Thiết bị giám sát và nhận dạng trạng thái bật tắt của thiết bị điện trong nhà sử dụng thuật toán học máy

Nhan đề : Thiết bị giám sát và nhận dạng trạng thái bậttắt của thiết bị điện trong nhà sử dụng thuật toán học máy Tác giả : Dương Hoàng Việt Người hướng dẫn: Nguyễn Hoàng Nam Từ khoá : Thiết bị điện; Thiết bị trong nhà; Thiết bị nhận dạng; Thuật toán học máy Năm xuất bản : 2020 Nhà xuất bản : Trường đại học Bách Khoa Hà Nội Tóm tắt : Tổng quan về các phương pháp giám sát thiết bị điện trong nhà; xây dựng hệ thống giám sát thiết bị điện; xây dựng phần mềm nhận biết trạng thái thiết bị điện; kết quả thử nghiệm.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - Họ tên: DƯƠNG HOÀNG VIỆT ĐỀ TÀI: THIẾT BỊ GIÁM SÁT VÀ NHẬN DẠNG TRẠNG THÁI BẬT/TẮT CỦA THIẾT BỊ ĐIỆN TRONG NHÀ SỬ DỤNG THUẬT TOÁN HỌC MÁY Chuyên ngành : Đo lường hệ thống điều khiển LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGÀNH ĐO LƯỜNG VÀ CÁC HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : TS NGUYỄN HOÀNG NAM Hà Nội – 2020 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn : Dương Hoàng Việt Đề tài luận văn: Thiết bị giám sát nhận dạng trạng thái bật/tắt thiết bị điện nhà sử dụng thuật toán học máy Chuyên ngành: Đo lường hệ thống điều khiển Mã số SV: CA180160 Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày 26/06/2020 với nội dung sau: - Bổ sung, làm rõ lý lựa chọn P Q làm đặc điểm nhận dạng - Bổ sung, làm rõ quy trình cách xây dựng sở liệu - Bổ sung, làm rõ lý lựa chọn mức thay đổi công suất ∆P = 15W ∆Q = VAr - Chỉnh sửa thống sử dụng từ “luận văn” thay từ khác sử dụng “luận văn”, “đồ án” Ngày 12 tháng 07 năm 2020 Giáo viên hướng dẫn Tác giả luận văn CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG SĐH.QT9.BM11 Ban hành lần ngày 11/11/2014 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn tốt nghiệp: “Thiết bị giám sát nhận dạng trạng thái bật/tắt thiết bị điện nhà sử dụng thuật tốn học máy” tơi thực hướng dẫn thầy giáo TS Nguyễn Hoàng Nam Các số liệu kết hoàn toàn với thực tế Để hồn thành đề tài này, tơi sử dụng tài liệu ghi danh mục tài liệu tham khảo không chép hay sử dụng tài liệu khác Nếu phát có chép, tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm Hà Nội, ngày 12 tháng 07 năm 2020 Học viên thực Dương Hoàng Việt MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT .1 DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH VẼ LỜI NÓI ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN .7 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Các phương pháp giám sát thiết bị điện nhà 11 1.2.1 Các phương pháp giám sát sử dụng thông số điện 11 1.2.2 Các phương pháp giám sát sử dụng thông số điện không điện 18 CHƯƠNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT THIẾT BỊ ĐIỆN 23 2.1 Tổng quan hệ thống giám sát .23 2.2 Thiết kế phần cứng công tơ điện tử .23 2.2.1 Thiết kế mạch đo điện áp 24 2.2.2 Thiết kế mạch đo dòng điện 27 2.2.3 Thiết kế mạch xử lý trung tâm 29 2.3 Thiết kế phần mềm đo thông số điện 30 2.3.1 Phương pháp tính tốn điện áp dòng điện