stringtranslate.com

Monitoreo de carga no intrusivo

El monitoreo de carga no intrusivo ( NILM ), el monitoreo de carga de electrodomésticos no intrusivo ( NIALM ), [1] o la desagregación de energía [2] es un proceso para analizar los cambios en el voltaje y la corriente que ingresan a una casa y deducir qué electrodomésticos se utilizan en la casa, así como su consumo de energía individual. Las empresas de servicios públicos utilizan medidores eléctricos con tecnología NILM para evaluar los usos específicos de la energía eléctrica en diferentes hogares. NILM se considera una alternativa de bajo costo a la instalación de monitores individuales en cada electrodoméstico. Sin embargo, presenta problemas de privacidad.

Antecedentes y teoría

El monitoreo de carga no intrusivo fue inventado por George W. Hart , Ed Kern y Fred Schweppe del MIT a principios de la década de 1980 con financiación del Instituto de Investigación de Energía Eléctrica . [3] [4]

Figura 1 de la patente estadounidense 4858141 que muestra el proceso básico para NILM

El proceso básico se describe en la patente estadounidense 4.858.141 . Como se muestra en la figura 1 de la patente, se conecta un monitor de CA digital a la energía monofásica que ingresa a una residencia. Los cambios en el voltaje y la corriente se miden (es decir, unidad de medición de admitancia), se normalizan (escalador) y se registran (unidad de detector de cambio neto). Luego se realiza un análisis de conglomerados para identificar cuándo se encienden y apagan diferentes electrodomésticos. Si se enciende una bombilla de 60 vatios, por ejemplo, seguida de una bombilla de 100 vatios, seguida de una bombilla de 60 vatios que se apaga seguida de una bombilla de 100 vatios, la unidad NIALM hará coincidir las señales de encendido y apagado de la bombilla de 60 vatios y las señales de encendido y apagado de la bombilla de 100 vatios para determinar cuánta energía utilizó cada bombilla y cuándo. El sistema es lo suficientemente sensible como para que se puedan distinguir bombillas individuales de 60 vatios debido a las variaciones normales en el consumo de energía real de bombillas con la misma potencia nominal (por ejemplo, una bombilla puede consumir 61 vatios, otra 62 vatios).

Figura 8 de la patente estadounidense 4858141 que muestra cómo las diferencias en potencia reactiva pueden ayudar a distinguir un aparato de otro.

El sistema puede medir tanto la potencia reactiva como la potencia real . Por lo tanto, dos aparatos con el mismo consumo total de energía se pueden distinguir por las diferencias en su impedancia compleja . Como se muestra en la figura 8 de la patente, por ejemplo, un motor eléctrico de refrigerador y un calentador resistivo puro se pueden distinguir en parte porque el motor eléctrico tiene cambios significativos en la potencia reactiva cuando se enciende y se apaga, mientras que el calentador casi no tiene ninguno.

Los sistemas NILM también pueden identificar electrodomésticos con una serie de cambios individuales en el consumo de energía. Estos electrodomésticos se modelan como máquinas de estados finitos . Un lavavajillas, por ejemplo, tiene calentadores y motores que se encienden y se apagan durante un ciclo de lavado de platos típico. Estos se identificarán como grupos y se registrará el consumo de energía de todo el grupo. Por lo tanto, el consumo de energía del "lavavajillas" se puede identificar en oposición al de la "unidad de calentamiento por resistencia" y el "motor eléctrico".

Aplicaciones

Preocupaciones sobre la privacidad

El NILM puede detectar qué tipos de electrodomésticos tienen las personas y sus patrones de comportamiento. Los patrones de uso de energía pueden indicar patrones de comportamiento, como horarios habituales en los que no hay nadie en casa o comportamiento vergonzoso o ilegal de los residentes. Podría, por ejemplo, revelar cuándo los ocupantes de una casa están usando la ducha o cuándo se encienden y apagan las luces individuales. [3]

Si el NILM se ejecuta de forma remota en una empresa de servicios públicos o por un tercero, es posible que el propietario no sepa que su comportamiento está siendo monitoreado y registrado.

Un sistema autónomo en el hogar, bajo el control del usuario, puede proporcionar información sobre el uso de energía, sin revelar información a otras personas. Establecer vínculos entre su comportamiento y el consumo de energía puede ayudar a reducir el consumo de energía, mejorar la eficiencia, nivelar los picos de consumo, ahorrar dinero o equilibrar el uso de electrodomésticos con la disponibilidad de energía ecológica. Sin embargo, el uso de un sistema autónomo no protege a nadie del control remoto.

