Software para Monitoramento Não Intrusivo de Cargas Residenciais com fins de Auditoria Energética

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1 Software para Monitoramento Não Intrusivo de Cargas Residenciais com fins de Auditoria Energética Hader Aguiar Dias Azzini, Jussara Farias Fardin e Evandro Ottoni Teatini Salles 1 Resumo - Este trabalho visa a auditoria energética para fins de eficiência. Neste sentido, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um software para Monitoramento Não Intrusivo de cargas elétricas residenciais. O objetivo básico é determinar o consumo individual de cada carga sem ter acesso físico às mesmas. São descritos o funcionamento do código, as diretrizes de desenvolvimento e a forma de exibição dos resultados. Também são propostos alguns aperfeiçoamentos. Palavras Chaves Eficiência Energética, Gerenciamento de Cargas Residenciais, Reconhecimento de Padrões, Monitoramento Remoto. O I. INTRODUÇÃO objetivo básico do monitoramento não intrusivo de cargas é determinar o consumo individual de cada uma delas sem ter acesso físico. Isto é feito a partir da análise detalhada da tensão e da corrente na interface com a fonte de energia elétrica que alimenta a instalação elétrica. As formas de onda da corrente e da tensão no ramal principal são registradas e analisadas. Tal análise das formas de onda da carga total gera estimativas do consumo individual das cargas. Esta análise consiste em encontrar características elétricas específicas, comumente chamadas de assinaturas, que permitam identificar qual carga ligou/desligou num determinado instante. É importante destacar que o termo não intrusivo está relacionado à ausência de acesso físico ao interior da instalação elétrica e, consequentemente, a cada uma das cargas [1]. A abordagem tradicional de monitoramento de cargas é feita colocando-se sensores individuais em cada uma delas. Tal abordagem, além de requerer a intrusão na instalação elétrica, necessita de um bom número de sensores. Assim, pode-se afirmar que os sistemas de monitoramento tradicionais geralmente apresentam uma estrutura de hardware mais complexa e um software mais simples. É conveniente esclarecer que não se está discutindo a complexidade dos sensores individualmente, mas sim de todo Este trabalho tem apoio financeiro da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). H. A. D. Azzini; Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Vitória, Brasil. ( J. F. Fardin; Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Vitória, Brasil.( E. O. T. Salles; Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Vitória, Brasil.( o sistema de monitoramento formado por eles. Os sensores, muitas das vezes, podem ser constituídos simplesmente por sistemas embarcados. Na abordagem tradicional, os softwares empregados apenas organizam os dados fornecidos por cada sensor. Já na abordagem não intrusiva este balanço entre hardware e software é revertido [1]. Na abordagem não intrusiva apenas um sensor é colocado no ramal principal. Contudo o software que faz a análise dos dados, a fim de desagregar as informações de cada carga, é bem complexo, alguns softwares lançam mãos das ferramentas de reconhecimentos de padrões [2]. A reversão de balanço entre hardware e software pode ser vista como um benefício dependendo da aplicação. Um sistema de monitoramento não intrusivo pode ser útil em diversas aplicações. Pode ser usado para pesquisas sobre o regime de uso de cargas, para auditorias energéticas, para acompanhamento de cargas de difícil acesso, para sistemas de detecção de falhas de equipamentos elétricos [3], e para gerenciamento de cargas. É possível perceber que tais aplicações podem acontecer nos três setores consumidores de energia elétrica: industrial, comercial e residencial [1]. Assim, desde que sejam feitas as adaptações necessárias, o monitoramento não intrusivo tem um campo de atuação amplo. Este trabalho foca no desenvolvimento voltado para o setor residencial, onde as barreiras à intrusão se apresentam como um problema mais comum. Embora diferentes métodos sejam usados para se desenvolver um sistema de monitoramento não intrusivo, existem três princípios bem comuns. Primeiro é necessário escolher uma característica específica, uma assinatura, e expressá-la matematicamente, isso permitirá o reconhecimento e diferenciação das cargas. Segundo, deve-se escolher um hardware capaz de amostrar e armazenar as variáveis elétricas de forma compatível com a assinatura escolhida, ou seja, que tenha taxa de amostragem e autonomia de memória adequadas. E o terceiro, é preciso um algoritmo matemático capaz de detectar a assinatura em meio aos dados da carga total [4]. Atualmente, o monitoramento não intrusivo tem recebido uma maior atenção, acredita-se que isso se deve às pesquisas de desenvolvimento de medidores inteligentes voltados para as smart grids. A necessidade de softwares mais elaborados para os medidores inteligentes é favorável ao monitoramento não intrusivo. Vários trabalhos foram desenvolvidos do final da década de 1980 até os dias atuais, o trabalho apresentado em [1], datado daqueles anos, pode ser considerado o marco

