Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Non-intrusive load monitoring for appliance status determination using feed-forward neural network

Mohd Fazzil Nurul Afiqah, Ibrahim Ahmad Asrul, Shareef Hussain, Zulkifley Mohd Asyraf, Remli Muhammad Akma

Przegląd Elektrotechniczny

|

2022

|

R. 98, nr 4

27--32

EN

Energy efficiency regulations and initiatives have been implemented as part of proactive actions to address the energy crisis that has arisen due to the increasing demand and depletion of resources. A load monitoring system is used to provide real-time data for appropriate feedbacks towards electricity savings. It can also be used to evaluate the effectiveness of the implementation of an energy management scheme. However, monitoring all individual appliances by installing an energy meter for each appliance will incur high installation and maintenance costs. Therefore, this work aims to determine the status of individual appliances from an aggregated measurement using non-intrusive load monitoring (NILM) based on a feed-forward neural network. The establishment of a NILM model has for main processes, including, data acquisition, pre-processing, training and performance evaluation. In the pre-processing, a new approach using threshold is introduced to identify the status of appliances based on their power consumption readings. The performance of the proposed approach is then evaluated and compared with the traditional logistic regression technique in terms of accuracy. The results show that the NILM using a feed-forward neural network outperformed the traditional logistic regression by 5.78%. Moreover, the proposed approach with threshold helped to improve the accuracy further by 19.1% as compared to the same learning algorithm without considering the threshold. Consequently, the overall performance is improved by almost 25% as compared to the logistic regression as presented in the previous work. Hence, it clearly shows that the status of individual appliances can be determined from measurements at the main meter using NILM based on a feed-forward neural network with high accuracy.

PL

Regulacje i inicjatywy dotyczące efektywnosci energetycznej zostały wdrożone w ramach proaktywnych działań mających na celu zaradzenie kryzysowi energetycznemu, który powstał z powodu rosnącego popytu i wyczerpywania się zasobów. System monitorowania obciązenia słuzy do dostarczania danych w czasie rzeczywistym w celu uzyskania odpowiednich informacji zwrotnych dotyczących oszczędnosci energii ´ elektrycznej. Mozna go równie z wykorzystać do oceny skuteczności wdrożenia systemu zarządzania energią. Jednak monitorowanie wszystkich poszczególnych urządzen poprzez zainstalowanie licznika energii dla każdego urządzenia będzie wiązało się z wysokimi kosztami instalacji i konserwacji. Dlatego celem niniejszej pracy jest okreslenie stanu poszczególnych urządzen na podstawie zagregowanego pomiaru przy użyciu nieinwazyjnego monitorowania obciązenia (NILM) w oparciu o sieć neuronową ze sprzężeniem do przodu. Ustanowienie modelu NILM obejmuje główne ˙ procesy, w tym akwizycję danych, wstępne przetwarzanie, szkolenie i ocenę wydajnosci. W przetwarzaniu wstępnym wprowadza się nowe podejscie ´ wykorzystujące próg do identyfikacji stanu urządzen na podstawie ich odczytów zużycia energii. Wydajność proponowanego podejścia jest następnie oceniana i porównywana z tradycyjną techniką regresji logistycznej pod względem dokładnosci. Wyniki pokazują, ze NILM wykorzystujący sieć neuronową ze sprzężeniem do przodu przewyższał tradycyjną regresję logistyczna o 5,78%. Co więcej, zaproponowane podejscie z progiem pomogło jeszcze bardziej poprawic dokładność o 19,1% w porównaniu z tym samym algorytmem uczenia bez uwzględnienia progu. W rezultacie ogólna wydajność jest poprawiona o prawie 25% w porównaniu do regresji logistycznej przedstawionej w poprzedniej pracy. Stąd wyraźnie widać ze stan ˙ poszczególnych urządzeń mozna określić na podstawie pomiarów na głównym liczniku za pomocą NILM w oparciu o sieć neuronową ze sprzężeniem ˙ do przodu z duzą dokładnoscią.

2

Modeling and scheduling home appliances using nature inspired algorithms for demand response purpose

Haroun Isra, Shareef Hussain, Ibrahim Ahmad Asrul, Khalid Saifulnizam, Idris Abdelrahman Omer

Przegląd Elektrotechniczny

|

2021

|

R. 97, nr 4

60--66

EN

Demand response (DR) refers to programs used in endeavors to reduce overall power consumption, manage consumption peak hour shifting, and reduce demand on service providers or utilities using different methods. This paper proposes a home appliance scheduler suitable for DR applications. In the proposed method, a controller controls thermal and shiftable loads, where thermal loads are empirical models that consider different factors. They produce the load profile of the home in consideration of different input parameters, e.g., setpoints and user tolerance ranges, and various factors, e.g., the room’s physical structure and the external environment. A scheduler uses the controller to implement load shifting using the whale optimization algorithm, particle swarm optimization, and gray wolf optimization (GWO) algorithms for three different occupancy and price schemes. Acceptable results were obtained by applying the models using various outer temperatures and user tolerance ranges. The results also demonstrate cost reduction of 38.59% with GWO for the first occupancy scheme.