La precisión y capacidad de esta tecnología aún está en desarrollo y no es 100% confiable en tiempo casi real, por lo que se acumula y analiza información completa durante períodos que van desde minutos a horas.

Software

Véase también

Referencias

  1. ^ Hart, GW (1992). "Monitoreo no intrusivo de la carga de los dispositivos". Actas del IEEE . 80 (12): 1870–1891. doi :10.1109/5.192069.
  2. ^ Batra, Nipun; Kukunuri, Rithwik; Pandey, Ayush; Malakar, Raktim; Kumar, Rajat; Krystalakos, Odysseas; Zhong, Mingjun; Meira, Paulo; Parson, Oliver (13 de noviembre de 2019). "Hacia una desagregación energética reproducible y de última generación". Actas de la 6.ª Conferencia internacional de la ACM sobre sistemas para edificios, ciudades y transporte energéticamente eficientes . BuildSys '19. Nueva York, NY, EE. UU.: Association for Computing Machinery. págs. 193–202. doi :10.1145/3360322.3360844. ISBN 978-1-4503-7005-9. Número de identificación del sujeto  207939102.
  3. ^ ab Hart, GW (1989). "Monitoreo de energía residencial y vigilancia computarizada a través de flujos de energía de servicios públicos". Revista IEEE Technology and Society . 8 (2): 12–16. doi :10.1109/44.31557. S2CID  41307271.
  4. ^ Bibliografía de la NALM 1980–1995
  5. ^ "El comportamiento transitorio de una carga eléctrica típica es fuertemente". Archivado desde el original el 2008-12-15 . Consultado el 2016-06-15 .
  6. ^ Streubel, Roman; Yang, Bin (septiembre de 2012). "Identificación de aparatos eléctricos mediante el análisis del consumo de energía" (PDF) . 2012 47th International Universities Power Engineering Conference (UPEC) . pp. 1–6. doi :10.1109/UPEC.2012.6398559. ISBN . 978-1-4673-2856-2. S2CID  23933111. Archivado desde el original (PDF) el 15 de junio de 2016 . Consultado el 2 de diciembre de 2022 .
  7. ^ Jiang, Lei; Li, Jiaming; Luo, Suhuai; West, Sam; Platt, Glenn (2012). "Detección y clasificación de eventos de carga de potencia basados ​​en análisis de símbolos de borde y máquinas de vectores de soporte". Inteligencia computacional aplicada y computación blanda . 2012 : 1–10. doi : 10.1155/2012/742461 . hdl : 1959.13/1308922 .
  8. ^ Laughman, C.; Kwangduk Lee; Cox, R.; Shaw, S.; Leeb, S.; Norford, L.; Armstrong, P. (2003). "Análisis de la firma de potencia" (PDF) . Revista IEEE de Energía y Potencia . 1 (2): 56. doi :10.1109/MPAE.2003.1192027.
  9. ^ Naghibi, B.; Deilami, S. (1 de septiembre de 2014). "Monitoreo de carga no intrusivo y técnicas complementarias para la gestión de la energía en el hogar". Conferencia de Ingeniería Energética de Universidades de Australasia de 2014 (AUPEC) . págs. 1–5. doi :10.1109/AUPEC.2014.6966647. ISBN 978-0-6469-2375-8. Número de identificación del sujeto  27239912.
  10. ^ Bergman, DC; Jin, D.; Juen, JP; Tanaka, N.; Gunter, CA; Wright, AK (2011). "Monitoreo de carga distribuido no intrusivo". Isgt 2011. Tecnologías innovadoras para redes inteligentes de la IEEE Power & Energy Society. págs. 1–8. doi :10.1109/ISGT.2011.5759180. ISBN . 978-1-61284-218-9. Número de identificación del sujeto  14088478.
  11. ^ Cox, RW; Bennett, PL; McKay, TD; Paris, J.; Leeb, SB (2007). "Uso del monitor de carga no intrusivo para el control de supervisión a bordo". Simposio sobre tecnologías de barcos eléctricos IEEE de 2007. pág. 523. doi :10.1109/ESTS.2007.372136. ISBN 978-1-4244-0946-4.S2CID 12796256  .
  12. ^ Un marco para el diagnóstico y la monitorización de cargas no intrusivas (tesis de maestría)
  13. ^ Kit de herramientas de monitoreo de carga no intrusivo (NILMTK)