hiệu dụng 30 2.3.2 Phương pháp tính tốn cơng suất lượng 32 2.3.3 Lưu đồ thuật tốn chương trình nhúng công tơ 34 CHƯƠNG XÂY DỰNG PHẦN MỀM NHẬN BIẾT TRẠNG THÁI THIẾT BỊ ĐIỆN 39 3.1 Đặc điểm nhận dạng thiết bị điện 39 3.2 Xây dựng thuật toán bắt sườn 43 3.3 Xây dựng thuật toán học máy dự đoán trạng thái thiết bị 47 3.3.1 Tổng quan học máy 47 3.3.2 Tổng quan mơ hình mạng nơ-ron nhiều lớp .51 3.3.3 Xây dựng mơ hình mạng nơ-ron cho hệ thống dự đốn trạng thái thiết bị 56 CHƯƠNG KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM VÀ BÀN LUẬN 60 4.1 Hiệu chỉnh thiết bị công tơ điện tử 60 4.2 Kết thử nghiệm hệ thống giám sát thiết bị điện 63 4.3 Những vấn đề hệ thống cần cải thiện 65 KẾT LUẬN .70 TÀI LIỆU THAM KHẢO 72 Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT ADC Analog-to-Digital Converter Bộ chuyển đổi tương tự số AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo EEPROM Electrically Erasable Programmable Bộ nhớ đọc tái lập trình Read-Only Memory tín hiệu điện I2C Inter – Integrated Circuit Giao tiếp truyền thông dây IC Integrated Circuit Mạch tích hợp LCD Liquid Crystal Display Màn hình tính thể lỏng MLP Multilayer Perceptron Mạng nơ-ron nhiều lớp PWM Pulse Width Modulation Điều chế độ rộng xung RTC Real Time Clock Đồng hồ thời gian thực SPI Serial Peripheral Interface Giao diện ngoại vi nối tiếp SRAM Static Random Access Memory Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên tĩnh UART Universal Asynchronous serial Giao thức truyền nhận nối tiếp không đồng Receiver and Transmitter Danh mục bảng biểu DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng Công suất tiêu thụ số thiết bị thử nghiệm dự đoán trạng thái .41 Bảng Vector đầu mạng 57 Bảng 3 Trạng thái thiết bị tương ứng với đầu 58 Danh mục hình vẽ DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1 Nhiệt độ trái đất từ năm 1880 tới 2019 Hình So sánh lượng khí thải CO2 nhiều ngành Mỹ từ 1990 tới 2050 Hình Lượng khí thải nhà kính từ lĩnh vực nơng nghiệp Mỹ từ 1990 đến 2017 .9 Hình So sánh sản lượng điện từ nhiều nguồn nhiên liệu Mỹ từ 1990 tới 2050 .9 Hình Phương pháp giám sát thiết bị không xâm lấn 12 Hình Cơng suất có ích phản kháng số thiết bị điện 13 Hình Hệ thống giám sát thiết bị điện sử dụng điện thoại di động 14 Hình Cơng suất thành phần sóng hài máy tính đèn sợi đốt 14 Hình Đồ thị quan hệ cơng suất có ích sóng hài bậc 15 Hình 10 Các bậc sóng hài số thiết bị điện 16 Hình 11 Kết thử nghiệm phương pháp nhận dạng nhiễu đường dây 17 Hình 12 Đồ thị quan hệ từ trường đường dây công suất tiêu thụ thiết bị 18 Hình 13 Hệ thống giám sát thiết bị TinyEARS 19 Hình 14 Kết thử nghiệm hệ thống TinyEARS 20 Hình 15 Bo mạch nhỏ gọn trang bị nhiều loại cảm biến 20 Hình 16 Mức độ ảnh hưởng cảm biến tới kết dự đốn mơ hình 21 Hình Hệ thống giám sát thiết bị điện 23 Hình 2 Kiến trúc phần cứng công tơ điện tử 24 Hình Mạch đo điện áp .24 Hình Tín hiệu sau nâng khoảng offset 1.25V .25 Hình Đặc tính biên độ pha mạch lọc thông thấp 26 Hình Mạch đo dịng điện 27 Hình Biến dòng SCT-013-030 27 Danh mục hình vẽ Hình Bo