CHƢƠNG 4 XÂY DỰNG HỆ THỐNG THEO DÕI ĐIỆN NĂNG THÔNG MINH
4.7. Một số kết quả nhận dạng
4.7.2.4. Cơ sở dữ liệu nhận dạng
Từ các thông tin trên, chúng ta xây dựng đƣợc một cơ sở dữ liệu mẫu nhƣ sau: 87 3 dryer 33260.9770114943 -191 -184 -139 -110 -82 -51 17 48 78 109 162 178 187 192 192 182 163 141 84 50 17 -15 -81 -114 -142 -162 -191 -195 -193 -189 -165 -139 -107 -77 -15 19 52 83 139 162 180 190 193 191 181 161 110 80 47 13 -50 -82 -115 -145 -179 -190 -195 -196 -177 - 160 -136 -107 -43 -11 21 52 115 141 162 181 194 194 191 181 135 107 77 45 -25 -57 -85 -115 -169 -183 -188 -193 -191 lamp 1172.5632183908 -6 -8 -5 -3 -3 -3 1 1 0 0 7 7 6 5 8 7 6 5 6 4 2 1 3 -1 -5 -6 -5 -7 -9 -9 -4 -5 -6 -5 1 0 -2 -1 5 5 5 7 8 7 6 7 7 5 3 3 2 -1 -2 -2 -6 -8 -5 -4 -8 -8 -5 -3 -3 -1 2 2 0 4 7 7 6 9 10 7 6 6 6 3 2 3 2 -1 -4 -4 -6 -9 -5 adapter 1773.63218390805 -5 1 1 1 3 8 8 10 13 12 12 12 12 7 3 1 2 0 -2 -4 -5 -11 -12 -12 -11 -12 -11 -7 -3 -3 -1 3 4 4 7 11 12 12 12 12 10 7 7 6 3 0 1 -1 -5 -8 -10 -12 -12 -10 -9 -10 -9 -1 1 1 1 5 6 6 7 12 12 12 12 12 9 6 5 3 0 -2 -3 -5 -10 -12 -12 -12 -12 -12 -10 -4 -3 4.7.3. Thử nghiệm nhận dạng
4.7.3.1. Trường hợp không có thiết bị nào được sử dụng
Số lượng chu kỳ Số lượng mẫu (u,i) Tỉ lệ nhận dạng đúng Tỉ lệ nhận dạng sai 47 4101 100% 0%
4.7.3.2. Trường hợp có một thiết bị được sử dụng
Tên thiết bị Số lượng chu kỳ Số lượng mẫu (u,i) Tỉ lệ nhận dạng đúng Tỉ lệ nhận dạng sai
Máy sấy 66 5997 85% 15%
Bóng đèn 92 8197 100% 0%
Adapter 78 7113 84% 16%
4.7.3.3. Trường hợp có 2 thiết bị được sử dụng
Tên thiết bị Số lượng chu kỳ Số lượng mẫu (u,i) Tỉ lệ nhận dạng đúng Tỉ lệ nhận dạng sai Máy sấy + Bóng đèn 80 6990 80% 20% Bóng đèn + Adapter 135 11999 90% 10% Adapter + Máy sấy 70 6395 82% 18% 4.7.4. Đánh giá
Trong môi trƣờng thử nghiệm với 3 thiết bị: bóng đèn, bộ sạc máy tính xách tay , máy sấy, thống kê cho thấy kết quả nhận dạng của hệ thống có độ chính xác cao. Với các trƣờng hợp nhận dạng sai, một lý do là vì công suất trong một số chu kỳ bị giảm đi dẫn đến hệ thống đánh giá là có thiết bị nào đó bị tắt đi. Một lý do khác là chênh lệch công suất tiêu thụ giữa các thiết bị càng nhỏ thì xác suất nhận dạng sai là cao hơn.
Khi cài đặt trên cả một căn hộ, việc đạt đƣợc kết quả nhƣ khi cài đặt trong môi trƣờng có kiểm soát của phòng thí nghiệm là khó khăn. Những tải trong tòa nhà có thể làm phát sinh nhiễu trong hệ thống (ví dụ nhƣ làm mức năng lƣợng bị thay đổi liên tục), điều này làm những biến đổi trạng thái nhỏ trở nên khó phát hiện hơn. Hơn nữa, với việc số thiết bị tăng lên, và một số trang thiết bị hoạt động theo chu kì (ví dụ nhƣ tủ lạnh, lò vi sóng ...) khả năng xảy ra các hiện tƣợng trùng lặp là rất lớn. Tuy nhiên quá trình chạy thử đã chỉ ra rằng hệ thống đủ khả năng để nhận
dạng một cách chính xác phần lớn những sự kiện diễn ra, và các thiết bị có công suất tiêu thụ càng lớn thì việc nhận diện càng chính xác.
Mặc dù còn nhiều điều có thể làm để cải thiện mô hình thử nghiệm này, chúng ta muốn phân tích ý tƣởng dùng hệ thống này để hỗ trợ quá trình kiểm soát năng lƣợng.