PL

Demand Response (DR) oznacza programy do redukcji poboru mocy, doboru czasu pracy, odbiorników energii elektrycznej. W artykule zaproponowano program użycia urządzeń domowych spełniający wymagania DR z uwzględnieniem termicznych warunków pracy. . Zaproponowano algorytmy optymalizacji.

3

High efficiency flywheel motor generator model with frequency converter controlled

Ali M. S., Sarker Mahidur R., Ibrahim Ahmad Asrul, Mohamed Ramizi

Przegląd Elektrotechniczny

|

2021

|

R. 97, nr 11

184--189

EN

Flywheel motor generator (FMG) system or normally called a flywheel energy storage system (FESS) becomes the main consideration in power stability of micro-grid, transportation, portable power supply, and renewable energy power station such a solar or wind. Its contribution in stabilizing power production and reducing power consumption is undeniable. High power consumption in the small-scale industry especially sprays dryer factory become a major issue due to high-cost production. Load such a heating element needs more power consumption to operate and achieve the desired temperature. High-efficiency FMG can be an alternative power backup to reduce power consumption by serving a separate supply to the load (heater). This paper is focused on modeling and simulation of the FMG system. The simulation result shows that the system proposed can provide very high efficiency with stable output power and also can reduce the cost of production due to power consumption reduction.

PL

System silnika generatora z kołem zamachowym (FMG) lub zwykle nazywany systemem magazynowania energii koła zamachowego (FESS) staje się głównym czynnikiem stabilności energetycznej mikrosieci, transportu, przenośnego źródła zasilania i elektrowni energii odnawialnej, takiej jak energia słoneczna lub wiatrowa. Jego wkład w stabilizację produkcji energii i zmniejszenie zużycia energii jest niezaprzeczalny. Wysokie zużycie energii w przemyśle na małą skalę, zwłaszcza w fabryce suszarek rozpyłowych, staje się poważnym problemem ze względu na wysokie koszty produkcji. Obciążenie takiego elementu grzejnego wymaga większego zużycia energii do działania i osiągnięcia pożądanej temperatury. Wysokowydajny FMG może być alternatywnym zasilaniem awaryjnym w celu zmniejszenia zużycia energii poprzez dostarczanie oddzielnego zasilania do obciążenia (grzałki). Artykuł koncentruje się na modelowaniu i symulacji systemu FMG. Wyniki symulacji pokazują, że proponowany system może zapewnić bardzo wysoką sprawność przy stabilnej mocy wyjściowej, a także może obniżyć koszty produkcji dzięki zmniejszeniu zużycia energii.

4

A high gain variable boost DC-DC converter for low-voltage hybrid direct methanol fuel cell batteries

Ali M. S., Sarker Mahidur R., Ibrahim Ahmad Asrul, Mohamed Ramizi

Przegląd Elektrotechniczny

|

2021

|

R. 97, nr 11

1--10

EN

Direct Methanol Fuel Cells (DMFCs) are emerging as primary power sources for portable applications due to their high energy density, easy-to-handle liquid fuel, and low temperature. They have a longer cell lifetime and are small and lightweight. However, there are several problems associated with typical DMFCs due to their slow dynamic response, long start-up time, and issues related to their unregulated low-level output voltage and current. This study describes the development of a DC-DC converter for a low-voltage (i.e., less than 5 V) DMFC. This study also presents a hybrid power source that consists of a battery and a DMFC and analyses, via software simulation, every component of the boost converter that influences its output. The proposed DC-DC converter is capable of boosting the voltage of the DMFC from 3 V to 60 V. The output voltage of this converter is regulated and applied to an LED lamp.

PL

Ogniwa paliwowe z bezpośrednim metanolem (DMFC) stają się coraz ważniejszym źródłem zasilania w zastosowaniach przenośnych ze względu na ich wysoką gęstość energii, łatwe w obsłudze paliwo ciekłe i niską temperaturę. Mają dłuższą żywotność ogniw i są małe i lekkie. Istnieje jednak kilka problemów związanych z typowymi DMFC ze względu na ich powolną reakcję dynamiczną, długi czas rozruchu oraz problemy związane z ich nieregulowanym napięciem i prądem wyjściowym niskiego poziomu. Niniejsze badanie opisuje rozwój konwertera DC-DC dla niskonapięciowego (tj. poniżej 5 V) DMFC. W niniejszym opracowaniu przedstawiono również hybrydowe źródło zasilania, które składa się z akumulatora i DMFC oraz analizuje, za pomocą symulacji programowej, każdy element przetwornicy doładowania, który wpływa na jego moc wyjściową. Proponowana przetwornica DC-DC jest w stanie podnieść napięcie DMFC z 3 V do 60 V. Napięcie wyjściowe tej przetwornicy jest regulowane i podawane na lampę LED.