Embedded NILM as Home Energy Management System

A Heterogeneous Computing Approach

Authors

Keywords:

Cognitive meter, energy management, energy meter, NILM, smart metering

Abstract

This paper presents an embedded NILM engine to enable load disaggregation intelligence and to explore its potential application as an energy management system. In this sense, the power meter is upgraded to a novel category called cognitive power meter. Therefore, this paper discloses a heterogeneous multiprocessing approach to attend NILM prerequisites and increase household interactivity. The NILM is performed attempting microscopic analysis supported by the Conservative Power Theory (CPT) for the feature extraction; K-Nearest Neighbors (KNN) for the appliance classification; and the Power Signature Blob (PSB) for the energy disaggregation. Results show that NILM can be performed onsite, embedded into modern cognitive power meters, and it may support households on providing important information about appliances' usage for energy management systems.

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Author Biographies

Fernando Garcia, Sao Paulo State University

nascido em Sorocaba (SP), é graduado em Engenharia de Computação pela Faculdade de Engenharia de Sorocaba (2013) e mestre em engenharia elétrica pela Faculdade de Engenharia UNESP/Bauru (2018). Atualmente, é aluno regular de Doutorado no Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica da UNESP/Bauru. Suas principais áreas de interesse são: Projeto e Desenvolvimento de Sistema Embarcados, Instrumentação e Sistemas de Medição.

Wesley Angelino de Souza, Federal University of São Carlos (UFScar)

nascido em Bauru (SP), é graduado em ciência da computação pela Faculdade de Ciências da UNESP/Bauru (2008), é mestre em engenharia elétrica pela Faculdade de Engenharia UNESP/Bauru (2011) e doutor em Engenharia Elétrica pela UNICAMP (2016). Entre 2013 a 2014 foi pesquisador visitante na Universidade de Padova (Itália) e atualmente é pesquisador de pós doutorado no Departamento de Computação da UFSCar/Sorocaba. Suas principais áreas de interesse são instrumentação, análise de dados, sistemas computacionais, inteligência artificial, aprendizagem de máquina, análise e controle da qualidade de energia.

Fernando Pinhabel Marafão, São Paulo State University (UNESP)

nascido em José Bonifácio (SP), é graduado em Engenharia Elétrica pela UNESP/Bauru (1998), tem mestrado e doutorado em Engenharia Elétrica pela UNICAMP (2000 e 2004). Em 2002 e 2013 foi pesquisador visitante na Universidade de Padova (Itália) e na Colorado School of Mines (EUA), respectivamente. Desde 2005, é professor no Campus de Sorocaba da UNESP, onde coordenou o curso de graduação em Engenharia de Controle e Automação de 2010 a 2012, além de participar ativamente de diversos órgãos colegiados e comissões assessoras da universidade. É pesquisador do Grupo de Automação e Sistemas Integráveis (GASI/UNESP), tendo sido seu líder de 2007 a 2011 e vice-líder de 2014 a 2016, sendo atualmente o coordenador dos laboratórios de pesquisa do grupo. Suas principais áreas de interesse são análise e condicionamento da qualidade da energia elétrica, micro geração distribuída de energia, técnicas de análise e controle para redes inteligentes de energia e teorias de potência para circuitos elétricos modernos. Dr. Marafão é membro do IEEE, da Sobraep e da SBA.

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Published

2020-03-22

How to Cite

Garcia, F., Angelino de Souza, W., & Pinhabel Marafão, F. (2020). Embedded NILM as Home Energy Management System: A Heterogeneous Computing Approach. IEEE Latin America Transactions, 18(2), 360–367. Retrieved from https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/2689

Issue

Vol. 18 No. 2 (2020): Special Issue on Embedded Systems

Section

Special Isssue on Embedded Systems

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