Rozpoznawanie urządzeń i wykrywanie nieautoryzowanego poboru energii elektrycznej na podstawie pomiaru napięcia - Publication - Bridge of Knowledge

Search

Rozpoznawanie urządzeń i wykrywanie nieautoryzowanego poboru energii elektrycznej na podstawie pomiaru napięcia

Abstract

W pracy rozpatrywany jest problem wykrywania nieautoryzowanego poboru energii z sieci elektrycznej przez identyfikację podłączonych urządzeń. Estymacja stanu sieci, rozumianej jako zbiór podpiętych układów, wraz z ustaloną listą urządzeń dopuszczonych, pozwala określić, czy w danej chwili ma miejsce pobór nieautoryzowany. W celu wykrywania urządzeń, proponuje się wykorzystać prostą metodę opartą na analizie wysokoczęstotliwościowego szumu elektromagnetycznego (EMI) indukowanego w sygnale napięcia zasilającego. Rozwiązanie to pozwala na centralny pomiar, w jednym miejscu – bez konieczności instalacji czujników w licznych punktach potencjalnego poboru prądu. Bazując na danych pomiarowych sygnału EMI, zrealizowano symulator syntezujący dane przypominające rzeczywiste spektrogramy. Dzięki zastosowaniu symulatora możliwe jest uzyskanie informacji o stanie sieci w różnych konfiguracjach w celu przeprowadzenia procedury projektowania detektora z użyciem uczenia pod nadzorem, co również jest prezentowane w pracy.

Citations

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 0

    Scopus

Cite as

Full text

download paper
downloaded 165 times
Publication version
Accepted or Published Version
License
Creative Commons: CC-BY open in new tab

Keywords

Details

Category:
Articles
Type:
artykuły w czasopismach
Published in:
Pomiary Automatyka Robotyka pages 5 - 9,
ISSN: 1427-9126
Language:
Polish
Publication year:
2020
Bibliographic description:
Kowalczuk Z., Grzegorek M.: Rozpoznawanie urządzeń i wykrywanie nieautoryzowanego poboru energii elektrycznej na podstawie pomiaru napięcia// Pomiary Automatyka Robotyka -,iss. 4 (2020), s.5-9
DOI:
Digital Object Identifier (open in new tab) 10.14313/par_238/5
Verified by:
Gdańsk University of Technology

seen 143 times

Recommended for you

Meta Tags