Identification of the electrical load by C-means from non-intrusive monitoring of electrical signals in non-residential buildings

Abstract

La acción combinada de diferentes equipos conectados a una instalación eléctrica es capaz de provocar cambios inesperados en el tipo de carga dentro de la instalación; estas variaciones de carga son responsables de algunas fallas eléctricas. En este artículo se presenta una metodología para clasificar e identificar los tipos de carga en entornos industriales. Las cantidades de energía (EPQ) y los valores actuales se utilizan para establecer índices con el fin de utilizarlos como características para un algoritmo C-means y realizar la clasificación de carga. La experimentación se realiza en un centro de salud recogiendo datos eléctricos en diferentes tableros de distribución eléctrica. Los resultados obtenidos del método de clasificación muestran variaciones en el comportamiento de la carga a lo largo del día. Además, algunas clases se pueden utilizar para reconocer equipos en la instalación eléctrica para su posterior inspección o detección de fallas.

The combined action of different equipment connected to an electrical installation is capable of causing unexpected changes in the load kinds inside the installation; these load variations are responsible for some electrical failures. In this paper a methodology to classify and to identify the load kinds in industrial environments is presented. Energy power quantities (EPQ) and current values are used to establish indexes in order to use them as features for a C-means algorithm and perform the load classification. The experimentation is done in a healthcare facility gathering electrical data in different electric distribution boards. The results obtained from the classification method show variations in the load behavior along the day. Furthermore, some classes can be used to recognize equipment in the electrical installation for further inspection or failure detection.