The use of electricity is essential in today's society. Most devices that are used in industries, homes, hospitals and transport, among others, require from it for the correct operation. This dependence on electrical devices increases the energy demand in most of the countries. Recently researchers are working on creating a non-intrusive load monitoring system (NILM), which provides reports and statistics power consumption of each device connected to the grid in a home. From a system that provides this type of information can make a decision, for example, which electrical device using less, that schedule is convenient operation are, or even whether it is appropriate to buy a new appliance with lower consumption energy would save money on energy bills in the medium term. The main problem of the NILM systems is to separate the total power consumed in a moment of time, the total power of each network connected to the electrical device. This work implements a scheme with a focus on least squares which can report or electrical devices which are in operation at each instant of time, based on electromagnetic interference that different devices are produced in a home and therefore able to separate loads devices. The proposed methodology was tested with several datasets, where he pretended to capture electromagnetic interference generated 4 different homes, plus data were contaminated with Gaussian noise to test the proposed method is robust or not. The accuracy of the proposed methodology to classify different data sets is on average 94 %, which with increasing precision low noise.
El uso de la electricidad es imprescindible en la sociedad actual. La mayoría de dispositivos que se utilizan en industrias, hogares, hospitales y transportes, entre otras, requieres de ésta para su correcto funcionamiento. Ésta dependencia hacia los dispositivos eléctricos incrementa la demanda energética en la mayoría de los países. Recientemente se está trabajando en crear un sistema de monitoreo no intrusivo de cargas (NILM), que proporcione informes y estadísticas del consumo de energía eléctrica de cada dispositivo conectado a la red eléctrica en un hogar. A partir de un sistema que proporcione éste tipo de información se puede realizar una toma de decisiones, por ejemplo, que dispositivo eléctrico usar menos, en que horario es conveniente se encuentren funcionamiento, o hasta si es apropiado comprar un electrodoméstico novedoso con un menor consumo de energía que ahorraría dinero en las cuentas de energía a un mediano plazo. El problema principal de los sistemas NILM es separar la potencia total consumida en un instante de tiempo, en la suma de potencias de cada dispositivo eléctrico conectado a la red. Éste trabajo implementa un esquema con un enfoque de mínimos cuadrados que pueda reportar cual o cuales dispositivos eléctricos se encuentran en funcionamiento en cada instante de tiempo, en base a la interferencia electromagnética que se producen los distintos dispositivos en un hogar y por consecuencia poder separar las cargas de los dispositivos. La metodología propuesta se probó con varios conjuntos de datos generados artificialmente, donde se simuló capturar la interferencia electromagnética de 4 hogares distintos, además los datos fueron contaminados con ruido gaussiano para probar si el método propuesto es robusto o no. La precisión de la metodología propuesta al clasificar con los distintos conjuntos de datos es en promedio del 94 %, donde conforme aumenta el ruido la precisión baja.