mạch Arduino Due .29 Hình Bo mạch Arduino Due lab IoTeam thiết kế 30 Hình 10 Quan hệ loại công suất .32 Hình 11 Lưu đồ thuật tốn chương trình cơng tơ 35 Hình 12 Pha điện áp dịng điện tải ấm đun nước trước bù 36 Hình 13 Thuật tốn bù pha 37 Hình 14 Mảng giá trị điện áp dòng điện 38 Hình Các trường hợp bật/tắt thiết bị điện 39 Hình Đồ thị quan hệ công suất điện áp 40 Hình 3 Quy trình nhận dạng trạng thái thiết bị điện 42 Hình Cơng suất có ích công suất phản kháng lệch pha đèn huỳnh quang 43 Hình Sườn lên sườn xuống bật/tắt quạt 44 Hình Công suất dao động liên tục .45 Hình Thuật tốn nhận biết sườn công suất 46 Hình Thuật tốn chuyển trạng thái 47 Hình Phân loại U lành, U ác dựa kích thước khối u tuổi bệnh nhân 49 Hình 10 Dự đốn giá dựa diện tích nhà 50 Hình 11 Bài tốn phân nhóm .50 Hình 12 Phân loại thiết bị dựa công suất P Q 51 Hình 13 Minh họa mạng nơ-ron MLP 52 Hình 14 Các ký hiệu sử dụng MLP 54 Hình 15 Đồ thị hàm sigmoid 55 Hình 16 Giao diện phần mềm giám sát thiết bị điện 59 Hình Thiết bị công tơ điện tử 60 Hình Đồng hồ đo đa Fluke 287 60 Danh mục hình vẽ Hình So sánh kết đo công tơ điện đồng hồ Fluke 287 trước hiệu chỉnh 61 Hình 4 Điện áp dòng điện trước hiệu chỉnh pha .62 Hình Điện áp dòng điện sau hiệu chỉnh pha 63 Hình Kết nối cơng tơ với hộp kỹ thuật điện 64 Hình Giá trị hàm mục tiêu giảm dần sau vòng lặp 64 Hình Đồ thị cơng suất tải buổi thứ nghiệm thứ 65 Hình Cơng suất túi chườm tăng dần theo thời gian 66 Hình 10 Công suất máy giặt tăng giảm liên tục 66 Hình 11 Điện áp đo ngày 67 Hình 12 Kết phân tích FFT dịng điện quạt 68 Hình 13 Cơng suất đèn huỳnh quang 68 Chương Kết thử nghiệm bàn luận CHƯƠNG KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM VÀ BÀN LUẬN 4.1 Hiệu chỉnh thiết bị cơng tơ điện tử Hình Thiết bị công tơ điện tử Công tơ điện tử đo thơng số điện bao gồm: điện áp hiệu dụng (Urms), dòng điện hiệu dụng (Irms), công suất tác dụng (P), công suất phản kháng lệch pha (Q), hệ số công suất (cosφ) lượng tiêu thụ (E) Để liệu thu thập tin cậy, tác giả tiến hành hiệu chỉnh hai đại lượng dịng điện hiệu dụng góc lệch pha điện áp dịng điện Hình Đồng hồ đo đa Fluke 287 60 Chương Kết thử nghiệm bàn luận Thiết bị chuẩn sử dụng để hiệu chỉnh đồng hồ đo đa Fluke 287 với thông số kỹ thuật sau: - Đo điện áp DC: độ xác 0.025%, dải đo 50mV/ 500mV/ 5V/ 50V/ 500V/ 1000V - Đo điện áp AC: độ xác 0.4%, dải đo 50mV/ 500mV/ 5V/ 50V/ 500V/ 1000V - Đo dòng điện DC: độ xác 0.06%, dải đo 500µA/ 5000µA/ 50mA/ 400mA/ 5A/ 10A - Đo dịng điện AC: độ xác 0.6%, dải đo dải đo 500µA/ 5000µA/ 50mA/ 400mA/ 5A/ 10A - Đo điện trở: độ xác 0.05%, dải đo 500Ω/ 5kΩ/ 50kΩ/ 500kΩ/ 5MΩ/ 50MΩ/ 500MΩ Hình So sánh kết đo công tơ điện đồng hồ Fluke 287 trước hiệu chỉnh 61 Chương Kết thử nghiệm bàn luận  Hiệu chỉnh dòng điện: Trước hiệu chỉnh, sai số tương đối chức đo dịng điện xoay chiều cơng tơ điện khoảng 2.9% Hình 4.3 so sánh kết đo công tơ điện thiết bị đo chuẩn Fluke 287 Áp dụng phương pháp bình phương cực tiểu, ta tìm mối liên hệ hai tập kết đo theo công thức 4.1 Kết đo sau hiệu chỉnh dải đo ÷ 8A đạt sai số