´ on individual de ´ los electrodomesticos se puede abordar como un problema de clasificaci ´ on con inteligencia artificial. Para ´ ello se requiere la extraccion de caracter ´ ísticas que permitan distinguir los electrodomesticos. En este ´ trabajo la extraccion de caracter ´ ísticas esta basada en la transformada S, que es una representaci ´ on´ tiempo-frecuencia intermedia entre la transformada de Fourier de tiempo reducido y la transformada Wavelet, se emplean combinaciones de características extraídas en el dominio del tiempo y mediante la transformada S para clasificar en busqueda de la mejor precisi ´ on en clasificaci ´ on. Este documento describe ´ las propiedades e implementacion de la transformada S. As ´ í, se calculo la transformada S, para diferentes ´ frecuencias, de senales transitorias originadas por el cambio de estado (encendido, apagado) de diferentes ˜ electrodomesticos y se extrajeron varias caracter ´ ísticas para distinguirlos. A partir de las características se genero un clasificador mediante m ´ aquinas de soporte vectorial y se evalu ´ o su desempe ´ no. Se consignan ˜ los resultados obtenidos para diferentes experimentos donde se analizan las condiciones en las cuales se obtuvieron los mejores resultados en clasificacion. | |
| dc.description.abstractenglish | The nonintrusive load monitoring (NILM) identifies the individual power consumption of each appliance in a home from measurements at a single point, in order to obtain the individual operation of appliances and design management plans to regulate and control the energy consumption. The identification of the individual appliance operation might be approached as a classification problem with artificial intelligence. For that the extraction of characteristics to distinguish the appliances is required. In this project the feature extraction is based on the S transform, a time-frequency representation there is intermediate between the short time Fourier transform and the Wavelet transform. Characteristics are extracted from time domain and the S-transform searching the combinations which obtain the best accuracy, on this project are described the characteristics implemented, This document describes the properties and implementation of the S-transform. Thus, the S transform is calculated, for different frequencies, of transient signals from the state change (ON/OFF) of the appliances and features are extracted to distinguish them. With the features a classifier is generated through support vector machines and its performance is evaluated. Are describe the experiments where it is analyze the conditions for each case, the conclusions are related with the case with best accuracy. | |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | |
| dc.description.degreename | Ingeniero Electrónico | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/30531 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas | |
| dc.publisher.program | Ingeniería Electrónica | |
| dc.publisher.school | Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | |
| dc.subject | Transformada S | |
| dc.subject | Maquina De Soporte Vectorial | |
| dc.subject | Monitorizaci ´ On No Intrusiva De ´ Cargas | |
| dc.subject | Autoaliasing | |
| dc.subject | Frecuencia De Nyquist | |
| dc.subject | Transformada De Fourier | |
| dc.subject | Kernel | |
| dc.subject | Transformada Wavelet | |
| dc.subject | Frecuencia De Muestreo. | |
| dc.subject.keyword | S-Transform | |
| dc.subject.keyword | Support Vector Machine | |
| dc.subject.keyword | Nonintrusive Load Monitoring | |
| dc.subject.keyword | Autoaliasing | |
| dc.subject.keyword | Nyquist Frequency | |
| dc.subject.keyword | Fourier Transform | |
| dc.subject.keyword | Kernel | |
| dc.subject.keyword | Wavelet Transform | |
| dc.subject.keyword | Sampling Rate. | |
| dc.title | Monitorización no intrusiva de cargas eléctricas mediante la transformada s | |
| dc.title.english | Nonintrusive load monitoring using the s-transform | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | |
| dspace.entity.type | Publication |
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