НЕІНТРУЗИВНИЙ МОНІТОРИНГ НАВАНТАЖЕННЯ – ПЕРСПЕКТИВНИЙ НАПРЯМОК МОНІТОРИНГУ ЕЛЕКТРОСПОЖИВАННЯ БУДІВЕЛЬ

Автор(и)

  • Ігор Чернещук Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0001-6895-7843

DOI:

https://doi.org/10.20535/1813-5420.2.2024.303119

Ключові слова:

Smart моніторинг, електроенергетична система, інтелектуальний лічильник, електроспоживання будівлі, неінтрузивний моніторинг навантаження, енергоефективність, управління попитом, конфіденційність.

Анотація

Показано, що комунальним підприємствам для пристосування до мінливих моделей енергозабезпечення та підвищення надійності необхідним є інтелектуальний моніторинг електромереж, щоб відстежувати динамічні умови роботи в розподільних мережах. Smart моніторинг може надати комунальним службам детальний опис звичок споживачів і максимізувати обізнаність користувачів про споживання, що призводить до зміни поведінки та згладжування глобального попиту на енергію. Наведено рушійні фактори ринку моніторингу та безпеки розумного будинку. Визначено, що зростання кількості користувачів Інтернету, стрімке поширення смартфонів і розумних гаджетів, а також зростаюче занепокоєння щодо віддаленого моніторингу будинків є ключовими факторами, які сприяють зростанню ринку безпеки розумного будинку. Показано, що методологія Smart моніторингу на прикладі будівлі відображає цілі як власне моніторингу, так і контролю: зменшити енергоспоживання будівель та / або зменшити для мешканців рахунки за електроенергію; запропонувати менеджерам електромережі більше інструментів, щоб краще керувати зростаючими потребами та можливими перебоями виробництво енергії завдяки зростаючій інтеграції ВДЕ в електромережі.

Проаналізовано неінтрузивний моніторинг навантаження (NILM) – метод аналізу даних про загальне електричне навантаження, отриманих шляхом вимірювання сили струму та напруги в одній точці, з наступним поділом загального навантаження на навантаження окремих пристроїв, який може відігравати ключову роль у цифровому переході в електроенергетиці. Ця технологія здатна не лише покращити поточну операційну діяльність компаній електроенергетики, а й лягти в основу формування нових відносин між суб'єктами енергоринків. Технології NILM досягла значного успіху завдяки прогресу в машинному навчанні, обробці сигналів і розпізнаванні образів. Визначено, що фундаментальними етапами типової структури NILM є збір даних, виділення ознак, декомпозиція сигналу та ідентифікація пристрою.

Посилання

Кириленко О.В., Денисюк С.П., Блінов І.В. Цифрова трансформація енергетики: сучасні тенденції та завдання. Праці Інституту електродинаміки НАН України, Вип. 65, Серпень 2023, С. 5–14.

Денисюк С.П., Бєлоха Г.С., Чернищук І.С., Лисий В.В. Світові тенденції впровадження відновлюваних джерел енергії та особливості їх реалізації при відновленні економіки України. Енергетика: економіка, технології, екологія. 2022. № 4. С. 7–23.

Денисюк С.П., Мельничук Г.В., Чернищук І.С., Лисий В.В. Техніко-економічні механізми розвитку локальних систем енергозабезпечення (Microgrid). Енергетика: економіка, технології, екологія. 2021. № 4. С. 7–22.

https://medium.com/@powertechnologies141/what-is-smart-grid-monitoring-413b62f3a099

https://www.analog.com/en/resources/technical-articles/smart-monitoring-improves-distributiongrid-reliability.html

https://www.linkedin.com/pulse/smart-monitoring-utilities-especially-europe-its-time-l%C3%BDsir/

Stanimirovic A., Bogdanovic´ M., Frtunic´ M., Stoimenov L. Low-voltage electricity network monitoring system: Design and production experience. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2020, Vol. 16(1).

Pawar J.P., Amirthaganesh S., Arun Kumar S., Satiesh Kumar B. Real time energy measurement using smart meter. 2016 Online International Conference on Green Engineering and Technologies (IC-GET), Coimbatore, India, 2016, pp. 1-5.

Girija R., Pavan R., Trupthi C., Mouna R., Jaishma Kumari B. Design of Smart Energy Meter for Intelligent Energy Network. 2020 IJRTI, Volume 5, Issue 2, Pp. 171–175.

Dario De Santis, Domenico Aldo Giampetruzzi, Gaetano Abbatantuono, Massimo La Scala. Smart metering for low voltage electrical distribution system using Arduino. 2016 IEEE Workshop on Environmental, Energy, and Structural Monitoring Systems (EESMS), Italy, 2016.

Balamurugan S., Saravanakamalam D. Energy monitoring and management using internet of things. 2017 International Conference on Power and Embedded Drive Control (ICPEDC), March 2017.

A-Guide-to-Smart-Metering https://www.esmig.eu/wp-content/uploads/2021/11/ESMIG-A-Guide-to-Smart-Metering.pdf

https://www.linkedin.com/pulse/smart-home-monitoring-security-market-size-mcrkf/

https://www.marketresearchintellect.com/download-sample/?rid=193045&utm_source=Pulse& utm_medium =031

https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/smart-home-market-101900

https://www.fortunebusinessinsights.com/network-monitoring-market-108432

https://www.linkedin.com/pulse/smart-home-monitoring-security-market-growth-analysis-n8jhf/

https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/smart-home-security-market

Kaustav Basu. classification techniques for non-intrusive load monitoring and prediction of residential loads. Electric power. Université de Grenoble, 2014. English. – NNT: 2014GRENT089.

Basu K., Debusschere V., Bacha S. Non Intrusive Load Monitoring: A Temporal Multi-Label Classification Approach, IEEE transaction on Industrial Informatics.

Çimen, H.; Çetinkaya, N.; Vasquez, J.C.; Guerrero, J.M. A Microgrid Energy Management System Based on NonIntrusive Load Monitoring via Multitask Learning. IEEE Trans. Smart Grid 2021, 12, 977–987.

Zhang C., Zhong M., Wang Z., Goddard N., Sutton C. Sequence-to-point learning with neural networks for nonintrusive load monitoring. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, New Orleans, LA, USA, 2–7 February 2018; pp. 2604–2611.

Somchai Biansoongnern, Boonyang Plungklang. Non-Intrusive Appliances Load Monitoring (NILM) for Energy Conservation in Household with Low Sampling Rate. 2016 International Electrical Engineering Congress, iEECON2016, 2-4 March 2016, Chiang Mai, Thailand. Procedia Computer Science 86 ( 2016 ). P.172 – 175.

https://clouglobal.com/non-intrusive-load-monitoring-nilm-and-energy-monitoring/

Purna Prakash K., Pavan Kumar Y.V. Systematic Statistical Analysis to Ascertain the Missing Data Patterns in Energy Consumption Data of Smart Homes. International Journal Of Renewable Energy Research. Vol.12, No.3, September, 2022. P. 1560-1573.

https://medium.com/@akeptus/exploring-the-fundamentals-of-non-intrusive-load-monitoring-nilm-and-its-potential-to-improve-ba617be5d456

https://clouglobal.com/non-intrusive-load-monitoring-nilm-and-energy-monitoring/

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-05-15

Номер

Розділ

МОНІТОРИНГ, ДІАГНОСТИКА ТА КЕРУВАННЯ ЕНЕРГЕТИЧНИМИ ПРОЦЕСАМИ ТА ОБЛАДНАННЯМ