Ned
Analisi del consumo istantaneo dei
dispositivi elettrici attraverso un
unico punto di misura
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Chi siamo
Novembre
2011
Midori nasce all’interno dell’Incubatore delle Imprese Innovative del Politecnico di Torino
Le persone
Il problema
L’idea
La mission
Un gruppo di amici e
colleghi con background
derivante dal mondo ICT
Scarsa consapevolezza
del consumo e degli
sprechi energetici nei
contesti residenziali
Proporre strumenti
semplici e non invasivi per
stimare i consumi elettrici
disaggregati
Vogliamo lasciare la nostra
impronta, vogliamo migliorare
quotidianamente esplorando
nuove strade e perseguendo
obiettivi ambiziosi
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I bisogni del mercato
• L’aumento della domanda e del costo di energia nel settore residenziale
ha aumentato la necessità di strumenti per il controllo e la riduzione degli
sprechi di energia che continuerà a crescere nel prossimo decennio
[Fonte: AEEG]
• In Italia l’adozione di misure di efficienza “comportamentale” produrrebbe
un risparmio di oltre 0,25Mld € per i consumatori [Fonte: Opower]
• Il primari bisogni espressi dagli utenti domestici sono la riduzione della
spesa in bolletta accompagnata da una maggiore informazione sul
consumo elettrico dei dispositivi, un dato oggi quasi totalmente assente!
• Prima di poter intraprendere interventi di efficientamento energetico è
necessario far comprendere in che modo viene usata l’energia durante
l’utilizzo dei vari dispositivi elettrici domestici. La consapevolezza
energetica è il primo passo verso l’efficienza energetica
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Lo scenario sul mercato
Ci sono molti strumenti oggi per rilevare informazioni sul consumo energetico
che si dividono sostanzialmente in due categorie
soluzioni composte da smart plug
da collegare ad ogni dispositivo e
che comunicano tra loro attraverso
una rete wireless, molto costosi e
poco attrattivi per applicazioni
domestiche
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soluzioni basate sulla sola misura
del consumo aggregato al
contatore, dunque poco costosi,
ma con uno scarso valore
aggiunto perchè l’informazione sul
consumo è sempre aggregata
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Ned (Not-Intrusive Energy Disaggregation) è un sistema di power estimation
capace di stimare automaticamente i consumi elettrici istantanei dei
dispositivi presenti in un appartamento attraverso la misura del solo carico
aggregato al contatore.
• Avere un solo punto di misura permetterà di mantenere costi contenuti
• Non sarà richiesta alcuna complessa fase di set-up iniziale all’utente
• Sarà semplice da installare senza la necessità di un intervento da parte
di un professionista
• Si basa sulla tecnologia NIALM (Non Intrusive Appliance Load
Monitoring) per il riconoscimento dei carichi elettrici
• Attraverso un App per smartphone il servizio Ned Base fornirà feedback
in tempo reale, che creeremo sulla base dell’esperienza di Kiui
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Misura
della
potenza
Event
Detection
Feature
Extraction
NedPoint misura
la potenza
istantanea attiva
e reattiva del
carico aggregato
al contatore
campionando
corrente e
tensione a 1 Hz
Il riconoscimento
dei transitori
elettrici permette
di isolarli e
analizzarli.
Questa fase è
inclusa nello
strumento di
misura in casa
Ogni evento
transitorio è
analizzato da
Ned in cloud per
estrarre le
signatures
necessarie per la
stima dell’energia
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Labeling
Ned confronta le
signatures degli
eventi transitori
catturati
dall’algoritmo di
Event Detection
con quelli di
riferimento dei
dispositivi
Energy
Estimation
L’energia stimata
associata ai vari
dispositivi viene
visualizzata
attraverso una
semplice
interfaccia web o
un’app
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Misura
della
potenza
Event
Detection
Feature
Extraction
Labeling
Energy
Estimation
NedPoint misura
la potenza
istantanea attiva
e reattiva del
carico aggregato
al contatore
campionando
corrente e
tensione a 1 Hz
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NedPoint è un semplice strumento
di misura di corrente e tensione
istantanee, campionate ad 1 Hz,
collegato al contatore o al quadro
elettrico per mezzo di una pinza
amperometrica e della presa di
alimentazione. Attraverso i dati
misurati, NedPoint calcolerà i valori
istantanei di potenza attiva e
reattiva che saranno inviati sui
nostri server attraverso il router
domestico, connesso in WiFi, o
direttamente tramite rete cellulare
2G/3G.
