Den planerade utbyggnaden av Smart Meter i stor skala har väckt oro för privatlivet. I detta arbete presenteras för första gången semesterdetektering från smarta mätdata. Även om det kan verka lättare att upptäcka semestern än att upptäcka vistelsen, visar det sig att metoder för att upptäcka vistelsen åtminstone måste anpassas när de används för att upptäcka semestern. En ny, oövervakad metod för detektering av semestern som tillämpar klassificeringsalgoritmer på en lämplig omformulering av problemet presenteras. Flera algoritmer har tillämpats på en stor, realistisk uppsättning smarta mätdata som – jämfört med befintliga datauppsättningar för beläggningsdetektering – är unik i fråga om antal hushåll (869) och mättid (>1 år) och har en realistisk lågtidsupplösning på 15 minuter. Detta möjliggör mer realistiska kontroller av till synes rimliga men obekräftade antaganden. Detta arbete är bara en första utgångspunkt för ytterligare forskning inom detta område med fler forskningsfrågor än besvarade. Även om resultaten av algoritmerna ser rimliga i en visuell analys, testing för data med marksanning är viktigast behövs.
Ref presenterade också en studie om detektering av semester från energiförbrukningsdata baserat på smarta mätare med låg upplösning.
Unsupervised Holiday Detection from Low-resolution Smart Metering Data
{'venue': 'ICISSP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}