BR112013002490B1 - sistema e método para a identificação automática de um dispositivo ou aparelho - Google Patents

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Abstract

sistema e método para a identificação automática de um dispositivo ou aparelho. um sistema para a identificação automática de um dispositivo ou aparelho (105a-105c) inclui: pelo menos um sensor (110) configurado para ser associável com o dispositivo ou aparelho a ser identificado, e para monitorar uma evolução em tempo de pelo menos uma quantidade elétrica indicativa de um consumo de energia pelo dispositivo ou aparelho; um analisador (110; 115; 125) em relação de comunicação com o pelo menos um sensor e configurado para receber relatórios dele (215) da quantidade elétrica monitorada, o analisador sendo ademais configurado para identificar automaticamente o dispostivo ou aparelho analisando (220) a evolução em tempo da quantidade elétrica monitorada. a análise inclui; calcular uma correlação cruzada (530, 555) entre a evolução em tempo da quantidade elétrica monitorada e pelo menos um padrão de referência representativo de pelo menos um dispositivo ou aparelho de amostra; inserir o pelo menos um dispositivo ou aparelho de amostra em uma lista de dispositivos ou aparelhos de candidato no cado que um valor relacionado à correlação cruzada calculada está acima de um limiar predeterminado; no caso que mais de um dispositivo ou aparelho de amostra está incluído na lista de candidato, identificar o dispositivo ou aparelho executando uma seleção entre o dispositivo ou aparelhos de candidato baseado em parâmetros característicos relacionados às correlações cruzadas calculadas respectivas e diferentes de dito valor.

Description

“SISTEMA E MÉTODO PARA A IDENTIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE UM DISPOSITIVO OU APARELHO”
Fundamento da Invenção
Campo da Invenção [001] A presente invenção relaciona-se geralmente ao campo de automação/domótica doméstica. Mais especificamente, a presente invenção relaciona-se a um método e um sistema relacionado permitindo o reconhecimento automático de dispositivos/aparelhos elétricos como eletrodomésticos, e, em particular, um método e um sistema concebidos para habilitar detecção automática de dispositivos/aparelhos, por exemplo, dispositivos/aparelhos elétricos conectados à fonte de energia, pelo uso de uma rede de área doméstica, por exemplo, e não limitativamente, uma Rede de Sensor Sem Fios (WSN).
Panorama da Técnica Relacionada [002] Automatização doméstica é um campo em evolução. Neste contexto, várias soluções foram e estão sendo desdobradas para propósitos de administração de energia, e padrões estão emergindo para cobrir os cenários de aplicação. Algumas das soluções conhecidas exploram WSNs. Como conhecido, uma WSN é uma rede de nós autônomos distribuídos espacialmente com sensores para monitorar cooperativamente condições físicas ou ambientais, tais como temperatura, som, vibração, pressão, movimento, poluentes. WSNs são atualmente usadas em muitas áreas de aplicação industriais e civis, incluindo monitoração e controle de processo industrial, monitoração de saúde de máquina, monitoração de ambiente e hábitat, aplicações de cuidado médico, automatização doméstica, controle de tráfego. Além de um ou mais sensores, cada nó em uma WSN é equipado com um transceptor de rádio ou outro dispositivo de comunicações sem fios, um microcontrolador pequeno, e possivelmente uma fonte de energia, normalmente uma bateria. Uma WSN constitui normalmente uma rede ad-hoc
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 9/60 / 24 sem fios, significando que cada sensor suporta roteamento de multissalto (vários nós podem remeter pacotes de dados para uma estação base).
[003] A GB 2451001 descreve um sistema de medição inteligente usando transmissão de rádio de baixa potência; o sistema é composto de vários sensores que geram sinais de consumo e uma unidade central para informação de exibição e dados gráficos sobre medição.
[004] A WO 2009/097400 expõe sistemas e métodos para monitorar e controlar o consumo de energia de um dispositivo consumidor de energia. Durante a fase de instalação, a informação sobre posição de tomadas inteligentes é fixada: esta informação é então usada para processar o sinal de energia, por conseguinte.
Sumário da Invenção [005] O Requerente observou que a maioria das soluções conhecidas requer um procedimento de iniciação que envolve intervenção humana direta a fim de especificar qual sistema o nó de sensor específico vai monitorar e controlar. Isto é acreditado ser uma desvantagem significante, especialmente devido ao fato que o usuário doméstico comum pode ser, e frequentemente de fato é, não acostumado a tarefas técnicas e assim pode ser desencorajado.
[006] O Requerente atacou o problema técnico de inventar uma solução que permite monitorar e possivelmente controlar dispositivos/aparelhos, particularmente embora não limitativamente dispositivos/aparelhos elétricos, usando uma rede de área doméstica, como por exemplo, uma WSN, sem a necessidade de interação humana direta ou indireta, pelo menos não na fase de instalação de sistema.
[007] O Requerente achou uma solução que habilita um procedimento automático para a descoberta dos dispositivos/aparelhos, particularmente dispositivos/aparelhos conectados à rede de área doméstica, particularmente a WSN; aproveitando esta funcionalidade, a solução de acordo com a presente invenção evita intervenção humana direta para
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 10/60 / 24 especificar os dispositivos/aparelhos a serem monitorados e possivelmente controlados.
[008] Essencialmente, de acordo com um aspecto da presente invenção, é provido um sistema para a identificação automática de um dispositivo ou aparelho. O sistema inclui:
- pelo menos um sensor configurado para ser associável com o dispositivo ou aparelho a ser identificado, e monitorar uma evolução em tempo de pelo menos uma quantidade elétrica indicativa de um consumo de energia pelo dispositivo ou aparelho; e
- um analisador em relação de comunicação com dito pelo menos um sensor e configurado para receber dele relatórios da quantidade elétrica monitorada, o analisador sendo ademais configurado para identificar automaticamente o dispositivo ou aparelho analisando a evolução em tempo da quantidade elétrica monitorada.
Dita análise inclui:
- calcular uma correlação cruzada entre a evolução em tempo da quantidade elétrica monitorada e pelo menos um padrão de referência representativo de pelo menos um dispositivo ou aparelho de amostra;
- inserir o pelo menos um dispositivo ou aparelho de amostra em uma lista de dispositivos de candidato ou aparelhos no caso que um valor relacionado à correlação cruzada calculada está acima de um limiar predeterminado;
- no caso que mais de um dispositivo ou aparelho de amostra está incluído na lista de candidato, identificar o dispositivo ou aparelho executando uma seleção entre os dispositivos de requerente ou aparelhos baseado em parâmetros característicos relacionados às correlações cruzadas calculadas respectivas e diferente de dito
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 11/60 / 24 valor.
[009] Em particular, dito pelo menos um padrão de referência inclui pelo menos dois padrões de referência, cada um correspondendo a uma evolução observada respectiva em tempo da quantidade elétrica monitorada em relação a um modo operacional específico de um mesmo dispositivo ou aparelho de amostra.