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La misura di potenza
L’acquisizione della potenza attiva e reattiva del carico aggregato sarà possibile
attraverso la misura della corrente e della tensione istantanee, campionate a 1 Hz
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Misura della
corrente
una pinza amperometrica misura la corrente
istantanea che fluisce attraverso il contatore
Misura della
tensione
la tensione istantanea viene misurata attraverso la
rete elettrica
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Misura
della
potenza
Event
Detection
Feature
Extraction
Labeling
Energy
Estimation
Il riconoscimento
dei transitori
elettrici permette
di isolarli e
analizzarli.
Questa fase è
inclusa nello
strumento di
misura in casa
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Event Detection
•
•
L’analisi di Ned parte dal riconoscimento della presenza di eventi elettrici
transitori
Si definisce un evento transitorio il cambio del livello di potenza
assorbita, di breve durata e con un’ampia dinamica. L’algoritmo di Event
Detection è in grado di riconoscere ed isolare gli eventi transitori che
compaiono nel tracciato misurato dal sistema di acquisizione della
potenza attiva e reattiva. Gli eventi transitori sono suddivisi in
– eventi transitori di ON se il salto in potenza è positivo
– eventi transitori di OFF se il salto in potenza è negativo
•
Si definisce uno stato stazionario lo stato operativo di un dispositivo
elettrico a cui è associato un consumo (quasi) costante o, in altre parole,
lo stato operativo tra un evento transitorio di ON e uno di OFF
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Event Detection
L’algoritmo di Event Detection è in grado di riconoscere transitori elettrici
associati a dispositivi ON-OFF e multistato
Dispositivi
multistato
Dispositivi
ON-OFF
dispositivi caratterizzati dalla sequenza di più
stati all’interno di un ciclo operativo, come un
ciclo di lavaggio di una lavabiancheria
composto dalla sequenza di fasi di
riscaldamento dell’acqua e stati legati alla
rotazione del cestello
dispositivi che possono incorrere solo nello
stato OFF (potenza assorbita nulla) o nello
stato ON (potenza assorbita maggiore di
zero), come le lampade ad incandescenza
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stato transitorio di OFF
stato transitorio di ON
stato stazionario
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stato transitorio di ON
stato stazionario
stato transitorio di OFF
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Misura
della
potenza
Event
Detection
Feature
Extraction
Labeling
Energy
Estimation
Ogni evento
transitorio è
analizzato da
Ned in cloud per
estrarre le
signatures
necessarie per la
stima dell’energia
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Feature Extraction
•
•
Una volta identificato un evento transitorio attraverso l’algoritmo di Event
Detection Ned lo analizza estraendo alcuni parametri (o signatures)
Si definisce come signature un parametro calcolabile dall’analisi del
tracciato del consumo aggregato. Un insieme di signatures (o signaures
pattern) descrive univocamente l’origine di quell’evento e il dispositivo
che l’ha generato. Tra le signature che possono essere calcolate esiste
una classificazione tra
– steady-state signatures che descrivono l’incremento o il decremento di
potenza attiva assorbita o potenza reattiva generata da un certo stato
operativo
– transient signatures che descrivono il comportamento dei transitori elettrici
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Transient Signatures
Alcuni esempi di transient signatures sono
– la misura degli impulsi di corrente attraverso
