Resumen

La integración de la tecnología de monitoreo de carga no intrusiva (NILM) en medidores inteligentes plantea desafíos en la gestión del lado de la demanda (DSM) de la red inteligente al capturar información detallada de potencia y comportamientos de consumo estocásticos, debido a las dificultades para detectar con precisión los estados de operación de la carga en entornos domésticos reales con la información limitada disponible. En este artículo, se presenta un enfoque de agrupamiento de características de estado (SCC) para mejorar el rendimiento de la detección de eventos en NILM, que aprovecha al máximo la información característica multidimensional. Después de identificar diferentes tipos de dominios de estado en un espacio característico multidimensional establecido, diseñamos un método de búsqueda de diferencia de ventana deslizante (SWDS) para extraer su centro de agrupamiento inicial. Mientras tanto, se llevan a cabo los procedimientos de actualización e iteración de cambio medio para encontrar el estado estable terminal potencial según la función de densidad de probabilidad. La estrategia de control menc

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Monitoreo de carga no intrusivo; Tecnología NILM; Medidores inteligentes; Gestión de la demanda; Detección de eventos; Agrupación de características de estado
• Keywords:Nonintrusive load monitoring; NILM technology; Smart meters; Demand-side management; Event detection; State characteristic clustering