Abstract-Recently, och med den växande utvecklingen av stora energidatauppsättningar, datadrivna inlärningstekniker började att utgöra en potentiell lösning på energi disaggregation problem outperforming konstruerade och handgjorda modeller. De flesta föreslagna modeller för djup disaggregering är dock belastningsberoende i den meningen att antingen expertkunskap eller en hyperparameteroptimering krävs innan utbildning och installation (normalt för varje lastkategori) även vid förvärv och rensning av aggregerade och sub-mätare data. I detta dokument presenterar vi en genomförbarhetsstudie om utvecklingen av en generisk uppdelningsmodell baserad på databaserat lärande. I synnerhet presenterar vi en allmän djupgående uppdelningsmodell som kan uppnå toppmoderna prestanda vid lastövervakning för en mängd olika lastkategorier. Den utvecklade modellen utvärderas på den allmänt tillgängliga datauppsättningen UK-DALE med en måttligt låg provtagningsfrekvens och olika inhemska belastningar. är processen att sluta individuella belastningsprofiler vid slutanvändningsnivån från ett enda eller ett begränsat antal avkänningspunkter. Att lova tillämpningar av disaggregerade data har motiverat ett växande forskarsamhälle att nå en allmänt godtagbar och skalbar lösning. Spridning av energi visade sig vara ett utmanande problem med källseparation där ett avsevärt stort antal parametrar ska uppskattas från en begränsad uppsättning mätningar med små begränsningar. Under det senaste årtiondet har energidiaggregering bevittnat en aldrig tidigare skådad omfattande forskning som lätt kan observeras från de många olika inlärningstekniker som tillämpas på detta problem tillsammans med det växande antalet energidataset som utvecklats särskilt för detta forskningsområde. På senare tid, och i likhet med det nuvarande genombrottet inom datadriven inlärning, har de djupa neurala nätverken åter visat sitt intresse för att ta itu med problemet med uppdelning av energi, särskilt tillsammans med de nyligen utvecklade stora energidatamängder som krävs för utbildning av sådana komplexa modeller [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8]. Framstegen i denna trend är dock relativt långsamma jämfört med utvecklingen på båda områdena separat. Detta tillskrivs ibland den höga risken för övermontering i neurala nätverk modeller [9], insufficiens eller låg mångfald av allmänt tillgängliga energidata [4], eller begränsade insikter och förståelse för inlärningsbeteendet hos dessa modeller [5]. I detta dokument presenterar vi först en genomförbarhetsstudie om utvecklingen av en generisk datadriven modell som lämpar sig för enduse lastövervakning. Den föreslagna disaggregeringsmodellen utnyttjar en helt konvolutionell neural nätverksarkitektur och är generisk i den meningen att ingen av modellens hyperparametrar är beroende av belastningskategorin. Vi bedömer genomförbarheten av en sådan modell genom empirisk utvärdering av övervakningsresultaten för olika belastningskategorier i ett offentligt tillgängligt energidataset.
Barsim m.fl. utvecklat en generisk uppdelningsmodell baserad på datadriven inlärningsreferens (REF).
On the Feasibility of Generic Deep Disaggregation for Single-Load Extraction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}