[0010] Dito pelo menos um padrão de referência pode ser gerado calculando em média evoluções observadas em tempo das quantidades elétricas monitoradas de dispositivos ou aparelhos, ou observando a evolução em tempo da quantidade elétrica monitorada do dispositivo ou aparelho a ser identificado durante um primeiro ciclo de operação dele, ou detectando eventos característicos na evolução observada em tempo da quantidade elétrica monitorada.
[0011] Em particular, detectar ditos eventos característicos inclui detectar picos na evolução em tempo da quantidade elétrica monitorada.
[0012] Em uma concretização da presente invenção, calcular dita correlação cruzada pode incluir determinar uma janela temporal de observação e correlatar de modo cruzado a quantidade elétrica monitorada e o pelo menos um padrão de referência em pelo menos um intervalo de tempo correspondendo à janela temporal de observação determinada.
[0013] Preferivelmente, calcular a dita correlação cruzada é repetido em pelo menos dois intervalos de tempo diferentes de duração igual à janela temporal determinada.
[0014] Dita janela temporal de observação pode, por exemplo, ser determinada detectando eventos característicos na evolução observada em tempo da quantidade elétrica monitorada.
[0015] Em uma concretização da presente invenção, dita análise inclui, antes de calcular a correlação cruzada, transformar a evolução observada em tempo da quantidade elétrica monitorada e o pelo menos um
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 12/60 / 24 padrão de referência no domínio de frequência, e em que calcular dita correlação cruzada é executado nos resultados da transformação.
[0016] Em particular, ditos parâmetros característicos podem incluir pelo menos um entre um valor médio, valores máximos relativos, desvio padrão.
[0017] O sistema pode ser vantajosamente embutido em um receptáculo inteligente por qual o dispositivo ou aparelho elétrico é conectável a um receptáculo de eletricidade.
[0018] De acordo com outro aspecto da presente invenção, um método é provido para a identificação automática de um dispositivo ou aparelho, o método incluindo:
- associar pelo menos um sensor com o dispositivo ou aparelho a ser identificado, o sensor sendo configurado para monitorar uma evolução em tempo de pelo menos uma quantidade elétrica indicativa de um consumo de energia pelo dispositivo ou aparelho;
- receber dados sobre a quantidade elétrica monitorada informada por pelo menos um sensor, e identificar automaticamente o dispositivo ou aparelho analisando a evolução em tempo da quantidade elétrica monitorada.
[0019] Dita análise inclui:
- calcular uma correlação cruzada entre a evolução em tempo da quantidade elétrica monitorada e pelo menos um padrão de referência representativo de pelo menos um dispositivo ou aparelho de amostra;
- inserir o pelo menos um dispositivo ou aparelho de amostra em uma lista de dispositivos de candidato ou aparelhos no caso que um valor relacionado à correlação cruzada calculada está acima de um limiar predeterminado;
no caso que mais de um dispositivo ou aparelho de amostra
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 13/60 / 24 está incluído na lista de candidato, identificar o dispositivo ou aparelho executando uma seleção entre os dispositivos de candidato ou aparelhos baseado em parâmetros característicos relacionados às correlações cruzadas calculadas respectivas e diferente de dito valor.
[0020] Algumas das vantagens da presente invenção são:
- procedimentos de instalação automatizada e comissionamento da rede sem interação humana; o sistema é então “plug and play”, e a iniciação de rede é feita mais rápida;
- utilidade melhorada da solução de administração de energia habilitada pela rede de área doméstica;
quando tomadas inteligentes são usadas a fim de medir a energia solicitada por aparelhos, o método reconhece automaticamente uma troca entre receptáculos nomeados a dispositivos diferentes.
Breve Descrição dos Desenhos [0021] Estas e outras características e vantagens da presente invenção serão entendidas mais prontamente depois de ler, junto com os desenhos anexos, a descrição detalhada seguinte de algumas concretizações exemplares e não limitativas disso. Nos desenhos:
A Figura 1 mostra esquematicamente um sistema de acordo com uma concretização da presente invenção;
a Figura 2 é um fluxograma esquemático das etapas principais de um método de acordo com uma concretização da presente invenção;
a Figura 3 é um fluxograma esquemático de uma primeira parte de procedimento de um processo de reconhecimento de dispositivo/aparelho do método da Figura 2, de acordo com uma concretização da presente invenção;
a Figura 4 é um fluxograma esquemático de uma segunda parte de procedimento do processo de reconhecimento, de acordo com uma concretização da presente invenção;
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 14/60 / 24 a Figura 5 é um fluxograma esquemático de uma terceira parte de procedimento do processo de reconhecimento, de acordo com uma concretização da presente invenção;
a Figura 6 descreve esquematicamente um procedimento para selecionar um dispositivo/aparelho entre candidatos possíveis diferentes; e a Figura 7 mostra esquematicamente um receptáculo inteligente de acordo com uma concretização da presente invenção.
Descrição Detalhada de Concretizações dos Desenhos [0022] Se referindo aos desenhos, na Figura 1 é mostrada esquematicamente uma arquitetura de um sistema de acordo com uma concretização da presente invenção, particularmente um sistema para administração e controle de energia de dispositivos/aparelhos, capaz de descobrir e detectar automaticamente os dispositivos e/ou aparelhos conectados a uma rede de distribuição de eletricidade (isto é, na concretização descrita, dispositivos/aparelhos), baseado em um processamento que, como será descrito em detalhes mais tarde, explora medições da energia absorvida executada nos próprios dispositivos/aparelhos por meio de sensores de uma rede de área doméstica, por exemplo, uma WSN.
[0023] Na Figura 1, numeral de referência 100 denota uma casa, por exemplo, um apartamento, em que são desdobrados dispositivos e/ou aparelhos elétricos, por meio de exemplo, um computador pessoal 105a, um aparelho de televisão 105b e uma lavadora de roupas 105c; claramente, dispositivos/aparelhos elétricos diferentes e/ou adicionais podem ser instalados no apartamento 100, como por exemplo, um refrigerador, um forno, uma lavadora de louças, um secador de roupa, como também dispositivos/aparelhos que não são necessariamente energizados através de energia elétrica (por exemplo, dispositivos/aparelhos de energia térmica).
