Неинтрузивный мониторинг нагрузки (NILM) — это метод мониторинга энергопотребления в зданиях без необходимости установки оборудования на отдельные устройства. Это делает его экономичным и масштабируемым решением для повышения энергоэффективности и снижения энергопотребления. В этой статье мы рассмотрим основные этапы NILM, его потенциальные приложения и проблемы, которые необходимо преодолеть.
Основными этапами типичной структуры NILM являются сбор данных, извлечение признаков, декомпозиция сигнала и идентификация устройства.
Первый этап, сбор данных, представляет собой процесс сбора данных об общем энергопотреблении здания. Для этого обычно используются интеллектуальные счетчики или другие датчики, которые измеряют потребление энергии зданием. Данные могут быть собраны в виде показаний электрической мощности с течением времени или других параметров, таких как ток, напряжение и коэффициент мощности. Данные должны собираться с высокой частотой дискретизации, обычно несколько раз в секунду, чтобы фиксировать мелкие изменения в потреблении энергии, характерные для отдельных приборов.
Второй этап, извлечение признаков, представляет собой процесс анализа собранных данных для выявления закономерностей и тенденций в энергопотреблении. Этот этап имеет решающее значение для определения характеристик моделей энергопотребления, которые являются уникальными для отдельных приборов или нагрузок. Частотный анализ, анализ временных рядов и статистический анализ — вот некоторые распространенные методы извлечения признаков. Например, частотный анализ можно использовать для определения доминирующих частот в данных о потреблении энергии, которые затем можно использовать для определения рабочих характеристик конкретных приборов. Анализ временных рядов можно использовать для выявления закономерностей в данных о потреблении энергии во времени, таких как ежедневные или недельные циклы. Статистический анализ можно использовать для определения статистических свойств данных о потреблении энергии, таких как среднее значение, дисперсия и асимметрия.
Третий этап, декомпозиция сигнала, представляет собой процесс разложения общего энергопотребления на отдельные компоненты, соответствующие конкретным приборам или нагрузкам. Этого можно достичь с помощью таких методов, как анализ независимых компонентов (ICA), анализ основных компонентов (PCA) и кластеризация. Например, ICA можно использовать для определения независимых источников потребления энергии в данных, тогда как PCA можно использовать для определения основных компонентов данных о потреблении энергии. Кластеризация может использоваться для группировки схожих моделей энергопотребления, которые затем можно использовать для идентификации конкретных устройств или нагрузок.
Четвертый и последний этап, идентификация устройства, представляет собой процесс идентификации конкретных устройств или нагрузок на основе их характеристик энергопотребления. Для этого можно использовать такие методы, как нейронные сети, деревья решений и системы, основанные на правилах. Например, нейронные сети можно научить распознавать схемы энергопотребления конкретных устройств или нагрузок, тогда как деревья решений можно использовать для идентификации устройств на основе их моделей энергопотребления и других характеристик. Системы, основанные на правилах, могут использоваться для определения конкретных правил идентификации приборов на основе их моделей энергопотребления.
При идентификации устройств также можно использовать предварительно обученные модели, которые прошли обучение по базам данных моделей энергопотребления различных устройств, чтобы идентифицировать устройства в текущем здании.
Одним из наиболее сложных аспектов идентификации устройства является работа с изменениями моделей энергопотребления, вызванными изменениями моделей использования, факторами окружающей среды и другими факторами. Чтобы преодолеть эту проблему, необходимо использовать комбинацию методов, таких как извлечение признаков, разложение сигналов и идентификация устройств, чтобы гарантировать надежность и точность результатов. Кроме того, NILM требует значительного объема данных и вычислительных ресурсов, поэтому требуются адекватные возможности хранения и обработки данных.
Также стоит отметить, что NILM можно использовать в промышленном секторе, например на заводах, для мониторинга и оптимизации использования энергии в определенных процессах, а также для программ реагирования на спрос. С ростом популярности устройств «умный дом» и Интернета вещей появилась возможность интегрировать NILM с этими устройствами и предоставлять более точные и подробные данные об энергопотреблении, что может привести к еще более эффективному управлению энергопотреблением.
NILM — это мощная технология, способная значительно повысить энергоэффективность и снизить потребление энергии. Однако для получения точных и надежных результатов очень важно тщательно рассмотреть различные этапы метода и методы, которые можно использовать на каждом этапе. Если вы хотите узнать больше о том, как NILM используется в нашем решении для умного дома, перейдите на www.akeptus.com.
