Vid uppdelningen av energi beräknas elförbrukningen per enhet från en enda mätare som mäter hela hemmets elbehov. Nyligen, djupa neurala nätverk har drivit anmärkningsvärda förbättringar i klassificering prestanda i angränsande maskininlärning områden såsom bildklassificering och automatisk taligenkänning. I detta dokument anpassar vi tre djupa neurala nätverksarkitekturer till energifördelning: 1) en form av återkommande neurala nätverk som kallas "långt korttidsminne" (LSTM); 2) denoiserande autokodare; och 3) ett nätverk som går tillbaka i starttid, sluttid och genomsnittlig effektbehov för varje apparat aktivering. Vi testar dessa algoritmers prestanda på verkliga aggregerade effektdata från fem apparater mot sju mätvärden. Tester utförs mot hus som ses under träning och hus som inte ses under träning. Vi finner att alla tre neurala nät uppnår bättre F1-poäng (i genomsnitt över alla fem apparater) än antingen kombinatoriell optimering eller faktoriella dolda Markov modeller.
Djup neurala nätverk baserad energi disaggregering har undersökts i REF.
Neural NILM: Deep Neural Networks Applied to Energy Disaggregation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}