[0024] Os dispositivos/aparelhos elétricos 105a, 105b, 105c estão conectados aos receptáculos de CA da casa por receptáculos inteligentes 110,
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 15/60 / 24 cada um incorporando um nó de sensor de uma rede de área doméstica, preferivelmente uma rede sem fios, por exemplo, uma WSN (em seguida, e a menos que seja declarado ao contrário, numeral de referência 110 será usado equivalentemente para denotar o receptáculo inteligente ou o nó de sensor embutido nele); o uso de receptáculos inteligentes 110 incluindo nós de sensor é vantajoso porque não há nenhuma necessidade para ter dispositivos/aparelhos dedicados já embutindo nós de sensor, de forma que a presente invenção também pode ser praticada junto com dispositivos/aparelhos já desdobrados; porém, nada impede de explorar a presente invenção também no caso que dispositivos/aparelhos com nós de sensor embutidos são usados. Os sensores nos nós de sensor 110 são configurados para executar medições de potência e energia elétrica nos dispositivos/aparelhos que estão conectados aos receptáculos inteligentes respectivos; os sensores podem incluir um circuito integrado operando as medições, e um relé para administrar a energia elétrica a ser distribuída às cargas conectadas ao receptáculo de CA físico.
[0025] Em concretizações da presente invenção, a rede de área doméstica é por exemplo, como mencionado acima, uma WSN. Cada nó de sensor 110 inclui um transceptor sem fios, adaptado para se comunicar por modo sem fios com outros nós da WSN baseado em um protocolo de comunicação sem fios, por exemplo, e não limitativamente, um protocolo de ZigBee, ou outros protocolos de gestão de redes de malha satisfatórios. Alguns ou possivelmente cada um dos nós 110 da WSN são configurados para atuar como nós de retransmissão, isto é, como roteadores sem fios entre os outros nós de WSN 110 e um ponto de conexão 115 (além disso, nada impede que a função de ponto de conexão seja embutida em um dos nós de WSN 110).
[0026] O ponto de conexão 115 é configurado para administrar os dispositivos/aparelhos elétricos 105a, 105b, 105c e juntar, dos nós de WSN
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 16/60 / 24 respectivos 110, a informação relacionada aos dispositivos/aparelhos diferentes.
[0027] O ponto de conexão 115 também é configurado para se comunicar, por uma rede de comunicação 120, como uma rede de telefone (tanto móvel ou não, ou uma combinação dos dois) e/ou uma rede de dados de pacote como a Internet, com uma plataforma remota 125, incluindo um ou mais servidores, possivelmente distribuídos; a plataforma remota 125 é configurada para juntar os dados enviados pelos nós de WSN 110 para o ponto de conexão 115 e armazená-los em bancos de dados 130 satisfatórios a fim de fazer os dados armazenados acessíveis por aplicativos remotos (o acesso aos dados administrados pela plataforma remota 125 pelos aplicativos remotos pode, por exemplo, ser executado usando APIs de alto nível Interfaces de Programas Aplicativos).
[0028] Um método de acordo com uma concretização da presente invenção para o reconhecimento automático (isto é, identificação) do tipo de dispositivos/aparelhos elétricos conectados à rede de distribuição de eletricidade será descrito agora.
[0029] Figura 2 é um fluxograma esquemático das fases principais do método.
[0030] Os dispositivos/aparelhos elétricos são conectados pelo usuário aos receptáculos da rede de distribuição de CA pelos receptáculos inteligentes 110, que incorporam os nós de sensor (bloco 205). No caso que o dispositivo/aparelho já embute um nó de sensor, o receptáculo inteligente não é requerido e o dispositivo/aparelho pode ser conectado ao receptáculo de rede de CA principal diretamente.
[0031] Em uma fase de configuração, os sensores nos nós de sensor 110 são configurados automaticamente pelo ponto de conexão 115 (bloco 210), por exemplo usando um protocolo de comunicação sem fios, como o protocolo de ZigBee; a configuração é visada a habilitar os nós de sensores
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110, e os sensores embutidos nisso, executar, nos dispositivos/aparelhos elétricos associados, medições de consumo de energia elétrica instantânea e energia absorvida. Por exemplo, os nós de sensor 110 são configurados de tal modo a fazer os nós de sensor 110 informarem ao ponto de conexão 115 informação relacionada ao consumo de energia de dispositivo/aparelho medida e energia absorvida (bloco 215). O procedimento de informação pelos nós de sensor 110 para o ponto de conexão 115 pode, por exemplo, seguir as diretrizes seguintes:
• relatar periodicamente dados de medição ao ponto de conexão 115 depois de uma duração máxima de tempo (TMAX) decorrida entre um relatório de dados de medição prévio;
• relatar extemporaneamente ao ponto de conexão 115 quando o valor medido de energia instantânea e energia cumulativa está acima de certos limiares; tais limiares podem ser pré-armazenados nos nós de sensor 110 ou eles podem ser configurados pelo ponto de conexão 115 (tanto localmente no ponto de conexão ou remotamente por um aplicativo de hospedeiro usando o próprio ponto de conexão 115) na fase de configuração: neste caso, o nó de sensor genérico 110 relata ao ponto de conexão 115 uma mudança no valor da quantidade monitorada.
[0032] De acordo com uma concretização da presente invenção, a fim de evitar a necessidade de uma configuração manual da associação entre os nós de sensor 110 e os dispositivos/aparelhos respectivos, um procedimento é executado para reconhecer automaticamente o dispositivo/aparelho elétrico conectado ao receptáculo de CA pelo receptáculo inteligente 110 contendo os nós de sensor (bloco 220). Em uma concretização da presente invenção, o procedimento de reconhecimento automático de dispositivo/aparelho pode preferivelmente incluir as seguintes três fases (que são descritas em detalhes no seguinte):
• fase de seleção de conjuntos de treinamento (bloco 220a);
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 18/60 / 24 • fase de segmentação (bloco 220b);
• fase de verificação de casamento (bloco 220c).
[0033] O procedimento de reconhecimento de dispositivo/aparelho é repetido até que o dispositivo/aparelho seja identificado (blocos 225 e 230).
[0034] A fase 220a para a seleção dos conjuntos de treinamento pode, de acordo com uma concretização da presente invenção, ser executada como esquematizado no fluxograma da Figura 3. Um conjunto de treinamento pode ser definido em tempo como um padrão de referência para a evolução do consumo de energia, correspondendo a um dispositivo/aparelho elétrico conhecido ou classe de dispositivos/aparelhos elétricos. Por exemplo, a energia instantânea com o passar do tempo pode ser escolhida como a quantidade a ser monitorada e a ser usada para a identificação do dispositivos/aparelhos.
[0035] De acordo com o procedimento de relato acima descrito, o nó de sensor genérico 110 é configurado para relatar os dados medidos ao ponto de conexão 115 no caso de mudanças nos valores medidos acima de limiares predeterminados, ou em qualquer caso, até mesmo quando nenhuma mudança maior do que os limiares predeterminados ocorre, depois da duração de tempo máxima TMAX de um relatório de dados de medição prévio é decorrido. Em particular, o nó de sensor genérico 110 mede o consumo de energia instantânea do dispositivo/aparelho associado. Graças a isto, as medições de energia instantânea relatadas podem ser usadas vantajosamente pelo ponto de conexão 115 (ou pela plataforma remota 125) para rastrear a curva de consumo de energia real do dispositivo/aparelho elétrico interessado.