2 2 principal nesta área. Entretanto, apesar dos trabalhos atuais, o monitoramento não intrusivo ainda enfrenta alguns desafios. Como bem é afirmado em [4], ainda não foi encontrada uma solução que se adapte adequadamente a todos os tipos de cargas presentes numa residência. Também ainda não se definiu uma assinatura, ou um conjunto delas, que seja amplamente aceita, isso porque ainda não se encontrou uma que, ao mesmo tempo, permita uma identificação robusta, precisa e adaptável. Afim de evitar equívocos é válido alertar aos leitores que queiram se aprofundar no assunto que o termo monitoramento não intrusivo de cargas tem sido abreviado de formas variadas nos diversos trabalhos. A expressão em inglês Nonintrusive Appliance Load Monitoring por vezes tem sido abreviada como NALM, em outras como NIALM, neste trabalho usaremos NIALM. Vale também alertar que é possível encontrar a sigla NILM se referindo à expressão Non- Intrusive Load Monitor. A Seção II apresenta o hardware usado como base para o desenvolvimento deste trabalho, o analisador de energia RE A Seção III descreve o software listando as diretrizes seguidas e explicando as etapas de execução. Na Seção IV são discutidos os principais aperfeiçoamentos a serem feitos. Por fim na Seção V conclui-se destacando os principais tópicos do trabalho. II. HARDWARE O NIALM necessita de um hardware com determinadas caraterísticas para o seu funcionamento adequado, como dito anteriormente. Em muitos trabalhos são desenvolvidos hardwares específicos, o que demanda tempo, recursos e infraestrutura. O desenvolvimento de um novo hardware tem como principal vantagem a possibilidade de se evitar que este traga restrições ao sistema. Entretanto, as qualidades do novo equipamento, como acurácia, robustez, entre outras, deverão ser avaliadas para se assegurar sua confiabilidade. A utilização de um hardware pronto parte do pressuposto que as qualidades afirmadas pelo fabricante são verdadeiras, isso acelera o processo de desenvolvimento. Neste trabalho, se optou por um hardware já existente no laboratório por questões de tempo e recursos. Um analisador de energia fabricado pela empresa Embrasul, o RE 6000, foi utilizado neste trabalho [5]. O RE 6000 é capaz de armazenar tensão, corrente, frequência, potência ativa, potência reativa, potência complexa, fator de potência e harmônicas. Quanto as amostras, o equipamento tem tempos de integração pré-definidos para a escolha do usuário, sendo o mínimo de 100 ms. A interface de comunicação do analisador com o computador, mediante a qual é feita a descarga dos dados, é uma interface Ethernet, o que permite que sejam feitas as descargas em tempo real e à distância, desde que o analisador e o computador estejam na mesma sub-rede. Neste trabalho foi feita uma abordagem off-line a fim de se evitar inicialmente a dispersão de esforços em questões de Tecnologia da Informação. Contudo, uma abordagem on-line é um aperfeiçoamento muito desejável para os futuros trabalhos. Os dados registrados são descarregados no computador através do software ANL 6000, que é distribuído acompanhando o analisador. Os dados podem ser exportados no formato no texto permitindo que eles sejam exibidos nos tradicionais programas de edição de planilhas, tais como Excel. Apesar de se usar um hardware pronto, o NIALM não está cativo a tal equipamento. Outro analisador poderá ser utilizado desde que os dados sejam exportados no formato adequado ao software do NIALM, no caso, organizados de forma conveniente num arquivo de extensão.txt. Contudo, caso os dados não estejam adequadamente formatados, ainda existe a possibilidade de se desenvolver rotinas computacionais capazes de organizá-los. Esta adaptabilidade é uma vantagem pois facilita parcerias com fabricantes de analisadores permitindo até que o software do NIALM seja incorporado aos softwares dos fabricantes. III. SOFTWARE Uma vez que os softwares de monitoramento não intrusivo são mais complexos e demandam um bom esforço computacional, neste trabalho optou-se por desenvolver o software do NIALM no Scilab 5.3. O Scilab é um software livre, voltado para computação numérica, que fornece um ambiente poderoso para aplicações científicas e de engenharia [6]. Por ser livre, o acesso a esta boa ferramenta computacional é fácil e isso permite maior adaptabilidade ao NIALM. A. Limitações e Diretrizes do Desenvolvimento do Software A intrusividade é o problema principal que o NIALM aborda. Evidentemente o ideal seria que simplesmente o equipamento fosse ligado ao ramal principal da instalação e que ele automaticamente identificasse todas as cargas e gerasse as estatísticas sobre elas com extrema precisão. Contudo, a identificação das cargas não é simples e geralmente o que se tem encontrado são soluções com algumas restrições ou caraterizadas como relações de compromisso entre intrusividade e precisão. As relações de compromissos e as restrições têm implicações significativas no desenvolvimento dos softwares no monitoramento