1. Sistemas inteligentes de sensado y
control para aplicaciones residenciales
(Smart sensing and control for building
applications)
Diego Benitez PhD
Investigador “Proyecto Prometeo”
SENESCYT
ESPE
REDU
Red Ecuatoriana de
Universidades para
Investigació n y Postgrados
EPN, 2012

2. Contenido de esta Presentación
• Introducción
• Sistema Ciber-físico (CPS)
definiciones
• CPS en Edificios Inteligentes
• NILM (Monitoreo de Energía
de manera no-invasiva)
• Conclusión: Principales
tópicos de investigación

3. Motivación: Tendencias
Cantidad de Información
(Acceso a Información)
Tamaño Complejidad
1948
Poder de
Procesamiento
2012
2000 años
1930 Tiempo Hoy

4. Introducción: Computing Revolution
Grandes computadoras para
procesar grandes cantidades
de información
Mainframe computing
(60’s-70’s) Una computadora en cada
escritorio tanto para
actividades personales
como de negocios
Desktop computing
(80’s)
Internet (90’s)
4

5. Introducción: Embedded computing (21st Century)
Numero de microprocesadores:
(unidades por año)
• Millones (desktops)
• Billones (procesadores embebidos)
• “Invisible” parte integral
del ambiente
• Internet of things
• Inteligencia Artificial
• Machine learning
• Data mining
• Cyber Physical Systems (10’s)
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6. Que es un sistema Ciber Físico?
Sistema Ciber-físico (CPS) es un sistema que ofrece
una combinación estrecha (fusión) y coordinada entre
los elementos computacionales y físicos de un
sistema
Computing/Network Physical System
Systems
PLC
s CPS Sen
u te r rv e rs s or s
Ro Se
Dynamic Computing Systems
Dynamic Computing Systems Dynamic Smart Sensors
Dynamic Smart Sensors
Cyber-Physical Systems
RTU
PC ps Con
t o t roll
Lap ers
S
RA ID
Punto de convergencia de la computación, la comunicación y el control

7. Sistemas Ciber- Físicos

8. Sistemas Ciber-Físicos (Aplicaciones)
Ahorro de Energía
Earth at Night, NASA Satellite Photo, November 27, 2000

9. Motivación: Ahorro Energético
Residential Energy Trends - Consumo
Por sector:
Source : Department of Energy, Annual Energy review 2011 (http://www.eia.gov/)
9