[0036] É observado que o procedimento de relato dos dados de medições dos nós de sensor ao ponto de conexão envolve uma redução no número de amostras de medição disponíveis nos nós de sensor (o número de amostras de medição tomadas pelo sensor, por exemplo um medidor de energia, é significativamente mais alto do que o número de amostras
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 19/60 / 24 transmitidas ao ponto de conexão 115 pelo nó de sensor 110). Esta redução no número de amostras de medição pode ser descrita como um ruído perturbando a medição da quantidade monitorada, por exemplo, a energia instantânea. Tal ruído pode não obstante ser filtrado fora por meio do processo de verificação de casamento descrito mais tarde.
[0037] Uma janela temporal corrediça de duração de tempo satisfatória é usada para processar os dados entrantes sobre medições reais de consumo de energia providas pelo nó de sensor genérico 110 para o ponto de conexão 115. Os dados contidos na janela temporal atual (um “instantâneo” do fluxo de dados recebidos no ponto de conexão 115) são comparados a um ou mais conjuntos de treinamento.
[0038] De acordo com uma concretização da presente invenção, três opções são providas para a seleção dos conjuntos de treinamento:
a) um (isto é, único) conjunto de treinando (bloco 305): os dados contidos dentro da janela temporal atual são comparados a um único conjunto de treinamento; deste modo, pode ser útil para aqueles tipos de dispositivos/aparelhos elétricos que, em operação, substancialmente sempre exibem o mesmo comportamento;
b) família de conjuntos de treinamento (bloco 310): neste caso, os dados contidos na janela temporal atual são comparados a dois ou mais, possivelmente vários conjuntos de treinamento diferentes de uma família de conjuntos de treinamento, que podem, por exemplo, descrever comportamentos diferentes do dispositivo/aparelho elétrico (por exemplo, uma lavadora de roupas que pode ser programada para operar de acordo com programas de lavagem diferentes);
c) “autoteste” (bloco 315): neste caso, os dados medidos coletados em relação aos primeiros ciclos de operação do dispositivo/aparelho elétrico (isto é, os dados medidos de energia instantânea correspondendo, e coletados em relação aos primeiros ciclos de operação do dispositivo/aparelho
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 20/60 / 24 elétrico) são tomados como o conjunto de treinamento, isto é, como o padrão de referência a ser usado depois disso para as comparações com os dados contidos na janela temporal corrediça.
[0039] Nos casos a) e b), a natureza da fonte do conjunto de treinamento é então escolhida (bloco 320). Possíveis fontes de conjunto de treinamento são:
- fonte real: o conjunto de treinamento a ser usado para o reconhecimento de dispositivo/aparelho é selecionado entre conjuntos de treinamento correspondendo a possíveis comportamentos diferentes de dispositivos/aparelhos elétricos conhecidos (bloco 325). Por exemplo, o conjunto de treinamento pode ser escolhido entre um grupo de padrões de referência correspondendo a funções diferentes dos dispositivos/aparelhos conhecidos, cada um descrevendo um comportamento específico dos dispositivos/aparelhos conhecidos (por exemplo, um ciclo de lavagem de baixa temperatura de uma lavadora de roupa, um ciclo de lavagem econômica de uma lavadora de louças); estas funções são obtidas por observação e seleção da mudança com o passar do tempo da energia instantânea consumida pelo dispositivo/aparelho enquanto operando de acordo com uma função específica;
- fonte simulada: neste caso, os conjuntos de treinamento são criados calculando em média as características principais dos comportamentos reais (bloco 330). Depois de várias tentativas de casamento usando conjuntos de treinamento reais, os mais bem sucedidos são processados para criar um novo conjunto de treinamento, sendo uma média deles.
[0040] No caso c), os dados coletados são varridos, procurando o primeiro pico na curva do consumo de energia instantânea (bloco 335). A varredura dos dados é por exemplo feita usando a mesma técnica como a descrita no seguinte para o processo de “reconhecimento de eventos” na fase
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 21/60 / 24 de segmentação 220b. Então, a curva de consumo de energia seguindo o primeiro pico de energia é ‘‘gravada” até que a energia instantânea medida retorne a zero por um certo tempo. Os dados gravados se tornam o conjunto de treinamento a ser usado mais tarde (bloco 340).
[0041] A fase de segmentação 220b pode, de acordo com uma concretização da presente invenção, ser executada como esquematizado no fluxograma da Figura 4.
[0042] O processo de segmentação executado na fase de segmentação 220b é dirigido para identificar o ciclo de operação do dispositivo/aparelho elétrico conectado ao nó de sensor 110, habilitando comparação entre conjuntos discretos de dados que precisam ser classificados corretamente. Em particular, o processo de segmentação visa criar a janela temporal que depois disso será explorada em fase de casamento.
[0043] Primeiramente, os dados recebidos dos nós de sensor 110 são juntados em um banco de dados (bloco 405); os dados podem ser coletados localmente no ponto de conexão 115 ou remotamente na plataforma remota 125; o processamento dos dados juntados pode ser executado pelo ponto de conexão 115 ou pela plataforma remota 125. Antes dos dados serem processados, dados relativos a um período de tempo de observação são juntados; o período de tempo de observação pode ser configurável, e pode ser fixado, por exemplo, para corresponder a um dia, uma semana ou um período mais longo.
[0044] Devido aos tempos de chegada diferentes de cada amostra de dados de medição, os dados coletados deveriam ser administrados e postos em uma mesma base de tempo. Isto pode ser feito interpolando linearmente (por exemplo, executando uma interpolação de Spline usando um polinômio de grau mais alto que 1) os dados e tempo de chegada, o anterior sendo descrito, por exemplo, por uma marca de tempo nomeada aos dados recebidos (bloco 410); em uma concretização da invenção, o intervalo entre duas amostras de
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 22/60 / 24 dados sucessivas pode ser cerca de 10 segundos, para evitar crescimento excessivo do conjunto de dados.
[0045] A janela temporal a ser usada na fase de casamento subsequente é então escolhida (bloco 415). A janela temporal pode ser definida de dois modos:
a) usando uma janela corrediça, que cria uma janela de casamento para cada amostra interpolada;
b) usando um método de “reconhecimento de eventos”, que permite reconhecer a presença de um evento e isolar uma janela temporal própria em relação a isto.
[0046] A diferença principal entre estes dois métodos reside no tempo computacional, porque o método de janela corrediça pede verificar o casamento continuamente.
