Icke-inträngande belastningsövervakning (NILM) är en teknik för att återvinna källanordningar från endast registrerade nät i ett hushåll. NILM är oidentifierbara och därmed ett utmaningsproblem eftersom en apparats indicerade effektvärde som endast rörledningarna inte kan vara unikt. För att mildra det oidentifierbara problemet har olika metoder som integrerar domänkunskap i NILM föreslagits och visat sig effektiva experimentellt. Bland dessa metoder visas nyligen djupa neurala nätverk som fungerar bäst. Tydligen är den nyligen föreslagna sekvens-till-punkt (seq2point) lärande lovande för NILM. Resultaten utfördes dock endast på samma datadomän. Det är oklart om metoden kan generaliseras eller överföras till olika domäner, t.ex. om testdata har hämtats från ett annat land jämfört med utbildningsuppgifterna. Vi tar upp denna fråga i dokumentet, och två system för överföring av lärande föreslås, dvs. lärande för överföring av utrustning (ATL) och gränsöverskridande överföringsutbildning (CTL). För ATL visar våra resultat att de latenta egenskaperna hos en "komplex" apparat, t.ex. tvättmaskin, kan överföras till en "enkel" apparat, t.ex. vattenkokare. För CTL är vår slutsats att följande tvåpunktslärande är överförbart. Exakt, när utbildnings- och testdata är inom ett liknande område, kan följande tvåpunktsinlärning direkt tillämpas på testdata utan finjustering; när utbildnings- och testdata finns inom olika områden, behöver följande tvåpunktsinlärning finjusteras innan den appliceras på testdata. Intressant nog visar vi att endast de fullt anslutna skikten behöver finjusteras för överföringslärande. Källkod finns på https://github.com/MingjunZhong/transferNILM. Index Terms-NILM, icke-inträngande belastning övervakning, energi disaggregering, djupa neurala nätverk, överföring lärande, sekvens-till-punkt lärande.
I REF föreslås två system för överföringsutbildning för NILM, inlärning för överföring av utrustning (ATL) och gränsöverskridande överföringsutbildning (CTL).
Transfer Learning for Non-Intrusive Load Monitoring
{'venue': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'journal': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Engineering', 'Computer Science']}