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Coleção Digital
Título: DESAGREGAÇÃO DE CARGAS EM UM DATASET COLETADO EM UMA INDÚSTRIA BRASILEIRA UTILIZANDO AUTOENCODERS VARIACIONAIS E REDES INVERSÍVEIS Autor: EDUARDO SANTORO MORGAN
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
SERGIO COLCHER - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 54082
Catalogação: 05/08/2021 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54082@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54082@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54082
Resumo:
Título: DESAGREGAÇÃO DE CARGAS EM UM DATASET COLETADO EM UMA INDÚSTRIA BRASILEIRA UTILIZANDO AUTOENCODERS VARIACIONAIS E REDES INVERSÍVEIS Autor: EDUARDO SANTORO MORGAN
Nº do Conteudo: 54082
Catalogação: 05/08/2021 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54082@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54082@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54082
Resumo:
Desagregação de cargas é a tarefa de estimar o consumo individual de
aparelhos elétricos a partir de medições de consumo de energia coletadas em
um único ponto, em geral no quadro de distribuição do circuito. Este trabalho
explora o uso de técnicas de aprendizado de máquina para esta tarefa, em uma
base de dados coletada em uma fábrica de ração de aves no Brasil. É proposto
um modelo combinando arquiteturas de autoencoders variacionais com as de
fluxos normalizantes inversíveis. Os resultados obtidos são, de maneira geral,
superiores aos melhores resultados reportados para esta base de dados até
então, os superando em até 86 por cento no Erro do Sinal Agregado e em até 81 por cento no Erro de Desagregação Normalizado dependendo do equipamento desagregado.
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