[0047] Deixe o caso a) ser considerado. O comprimento (largura) do conjunto de treinamento é calculado (bloco 420). A largura da janela temporal é definida pelo comprimento do conjunto de treinamento. Desde que a escolha pode ser feita entre vários possíveis conjuntos de treinamento, cada um com seu próprio comprimento, as janelas temporais criadas pelo processo de segmentação podem ser diferentes de caso para caso. A janela temporal é então criada: a janela temporal é criada para cada amostra, e tem uma largura definida pelo comprimento do conjunto de treinamento (bloco 425).
[0048] No caso b), bordas principais da curva de consumo de energia relativa ao dispositivo/aparelho a ser reconhecido são localizadas (bloco 430). Para este propósito, dois limiares podem ser definidos:
- um limiar de energia: se a energia instantânea absorvida pelo dispositivo/aparelho exceder este valor, o começo de uma borda principal é declarado;
- limiar de tempo: se o consumo de energia do dispositivo/aparelho permanecer acima do limiar de energia durante um
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 23/60 / 24 tempo mais longo do que o limiar de tempo, uma borda principal é reconhecida.
[0049] Uma varredura é então executada através do período de tempo de observação inteiro, procurando as bordas principais usando os limiares definidos anteriores. Ao término do processo, uma lista de pontos de começo de todas as bordas principais é criada. Depois de cada borda principal detectada, o fim do evento é determinado (bloco 435). Para este propósito, uma procura é executada para achar a primeira amostra que satisfaz os dois limiares seguintes:
- limiar de energia: se a energia do dispositivo cair abaixo deste valor, o fim do evento é declarado;
- limiar de tempo: se a energia do dispositivo permanecer abaixo do limiar de energia por um tempo maior do que o limiar de tempo, o fim do evento é reconhecido.
[0050] A janela temporal é então criada (bloco 440), baseado nas posições das bordas principais detectadas e os fins respectivos dos eventos.
[0051] De acordo com uma concretização da presente invenção, a fase de verificação de casamento 220c é baseada na teoria de decisão Bayesiana. A fórmula para decisão é:
P(r I tf 1) >/ ε
P(r|ífO) /<
onde P(r|H1) é uma probabilidade a posteriori de hipótese H1, P(r|H0) é uma probabilidade a posteriori de hipótese H0. A relação à esquerda da desigualdade é chamada “função de plausibilidade”, e pode ser considerada como a distância entre as duas hipóteses, H1 e H0. Se a função de plausibilidade for maior do que o limiar de decisão ε, a hipótese H1 é escolhida, caso contrário a hipótese H0 é escolhida.
[0052] O método descrito abaixo visa identificar o dispositivo/aparelho que minimiza a distância entre sua própria curva de
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 24/60 / 24 consumo de energia instantânea x(t) e a curva y(t) definida pelo conjunto de treinamento selecionado. A fórmula para a distância usada é à distância Euclideana:
D = f. Mt) - y(t)] Λ = Ex + E, - 2 x(t) y(t)dt [0053] A integral na fórmula anterior é desenvolvida em seus componentes aplicando a propriedade de linearidade de transformação integral (f(x+y)=f(x)+f(y) e f(ax)=af(x)); Ex e Ey são a energia de cada função (curva de consumo de energia instantânea do dispositivo/aparelho a ser reconhecido e do conjunto de treinamento, respectivamente), enquanto a última soma na fórmula à direita pode ser vista como a correlação cruzada em uma janela temporal onde as duas funções se sobrepõem. A correlação cruzada é uma função que é útil para prover uma medida da afinidade de dois sinais diferentes e o atraso precisado para eles se sobreporem. A fórmula, em um cenário de tempo discreto como o considerado aqui, é:
[0054] O valor da correlação cruzada é comparado a um limiar, que preferivelmente pode ser configurado. A correlação pode ser normalizada à energia dividindo Rxy por um fator de norma, obtido, por exemplo, como segue:
K = £x2(t>/t
Ey = j y2(t)c/r Norm = VEx Ey [0055] A Figura 5 é um fluxograma esquemático da fase de verificação de casamento 220c, de acordo com uma concretização da presente invenção.
[0056] Uma vez que a janela temporal seja identificada (bloco 505) usando o procedimento de segmentação descrito acima, repetições são executadas entre todas as classes (grupos) de dispositivos/aparelhos (isto é,
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 25/60 / 24 lavadora de roupa, refrigerador, lavadora de louças, forno, forno de microondas, aparelho de televisão, computador pessoal, etc.) que poderia ser reconhecido no fluxo de dados recebido pelos nós de sensor 110. Um índice corrente i no fluxograma é usado para iterar o procedimento para as classes diferentes de dispositivos/aparelhos; a cada iteração, uma classe nova de dispositivos/aparelhos é selecionada (blocos 510, 515 e 517).
[0057] Para cada classe de dispositivos/aparelhos, um ou mais conjuntos de treinamento, por exemplo, uma família ou grupo de conjuntos de treinamento, está disponível e é usado para a verificação de casamento; cada grupo de conjuntos de treinamento contém um conjunto de padrões de sinal a ser usado para tentar a casamento com os dados dentro da janela temporal atual. Quando mais de um conjunto de treinamento está disponível, os conjuntos de treinamento (pelo menos alguns deles, possivelmente todos) dentro do grupo correspondendo ao grupo selecionado de dispositivos/aparelhos são considerados em sucessão (índice corrente j no fluxograma, e blocos 520 e 525).
[0058] Para avaliar o casamento entre o conjunto de treinamento selecionado j e os dados dentro da janela temporal atual, a correlação cruzada normalizada em energia é calculada como descrito acima (bloco 530).
[0059] Se a correlação cruzada normalizada em energia calculada estiver abaixo de um limiar mínimo predeterminado MINthreshold (bloco 535, ramal de saída Y), isto é, se a correlação entre o conjunto de treinamento selecionado e os dados na janela temporal atual for fraca demais, isto significa que, com uma probabilidade proporcional a (1 - MINthreshold), os dados contidos na janela temporal atual não correspondem a qualquer dispositivo/aparelho pertencendo ao grupo de dispositivos atualmente selecionado. Nenhuma tentativa adicional é feita com outros conjuntos de treinamento da família, e o próximo grupo de dispositivos é então selecionado (bloco 517) para procurar um casamento potencial no conjunto de dados,
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 26/60 / 24 contanto que haja grupos de dispositivo/aparelho adicionais ainda para ser tentado (bloco 540 ramal de saída Y).
