Icke-inträngande belastningsövervakning (NILM), även känd som uppdelning av energi, är ett problem med separation av blinda källor där hushållets sammanlagda elförbrukning delas upp i olika apparaters elanvändning. På så sätt kan man undvika kostnader och problem med att installera många mätenheter över många hushållsapparater, och endast en anordning behöver installeras. Problemet har varit välkänt sedan Hart's seminal paper 1992, och nyligen har betydande resultatförbättringar uppnåtts genom att man antagit djupa nätverk. I detta arbete fokuserar vi på idén att apparater har på / av tillstånd, och utveckla ett djupt nätverk för ytterligare prestandaförbättringar. I synnerhet föreslår vi ett subtask-stängt nät som kombinerar det huvudsakliga regressionsnätet med ett subtask-nätverk för on/off-klassificering. Till skillnad från typiska multitask lärande algoritmer där flera uppgifter helt enkelt dela nätverksparametrar för att dra nytta av relevansen bland uppgifter, subtask gated nätverk multiplicera huvudnätverkets regressionsutgång med subtask klassificering sannolikhet. När standby-effekt dessutom lärs, den föreslagna lösningen överträffar state-of-theart prestanda för de flesta av referensfallen. Subtask-grindnätet kan vara mycket effektivt för alla problem som i sig har på/av-tillstånd.
Shin m.fl. I REF föreslogs ett subtask-stängt nät som kombinerar det huvudsakliga regressionsnätet med ett subtask-nät för on/off-klassificering.
Subtask Gated Networks for Non-Intrusive Load Monitoring
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}