Praca zajmuje się dekompozycją sygnału mocy elektrycznej pochodzącego od indywidualnego odbiorcy. Na podstawie pomiarów łącznej mocy czynnej dążymy do uzyskania sygnałów składowych mocy odpowiadających pracy pojedynczych urządzeń. Zadanie to należy do grupy zagadnień nieinwazyjnego monitoringu obciążenia (NILM od ang. Non-Intrusive Load Monitoring), których celem jest m.in. optymalizacja zużycia energii elektrycznej, kształtowanie obciążenia sieci lub wykrywanie awarii urządzeń. W pracy zaproponowano metodę segmentacji sygnału oraz jego aproksymacji przy pomocy prostych funkcji wielomianowych i wymiernych. Opracowano też metodę obliczania odległości pomiędzy fragmentami sygnału, za podstawę której przyjęto stopień dopasowania obliczony algorytmem Smitha-Watermana. Zastosowanie algorytmów wyodrębniania klastrów pozwoliło na znalezienie powtarzających się fragmentów, które okazały się reprezentować najczęściej włączające się urządzenia. Podjęto próby wykrywania włączeń tych urządzeń z zastosowaniem algorytmów elastycznego dopasowania.

The work deals with the decomposition of the electric power signal from an individual consumer. Based on total real power measurements, we aim to obtain component signals corresponding to the operation of individual appliances. That is a task of Non-Intrusive Load Monitoring (NILM), the purpose of which is, among others, optimization of electricity consumption, shaping the network load or detection of appliance failure. We propose a method of signal segmentation and its approximation using simple polynomial and rational functions. A method for calculating the distance between signal fragments was also developed, the basis for which was the degree of matching calculated with the Smith-Waterman algorithm. The use of clustering algorithms made it possible to isolate the repeating signal fragments that turned out to represent the most frequently turned on appliances. Using elastic matching algorithms, we make attempts to detect when these appliances switch on.