Icke-inträngande övervakning av apparatens belastning är en process för att dela upp hushållets totala elförbrukning i dess bidragande apparater. I detta dokument föreslår vi en oövervakad utbildningsmetod för icke-inträngande övervakning som, till skillnad från befintliga övervakade metoder, inte kräver utbildningsdata som ska samlas in genom submätning av enskilda apparater, och inte heller kräver det att apparater ska vara manuellt märkta för de hushåll där disaggregering utförs. I stället föreslår vi en strategi som kombinerar en enstaka övervakad inlärningsprocess över befintliga märkta apparaters datauppsättningar, med en oövervakad inlärningsmetod över omärkta aggregerade hushållsdata. För det första föreslår vi ett tillvägagångssätt som använder Tracebase datauppsättning för att bygga probabilistiska apparater modeller som generaliserar till tidigare osynliga hushåll, som vi empiriskt utvärderar genom korsvalidering. För det andra använder vi "Reference Energy Disaggregation Data set" för att utvärdera den noggrannhet med vilken dessa allmänna modeller kan ställas in på apparater inom ett visst hushåll med endast aggregerade data. Vår empiriska utvärdering visar att allmänna apparatmodeller kan konstrueras med hjälp av data från endast ett litet antal apparater (vanligtvis 3-6-apparater), och dessutom att 28-99 % av det återstående beteendet, som är specifikt för ett enskilt hushåll, endast kan läras med hjälp av aggregerade data från befintliga smarta mätare. $ En preliminär version av detta verk publicerades i [31]
Teoretiskt sett kan mer smarta mätare ge högre noggrannhet för detektion av apparaters förbrukning, eftersom antalet apparater som behöver disaggregeras är lägre REF.
An unsupervised training method for non-intrusive appliance load monitoring
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}