Att minska hushållens energianvändning är en prioritering för att förbättra elnätets motståndskraft och stabilitet och minska energiförbrukningens negativa inverkan på miljön och folkhälsan. Relevant och snabb återkoppling om energiförbrukningen hos specifika apparater kan hjälpa hushållare att minska sin energiefterfrågan. Med tanke på den totala energiavläsningen, såsom den som samlas in från en bostadsmätare, strävar energiavskiljningen efter att upptäcka förbrukningen av enskilda apparater. Befintliga disaggregeringsalgoritmer är beräkningsmässigt ineffektiva och är starkt beroende av högupplösta markbaserade sanningsdata. Vi introducerar en probabilistisk ram som innebär energiförbrukningen hos enskilda apparater med hjälp av ett randomfält för gångjärnsförlust Markov (HL-MRF), som medger en mycket skalbar slutledning. För att ytterligare öka effektiviteten inför vi en tidsrepresentation som utnyttjar tillståndets varaktighet. Vi undersöker också hur kontextuell information påverkar lösningens kvalitet med data med låg upplösning. Vårt ramverk är flexibelt i sin förmåga att införliva ytterligare begränsningar; genom att begränsa apparatens användning med sammanhang och varaktighet kan vi bättre disambiguera apparater med liknande energiförbrukning profiler. Vi demonstrerar effektiviteten i vårt ramverk för två offentliga verkliga datauppsättningar, vilket minskar felet i förhållande till en tidigare toppmodern metod med så mycket som 50 procent.
I REF föreslås en strukturerad, probabilistisk ram för uppdelning av energianvändningen.
Disambiguating Energy Disaggregation: A Collective Probabilistic Approach
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}