Icke-inträngande lastövervakning (NILM) syftar till att separera en helhemsenergisignal till dess komponenter. En sådan metod kan användas för att tillhandahålla olika tjänster för att bättre hantera och kontrollera energiförbrukningen (optimal planering och besparingar). NILM har traditionellt kontaktats ur signalbehandlings- och elektrotekniska perspektiv. Nyligen har maskininlärning börjat spela en viktig roll i NILM. Medan de flesta arbeten har fokuserat på övervakade algoritmer, kan oövervakade strategier vara mer intressant och av praktisk användning i verkliga fall scenarier. I synnerhet kräver de inte att märkta utbildningsdata ska inhämtas från enskilda apparater och algoritmen kan användas för att drivas direkt på de uppmätta aggregerade uppgifterna. I detta dokument föreslår vi en helt oövervakad NILM-ram baserad på Bayesianska hierarkiska blandningsmodeller. I synnerhet utvecklar vi en ny metod baserad på Gaussian Latent Dirichlet Allocation (GLDA) för att extrahera globala komponenter som sammanfattar energisignalen. Dessa komponenter ger en representation av konsumtionsmönster. Designad för att hantera stora data, vår algoritm, till skillnad från befintliga NILM sådana, inte fokuserar på apparater igenkänning. För att hantera denna massiva data, GLDA fungerar på nätet. En annan nyhet med detta arbete jämfört med den befintliga NILM är att data omfattar olika verktyg (t.ex. el, vatten och gas) samt vissa sensorer mätningar. Slutligen föreslår vi olika utvärderingsmetoder för att analysera resultaten som visar att vår algoritm hittar användbara mönster.
Detta arbete är en fortsättning på vårt tidigare arbete REF där online Gaussian Latent Dirichlet Allocation (GLDA) föreslås att extrahera globala komponenter som sammanfattar energisignalen.
Online Gaussian LDA for Unsupervised Pattern Mining from Utility Usage Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}