Trình tối ưu hóa năng lượng thông minh cho các tòa nhà dân cư
Intelligent Energy Optimizer for Residential Buildings
Tác giả: Kunwar Niraj, Bhandari Mahabir, Kurte Kuldeep, Gehl Anthony C., Shah Bipin, Janarthanan Logesh
Ngày đăng tải: 01/10/2022
DOI: 10.2172/1895221
Quản lý phía cầu trong các tòa nhà là điều cần thiết để đáp ứng nhu cầu linh hoạt của lưới điện trong một kịch bản năng lượng tái tạo cao. Giám sát tải thiết bị giúp đưa ra quyết định quản lý theo nhu cầu bằng cách cung cấp thông tin về trạng thái hoạt động/mức tiêu thụ điện từ các thiết bị khác nhau trong tòa nhà. Giám sát tải không xâm nhập (NILM) là một tùy chọn hấp dẫn để sử dụng giám sát tải thiết bị vì nó có chi phí cảm biến thấp hơn và giúp giảm thiểu các lo ngại về quyền riêng tư. Trong nghiên cứu này, nhóm đã sử dụng một kỹ thuật phát hiện sự cố, sau đó là hai phương pháp khác nhau để phân loại sự cố. Kết quả từ phân cụm K-mean (thuật toán sử dụng để phân cụm dữ liệu trong không gian đa chiều) cho thấy các sự cố từ một thiết bị đơn lẻ thường được phân phối theo nhiều cụm. Do đó, phương pháp NILM không giám sát sử dụng phân cụm K-means được ứng dụng trong nghiên cứu này không phù hợp lắm cho việc phân tách. Kết quả từ NILM cho thấy điểm F1 để phân loại sự cố là 0,77 đối với máy nước nóng bơm nhiệt và rất thấp đối với các thiết bị khác sử dụng phân loại dựa trên quy tắc.