[0060] Por outro lado, se a correlação cruzada normalizada em energia calculada não estiver abaixo do limiar mínimo MINthreshold (bloco 535, ramal de saída N), é verificado se a correlação cruzada normalizada em energia calculada está abaixo ou acima de um limiar máximo predeterminado MAXthreshold (bloco 545). Se a correlação cruzada normalizada em energia calculada estiver abaixo do limiar de máximo MAXthreshold (bloco 545, ramal de saída N), um novo conjunto de treinamento j=j+1 é selecionado para o grupo de dispositivo/aparelho j sob consideração (bloco 525), a fim de iterar o casamento de padrão e verificar se é possível melhorar a probabilidade de casamento verificando a correlação cruzada contra o novo conjunto de treinamento (bloco 555). Se, porém não houver mais nenhum conjunto de treinamento disponível para o grupo selecionado atualmente de dispositivos/aparelhos (bloco 560, ramal de saída N), o grupo de dispositivo/aparelho atualmente selecionado i não é posto em uma lista de dispositivos/aparelhos de candidato responsável pela geração dos dados (bloco 565), e o procedimento é iterado em um novo grupo de dispositivos/aparelhos (bloco 515), depois de avaliar se outros grupos de dispositivos/aparelhos existem (bloco de decisão 567, saída Y - outros grupos de dispositivos/aparelhos disponíveis - ou saída N - nenhum grupo de dispositivos/aparelhos para ser testado).
[0061] No caso que a correlação cruzada calculada é maior do que limiar máximo MAXthreshold (bloco 545, ramal de saída Y), então a classe selecionada atualmente de dispositivos/aparelhos é posta na lista de candidato (bloco 570).
[0062] Ao término de todas as iterações, se a lista de candidatos estiver vazia, a janela temporal selecionada atualmente é descartada.
[0063] O processo descrito acima é repetido para várias janelas
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 27/60 / 24 temporais, por exemplo, sucessivas (mínimo 1; o número de janelas temporais sucessivas depende do número de grupos de eventos que alguém deseja levar em conta).
[0064] Deste modo, uma lista de dispositivos/aparelhos de candidato (classes de) é construída que contém dispositivos/aparelhos de candidato (classes de) para qual a correlação cruzada (normalizada em energia) entre os dados medidos pelos sensores e os padrões de referência definidos pelos conjuntos de treinamento, em pelo menos uma das janelas temporais consideradas, está acima do limiar máximo MAXthreshold.
[0065] Se houver os candidatos na lista, o dispositivo/aparelho que gerou o fluxo de dados coletado é um dos dispositivos/aparelhos na lista de candidatos.
[0066] De acordo com uma concretização da presente invenção, uma comparação cruzada é executada, para reduzir a probabilidade de “falsos positivos” incluídos na lista de candidatos, e assim melhorando a confiabilidade do casamento (bloco 575).
[0067] Referência é feita à Figura 6. Como mencionado acima, o processo de casamento é operado separadamente em cada janela temporal (índice i, de 1 a R), em relação a classes diferentes de dispositivos/aparelhos (conjunto de treinamento - TS - índice j, de 1 a N), cada classe tendo associado com ela um ou mais (possivelmente uma família de) conjuntos de treinamento, criados, por exemplo, como descrito no antecedente.
[0068] Cada conjunto de treinamento TS (ou cada família de conjuntos de treinamento) corresponde e identifica uma única classe de dispositivos/aparelhos (por exemplo, lavadora de roupa, lavadora de louças, refrigerador, forno, etc.).
[0069] Para cada classe de dispositivos/aparelhos, um arranjo de R elementos 6051 - 605N é criado, cada elemento do arranjo correspondendo ao resultado do processo de casamento (isto é, cálculo da correlação cruzada e
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 28/60 / 24 comparação com os limiares MINthreshold e MAXthreshold) em uma respectiva das R janelas temporais. Nos arranjos 6051 - 605n, o resultado de todo casamento é indicado, por exemplo, como um “1” no caso que o evento é reconhecido (isto é, a correlação cruzada calculada está acima do limiar máximo MAXthreshold), e é indicado como “0” se o evento não for reconhecido (isto é, a correlação cruzada calculada está abaixo do limiar máximo MAXthreshold). Deste modo, N arranjos são criados, contendo os resultados do processo de casamento em toda janela temporal i do conjunto de R janelas temporais.
[0070] Então, os N arranjos são unidos juntos para criar uma única matriz de resultados de casamento 610, de dimensões RxN. Na matriz 610, a fila genérica i provê os resultados do processo de casamento nas R janelas temporais para uma certa classe de dispositivos/aparelhos, enquanto a coluna genérica i provê os resultados do processo de casamento na janela temporal genérica em relação às classes diferentes de dispositivos/aparelhos.
[0071] A matriz de resultados combinados 610 pode ser varrida coluna por coluna, procurando aquelas janelas temporais nas quais um evento foi reconhecido e casado por mais de um conjunto de treinamento, isto é, por mais de uma classe de dispositivos/aparelhos. Por exemplo, se a varredura para coluna i (i-ésima janela temporal) retornar um “0”, o evento na janela temporal não foi reconhecido usando qualquer conjunto de treinamento, isto é, nenhuma das classes de dispositivos/aparelhos corresponde ao dispositivo/aparelho que gerou o fluxo de dados; se a varredura de matriz retornar um único “1”, em fila j (bloco 615, ramal de saída N), o evento é reconhecido como tendo sido causado por um dispositivo/aparelho pertencendo à classe de dispositivos/aparelhos de fila j (bloco 620). Se a varredura de matriz retornar mais “1”s (bloco 615, ramal de saída Y), significando que mais de uma classe de dispositivo/aparelho casou com o evento, uma segunda comparação é executada usando o valor da correlação
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 29/60 / 24 cruzada calculada na janela temporal i. Então, o evento de janela temporal i é reconhecido como causado por um dispositivo/aparelho da classe em relação à qual a correlação cruzada mais alta era obtida (bloco 625).
[0072] Como uma alternativa a executar a seleção baseada só na comparação do valor calculado da correlação cruzada, as funções de correlação cruzada e seus parâmetros característicos tais como valor médio, valores máximos relativos, desvio padrão ou outros também podem ser levados em conta e analisados. Deste modo, um número aumentado de parâmetros pode ser usado para melhorar a confiabilidade do resultado do processo de casamento.
[0073] Uma técnica diferente também pode ser aplicada com certas classes de dispositivos/aparelhos que geram conjuntos de dados pseudoperiódicos (tais como refrigeradores ou caldeiras): em tais casos, explorar uma análise no domínio de frequência em vez de no domínio de tempo pode simplificar o processo de casamento. Neste caso, além do processo de segmentação descrito acima que motiva o reconhecimento dos eventos, uma janela temporal mais larga contendo vários pseudo-períodos do sinal é considerada. Ambos o conjunto de dados e os conjuntos de treinamento são transformados no domínio de frequência (usando, por exemplo, uma transformada de Fourier). Os sinais transformados têm a vantagem para realçar os harmônicos de comportamentos pseudo-periódicos conduzindo a um reconhecimento mais rápido então dos sinais no domínio de tempo; o reconhecimento pode ser executado usando a técnica de casamento de padrão com a correlação cruzada descrita acima.
[0074] Possíveis concretizações alternativas da invenção poderiam ser o uso de um algoritmo distribuído para operar a classificação do sinal: o processamento poderia ser executado neste caso localmente pelos nós de sensor se as capacidades de processamento dos nós permitirem isso.