parametri geometrici come la durata dell’impulso
e l’ampiezza
– la valutazione della forma dell’impulso attraverso
l’analisi della rapidità di salita e di discesa dei
fronti nei transitori e il rapporto tra la potenza di
picco e la potenza assorbita duranto lo stato
stazionario
– l’analisi sulla sequenza e la ripetibilità di
transitori che descrivono uno stato operativo
all’interno di un ciclo, come le varie fasi di
riscaldamento e gli stati legati alla rotazione del
cestello durante un ciclo di lavaggio di una
lavabiancheria
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Misura
della
potenza
Event
Detection
Feature
Extraction
Labeling
Energy
Estimation
Ned confronta le
signatures degli
eventi transitori
catturati
dall’algoritmo di
Event Detection
con quelli di
riferimento dei
dispositivi
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Labeling
•
L’algoritmo di Labeling associa ad ogni transitorio elettrico un’etichetta
che identifica la tipologia dell’evento descritto da quel transitorio e il
dispositivo che l’ha generato
•
Le etichette vengono assegnate attraverso un controllo a massima
verosimiglianza le signatures estratte dall’algoritmo di Feature Extraction
con le signatures analizzate offline per ogni evento di ogni dispositivo
preso in esame
•
Oltre ad etichettare ogni transitorio, l’algoritmo di Labeling identifica il
momento esatto in cui esso si verifica
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Misura
della
potenza
Event
Detection
Feature
Extraction
Labeling
Energy
Estimation
L’energia stimata
associata ai vari
dispositivi viene
visualizzata
attraverso una
semplice
interfaccia web o
un’app
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n with the NIALM approach, we can now estimate the energy consumption of the individ
ices in our investigation list that in turn could provide us with an itemized insight of th
rgy consumption contribution.
Energy Disaggregation
•
Il fine ultimo di Ned è la stima dell’energia assorbita istantaneamente dai
ce the operational
of the target appliances are detected and identified by us
dispositivi activities
presi in esame
proposed
NIALM algorithms,
their
energy
estimation
can beelettrici
simplyecomputed
• Conoscendo
il momento
in cui
si verificano
i transitori
gli eventi by tak
associati
ad essi
Ned stima
il consumo
dispositivo
On-O↵ time
and the
steady-state
power
of each assorbito
operationdall’i-esimo
using Equation
9.
attraverso la seguente formula
Ei =
K
X
Pss (tof fk
tonk )
k=1
ere Pss is dove
the average
power,media
i refersassorbita
to appliance
indicates
Pss è ilsteady
livello state
di potenza
tra lanumber,
k-esimaKcoppia
di the nu
of identified
paired
eventson-off,
and tofKf indica
and tonil are
the on/o↵
timesdiofeventi
each operation
eventi
transitori
numero
di coppie
transitori cycle.
dispositivo
e ton
e toff and
rappresentano
istanti
tance the associtati
tabulatedall’i-esimo
results shown
in Table
12,13,
14 indicateglithe
ton , in
tofcui
f , tcycle ,
si verificano
transitorio
di on
quello di off
d estimated
energy of l’evento
each detected
events
fore appliances.
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L’energia stimata da Ned è
l’area del rettangolo
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RISULTATI
SPERIMENTALI
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Scenario di simulazione
•
•
Abbiamo ottenuto risultati di simulazione partendo da dataset di misure
condotte sul campo da Midori, centri di ricerca e provider energetici
Abbiamo analizzato le prestazioni di Ned per i seguenti dispositivi pilota
1.
2.
3.
4.
5.
6.
frigorifero e congelatore
lavatrice,
lavastoviglie
bollitori elettrici, scaldacqua, macchinette del caffè, ecc.
