MODELO DE GESTIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA DOMICILIARIA: PROPUESTA PRELIMINAR

En este artículo se propone una aproximación conceptual de un modelo gestión de energía eléctrica domiciliaria denominado GEDE el cual tiene como fin principal contribuir con la eficiencia energética domiciliaria; el modelo involucra protocolos de comunicación, infraestructura y software como herramienta de gestión para la toma de decisiones energéticas, relacionadas con el consumo y/o generación de energía eléctrica por parte del usuario final residencial.</p

MODELO DE GESTIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA DOMICILIARIA: PROPUESTA PRELIMINAR

Se propone una aproximación conceptual de un modelo de gestión de energía en el hogar, denominado GEDE (Gestión de Energía Eléctrica Domiciliaria), el cual tiene como fin principal contribuir con la eficiencia energética domiciliaria; el modelo involucra protocolos de comunicación, infraestructura y software como herramienta de gestión para la toma de decisiones energéticas, relacionadas con el consumo y/o generación de energía eléctrica por parte del usuario final residencial.Home energy management model: preliminary proposalAbstract A conceptual approach of a home energy management model called GEDE (acronym in Spanish), which mainly aims at contributing to the domiciliary energy efficiency is proposed; The model involves communication protocols, infrastructure and software as a management tool for making energy decisions related to consumption and / or generation of electricity from the residential end user.Keywords: domotic, monitoring, protocols, home management, software

Smart Grid for the Smart City

Modern cities are embracing cutting-edge technologies to improve the services they offer to the citizens from traffic control to the reduction of greenhouse gases and energy provisioning. In this chapter, we look at the energy sector advocating how Information and Communication Technologies (ICT) and signal processing techniques can be integrated into next generation power grids for an increased effectiveness in terms of: electrical stability, distribution, improved communication security, energy production, and utilization. In particular, we deliberate about the use of these techniques within new demand response paradigms, where communities of prosumers (e.g., households, generating part of their electricity consumption) contribute to the satisfaction of the energy demand through load balancing and peak shaving. Our discussion also covers the use of big data analytics for demand response and serious games as a tool to promote energy-efficient behaviors from end users

Non-intrusive load management system for residential loads using artificial neural network based arduino microcontroller

The energy monitoring is one of the most important aspects of energy management. In fact there is a need to monitor the power consumption of a building or premises before planning technical actions to minimize the energy consumption. In traditional load monitoring method, a sensor or a group of sensors attached to every load of interest to monitor the system, which makes the system costly and complex. On the other hand, by Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) the aggregated measurement of the building’s appliances can be used to identify and/or disaggregate the connected appliances in the building. Therefore, the method provides a simple, reliable and cost effective monitoring since it uses only one set of measuring sensors at the service entry. This thesis aims at finding a solution in the residential electrical energy management through the development of Artificial Neural Network Arduino (ANN-Arduino) NILM system for monitoring and controlling the energy consumption of the home appliances. The major goal of this research work is the development of a simplified ANN-based non-intrusive residential appliances identifier. It is a real-time ANN-Arduino NILM system for residential energy management with its performance evaluation and the calibration of the ZMPT101B voltage sensor module for accurate measurement, by using polynomial regression method. Using the sensor algorithm obtained, an error of 0.9% in the root mean square (rms) measurement of the voltage is obtained using peak-peak measurement method, in comparison to 2.5% when using instantaneous measurement method. Secondly, a residential energy consumption measurement and control system is developed using Arduino microcontroller, which accurately control the home appliances within the threshold power consumption level. The energy consumption measurement prototype has an accurate power and current measurement with error of 3.88% in current measurement when compared with the standard Fluke meter. An ANN-Arduino NILM system is also developed using steady-state signatures, which uses the feedforward ANN to identify the loads when it received the aggregated real power, rms current and power factor from the Arduino. Finally, the ANN-Arduino NILM based appliances’ management and control system is developed for keeping track of the appliances and managing their energy usage. The system accurately recognizes all the load combinations and the load controlling works within 2% time error. The overall system resulted into a new home appliances’ energy management system based on ANN-Arduino NILM that can be applied into smart electricity system at a reduced cost, reduced complexity and non-intrusively

Reconnaissance de l’altération frustre de la marche dans le contexte d’une douleur légère

L’analyse quantifiée du mouvement demeure un procédé précieux pour mesurer les problèmes d’altération du mouvement tel que la marche. L’altération de la marche due à une douleur légère persistante demeure un défi non seulement pour la mesure des limitations des activités, mais surtout pose un problème dans le suivi de la prise en charge en réadaptation. L’objectif principal de ce projet est de quantifier et de reconnaître la marche altérée en présence d’une douleur légère au niveau du talon du pied en se basant sur une combinaison d’outils d’ingénierie en support en santé. Une population composée de sept (7) adultes sains âgés de 29 ±10 a été soumis à deux conditions expérimentales (marche sans douleur, marche avec douleur expérimentale légère). Une douleur expérimentale mécanique, maintenue entre 0 et 4 sur une échelle numérique de douleur, était appliquée au niveau du talon du pied dominant du participant. Le test de 6 mètres de marche sur un tapis instrumenté (GAITRite) était utilisé dans les deux conditions expérimentales (sans et avec douleur au pied) pendant trois vitesses différentes du mouvement (vitesse lente, vitesse normale et vitesse rapide). Un système de capteurs de pas (GAITRite) combiné à un système de capteurs inertiels (Perception Neuron) a été utilisé afin de recueillir les données des paramètres spatiaux et temporels. La méthode graphique a été utilisée pour ressortir les caractéristiques les plus pertinentes pour faire la reconnaissance. Les caractéristiques sélectionnées ont renseigné sur la symétrie de la marche, le déplacement unidirectionnel du centre et du talon du pied dominant ainsi que l’accélération, la vitesse angulaire et le déplacement vertical du pied dominant (membre où la douleur expérimentale est introduite). Ces caractéristiques ont permis la construction des prototypes/ références de la marche normale pour chaque participant. Les résultats ont montré principalement un changement au niveau du décalage temporel du déplacement des pieds dans la condition de marche altérée par rapport à la marche normal ainsi qu’une diminution de l’amplitude d’accélération et de vitesse angulaire dues aux mouvements d’adduction et de flexion plantaire du pied droit dans le cas de la marche altérée. La contribution scientifique de ce projet réside dans la création des prototypes de la marche à partir des caractéristiques retenues qui devront permettre d’en faire la reconnaissance de la marche dans des conditions de distorsion frustre et en présence d’une légère douleur