CHƢƠNG 5. KẾT LUẬN
Việc nghiên cứu các phƣơng pháp theo dõi, quản lý điện năng đang ngày càng đƣợc quan tâm sâu rộng và nhận đƣợc sự hƣởng ứng từ nhiều phía khác nhau. Ngƣời sử dụng luôn mong muốn hệ thống các thiết bị điện trong nhà đƣợc giám sát, hoạt động một cách hiệu quả, đem lại nhiều lợi ích kinh tế, tiết kiệm chi phí tối đa. Đứng từ phía các nhà sản xuất, cung cấp thiết bị giải pháp giám sát điện năng thông minh, bài toán đặt ra là hỗ trợ tối đa ngƣời sử dụng để tạo ra đƣợc các công cụ, giải pháp đáp ứng đƣợc nhu cầu ngày càng cao của ngƣời dùng.
Trong phạm vi nghiên cứu này, tác giả đã giới thiệu các giải pháp theo dõi điện năng hiện đang đƣợc sử dụng trên thực tế. Từ đó phân tích ƣu điểm, nhƣợc điểm của từng phƣơng pháp, từng thiết bị , đánh giá khả năng triển khai cũng nhƣ sự phù hợp đối với môi trƣờng hộ dân cƣ. Trên cơ sở đó, trong chƣơng 3, tác giả đã giới thiệu về kỹ thuật theo dõi điện năng không xâm phạm - một hƣớng tiếp cận tuy không còn mới nhƣng nhận đƣợc rất nhiều sự quan tâm trong thời gian gần đây do tính chất đơn giản và hiệu quả của nó. Tác giả đã phân tích, trình bày ý tƣởng cũng nhƣ thuật toán theo dõi điện năng không xâm phạm và đề xuất một thuật toán nhận dạng đơn giản giúp phân biệt đƣợc trạng thái của các thiết bị đang hoạt động trong mạng lƣới điện. Trên cơ sở thuật toán này, tác giả đã phát triển thành công một phần mềm ứng dụng cho phép theo dõi hoạt động của các thiết bị điện thông qua việc theo dõi tín hiệu dòng đầu vào. Hệ thống hỗ trợ biểu đồ biến đổi cƣờng độ dòng điện tức thời và hiệu điện thế tức thời và nhận dạng đƣợc trạng thái một số thiết bị đơn giản.
là thuật toán nhận dạng còn đơn giản, chƣa hỗ trợ theo dõi phân tích thêm các yếu tố khác nhƣ là các dấu hiệu để phân biệt trạng thái của các thiết bị khác nhau. Trong môi trƣờng thí nghiệm, số lƣợng thiết bị còn hạn chế, cách thức hoạt động của thiết bị cũng khá đơn giản nên việc nhận dạng khá dễ dàng.
Hƣớng nghiên cứu trong tƣơng lai, tác giả sẽ thực hiện việc cài đặt hệ thống trong phạm vi một ngôi nhà, xây dựng tập mẫu nhận dạng các thiết bị, cải tiến, phát triển thuật toán cũng nhƣ thực hiện công tác huấn luyện, đào tạo cho hệ thống có thể nhận dạng một cách chính xác và nhanh chóng hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1. "Giải pháp tòa nhà thông minh". http://qd-tek.com.vn/.
Tiếng Anh
2. Cox, R. 2004. "A field-based approach to non-intrusive load monitoring". Boston : Massachusetts Institute of Technology.
3. Electric Power Research Institute. 2009. "Residential electricity use feedback: A research synthesis and economic framework". Palo Alto , CA : Electric Power Research Institute.
4. Enetics, Inc. 2009. Enetics advanced metering and analyzers. http://www.enetics.com. Accessed December 2009.
5. Hart, G. 1992. "Nonintrusive appliance load monitoring". Proceedings of the IEEE 80: 1870–1891.
6. Laughman, C., K. Lee, R. Cox, S. Shaw, S. Leeb, L. Norford, and P. Armstrong. 2003.
"Power signature analysis". IEEE Power and Energy Magazine 1: 56–63
7. Shaw, S.R. Leeb, S.B. Norford, L.K. Cox, R.W. Dept. of Electr. & Comput. Eng., Montana State Univ., Bozeman, MT 2008. "Nonintrusive Load Monitoring and Diagnostics in Power Systems" . Instrumentation and Measurement, IEEE Transactions Volume 57: 1445 - 1454
8. Leeb, S. and J. L. Kirtley Jr. 1996. "Transient event detector for use in nonintrusive load monitoring systems". U.S. Patent 5483153, January 9, 1996.
9. Luo, D., L. Norford, S. Shaw, and S. Leeb. 2002. "Monitoring HVAC equipment electrical loads from a centralized location—Methods and field test results". ASHRAE Transactions 108: 841–857.
10. P3 International, Kill A Watt. 2009. http://www.p3international.com. Accessed December 2009.
11. Farinaccio, L. and R. Zmeureanu. 1999. "Using a pattern recognition approach to disaggregate the total electricity consumption in a house into the major end-uses". Energy and Buildings 30: 245–259
12. Mario E. Berges, Ethan Goldman, H. Scott Matthews 2010. "Enhancing Electricity Audits in Residential Buildings with Nonintrusive Load Monitoring". Journal of Industrial Ecology, 844-858