Análise da utilização de Datasets sintéticos na desagregação de cargas utilizando NILM

Abstract

Identificação de aparelhos e seu consumo é um problema que vem sendo estudado desde a década de 1990 quando foi proposta a técnica de monitoramento não intrusivo de cargas (NILM ). Em 2014 o NILMTK foi apresentado como uma ferramenta e é considerada referência para desagregação de cargas. A rede neural proposta utilizada, proposta pelo WaveNILM consiste em uma rede neural causal dilatada, aplicada em conjunto com a ferramenta NILMTK para avaliar o impacto da adição de datasets sintéticos ao treinamento de redes neurais para desagregação de cargas em cenários reais. Para tais experimentos foram utilizados os conjuntos de dados sintéticos SmartSim e SynD, o resultado final foi uma acurácia na desagregação de refrigerador em cenários reais de 65, 6%.