fornelli ad induzione
illuminazione alogena e ad incandescenza
7. televisione
•
Le misure sono state fatte per diversi giorni sul consumo del carico
aggregato al contatore e dei carichi dei dispositivi campionati ad 1Hz
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Risultati di simulazione
• L’errore medio sul riconoscimento di cicli completi (1-Fscore) è dell’8% circa
Table 21: Quality measures for event detection from house1
• L’errore medio sull’energia
stimata invece è del 5%
Appliance
Ne
Nd
NT P
TPR
NF P
FPR
NF N
FNR
F-score
• Riportiamo
in
basso
i
risultati
di
due
appartamenti
(house1e
house2) le cui
Fridge
228
213
203
0.89
10
0.04
25
0.11
0.92
CW
555 rispettivamente
508
490
0.885 e 18
0.03
65
0.12
0.92
misure sono
durate
14 giorni
DW
Overall
Appliance
house1
8
791
N
8 21: Quality
8 measures1 for event detection
0
Table
from0.00
house1
0
90
N
0.00
0.89
FNR
1.00
0.92
F-score
729
701
0.89
28
0.04
Nd
NT P
TPR
NF P
FPR
FN
Fridge
228
213
203
0.89
10
0.04
25
0.11
0.92
Moreover,
Table 22
results of
using
days
CW
555indicates
508the performance
490
0.88
18 the detection
0.03 algorithm
65
0.12 14 0.92
data
from
house2.
As
can
be
seen
in
the
tabulated
detection
results
from
both
households,
the
DW
8
8
8
1
0
0.00
0
0.00
1.00
overall
accuracy is791
above 92%
by0.89
the F-score.
Overall
729 as indicated
701
28
0.04
90
0.89
0.92
e
Table 22: Quality measures for event detection from house2
house2
Moreover,
results N
ofFthe
detection
using
days
ApplianceTable 22
Neindicates
Nd the performance
NT P
TPR
FPR algorithm
NF N
FNR 14 F-score
P
data
from house2.778
As can be
the tabulated
results
the
Fridge
757seen in708
0.91 detection
49
0.06 from70both households,
0.09
0.92
overall
above 92%
the F-score.
CW accuracy is1485
1347as indicated
1282 by0.86
65
0.04
203
0.14
0.91
DW
Overall
Appliance
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78
2341
N
78 22: Quality
72 measures0.92
6
Table
for event detection
from0.08
house2
2182
2062
0.88
Nd
NT P
TPR
Fridge
778
757
708
0.91
CW
1485of target
1347 appliances:
1282
0.86
Energy
estimation
e
120
NF P
49
65
0.05
FPR
0.06
0.04
6
279
N
0.08
0.88
FNR
0.92
0.91
F-score
70
203
0.09
0.14
0.92
0.91
FN
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Altri risultati di simulazione
Ned sarà in grado di riconoscere le
attività dei dispositivi elettrici e di
notificarne l’avvio e lo spegnimento.
Qui accanto è possibile vedere un
esempio di detection eseguita dagli
algoritmi di Ned su una misura
effettuata in un appartamento (in
rosso la potenza attiva, in blu la
potenza reattiva). È possibile notare
come Ned sappia etichettare le
attività con notevole precisione:
questo permetterà di imparare le
abitudini di consumo domestiche e
prevederle nel breve periodo.
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Ancora risultati di simulazione
Ned non sarà in grado solo di
riconoscere i momenti di attività dei
dispositivi, ma calcolerà il consumo
associato ad ogni dispositivo preso
in esame. Qui accanto ci sono due
esempi: in alto il riconoscimento
fatto da Ned dei cicli di un frigorifero
(in rosso) sovrapposti al consumo
aggregato (in blu), mentre in basso
l’intero ciclo di una lavatrice (in
rosa) è stato ricostruito da Ned a
partire dalla misura dell’energia
aggregata (in blu).