[0075] O método de acordo com a concretização descrita aqui da
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 30/60 / 24 presente invenção pode ser executado como uma implementação de software no ponto de conexão de rede 115 (tipicamente, um dispositivo tendo recursos computacionais limitados) ou como um middleware remoto no caso que os dados juntados dos nós de sensor são registrados em um banco de dados remoto e processados remotamente em um dispositivo mais poderoso.
[0076] Em alternativa ou em combinação, pelo menos parte do método descrito previamente pode ser implementada diretamente nos receptáculos inteligentes 110. Figura 7 mostra esquematicamente os componentes principais de um receptáculo inteligente 110: bloco 705 denota um ou mais sensores de quantidades elétricas, como corrente, tensão ou potência, por exemplo, um medidor de corrente ou um medidor de tensão. O sensor 705 envia os dados medidos para um microprocessador ou microcontrolador 710. Um transceptor 715 habilita, por exemplo, comunicações sem fios com o ponto de conexão 115 e com outros nós 110 da rede. O método de acordo com a presente invenção pode ser executado pelo microprocessador 710 que executa um programa específico.
[0077] O método descrito também pode ser usado para detectar automaticamente eventos nos dispositivos/aparelhos monitorados, como por exemplo, mudanças no próprio comportamento dos aparelhos baseado nos quais falhas iminentes ou degradação dos seus desempenhos podem ser preditas.
[0078] A presente invenção é aplicável e útil em campos técnicos diferentes tal como sistema de administração de energia residencial a fim de detectar os dispositivos conectados à rede de energia principal usando uma rede de área doméstica tal como uma WSN para operar aplicativos de administração de energia (por exemplo, controle de prontidão, impedimento de pico), e sistemas de administração de energia comerciais, a fim de detectar evento relacionado à monitoração de energia e operar autorreconhecimento de dispositivos monitorados usando a WSN.
Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 31/60 / 24 [0079] A presente invenção foi exposta aqui descrevendo algumas concretizações dela. Aqueles qualificados na técnica poderão idealizar várias modificações às concretizações descritas, sem partir da extensão de proteção definida nas reivindicações anexas. Por exemplo, outros tipos de rede de área doméstica podem ser usados em vez de WSNs para interligar em rede os nós de sensor, como Portadora de Linha de Potência (PLC), e mais geralmente redes de potência ultrabaixa (por exemplo, Bluetooth, WiFi), ou também uma LAN por fios.
[0080] Também, embora a presente invenção tenha sido descrita aqui fazendo referência a dispositivos/aparelhos elétricos, a presente invenção pode ser aplicada igualmente a dispositivos/aparelhos não elétricos, como por exemplo, dispositivos/aparelhos de energia térmica, por exemplo, um sistema de radiadores de calor independentes, cada um equipado com seu próprio termostato, e assim cada um exibindo um comportamento peculiar em termos de energia térmica absorvida. Neste caso, um sensor pode ser provido em associação operativa com cada dispositivo/aparelho que transduz a quantidade monitorada, por exemplo, energia térmica, em um sinal elétrico, e a análise pode assim ser executada no sinal elétrico transduzido.
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Claims (13)

  1. REIVINDICAÇÕES
    1. Sistema para a identificação automática de um dispositivo ou aparelho (105a-105c), caracterizado pelo fato de o sistema compreender:
    - pelo menos um sensor (110) configurado para ser associável com o dispositivo ou aparelho a ser identificado, e para monitorar uma evolução em tempo de pelo menos uma quantidade elétrica indicativa de um consumo de energia pelo dispositivo ou aparelho;
    - um analisador (110; 115; 125) em relação de comunicação com dito pelo menos um sensor e configurado para receber dele relatórios (215) da quantidade elétrica monitorada, o analisador sendo ademais configurado para identificar automaticamente o dispositivo ou aparelho analisando (220) a evolução em tempo da quantidade elétrica monitorada, em que dita análise compreende:
    - calcular uma correlação cruzada (530, 555) entre a evolução em tempo da quantidade elétrica monitorada e pelo menos um padrão de referência representativo de pelo menos um dispositivo ou aparelho de amostra;
    - inserir o pelo menos um dispositivo ou aparelho de amostra em uma lista de dispositivos de candidato ou aparelhos no caso que um valor relacionado à correlação cruzada calculada está acima de um limiar predeterminado;
    - no caso que mais de um dispositivo ou aparelho de amostra está incluído na lista de candidato, identificar o dispositivo ou aparelho executando uma seleção entre os dispositivos ou aparelhos de candidato baseado em parâmetros característicos relacionados às correlações cruzadas calculadas respectivas e diferentes de dito valor.
  2. 2. Sistema de acordo com reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que dito pelo menos um padrão de referência inclui pelo menos dois
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    2 / 4 padrões de referência, cada um correspondendo a uma evolução observada respectiva em tempo da quantidade elétrica monitorada em relação a um modo operacional específico de um mesmo dispositivo ou aparelho de amostra.
  3. 3. Sistema de acordo com reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que dito pelo menos um padrão de referência é gerado calculando em média evoluções observadas em tempo das quantidades elétricas monitoradas de dispositivos ou aparelhos.
  4. 4. Sistema de acordo com reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que dito pelo menos um padrão de referência é gerado observando a evolução em tempo da quantidade elétrica monitorada do dispositivo ou aparelho a ser identificado durante um primeiro ciclo de operação dele.
  5. 5. Sistema de acordo com reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que pelo menos um padrão de referência é gerado detectando eventos característicos na evolução observada em tempo da quantidade elétrica monitorada.
  6. 6. Sistema de acordo com reivindicação 5, caracterizado pelo fato de que detectar ditos eventos característicos inclui detectar picos na evolução em tempo da quantidade elétrica monitorada.
  7. 7. Sistema de acordo com reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que calcular dita correlação cruzada inclui determinar uma janela temporal de observação e correlatar de modo cruzado a quantidade elétrica monitorada e o pelo menos um padrão de referência em pelo menos uma vez de tempo correspondendo à janela temporal de observação determinada.
  8. 8. Sistema de acordo com reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que calcular dita correlação cruzada é repetido em pelo menos dois intervalos de tempo diferentes de duração igual à janela temporal determinada.
  9. 9. Sistema de acordo com reivindicação 7, caracterizado pelo
    Petição 870190087388, de 05/09/2019, pág. 34/60
    3 / 4 fato de que dita janela temporal de observação é determinada detectando eventos característicos na evolução observada em tempo da quantidade elétrica monitorada.
  10. 10. Sistema de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 9, caracterizado pelo fato de que dita análise inclui, antes de calcular a correlação cruzada, transformar a evolução observada em tempo da quantidade elétrica monitorada e o pelo menos um padrão de referência no domínio de frequência, e em que calcular dita correlação cruzada é executado nos resultados da transformação.