tương đối nhỏ 1% I read  1.0312  I ref  0.0106 Trong đó: (4.1) Iread kết đo đọc từ công tơ điện Iref kết đo đọc từ đồng hồ Fluke 287 Hình 4 Điện áp dịng điện trước hiệu chỉnh pha  Hiệu chỉnh lệch pha điện áp dòng điện: Do hạn chế phương tiện phục vụ hiệu chỉnh, tác giả coi thiết bị ấm đun nước tải trở làm thiết bị chuẩn để hiệu chỉnh Tải trở có điện áp dòng điện trùng pha (hay độ lệch pha 0) Trước hiệu chỉnh, thiết bị 62 Chương Kết thử nghiệm bàn luận đo dòng điện sớm pha điện áp 972μs hay 17.496° (hình 4.4) Sau áp dụng phương pháp hiệu chỉnh theo mục 2.3.3, cơng tơ đo dịng điện lệch pha với điện áp 42μs hay 0.76° (hình 4.5) Hình Điện áp dịng điện sau hiệu chỉnh pha 4.2 Kết thử nghiệm hệ thống giám sát thiết bị điện Tác giả thực thử nghiệm hệ thống giám sát thiết bị tầng tầng nhà riêng bao gồm phịng ngủ, phịng tắm phịng giặt quần áo Cơng tơ điện tử kết nối với hộp kỹ thuật điện sử dụng biến dịng hình 4.6, biến dịng kết nối để đo cơng suất đồng thời tầng Thử nghiệm dự đoán trạng thái 12 thiết bị (một số thiết bị liệt kê bảng 3.1), số thiết bị có nhiều chế độ hoạt động máy sấy tóc đèn sưởi, có tổng cộng 32 trường hợp bật/tắt cần nhận diện Do hệ thống lắp đặt nhà riêng, nên thử nghiệm tiến hành vào buổi tối ngày từ thứ đến thứ 6, thứ chủ nhật thử nghiệm ngày Thời gian thử nghiệm kéo dài tuần 63 Chương Kết thử nghiệm bàn luận Hình Kết nối cơng tơ với hộp kỹ thuật điện Trước tiến hành thử nghiệm thuật toán giám sát thời gian dài, tác giả huấn luyện cho mơ hình tồn 32 trường hợp bật/tắt Tổng cộng có 215 điểm liệu thu thập, 70% số điểm dùng cho tập huấn luyện 30% số điểm cho tập kiểm tra Sau kết thúc 30000 vòng lặp, giá trị hàm mục tiêu J tìm 0.295 (hình 4.7), kết dự đốn đạt độ xác 93.65% tập kiểm tra Hình Giá trị hàm mục tiêu giảm dần sau vòng lặp 64 Chương Kết thử nghiệm bàn luận Hình Đồ thị công suất tải buổi thứ nghiệm thứ Sau tuần thử nghiệm nhà riêng, hệ thống phát tổng cộng 766 kiện bật/tắt, dự đoán sai 49 kiện đạt độ xác 93.60% Hình 4.8 mơ tả đồ thị tải buổi thử nghiệm thứ 4, đồ thị số kiện bật/tắt 4.3 Những vấn đề hệ thống cần cải thiện Trong trình thử nghiệm thuật toán nhận dạng, tác giả phát số nhược điểm hệ thống Thứ nhất, phương pháp nhận dạng dựa vào ∆P ∆Q hiệu công suất thiết bị không thay đổi q nhiều q trình hoạt động Một ví dụ điển hình túi sưởi, quan sát hình 4.9 ta thấy cơng suất tiêu thụ túi sưởi tăng dần theo thời gian, nhiệt độ khác cơng suất khác Hay hình 4.10 miêu tả cơng suất máy giặt chế độ ngâm quần áo, ta thấy công suất máy thay đổi liên tục khoảng từ 1958W 2150W Không thế, chế độ giặt khác nhau, thay đổi công suất khác Do đó, thuật tốn khơng thể có giá trị ∆P xác Tuy nhiên, sau thực khảo sát thiết bị nơi thử nghiệm phòng ngủ, phòng tắm 65 Chương Kết thử nghiệm bàn luận phòng giặt quần áo, số lượng thiết bị có cơng suất biến thiên liên tục chiếm khoảng 20% Vì vậy, với thuật tốn nhận diện dựa vào ∆P ∆Q, ta dự đoán trạng thái nhiều thiết bị nhà Hình Cơng suất túi chườm tăng dần theo thời gian Hình 10 Cơng suất máy giặt tăng giảm liên tục Thứ hai, thuật toán “bắt sườn” khó phân biệt đèn compact đèn sợi đốt (bảng 3.1) chúng có cơng suất có ích P gần giống Đèn compact có 66 Chương Kết thử nghiệm bàn luận giá trị trung bình cơng suất phản kháng Q -8VAr, nhiều trường hợp công suất khoảng -5VAr nên thuật tốn khơng thể bắt sườn (như đề cập phần 3.2, công suất phản kháng Q dao động nhỏ 8VAr coi thuật tốn giai đoạn ổn định) Vì vậy, thử nghiệm thực tế cho thấy hệ thống nhiều lần dự đoán nhầm kiện bật/tắt đèn compact sang đèn sợi đốt Hình 11 Điện áp đo ngày Thứ ba, điện áp ngày thay đổi liên tục nên công suất thiết bị bị thay đổi theo (hình 4.11) Ví dụ, vào buổi chiều, công suất máy sấy (chế độ 3) 1240W, buổi tối lại 1300W, xấp xỉ cơng suất ấm đun nước lúc chiều Do đó, hệ thống dự đoán sai máy sấy (chế độ 3) thành ấm đun nước Vì vậy, cần huấn luyện hệ thống học thiết bị thời điểm khác ngày Thứ tư, thuật toán bắt sườn phải khoảng thời gian (khoảng giây) để trả kết ∆P ∆Q, nên có trường hợp thiết bị bật khoảng thời gian giây Kết thuật tốn trả cơng suất tổng thiết bị (không nằm trường hợp huấn luyện), thuật tốn học máy dự đốn kết gần giống với trường hợp học 67 Chương Kết thử nghiệm bàn luận Hình 12 Kết phân tích FFT dịng điện quạt Hình 13 Cơng suất đèn huỳnh quang Để giải vấn đề vừa đề cập, phương pháp bổ sung số mẫu để huấn luyện cho hệ thống điều kiện khác thời điểm 68 Chương Kết thử nghiệm bàn luận khác ngày, nhiệt độ môi trường, thiết bị hay bật đồng thời nhau, … Phương pháp thứ hai tìm thêm đặc điểm nhận dạng cho thiết bị bên cạnh công suất tác dụng P công suất phản kháng lệch pha Q Theo báo [14, 15], đặc điểm tiềm áp dụng sóng hài bậc cao Một số thiết bị có phần tử tải phi tuyến (như diode mạch chỉnh lưu) dẫn tới xuất sóng hài bậc cao dịng điện Hình 4.12 minh họa kết phân tích FFT dịng điện tải quạt điện, ta thấy rõ bên cạnh đỉnh cao tần số 50Hz cịn có đỉnh tần số 250Hz Hay đặc điểm khác nhận diện q trình chuyển trạng thái, quan sát hình 4.13 thấy sau bật đèn, công suất phản kháng Q vọt lên khoảng trước ổn định mức thấp Phương pháp thứ thêm cảm biến đo đại lượng không điện vào hệ thống Theo báo [19], với hai cảm biến âm gia tốc ta nhận diện nhiều thiết bị hoạt động hàng ngày 69 Kết luận KẾT LUẬN Sau thời gian thực đề tài thạc sỹ khoa học với nhiệm vụ “Thiết bị giám sát nhận dạng trạng thái bật/tắt thiết bị điện nhà sử dụng thuật toán học máy”, tác giả tìm hiểu học hỏi nhiều kiến thức đồng thời vận dụng phần kiến thức học chương trình cao học Cụ thể, tác giả thu kết sau: - Nắm rõ tình hình nghiên cứu giới có liên quan tới đề tài - Thêm chức đo công suất phản kháng cho công tơ điện Lab IoTeam, đồng thời tăng độ xác phép đo nhờ cải tiến cơng cụ đo dịng điện, hiệu chỉnh độ lệch pha điện áp dòng điện - Có tảng kiến thức liên quan tới học máy, phát triển hệ thống giám sát sử dụng mơ hình mạng nơ-ron MLP - Phát triển phương pháp dự đoán dựa vào đặc điểm nhận dạng thiết bị cho phép thêm thiết bị vào hệ thống mà không tốn nhiều thời gian huấn luyện - Thực thử nghiệm môi trường hoạt động thực tế (tại nhà riêng) thời gian dài Từ kết đạt được, tác giả