Abstract-För att optimera energiutnyttjandet kräver intelligenta energihanteringslösningar maskinspecifik förbrukningsstatistik. Man kan få sådan information genom att distribuera smarta eluttag på varje enhet av intresse, men det medför extra hårdvarukostnader och installation komplexitet. Alternativt kan en enda sensor användas för att mäta den totala elförbrukningen och därefter kan uppdelningsalgoritmer tillämpas för att erhålla specifik användningsinformation för apparater. I ett sådant fall är det ganska utmanande att urskilja lågeffekt apparater i närvaro av hög effekt belastningar. För att förbättra igenkännandet av lågeffektenheter föreslår vi en lösning som använder sig av strömmätningar på kretsnivå. Vi undersöker användningen av en specialiserad variant av Hidden Markov Model (HMM) känd som Factorial HMM (FHMM) för att känna igen apparatspecifika belastningsmönster från de aggregerade effektmätningarna. Vidare visar vi att funktionskonkatering kan förbättra disaggregering prestanda för modellen så att den kan identifiera enhetstillstånd med en noggrannhet på 90% för binära och 80% för flerstats apparater. Genom experimentella utvärderingar visar vi att vår lösning fungerar bättre än den traditionella händelsebaserade metoden. Dessutom utvecklar vi ett prototypsystem som möjliggör realtidsövervakning av apparater.
Lågeffektsapparater igenkänning med 120 föränderliga tillstånd av apparater presenteras i REF.
Low-power appliance monitoring using Factorial Hidden Markov Models
{'venue': '2013 IEEE Eighth International Conference on Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing', 'journal': '2013 IEEE Eighth International Conference on Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}