Review of non-intrusive load monitoring techniques applications in smart grids

  • Patricio G. Donato Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica (ICYTE)
  • Álvaro Hernández Departamento de Electrónica, Universidad de Alcalá
  • Marcos Funes Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica (ICYTE)
  • Ignacio Carugati Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica (ICYTE)
  • Ruben Nieto Universidad Rey Juan Carlos
  • Jesus Ureña Departamento de Electrónica, Universidad de Alcalá
Keywords: smart grids, smart meters, power quality, NILM

Abstract

The Smart Grids concept is transforming the relationship of customers with the electricity in different ways. This paper provides a general overview of some potential applications to be developed under this conceptual framework, which have as a common denominator the use of non-intrusive load monitoring techniques. These techniques make it possible to disaggregate consumption based on specific measurements at certain locations in the electricity grid, without implement measurement points in each device to be monitored. Some of these new functionalities are particularly relevant for electricity grids in developing countries, which present complex challenges and need modernisation, while others are motivated by specific demands in developed countries. In all cases, the use of non-intrusive load monitoring techniques opens up new fields of applied research and technological development ranging from power grids to social issues.

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Author Biographies

Patricio G. Donato, Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica (ICYTE)

Investigador categoría Independiente CONICET – Profesor Asociado UNMDP. Ingeniero electrónico por la Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco (UNPSJB), Doctor en electrónica por la Universidad de Alcalá (UAH), España. Áreas de trabajo: Redes Eléctricas Inteligentes, Procesamiento de señales, Calidad de la energía

Álvaro Hernández, Departamento de Electrónica, Universidad de Alcalá

Catedrático de Universidad Universidad de Alcalá (UAH). Trabaja en el Grupo de Ingeniería Electrónica Aplicada a Espacios Inteligentes y Transporte (GEINTRA), de la UAH. Ingeniero electrónico por la UAH. Doctor en electrónica por la UAH. Áreas de trabajo: Diseño de sistemas electrónicos digitales, sistemas de posicionamiento, procesamiento de señales

Marcos Funes, Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica (ICYTE)

Investigador categoría Independiente CONICET – Profesor Asociado UNMDP. Trabaja en el Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica (ICYTE) [CONICET - UNMDP]. Ingeniero electrónico por la Universidad Nacional de Mar del Plata (UNMDP). Doctor en electrónica por la Universidad Nacional de Mar del Plata (UNMDP). Áreas de trabajo: Redes Eléctricas Inteligentes, Procesamiento de señales

 

Ignacio Carugati, Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica (ICYTE)

Investigador categoría Adjunto CONICET – Ayudante UNMDP. Trabaja en el Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica (ICYTE) [CONICET - UNMDP]. Ingeniero electrónico por la Universidad Nacional de Mar del Plata (UNMDP). Doctor en electrónica por la Universidad Nacional de Mar del Plata (UNMDP). Áreas de trabajo: Calidad de la energía, Sistemas electrónicos de potencia, Procesamiento de señales

Ruben Nieto, Universidad Rey Juan Carlos

Profesor ayudante en la Universidad Rey Juan Carlos (URJC). Ingeniero electrónico por la UAH
Doctor en electrónica por la UAH. Áreas de trabajo: Sistemas embebidos, Systems-on-Chip (SoC), sistemas electrónicos para robots móviles.

Jesus Ureña, Departamento de Electrónica, Universidad de Alcalá

Catedrático de Universidad Universidad de Alcalá (UAH). Trabaja en el Grupo de Ingeniería Electrónica Aplicada a Espacios Inteligentes y Transporte (GEINTRA), de la UAH. Ingeniero electrónico por la UAH. Doctor en electrónica por la UAH. Áreas de trabajo: Sistemas de posicionamiento, Redes eléctricas inteligentes, procesamiento de señales

 

References

Alcalá, J.M.; Ureña, J.; Hernández, A. y Gualda, D. (2017). Assessing Human Activity in Elderly People Using Non-Intrusive Load Monitoring. Sensors, (17), 351

