En mängd olika energihanterings- och analystekniker förlitar sig på modeller av strömförbrukningen hos en enhet över tid. Tyvärr är de modeller som används av dessa tekniker ofta mycket förenklade, såsom modellering enheter som helt enkelt är på med en fast strömförbrukning eller av och förbrukar lite ström. Som vi visar, även energianvändningen av relativt enkla enheter uppvisar mycket mer komplexitet än en enkel på och utanför tillstånd. För att ta itu med problemet presenterar vi en Non-Intrusive Model Derivation (NIMD) algoritm för att automatisera modellering av bostäder elektriska laster med hjälp av koncept från kraftsystem, statistik och maskininlärning. NIMD härleder automatiskt en kompakt representation av den tidsvarierande strömanvändningen av alla bostäder elektrisk belastning, inklusive både enhetens energianvändning och dess användningsmönster över tid. Sådana modeller är användbara för en mängd olika analystekniker, såsom icke-påträngande lastövervakning, som har förlitat sig på enkla on-off-modeller tidigare. Vi utvärderar exaktheten hos våra modeller genom att jämföra dem med både faktiska sanningsdata på marken, och mot modeller som har utformats manuellt av mänskliga experter. Vi visar att modeller som härletts via NIMD är jämförbara i exakthet med modeller som byggts av experter och nära approximation av marksanningsdata. •Komputeringsmetoder → Modellutveckling och analys; Modellverifiering och validering.
En annan relaterad studie tillämpar statistiska och maskininlärningsmetoder för automatisk modellering av apparater från energiförbrukning data REF.
Non-intrusive model derivation: automated modeling of residential electrical loads
{'venue': "e-Energy '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}