Monitoreo de carga por métodos no invasivos en el hogar argentino utilizando redes neuronales

En la actualidad, mucha gente podría verse interesada en el monitoreo energético de sus viviendas, con el fin de optimizar sus consumos. De esta manera, se conocerían los artefactos eléctricos que más energía consumen, su incidencia en el tiempo, cuán representativo resulta el consumo del resto de l...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Cocconi, Diego, Beinotti, Raúl, Yuan, Rebeca, Mulassano, Micaela, Bruno, Javier, Beltramone, Matías
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Ciencias Informáticas
identificación de carga
monitoreo de energía
NILM
redes neuronales
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/67071
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En la actualidad, mucha gente podría verse interesada en el monitoreo energético de sus viviendas, con el fin de optimizar sus consumos. De esta manera, se conocerían los artefactos eléctricos que más energía consumen, su incidencia en el tiempo, cuán representativo resulta el consumo del resto de los artefactos y aquellos artefactos que podrían estar fallando. Utilizando Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) y redes neuronales (del inglés Artificial Neural Networks, ANN), el presente proyecto propone ofrecer esta posibilidad.
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