Alcalá Orzáez, J.M. (2017). Non-Intrusive Load Monitoring techniques for Activity of Daily Living recognition, PhD Thesis, Universidad de Alcalá, España

Belley, C., Gaboury, S., Bouchard, B. y Bouzouane, A. (2014). An efficient and inexpensive method for activity recognition within a smart home based on load signatures of appliances. Pervasive and Mobile Computing, no. 12, pp. 58-78

Bollen, M.H.J. y Gu, I.Y.H. (2006). Signal processing of power quality disturbances. Wiley-IEEE Press, New Jersey

Brinkel, N.; Gerritsma, M..; AlSkaif, T.; Lampropoulos, I.; van Voorden, A. M.; Fidder, H. y van Sark, W. (2020). Impact of rapid PV fluctuations on power quality in the low-voltage grid and mitigation strategies using electric vehicles. Int. J. Electrical Power & Energy Systems, vol 118

Chang, H.-H. y Linh, N.V. (2017). Statistical Feature Extraction for Fault Locations in Nonintrusive Fault Detection of Low Voltage Distribution Systems. Energies 10, 611

Donato, P.G., Carugati, I., Strack, J.L., Orallo, C.O. y Funes, M.A. (2021). Detección y clasificación automática de eventos de tensión para el diagnóstico de fallas en redes de distribución. XIX Reunión de Trabajo en Procesamiento de la Información y Control (XIX RPIC 2021). San Juan, Argentina

Fiaschetti, L., Risso, M. y Boroni, G. (2019). Fault location index for distribution power system restoration using voltage sags. Int. Trans. Electrical Energy Systems

Fortin-Simard, D., Bilodeau, J., Gaboury, S., Bouchard, B. y Bouzouane A. (2014). Human activity recognition in smart homes: Combining passive RFID and load signatures of electrical devices. 2014 IEEE Sym. on Intelligent Agents, 22-29

Hart, G.W., Kern Jr., E. y Schweppe, F.C. (1989). Non-intrusive appliance monitor apparatus. U.S.A.

Hart, G.W. (1992) Nonintrusive appliance load monitoring. Proc. of the IEEE, vol. 80, (12), 1870–1891

He, D.; Lin, W.; Liu, N.; Harley, R. y Habetler, T. (2013). Incorporating Non-Intrusive Load Monitoring Into Building Level Demand Response. IEEE Trans. Smart Grids, (4), 1870-1877

Jimenez, V.A., Will, A. y Rodriguez, S. (2020). Phase identification and substation detection using data analysis on limited electricity consumption measurements. Electric Power Systems Research, vol. 187

Le, D.P., Bui, D.M., Ngo, C.C. y Le, A.M. (2018). FLISR Approach for Smart Distribution Networks Using E-Terra Software—A Case Study. Energies, 11, 3333

Loyarte, A., Sangoi, E., Clementi, L. y Vega, J. (2017). Optimal distribution of battery banks in microgrids with high photovoltaic penetration. XVII Work. Information Processing and Control (RPIC), Mar del Plata

Nalmpantis, C. y Vrakas, D. (2019). Machine learning approaches for non-intrusive load monitoring: from qualitative to quantitative comparation. Artificial Intelligence Review, 52(1), 217-243

Patrono, L., Rametta, P. y Meis, J. (2018). Unobtrusive Detection of Home Appliance's Usage for Elderly Monitoring. 3rd Int. Conf. Smart and Sustainable Technologies

Pau, G.; Collotta, M.; Ruano, A. y Qin, J. (2017). Smart Home Energy Management. Energies, (10), 382

Spalding, R., Rosa, L., Almeida, C., Morais, R. y Gouvea, M. (2016). Fault Location, Isolation and service restoration (FLISR) functionalities tests in a Smart Grids laboratory for evaluation of the quality of service. 17th Int. Conf. Harmonics and Quality of Power (ICHQP), Belo Horizonte, 879-884

Xu, M., Li, R. y Li, F. (2016). Phase Identification With Incomplete Data. IEEE Trans. Smart Grids, 9(4), 2777-2785

Published
2022-12-21
Section
Articles