Abstract-Med den senaste utvecklingen av infrastrukturen för smarta mätare och smarta elnät, mer elkraft data är tillgänglig och möjliggör i realtid enkel dataåtkomst. Modellering av enskilda hushållsapparater laster är viktigt för uppgifter som icke-inträngande belastning disaggregering, belastning prognos och efterfrågerespons stöd. Tidigare metoder kräver vanligtvis undermätning av enskilda apparater i ett hem separat för att bestämma apparaternas modeller, vilket kanske inte är praktiskt, eftersom vi kanske bara kan observera aggregerade verkliga strömsignaler för hela hemmet genom smarta mätare utplacerade i fältet. I detta dokument föreslår vi en modell, kallad Explicit-Duration Hidden Markov Model med differentialobservationer (EDHMM-diff), för att upptäcka och uppskatta enskilda hushållsapparaters belastningar från aggregerade effektsignaler som samlas in med vanliga smarta mätare. Experiment på syntetiska data och verkliga data visar att EDHMM-diff-modellen och den specialiserade framåt-bakåt algoritmen effektivt kan modellera stora hushållsapparater laster. Index Terms-Disaggregering, explicit varaktighet dold Markov modell (HMM), framåt-bakåt, last modellering.
I REF utvecklar författarna en andra ordningsmodell som kallas en explicit varaktighet dold Markov modell med differential observationer.
Home Appliance Load Modeling From Aggregated Smart Meter Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}