đưa số hướng phát triển thực tiếp sau: - Nâng cấp độ xác công tơ điện cách bổ sung trang thiết bị để hiệu chỉnh loại cơng suất - Nâng cấp phần mềm cho công tơ để phân tích sóng hài dịng điện tải - Bổ sung thêm đặc điểm nhận dạng khác ngồi hai loại cơng suất P Q (ví dụ sóng hài bậc cao, đặc điểm sườn cơng suất, nhiễu đường truyền, …) để phân biệt nhiều thiết bị điện - Bổ sung thêm cảm biến đo đại lượng không điện (âm thanh, rung động, …) để tăng độ xác dự đốn hệ thống 70 Kết luận - Cải thiện phần mềm máy tính để thuật tiện cho người dùng trình sử dụng Do thời gian lực thân hạn chế nên kết tác giả chắn cịn nhiều thiếu sót, tác giả mong nhận ý kiến đóng góp thầy người Lab IoTeam Tác giả xin chân thành cảm ơn bảo nhiệt tình thầy giáo TS Nguyễn Hồng Nam, thầy mơn Kỹ thuật đo Tin học công nghiệp giúp đỡ người Lab IoTeam giúp tác giả hoàn thành đề tài 71 Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO Wikipedia, Ấm lên toàn cầu, Accessed: Mar 2020 [Online] Available: https://vi.wikipedia.org/wiki/%E1%BA%A4m_l%C3%AAn_to%C3%A0n_c %E1%BA%A7u#Nguy%C3%AAn_nh%C3%A2n National Aeronautics Temperature, and Accessed: Space Mar Administration 2020 (NASA), [Online] Global Available: https://climate.nasa.gov/vital-signs/global-temperature/ World Wildlife Fund (WWF), Causes of global warming, Accessed: Mar 2020 [Online] Available: https://www.wwf.org.au/what-we- do/climate/causes-of-global-warming#gs.160uat U.S Energy Information Administration (2020), Annual Energy Outlook 2020, U.S Department of Energy, Washington DC Environmental Protection Agency, Sources of Greenhouse Gas Emissions, Accessed: Mar 2020 [Online] Available: https://www.epa.gov/ghgemissions/sources-greenhouse-gas-emissions Sarah J Olexsaka, Alan Meier (2014), “The electricity impacts of Earth Hour: An international comparative analysis of energy-saving behavior”, Energy Research & Social Science (2014), pp 159-182 U.S Energy Information Administration (2019), “Use of electricity”, Accessed: Mar 2020 [Online] Available: https://www.eia.gov/energyexplained/electricity/use-of-electricity.php Kun-lin tsai, Fang-yie leu, and Ilsun you (2016), “Residence Energy Control System Based on Wireless Smart Socket and IoT”, IEEE Access, volume 4, pp.2885-2894 Standby Power (2014), Summary of Activities and Outcomes Final Report, MAIA Consulting, Geneva, Switzerland 10 Sarah Darby (2006), “The effectiveness of feedback on energy consumption”, University of Oxford 72 Tài liệu tham khảo 11 SébastienHoude, AnnikaTodd, AnantSudarshan, JuneA.Flora, and K.CarrieArmeP (2013), “Real-time Feedback and Electricity Consumption: A Field Experiment Assessing the Potential for Savings and Persistence”, The Energy Journal, volume 34, pp.87-102 12 G.W Hart (1992), “Nonintrusive appliance load monitoring”, Proceedings of the IEEE, volume 80, issue 12, pp 1870 – 1891 13 Markus Weiss, Adrian Helfenstein, Friedemann Mattern, and Thorsten Staake (2012), Leveraging smart meter data to recognize home appliances, 2012 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications, Lugano, Switzerland 