10. Motivación: Ahorro Energético
Residential Energy Trends - Consumo
Tipo de energía:
Source : Department of Energy, Annual Energy review 2011 (http://www.eia.gov/)
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11. Motivación: Ahorro Energético
Residential Energy Trends – Consumo por
tipo de aparato
(Department of Energy, Annual Energy Outlook 2011)
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12. Motivación: Ahorro Energético
Residential Energy Trends - Costos
(Department of Energy, Monthly Energy Review 2011)
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13. Motivación: Ahorro Energético
Residential Energy Trends – CO2 Emisiones
(Department of Energy, Annual Energy Review 2011)
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14. Como reducir el consumo eléctrico residencial?
Algunas posibilidades…
• Mejorando/reemplazando artefactos eléctricos, mejorando
el aislamiento de las edificaciones
– Energy Star (luces, refrigeradoras, cocinas,
lavadoras, etc)
– Ahorro hasta del 30 %
• Concientización (notificación de consumo al usuario)
– Ahorro hasta del 15%)
Consumer
Powerline
Home Joule
The Wattson – Motivar al usuario a cambiar su “comportamiento de
consumo” energético
• Sistemas Integrados de automatización basados en
horario (Junkers, Siemens, Hometronic)
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15. Edificios Inteligentes
• Edificios Inteligentes pueden dividirse en 3 categorías:
– 1ra-generación: Numerosos sub-sistemas independientes auto-
regulados (Sistemas avanzados pero aun desconectados por
ejemplo el sistema de control de Aire Acondicionado o
sistemas de seguridad)
– 2da-generación: Conjunto de sistemas de control de edificios
pero ahora conectados entre si (sistemas de la 1ra generación
controlados vía un horario o secuencia predefinida)
– 3ra-generación: Incorporación de aprendizaje sobre el uso del
edificio y sus ocupantes. Ajuste de parámetros de control de
acuerdo al comportamiento o situación
• Actualmente los productos en el mercado solo abarcan la
primera y segunda generación
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16. Por que CPS en edificios inteligentes?
• 2da generación de edificios inteligentes ofrece oportunidades para ahorros de
energía significativos
– Oportunidades de ahorro energético aun con estrategias relativamente
simples tales como regulación de temperatura y control de niveles de
iluminación por zonas
– Hasta un 30% de ahorro (e.g., sistemas de control residenciales, Aprilaire,
Home Comfort Zone)
• Estos sistemas sin embargo dependen de horarios específicos de deben ser
configurados por el usuario y a menudo son sub-optimizados
– Muchos sistemas de control se dejan en los defaults de fabrica
• 3ra generación de edificios inteligentes optimizara el uso de energía
basado en el comportamiento observado y preferencias de sus
ocupantes
• Criterios de aceptación:
– Instalación simple
– Desempeño
– Minima interfase/interferencia con el usuario
– Posibilidad de corregir decisiones del sistema por parte el Usuario
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17. 3ra Generación de edificios inteligentes
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18. Non-Intrusive Load Monitoring (NILM)
Señales
eléctricas
(Potencia) Determinar que
Non-Intrusive Load
Aparato Eléctrico
Monitoring (NILM) produce la señal
•Un Solo punto de medición
•Desagregación de energía
Aplicaciones de NILM
En Colaboración con:
Monitoreo y diagnóstico
Patrón de Consumo eléctrico
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19. NILM: Enfoque basado en eventos eléctricos
Señal de potencia
Señal eléctrica
Detección
Feature Feature Clasificación
de un
Evento
Extraction Selection del patrón
Una ventana de x puntos es usada para el análisis
Tipo de dispositivo
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20. Non-Intrusive Load Monitoring (NILM)
Información sobre el transiente eléctrico
Feature extraction
Información de Magnitud
Características
Power Change ∆P
Aumentadas
Detection
estadísticas
Transformación de
información
Información sobre
Feature selection la forma del
transiente
Construcción de vector de información asociado al evento (Feature selection)
Power
Pa,Pb,Qa,Qb Mean Variance Skewness Kurtosis Minimum Maximum
Change
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21. Non-Intrusive Load Monitoring (NILM): Desafíos
Tipos de cargas:
• Permanentes
- detectores de humo, wireless router
• On/Off
- la mayoría de los electrodomésticos
• Multi-etapa
- Hornos Oven, lavadora de ropa, TV
• Variable
- Dimmer de luces
- Ventiladores
Objetivo: Identificar el 80% de los mayores consumidores
de energía
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22. Non-Intrusive Load Monitoring (NILM)
Example: House A
15 # of Events in Ground Truth: 101
real power # of True Positives: 99
detected events # of False Alarms: 7
# of Misses: 2
real power (kW)
ground truth
10
misses # of Correct Classification: 95
false alarms Overall Accuracy: 88.0% (95/108)
misclassification
5
0
0 5 10 15 20 25 30 35 40
time (minutes)
Transientes Eventos no Eventos Separación Señal ruidosa
largos etiquetados Múltiples pequeña
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23. Non-Intrusive Load Monitoring (NILM)
23

24. Mirando al futuro
Principales tópicos de investigación
(Potenciales áreas de colaboración):
• Modelado basado en información de sensores para predecir el
comportamiento de consumo energético
• Tecnologías de apoyo para las estrategias de automatización
de edificios inteligentes
• Optimización de recursos (manteniendo comodidad y
reduciendo costos)
• Control predictivo
• Integración con sistemas existentes en edificios (calefacción,
refrigeración, agua, electricidad, seguridad, etc)
• Interacción con el usuario

25. PREGUNTAS
?

26. Sistemas Ciber-Físicos (Aplicaciones)
Backup Slides
CPS Aplicaciones

27. Sistemas Ciber-Físicos (Aplicaciones)
Medicina y Salud
• Ficha electrónica de
pacientes, red de
hospitales, etc
• Salud en casa : monitoreo y
control
Sensores biométricos:
medidores de pulso, ECG,
monitores de glucosa,
bombas de infusión,
monitoreo de caídas, etc
• Sala de operaciones
Monitoreo y control de
múltiple salas, robots para
microcirugía

28. Sistemas Ciber-Físicos (Aplicaciones)
Sistemas de distribución Eléctrica
•Situación Actual:
Equipos de protección local, Falla en
cascada
•Mejor futuro
Sistemas cooperativos de protección en
tiempo real
Auto-reparables, islas agregados de
mayor potencia estable
Coordinación de la distribución de energía
de forma dinámica, optimización de
recursos

29. Sistemas Ciber-Físicos (Aplicaciones)
Telemetría Automotriz
• En 2005, 30 – 90 procesadores por auto
Control del motor, sistema de frenos, Airbags, wiper, cerradura de puertas, sistema de
entretenimiento
• Vehículos son tanto sensores como actuadores en V2V networks
Redes activas para prevenir accidentes
Sistemas de navegación autónomos
• Sistemas de transporte en el futuro (visión)
Sistemas de transporte tanto unipersonal como colectiva, tanto terrestre como aérea.
Eficientes, seguros, estables mediante el uso de control y optimización en tiempo real

30. Modelaje y Predicción basado en Sensores (CPS)
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