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Vantaggi per l’utente
•
Visualizzazione in tempo reale e statistiche dello storico del consumo
stimato di ogni apparecchio investigato in
– KWh
– Euro
– C02
•
•
Riconoscimento automatico degli apparecchi meno efficienti e consigli
mirati ad indurre a un comportamento più virtuoso nell’uso dell’energia
Controllo sul consumo dell’appartamento da remoto
– Attraverso un’app per smartphone e tablet
– Attraverso un’interfaccia web
•
Previsione della domanda energetica basata sul riconoscimento di
abitudini domestiche nell’utilizzo dei dispositivi elettrici
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Vantaggi per l’utente
•
Impostazione di allarmi a soglia per prevenire sovraccarichi energetici
•
In presenza di un impianto fotovoltaico sarà possibile combinare la
previsione della domanda energetica e quella della produzione di energia
elettrica e indicare, così, in tempo reale i momenti più adatti per usare
certi dispositivi
•
Ned potrà stimolare una competizione virtuosa nell’uso dell’energia
confrontando l’analisi dettagliata dei consumi di appartamenti simili per
dimensione e numero di abitanti
•
Il prezzo al dettaglio dello strumento di acquisizione dell’energia sarà
molto contenuto rispetto alle soluzioni presenti sul mercato
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Vantaggi per l’operatore energetico
•
Profilatura delle abitudini di consumo degli utenti
– personalizzazione delle offerte commerciali agli utenti attraverso la conoscenza diretta
del dettaglio dei loro consumi
– servizi a valore aggiunto personalizzati
•
•
Previsione della domanda energetica degli utenti (Energy Forecasting)
attraverso il riconoscimento delle abitudini di utilizzo dei dispositivi
elettrici
Gestione dinamica centralizzata dei carichi energetici per l’ottima
gestione dei periodi di massimo assorbimento energetico [1]
– il demand-response è alla base del paradigma di Smart Grid e tema centrale di un intero
topic del programma H2020 (EE-6)
[1] Bergman, David C., et al. "Distributed non-intrusive load monitoring." Innovative Smart Grid Technologies (ISGT), 2011 IEEE
PES. IEEE, 2011.
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Energy Forecasting
•
•
•
Il sistema di fornitura di elettricità è fondato su: generazione, trasporto e
distribuzione (e
marketing). Al crescere delle dimensioni della rete
elettrica per ognuno di questi livelli l’efficienza energetica diminuisce e
sono necessari strumenti per ridurne gli sprechi
Avere informazioni in tempo reale e attendibili pattern di consumo
permetterà di realizzare sofisticati e accurati modelli di previsione della
domanda energetica
Esistono numerose strategie di Energy Forecasting oggi [2], ma molte di
esse sono basate su statistiche ricavate dallo storico della domanda
energetica aggregata
– Ned potrà essere lo strumento che permette di ottenere i dati necessari per una
previsione energetica nel breve termine accurata
[2] Hernández, L.; Baladrón, C.; Aguiar, J.M.; Carro, B.; Sánchez-Esguevillas, A.; Lloret, J.; Massana, J. A survey on electric
power demand forecasting: Future trends in smart grids, microgrids and smart buildings. IEEE Commun. Surv. Tutor. 2013.
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Ned Premium/Premium PV
•
•
•
Un obiettivo perseguibile attraverso la predizione accurata della domanda
energetica è la realizzazione di politiche di controllo e management all’interno di
piccole reti intelligenti di distribuzione energetica, basate su vere e attendibili
informazioni. E’ sempre più diffusa [3] la convinzione che si stia già assistendo ad
un lento, ma deciso, cambiamento strutturale nella distribuzione dell’energia
elettrica, sempre più orientata verso soluzioni meno centralizzate e che
coinvolgano in modo sempre più attivo i cosiddetti prosumers.
L’evoluzione di Ned Base sarà Ned Premium che permetterà di sfruttare
l’apprendimento di Ned per prevedere la domanda energetica dei dispositivi nel
breve periodo e dare feedback in anticipo agli utenti.
Ned Premiun PV sarà un servizio che abbinerà la previsione della domanda
energetica con la previsione della produzione di un impianto PV. Quest’ultima sarà
fatta grazie a NedSun, un sistema di tre sensori per la misura dell’irradiazione
solare, umidità e temperatura da installare in prossimità di un impianto PV per
ottenere un’altissima precisione rispetto alle stazioni meteo in essere.
[3] P. J. Werbos, “Computational Intelligence for the Smart Grid-History, Challenges, and Opportunities,” IEEE Computational
Intelligence Mag- azine, vol. 6, no. 3; pp. 14-21, 2011.
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Contatti
Via Pier Carlo Boggio 59, Torino
Christian Camarda – 3473051112
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Valeria Ferro – 3288664187
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