não intrusivo. Neste trabalho, foram desenvolvidas simultaneamente duas abordagens, uma supervisionada e outra não supervisionada. A primeira, a abordagem supervisionada, lança mão da intrusividade durante certo período através do qual o usuário gera eventos para treinar o classificador de cargas. A segunda, não tem intrusividade e, sem histórico algum, o classificador de cargas efetua a identificação. Evidentemente haverá diferenças na qualidade dos resultados destas duas abordagens e isso será discutindo mais a diante. É conveniente classificar as cargas em quatro grupos: as continuamente ligadas, as ON-OFF, as máquinas de estados finitos e as continuamente variáveis [4]. As continuamente ligadas, como o próprio nome já diz, são cargas que permanecem ligadas o tempo todo tais como um MODEM fica ligado em algumas residências. As ON-OFF são assim chamadas por terem apenas esse dois estados. Quando ligadas as ON-OFF têm um nível de potência que varia pouco em regime permanente. Aquelas descritas por máquinas de estados finitos são geralmente cargas com diversas etapas, tais

3 3 como as máquinas de lavar roupas que lavam, enxaguam e centrifugam. Em cada etapa elas assumem diferentes níveis de potência [1]. As continuamente variáveis são chamadas assim, pois em contraste com máquinas de estados finitos, não têm níveis de potências bem definidos e sua demanda segue variando continuamente. Neste trabalho optou-se por tratar apenas das cargas ON-OFF que são maioria no ambiente residencial, tais como geladeiras, TVs, chuveiros, microondas. O software desenvolvido usa três variáveis para diferenciar uma carga da outra, a Potência Ativa (P), a Potência Reativa (Q) e a Distorção Harmônica Total da Corrente (DHTi). Estas três variáveis são usadas como eixos de um espaço tridimensional, como mostra a Fig. 1, e as cargas são reconhecidas pela proximidade. o software o nome da pasta onde estão os arquivos, quais as fases foram monitoradas, o tempo de integração das amostras e escolher se deseja uma abordagem supervisionada ou não supervisionada. Em seguida se inicia a execução. 1. Conversão de arquivos: Todos os arquivos são automaticamente abertos e copiados, num diretório temporário, com extensão.dat, que facilita a manipulação no Scilab. 2. Detecção de eventos: O arquivo da potência ativa é aberto e os valores são inspecionados para verificar se houve um degrau de variação da potência ativa numa janela de 10 segundos, conforme Fig. 2. Degraus com duração inferior a 5 segundos ou com amplitude inferior a 50W são ignorados, os demais são considerados como eventos. Após a inspeção o número da amostra referente ao momento que ocorreu cada evento é armazenado. Fig. 1: Plano tridimensional formado pelas variações da Potência Ativa, Potência Reativa e Distorção Harmônica Total da Corrente Sobre a DHTi, é importante esclarecer que não se está interessando em saber exatamente a contribuição de harmônicas de cada carga mas sim a variação que o ligar/desligar de uma carga gera. Por exemplo, se um chuveiro que tem uma corrente alta e sem distorção, ligar quando uma TV, que tem uma corrente baixa e bem distorcida, estiver funcionando, isso causará uma variação no valor da DHTi da corrente no ramal principal. Os eventos detectados ao longo da execução da rotina são separados em duas categorias, eventos de Liga e de Desliga. Após separados são construídos dois espaços tridimensionais, um para os eventos de Liga e outro para os de Desliga. Esta separação é conveniente, pois diminui o esforço computacional e também é uma forma de abordar o problema de deriva da potência relatado em [1]. O problema da deriva da potência deve-se ao fato de que determinadas cargas ON- OFF variam seu consumo de forma gradual ao longo do funcionamento. Um exemplo destas cargas são os compressores dos refrigeradores. B. As etapas do Software As etapas de execução são descritas de forma sucinta a seguir. Entretanto, antes da execução do software os dados deverão ser exportados pelo ANL 6000 em vários arquivos de extensão.txt. Cada arquivo deve corresponder a uma variável de cada fase e deve ser salvo junto com os demais numa mesma pasta. O usuário deve informar inicialmente para Fig. 2: Exemplo de degrau de potência ativa caracterizado como evento. 3. Resgate das Variáveis: O número da amostra é usado para resgatar uma janela de 10 s em torno do evento, como na Fig 2. O resgate é feito nos arquivos de P, de Q e de DHTi. 4. Cálculo dos Deltas: As amostras resgatadas são usadas para calcular a amplitude das variações nos eventos, os deltas, de cada uma das 3 variáveis citadas na etapa Classificação do Tipo: Os deltas da potência ativa são usados para determinar se os eventos são referentes ao ligar ou ao desligar das cargas elétricas. Se o delta for superior a +50 W o evento é classificado como liga, caso seja inferior a -50W é desliga. Caso, esteja entre +50W e 50 W é rotulado como não classificado. 6. Separação dos Eventos: Os eventos são separados em dois grupos, liga e desliga, especialmente para minimizar o esforço computacional.

