Sammanfattning av denna webbsida: Ansvarsfullt, effektivt och miljömedvetet energiförbrukningsbeteende blir en nödvändighet för det pålitliga moderna elnätet. I det här dokumentet presenterar vi en intelligent datautvinningsmodell för att analysera, förutse och visualisera energitidsserier för att avslöja olika tidsmässiga energiförbrukningsmönster. Dessa mönster definierar apparaten användning i termer av association med tid såsom timme på dagen, period av dagen, vardag, vecka, månad och säsong av året samt apparater-appliance föreningar i ett hushåll, som är viktiga faktorer för att dra slutsatser och analysera effekterna av konsumenternas energiförbrukning beteende och energiprognoser trend. Detta är utmanande eftersom det inte är trivialt att bestämma flera relationer mellan olika apparater användning från samtidiga strömmar av data. Det är också svårt att härleda exakta samband mellan intervallbaserade händelser där flera apparater används under en viss tid. För att övervinna dessa utmaningar föreslår vi oövervakade datakluster och frekventa mönster gruvanalys på energitidsserier, och Bayesian nätverk förutsägelse för energianvändning prognoser. Vi utför omfattande experiment med hjälp av verkliga kontextrika smarta mätare dataset. Noggrannheten resultat av att identifiera apparater användningsmönster med hjälp av den föreslagna modellen överträffade Support Vector Machine (SVM) och Multi-Layer Perceptron (MLP) i varje steg samtidigt uppnå en kombinerad noggrannhet på 81,82%, 85,90%, 89,58% för 25%, 50% respektive 75% av träningsdatastorleken. Dessutom uppnådde vi en prognostiserad energiförbrukning på 81,89 % för kort sikt (timmevis) och 75,88 %, 79,23 %, 74,74 % och 72,81 % för lång sikt, dvs. dag, vecka, månad respektive säsong.
Författarna till REF föreslog datakluster och frekventa mönsteranalyser av energitidsserier för att förutsäga energianvändning och uppnå en godtagbar noggrannhet.
Big Data Mining of Energy Time Series for Behavioral Analytics and Energy Consumption Forecasting
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}