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Metodologia para identificação de perfis de consumidores de energia elétrica utilizando mapas auto-organizáveis

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Metodologia para identificação de perfis de consumidores de energia elétrica utilizando mapas auto-organizáveis

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Título Metodologia para identificação de perfis de consumidores de energia elétrica utilizando mapas auto-organizáveis
Autor Florence, Camilla Lima
Orientador Henriques, Renato Ventura Bayan
Data 2014
Nível Graduação
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Curso de Engenharia de Controle e Automação.
Assunto Engenharia de controle e automação
[en] Energy
[en] Neural networks
[en] Self-organizing maps
[en] Voice
Resumo Este trabalho propõe a classificação do perfil dos consumidores da rede elétrica utilizando mapas auto-organizáveis. Para isso o trabalho foi realizado em duas etapas: uma primeira fase de identificação de comandos de voz e o posterior estudo comparativo para estabelecerem-se os parâmetros que devem ser utilizados para o agrupamento de usuários da rede elétrica Primeiramente, foi realizado um estudo de caso de identificação de comandos de voz com o objetivo de entender o funcionamento e os parâmetros relevantes para a aplicação de mapas auto-organizáveis. Para isso aplica-se a técnica de mapas auto-organizáveis de Kohonen classificando os sinais de voz por palavras de acordo com os espectros. A escolha das pessoas foi aleatória, procurando-se, as que se disponibilizassem a gravar vozes com as palavras que foram aplicadas ao modelo. Utilizando-se a Toolbox do Mapa Organizável de Kohonen (SOM) aplicado ao MatLab, desenvolveu-se um software de identificação dos comandos de voz, primeiramente com o processamento do sinal e posterior aplicação do sistema SOM para a identificação dos comandos: ande; pare, direita, esquerda, ré e gire. Baseado nesse processo de classificação realizou-se um estudo comparativo para a identificação de perfis de usuários da rede elétrica, tentando classificá-los em função das suas semelhanças. Os parâmetros definidos basearam-se em variáveis comuns em processos de Smart Grid. Nesse estudo identificaram-se parâmetros que são necessários para a utilização dos mapas auto- organizáveis. Analisando assim quais as possibilidades de aplicação desses parâmetros e da metodologia utilizada nas concessionárias da região sul do Brasil, e que possíveis análises podem ser feitas para identificar os perfis dos consumidores.
Abstract This work aims to classify the power grid consumer profile using neural networks. Two steps were carried out: a first stage of identifying voice commands and the subsequent comparative study to establish the parameters that should be used for grouping power grid users. First, a case study to identify voice commands was conducted aiming to understand the main characteristics and relevant information about applying self organized maps. To recognize the voices , self-organizing Kohonen maps where used to classify words according to speech spectra. The choice of the people was random and voices were recorded with a cell phone app. Using the Toolbox Organizing Map of Kohonen (SOM) a software for identifying voice commands was developed on Matlab. First, the program processes the signal and subsequent apply SOM to identify the commands: run; stop; right; left; reverse; and turn around. Based on this classification process a comparison study was performed to identify power grid consumer based on their similarities. In this study we have identified the minimum parameters which are necessary for the use of self-organizing maps. Thus analyzing the possibilities of applying those parameters and methodology used in dealerships in southern Brazil, and possible analyzes can be undertaken to identify the profiles of consumers.
Tipo Trabalho de conclusão de graduação
URI http://hdl.handle.net/10183/130169
Arquivos Descrição Formato
000976196.pdf (1.832Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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