4 4 7.A Abordagem Supervisionada: O usuário é questionado se deseja usar os dados para treinar o classificador ou se quer identificá-los. a) Caso deseje treinar, serão mostrados, de cada evento, o horário e três figuras, iguais à Fig. 2, exibindo as variações de P, de Q e de DHTi. Então, o usuário deverá informar qual o nome da carga que ligou ou desligou naquele instante. Após o término do treinamento as cargas são agrupadas através dos nomes e são calculadas as médias dos eventos, ou seja, os centróides dos grupos. Em seguida, os centróides são usados para classificar os eventos, onde o evento recebe o nome da carga que tem o centróide mais próximo. Os centróides são salvos para serem usados pelo classificador em outros dados. Os centróides na Fig. 1 são representados por cruzes e os eventos por pontos. b) Caso deseje fazer a classificação dos eventos, os centróides do último treinamento serão carregados e serão calculadas as distâncias dos eventos. Cada evento recebe o nome da carga que tem o centróide mais próximo. 7.B Abordagem Não Supervisionada: Caso o usuário tenha selecionado a abordagem não supervisionada, antes da execução do código, após isso ele não necessitará interagir novamente com o software. Os eventos são agrupados no plano tridimensional automaticamente usando-se o algorítimo estatístico de agrupamento de dados conhecidos como ISODATA [7]. O número mínimo de pontos por grupo é 2 e o desvio padrão máximo é 0,2. Como a abordagem é não supervisionada as cargas recebem somente números ao invés de nomes, a Fig. 1 foi gerada através da abordagem não supervisionada. Como os eventos estão separados em dois grupos, liga e desliga, é necessário que sejam relacionados os centróides de liga com os centróides de desliga adequadamente. Isso também é feito calculando-se as distâncias. 8. Cálculo e Exibição de Resultados: Esta etapa só é iniciada depois que as etapas de 1 à 7 são repetidas para cada uma das fases que o usuário informou antes da execução. Após os eventos terem sido identificados com os nomes, ou números, das cargas, é possível determinar então quando cada carga ligou ou desligou. Partindo destas informações são estimadas o tempo de funcionamento das cargas. Também são estimados os consumos de energia ativa simplesmente multiplicando-se o tempo de funcionamento obtido pela coordenada do centróide que é referente à potência ativa. A Fig. 3 e a Fig. 4 mostram como os resultados são exibidos. IV. APERFEIÇOAMENTOS Os experimentos feitos até a data de produção deste artigo são basicamente para verificar se o software realmente funciona e os resultados são satisfatórios. Estão sendo preparados experimentos para avaliar a qualidade. Serão avaliadas a precisão na detecção dos eventos e na estimativa do consumo. Serão também comparados os desempenhos das abordagens, supervisionada e não supervisionada. Além dos experimentos que estão planejados existem alguns que, embora não estejam programados, são interessantes para trabalhos futuros. Um destes experimentos tem o objetivo de investigar qual é o desvio padrão, do algorítimo de ISODATA, ideal para o NIALM. Um experimento importante para avaliação do problema da intrusividade seria a instalação do analisador fora da residência. Atualmente, por questões de comodidade e Fig. 3: Resultados da execução do programa, características das cargas obtidas por uma abordagem não supervisionada

5 5 Fig. 4: Resultados do software, apresentação das estimativas de tempo de funcionamento e de consumo individual de cada carga. segurança, ele tem sido instalado no quadro de disjuntores, que geralmente ficam dentro das residências. Outro experimento interessante seria um que explorasse a interface Ethernet do RE 6000 para fazer a descarga dos dados a distância e em tempo real. Alguns experimentos já realizados mostraram a necessidade de alguns aperfeiçoamentos. Embora não impossibilitem a obtenção de resultados satisfatórios, alguns problemas precisam ser tratados para se obter uma qualidade ainda melhor. O software precisa de alguns aperfeiçoamentos no que diz respeito à correlação entre os eventos liga e desliga. Observou-se que na abordagem não supervisionada, algumas vezes, o número de cargas que ligam diverge do número de cargas que desligam. Por enquanto o menor número dos dois está sendo