Controle de cargas em redes inteligentes: uma revisão de abordagens baseadas em NILM, aprendizado de máquina e reflectometria. - de Sousa Junior, João José; Meneguelo, Ana Paula; Custódio Coura, Daniel José; Cardoso Celeste, Wanderley (Latin American Journal of Energy Research, 2025)
O controle de cargas é essencial para o gerenciamento eficiente de sistemas de energia, especialmente em redes inteligentes (smart grids) com geração distribuída. Esse gerenciamento depende da coleta de dados por meio de sensores, cujas informações são posteriormente processadas por algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning). Este trabalho tem como objetivo analisar os principais métodos de classificação de cargas, os algoritmos empregados e suas diversas aplicações em contextos reais. A metodologia adotada consiste em uma revisão comparativa de três abordagens: (i) monitoramento não intrusivo de cargas (NILM), (ii) métodos com sensores baseados em reflectometria e (iii) técnicas independentes que utilizam aprendizado de máquina e Internet das Coisas (IoT). Os resultados indicam que, embora o NILM seja amplamente empregado no monitoramento de cargas e os métodos independentes apresentem estratégias variadas para acompanhamento em tempo real, as abordagens com sensores de reflectometria demonstram maior potencial para aumentar a precisão e aprimorar o controle de carga. Além disso, este estudo destaca soluções acessíveis e sustentáveis para o setor elétrico e evidencia o potencial inexplorado da reflectometria em redes inteligentes de energia elétrica, um tema recente e promissor.
Keywords: Aprendizado de máquina; Controle de carga; NILM; Reflectometria; Redes inteligentes