Examinando por Autor "Duarte, Cesar A."

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    Acceso abierto
    Feature extraction for nonintrusive load monitoring based on S-Transform
    (2014-05-01) Jiménez, Yulieth; Duarte, Cesar A.; Petit, Johann; Carrillo Caicedo, Gilberto
    The electric energy demand is dramatically growing worldwide and demand reduction emerges as an outstanding strategy; it implies detailed information about the electricity consumption, namely load disaggregation. Typical automatic methods for load disaggregation require high hardware efforts to install one sensor per appliance, whereas Non-intrusive Load Monitoring (NILM) systems diminish the hardware efforts through signal processing and mathematical modeling. One approach to NILM systems is to model the load signatures via artificial intelligence. This paper proposes to employ S-Transform for the feature extraction stage and Support Vector Machines for the pattern recognition problem. Several experiments are presented and the results of the feature extraction with S-Transform and Wavelet Packet Transform are compared. Thus promising feature vectors based on S-Transform are presented with similar or superior performance than the approach based on Wavelet Packet Transform.
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    Acceso abierto
    Nonintrusive power estimation of residential appliances under voltage variation
    (2016-10) Jiménez, Yulieth; Cortes, Jose D.; Duarte, Cesar A.; Petit, Johann F.; Carrillo, Gilberto
    Nonintrusive Load Monitoring (NILM) systems aim to estimate the individual appliance operation and consumption in a household from measurements at a single point, in order to motivate energy conservation behaviors. Power estimation based on appliance rated powers is not always accurate because of the voltage supply variations, thus misleading load disaggregation algorithms. In this paper we propose models of power as a function of voltage for correcting the power estimation. Measurements in the laboratory of residential loads are performed under multiple voltage levels. These data are processed to find regression models. Moreover, some analytic expressions to calculate the powers are proposed. Proposed models result more accurate than the rated powers and other models in the scientific literature.
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    Acceso abierto
    Steady state signatures in the time domain for nonintrusive appliance identification
    (2015) Jiménez, Yulieth; Duarte, Cesar A.; Petit, Johann; Meyer, Jan; Schegner, Peter; Carrillo Caicedo, Gilberto
    El paradigma de las redes inteligentes promueve aplicaciones de monitorización avanzada de carga para apoyar la gestión de la de-manda y los ahorros energéticos. La monitorización no intrusiva de carga ha generado un creciente interés para estimar la operación y el consumo individual de potencia de los aparatos residenciales, a partir de mediciones eléctricas en un solo punto. Este enfoque aprovecha las ventajas del procesamiento de señales para reducir los esfuerzos de hardware asociados a los sistemas con múltiples sensores dedicados. Algunas características distintivas de los aparatos, llamadas firmas de carga, pueden ser extraídas de señales en estado transitorio o estable. En este artículo se investiga el efecto de algunos factores que pueden afectar las firmas estacionarias de carga bajo condiciones reales: distorsión en la tensión de suministro, impedancia de la red y frecuencia de muestreo del equipo de medida. Para tal fin, se adquirieron y procesaron mediciones eléctricas de diferentes aparatos residenciales para obtener algunos índices en el dominio del tiempo. Los resultados incluyen comparaciones entre distintos escenarios y evaluación de la idoneidad y la capacidad de discriminación de la información del estado estable.