14 Christopher Laughman, Kwangduk Lee, Robert Cox, Steven Shaw, Steven Leeb, Les Norford, and Peter Armstrong (2003), “Power Signature Analysis”, IEEE power & energy magazine, pp 56-63 15 D Srinivasan, W S Ng, and A C Liew (2006), “Neural-Network-Based Signature Recognition for Harmonic Source Identification”, IEEE Transactions On Power Delivery, volume 21, no 1, pp.398-405 16 Shwetak N Patel, Thomas Robertson, Julie A Kientz, Matthew S Reynolds, and Gregory D Abowd (2007), At the Flick of a Switch: Detecting and Classifying Unique Electrical Events on the Residential Power Line, UbiComp 2007 17 Younghun Kim, Thomas Schmid, Zainul M Charbiwala, and Mani B Srivastava (2009), ViridiScope: Design and Implementation of a Fine Grained Power Monitoring System for Homes, Ubicomp 2009, Orlando, Florida, USA 18 Z Cihan Taysi, M Amac Guvensan, Tommaso Melodia (2010), TinyEARS: Spying on House Appliances with Audio Sensor Nodes, BuildSys 2010, Zurich, Switzerland 19 Gierad Laput, Yang Zhang, Chris Harrison (2017), Synthetic Sensors: Towards General-Purpose Sensing, CHI 2017, Denver, CO, USA 73 Tài liệu tham khảo 20 Renesas Electronics Corporation (2012), Single-phase Two-wire Electricity Power Meter, Application note 21 Microchip Technology (2013), Atmel AVR465: Single-Phase Power/Energy Meter with Tamper Detection, Application note 22 Microchip Technology (2012), Atmel AVR1631: Single Phase Energy Meter using XMEGA A, Application note 23 Arduino, Arduino Due, Accessed: Mar 2020 [Online] Available: https://www.arduino.cc/en/Guide/ArduinoDue 24 Cliff Ortmeyer (2014), A Brief History of Single Board Computers, Global Head of Solutions Development, Premier Farnell 25 Dipl.-Ing Thomas Jäckle, Power measurement and its theoretical background, Application note, Development and Application, Zimmer Electronic Systems 26 Nguyễn Lê Anh (2018), Thiết kế thiết bị giám sát điện số mơi trường phịng ứng dụng thuật toán học máy, Đại học Bách Khoa Hà Nội, Hà Nội 27 Wikipedia, Học máy, Mar 2020 [Online] Available: https://vi.wikipedia.org/wiki/H%E1%BB%8Dc_m%C3%A1y 28 Vũ Hữu Tiệp (2018), Machine Learning bản, Ebook, Available: https://machinelearningcoban.com/ebook/ 29 Trần Hoài Linh, Mạng Nơ-ron ứng dụng xử lý tín hiệu, Đại học Bách Khoa Hà Nội 30 Thiều Minh Đức (2017), Tài liệu kỹ thuật công tơ điện tử phiên EM-03a, EM-03b thiết bị điều phối trung tâm EC-01, Đại học Bách Khoa Hà Nội 74 ... NHẬN BIẾT TRẠNG THÁI THIẾT BỊ ĐIỆN 3.1 Đặc điểm nhận dạng thiết bị điện Hình Các trường hợp bật/ tắt thiết bị điện Ở nghiên cứu trước của Lab IoTeam, để nhận biết trạng thái bật/ tắt thiết bị, tác... BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn : Dương Hoàng Việt Đề tài luận văn: Thiết bị giám sát nhận dạng trạng thái bật/ tắt thiết bị điện nhà sử dụng thuật toán học máy Chuyên... phương pháp giám sát thiết bị điện nhà 1.2.1 Các phương pháp giám sát sử dụng thông số điện Để giám sát trạng thái thiết bị điện, phương pháp thông thường lắp đặt mạch đo tới thiết bị điện, sau