Monitoreo de carga por métodos no invasivos en el hogar argentino utilizando redes neuronales

Autores
Cocconi, Diego; Beinotti, Raúl; Yuan, Rebeca; Mulassano, Micaela; Bruno, Javier; Beltramone, Matías
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En la actualidad, mucha gente podría verse interesada en el monitoreo energético de sus viviendas, con el fin de optimizar sus consumos. De esta manera, se conocerían los artefactos eléctricos que más energía consumen, su incidencia en el tiempo, cuán representativo resulta el consumo del resto de los artefactos y aquellos artefactos que podrían estar fallando. Utilizando Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) y redes neuronales (del inglés Artificial Neural Networks, ANN), el presente proyecto propone ofrecer esta posibilidad.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
identificación de carga
monitoreo de energía
NILM
redes neuronales
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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