considerado como o resultado correto. Outro problema semelhante a este são os efeitos de alguma classificação equivocada. Uma classificação equivocada pode fazer com que uma mesma carga apresente números de eventos liga incompatíveis com número de eventos desliga. É desejável o desenvolvimento de uma rotina de tratamento de tal inconsistência, atualmente os eventos excedentes são ignorados. Um aperfeiçoamento proveitoso seria o desenvolvimento de uma interface gráfica mais amigável. Isso permitiria que o próprio morador da residência monitorada efetuasse as ações de treinamento e interpretação dos resultados. Desta forma apenas a ligação elétrica do analisador de energia ficaria dependente de um profissional capacitado. V. CONCLUSÃO O monitoramento não intrusivo de cargas busca gerar estatísticas relacionadas ao funcionamento das cargas elétricas sem a necessidade de acesso físico. Revertendo o balanço tradicional no monitoramento de cargas, o NIALM, apresenta um sistema mais simples em termos de hardware e mais elaborado em termos de software. O NIALM, embora seja útil em diversas aplicações, ainda apresenta alguns obstáculos consideráveis ao desenvolvimento, como por exemplo a definição de uma assinatura amplamente aceita. A atenção dada aos medidores inteligentes sinaliza que mais pesquisas e aperfeiçoamentos virão na área de monitoramento não intrusivo. Neste trabalho foi apresentado um software desenvolvido para o monitoramento não intrusivo. O software foi projetado de tal forma que permite o uso de diferentes hardwares e também de duas abordagens, supervisionada e não supervisionada. Exibe relatórios apresentando as principais características elétricas das cargas, estimativas de tempo de funcionamento e de consumo. Embora ainda seja necessário avaliar melhor a qualidade dos resultados eles são satisfatórios. VI. REFERÊNCIAS Periódicos [1] G.W. Hart;, "Nonintrusive appliance load monitoring," Proceedings of the IEEE, vol.80, no.12, pp , Dec [2] L. Farinaccio, R. Zmeureanu, Using a pattern recognition approach to disaggregate the total electricity consumption in a house into the major end-uses, Energy and Buildings, Volume 30, Issue 3, August 1999, Pages , ISSN , /S (99) Tese [3] E. R. Proper;, Automated Classification of Power Signals. 177f. Thesis (Nav. E.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Mechanical Engineering; and, (S.M.)--Massachusetts Institute of Technology, System Design and Management Program Periódico [4] M. Zeifman; K. Roth;, "Nonintrusive appliance load monitoring: Review and outlook," Consumer Electronics, IEEE Transactions on, vol.57, no.1, pp.76-84, February 2011 Página na Internet [5] Embrasul; Analisador de Energia: RE6000. URL: [6] INRIA; Scilab. URL: Periódico [7] A. K. Jain, M. N. Murty, and P. J. Flynn Data clustering: a review. ACM Comput. Surv. 31, 3 (September 1999), DOI= /

6 6 VII. BIOGRAFIAS Hader Aguiar Dias Azzini nasceu em Mantena- MG, Brasil, em Se graduou em Engenharia Elétrica na Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), com ênfase em Sistemas Elétricos de Potência, em Durante a graduação foi bolsista no Programa de Educação Tutorial, de 2006 à Atualmente é mestrando no Programa de Pós Graduação em Engenharia Elétrica, também na UFES. Jussara Farias Fardin possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Espírito Santo (1978), mestrado em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1983) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2001). Atualmente é professor associado da Universidade Federal do Espírito Santo. Desenvolve trabalhos na área de supercondutividade aplicada a sistemas de energia, fontes renováveis de energia e identificação de sistemas. Evandro Ottoni Teatini Salles possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Espírito Santo (1987), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Espírito Santo (1994) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2001). Atualmente é professor Associado I da Universidade Federal do Espírito Santo. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Circuitos Elétricos e Eletrônicos, Sistemas Digitais e Microcontroladores, atuando principalmente nos seguintes temas: Reconhecimento de Padrões, Processamento de Sinais e Imagens.

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