Deep Learning Aplicado à Identificação de Cargas Elétricas Similares em Smart Grid

A demanda crescente por energia trouxe em foco a necessidade de mudanca do modelo energetico tradicional, introduzindo novas maneiras de produzir, distribuir, gerenciar e consumir a energia. O presente estudo descreve a aplicacao de metodos para identificacao nao intrusiva de dispositivos eletricos/eletronicos conectados em instalacoes eletricas, como uma forma de gerar mais informacoes sobre o perfil do consumidor. O seu primeiro diferencial e a abordagem sobre dispositivos que possuem alto grau de similaridade, problema pouco explorado e que apresenta elevado grau de dificuldade no processo de identificacao. O segundo diferencial e a aplicacao do metodo de Rede Neural Convolucional diretamente sobre os dados brutos de corrente, sem a necessidade de um pre-processamento para extracao de caracteristicas do sinal eletrico. A melhor arquitetura de rede neural criada neste trabalho e capaz de identificar os dispositivos com 100% de acuracia, representando um avanco no estado da arte e comprovando a robustez e eficiencia dos metodos de Deep Learning.