Abstract-A convolutional sekvens till sekvens icke-inträngande last övervakning modell föreslås i detta dokument. Gated lineary unit convolutional lager används för att extrahera information från sekvenser av aggregerad elförbrukning. Restblock introduceras också för att förfina produktionen av det neurala nätverket. De delvis överlappade utgångssekvenserna i nätet är genomsnittliga för att producera den slutliga utgången av modellen. Vi tillämpar den föreslagna modellen på REDD-datasetet och jämför det med konvolutionssekvensen till punktmodellen i litteraturen. Resultaten visar att den föreslagna modellen kan ge tillfredsställande disaggregeringsprestanda för apparater med varierande egenskaper. Index Terms-Non-inträngande belastning övervakning, convolutional nätverk, sekvens till sekvens inlärning, grind linjär enhet.
Chen och Al. I REF föreslogs en konvolutionell sekvens till sekvensmodell där grindade linjära enhetskonvolutionella skikt användes för att extrahera information från sekvenser av aggregerad elförbrukning och restblock användes för att förfina produktionen av det neurala nätet.
Convolutional Sequence to Sequence Non-intrusive Load Monitoring
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}