Abstrakt. Många länder rullar ut smarta elmätare. Dessa mäter ett hems totala energibehov. Forskningen om konsumenternas beteende tyder dock på att konsumenterna bäst kan förbättra sin energieffektivitet när de förses med specifik förbrukningsinformation för varje enskild produkt. Disaggregering av energi är en beräkningsteknik för att uppskatta energiförbrukningen för apparater för tillämpning från en helhushållsmätarsignal. För att bedriva forskning om disaggregeringsalgoritmer kräver forskare data som inte bara beskriver den aggregerade efterfrågan per byggnad utan också den "grundliga sanningens" efterfrågan på enskilda apparater. I detta sammanhang presenterar vi UK-DALE: ett dataset med öppen tillgång från Storbritannien som registrerar inhemsk Appliance-nivåel med en provtagningshastighet på 16 kHz för hela huset och 1/6 Hz för enskilda apparater. Detta är den första open access brittiska datauppsättningen vid denna tidsupplösning. Vi spelade in från fem hus, varav ett registrerades i 655 dagar, den längsta varaktigheten vi är medvetna om för alla energidata i denna samplingshastighet. Vi beskriver också det trådlösa system med låg kostnad, öppen källkod som vi har byggt för att samla in våra data. Försiktig hantering av elförbrukningen blir allt viktigare. Ändå studier om hushållsenergianvändare visar att de allra flesta är dåliga på att uppskatta sin helhus energiförbrukning eller energiförbrukning för enskilda enheter 1. Invånarna underskattar ofta den energi som används vid uppvärmning och överskattar förbrukningen av perceptuellt framträdande enheter som lampor och TV-apparater 1. Invånarnas underlåtenhet att korrekt beräkna energiförbrukningen kommer sannolikt att leda till en högre totalförbrukning. Hur viktigt är passagerarbeteendet när det gäller att bestämma den totala energianvändningen? Energianvändningen kan variera med två eller tre gånger bland identiska hus med liknande apparater som används av människor från liknande demografi 2.3,4. Dessa stora skillnader i energiförbrukning beror på skillnader i konsumtionsbeteende. Om huset ger bättre feedback om vilka enheter som använder mest energi kan användarna anpassa sitt beteende så att de kan använda apparaterna på ett effektivare sätt. "Smarta elmätare" är en sådan återkopplingsmekanism. Den brittiska regeringen kräver att energiåterförsäljare installerar smarta el- och gasmätare senast 2020. Utbyggnaden är redan på gång 5. Liknande smarta mätare är planerade i många länder. Affärsfallet för smarta mätare i Storbritannien 6 förutsätter att smarta mätare kommer att driva besparingar på 4,6 miljarder pund på grund av minskad energiförbrukning (över både el och gas). Smarta mätare ger endast energiförbrukningsmätningar för hela huset men beteendeforskningen tyder på att konsumenterna bäst kan hantera sin elförbrukning när de får information om apparater för användning 7. Energidisaggregering syftar till att uppskatta förbrukning av apparater för användning från en smart mätare signal och kan därför spela en viktig roll för att förverkliga de energibesparingar som förutses av den smarta mätare affärsfallet. Spridning av energi 8 är ett aktivt forskningsområde (se Armel et al. 2013 9 för en nyligen genomförd översyn). Forskare behöver tillgång till stora dataset som registreras inom området för att utveckla disaggregeringsalgoritmer, men det är inte praktiskt för varje forskare att registrera sina egna dataset. Därför är skapandet av öppen tillgång dataset nyckeln till att främja en levande forskningsgemenskap.. För att testa prestandan hos en uppdelning algoritm för ett visst land, är det viktigt att ha tillgång till data från det landet eftersom elanvändningen varierar avsevärt mellan länder; både eftersom olika länder använder olika uppsättningar av apparater och även eftersom olika kulturer visar olika användningsmönster. Vid tidpunkten för skrivandet är den enda öppna datauppsättning som registrerats i Storbritannien DECC/DEFRA hushållselstudie 19 som har en urvalsperiod på två minuter. Ändå är denna provtagningsfrekvens 12 gånger långsammare än brittiska smarta mätare som kommer att prov var 10 sekunder 23. Det är denna smarta mätardata som kommer att ge indata till disaggregeringsalgoritmer så forskare kräver tillgång till 10 sekunders data för att utforma disaggregeringsalgoritmer för Storbritannien (vissa andra länder kommer också att använda smarta mätare med liknande urvalsperioder). Vi presenterar den första öppna tillgång UK dataset med en hög tidsupplösning. Vi spelade in från fem hus. Var sjätte sekund spelade vi in den aktiva kraften från enskilda apparater och hela husets synbara effektbehov. Dessutom, i tre hus, provade vi hela huset spänning och ström vid 44,1 kHz (down-proved till 16 kHz för lagring) och beräknade också den aktiva effekten, skenbara effekt och RMS spänning på 1 Hz. I hus 1 spelade vi in för 655 dagar och individuellt inspelade från nästan varje enskild apparat i huset vilket resulterade i en inspelning av 54 separata kanaler (även om färre kanaler spelades in i början av datasetet). Vi kommer att fortsätta att spela in från detta hus under överskådlig framtid. Vi registrerade från de fyra andra husen i flera månader; vart och ett av dessa hus registrerade mellan 5 och 26 kanaler av enskilda apparater data. Figur 1 ger en översikt över systemets utformning och tabell 1 sammanfattar datasetet. Detta dataset kan också vara till nytta för forskare som arbetar med: • modellera elnätet. • undersöka möjligheterna till automatiserad efterfrågeflexibilitet. • Apparatens användningsbeteende. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Det första arbete som vi är medvetna om som använder HMMs är REF, där författarna tillämpar en faktoriell HMM (FHMM) för energi disaggregering uppgift.
The UK-DALE dataset, domestic appliance-level electricity demand and whole-house demand from five UK homes
{'venue': 'Scientific Data 2 (2015) Article number: 150007 (2015)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Biology']}