  11. 11. Sistema de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 10, caracterizado pelo fato de que ditos parâmetros característicos incluem pelo menos um entre um valor médio, valores máximos relativos, desvio padrão.
  12. 12. Sistema de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 11, caracterizado pelo fato de que o dispositivo ou aparelho é um dispositivo ou aparelho elétrico, e em que o sistema é embutido em um receptáculo inteligente (110), por qual o dispositivo ou aparelho elétrico é conectável a um receptáculo de eletricidade.
  13. 13. Método para a identificação automática de um dispositivo ou aparelho (105a-105c), caracterizado pelo fato de o método compreender:
    - associar pelo menos um sensor (110) com o dispositivo ou aparelho a ser identificado, o sensor sendo configurado para monitorar uma evolução em tempo de pelo menos uma quantidade elétrica indicativa de um consumo de energia pelo dispositivo ou aparelho;
    - receber dados sobre a quantidade elétrica monitorada informada por pelo menos um sensor, e identificar automaticamente o dispositivo ou aparelho analisando a evolução em tempo da quantidade elétrica monitorada, em que dita análise compreende:
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    4 / 4
    - calcular uma correlação cruzada (530, 555) entre a evolução em tempo da quantidade elétrica monitorada e pelo menos um padrão de referência representativo de pelo menos um dispositivo ou aparelho de amostra;
    - inserir o pelo menos um dispositivo ou aparelho de amostra em uma lista de dispositivos de candidato ou aparelhos no caso que um valor relacionado à correlação cruzada calculada está acima de um limiar predeterminado;
    no caso que mais de um dispositivo ou aparelho de amostra está incluído na lista de candidato, identificar o dispositivo ou aparelho executando uma seleção entre os dispositivos ou aparelhos de candidato baseado em parâmetros característicos relacionados às correlações cruzadas calculadas respectivas e diferentes de dito valor.
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Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2488164A (en) * 2011-02-18 2012-08-22 Globosense Ltd Identifying electrical appliances and their power consumption from energy data
EP2636897B1 (en) 2011-12-09 2017-07-12 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. Wind turbine blade
US10075334B1 (en) * 2012-04-11 2018-09-11 Google Llc Systems and methods for commissioning a smart hub device
US9198204B2 (en) 2012-04-11 2015-11-24 Google Inc. Apparatus and method for seamless commissioning of wireless devices
BE1020861A4 (nl) * 2012-08-13 2014-06-03 Fifthplay N V Werkwijze en inrichting voor het meten van het verbruik van een elektrisch toestel.
US9294246B2 (en) * 2013-03-19 2016-03-22 Electronics And Telecommunications Research Institute Wireless communication device using common control channel and wireless communication method using the same
US9294469B2 (en) * 2013-07-03 2016-03-22 General Electric Company Systems and methods for establishing a connection between an appliance and a home energy management device
TWI517079B (zh) * 2013-07-30 2016-01-11 財團法人工業技術研究院 電器辨識裝置、方法及其系統
KR102125331B1 (ko) * 2013-11-07 2020-06-22 삼성전자 주식회사 스마트 플러그에 연결된 전자장치를 검출하기 위한 방법 및 장치
KR20150054123A (ko) * 2013-11-11 2015-05-20 삼성전자주식회사 전자 장치 및 전자 장치의 외부 기기 감지 방법
TWI497861B (zh) * 2014-01-22 2015-08-21 Chunghwa Telecom Co Ltd 雲端控制系統及其雲端控制方法
KR102132245B1 (ko) * 2014-03-19 2020-07-09 삼성전자 주식회사 홈 게이트웨이에서 스마트 플러그와 연결된 전자장치의 자동 매핑 방법 및 그 장치
CN104111641B (zh) * 2014-05-30 2017-07-28 小米科技有限责任公司 用电量统计方法、装置和系统
AU2015373281A1 (en) * 2015-01-02 2017-07-27 Xeros Limited Monitoring system
US20160195409A1 (en) * 2015-01-02 2016-07-07 Xeros Limited Monitoring system
US20160197998A1 (en) * 2015-01-02 2016-07-07 Xeros Limited Monitoring system
US10489715B2 (en) * 2015-03-27 2019-11-26 International Business Machines Corporation Fingerprinting and matching log streams
US10489714B2 (en) * 2015-03-27 2019-11-26 International Business Machines Corporation Fingerprinting and matching log streams
CN105467874A (zh) * 2015-11-30 2016-04-06 小米科技有限责任公司 智能插座上电子设备类别的识别方法及装置
US9973521B2 (en) 2015-12-28 2018-05-15 International Business Machines Corporation System and method for field extraction of data contained within a log stream
DE102016111351A1 (de) * 2016-06-21 2017-12-21 Emh Metering Gmbh & Co. Kg Elektrisches Haushaltsgerät mit einer Datenübertragungseinrichtung und Vorrichtung zum Empfangen von Daten von einem solchen Gerät
US10613493B2 (en) * 2016-08-03 2020-04-07 Chang Liu Fusion sensor wireless decision device and system for using the same
US11333378B1 (en) 2017-09-18 2022-05-17 Amazon Technologies, Inc. Energy consumption artificial intelligence
IT201700121670A1 (it) * 2017-10-26 2019-04-26 Telecom Italia Spa Sistema e metodo per gestire fornitura di energia elettrica attraverso misure certificate
US11126244B1 (en) 2018-09-10 2021-09-21 Amazon Technologies, Inc. Power line presence detection
US11100458B2 (en) 2018-09-14 2021-08-24 International Business Machines Corporation Asset and device management
DE102018222376A1 (de) * 2018-12-19 2020-06-25 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Anpassung einer Funktionalität eines Sensors eines Sensornetzwerks

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4858141A (en) 1986-04-14 1989-08-15 Massachusetts Institute Of Technology Non-intrusive appliance monitor apparatus
US5717325A (en) 1994-03-24 1998-02-10 Massachusetts Institute Of Technology Multiprocessing transient event detector for use in a nonintrusive electrical load monitoring system
WO2007139587A1 (en) * 2006-05-26 2007-12-06 The Board Of Regents Of The Nevada System Of Higher Education On Behalf Of The Desert Research Institute Utility monitoring systems and methods of use
GB0713515D0 (en) 2007-07-12 2007-08-22 Ampy Metering Ltd SMS smart credit metering
US8255090B2 (en) 2008-02-01 2012-08-28 Energyhub System and method for home energy monitor and control
GB0803140D0 (en) * 2008-02-21 2008-03-26 Sentec Ltd Technique for inference of multiple appliances' power use from single point measurements
WO2010053562A2 (en) * 2008-11-06 2010-05-14 Silver Springs Networks, Inc. System and method for identifying power usage issues

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