Övervakning av elförbrukningen i hemmet är ett viktigt sätt att minska energiförbrukningen. Nonintrusive Load Monitoring (NILM) är befintlig teknik som hjälper oss att övervaka elförbrukningen effektivt och kostsamt. NILM är ett lovande tillvägagångssätt för att få uppskattningar av enskilda apparaters elförbrukning från aggregerade mätningar av spänning och/eller ström i distributionssystemet. Bland de tidigare studierna har Hidden Markov Model (HMM)-baserade modeller studerats mycket. Emellertid är ökande apparater, multistate av apparater, och liknande energiförbrukning av apparater tre stora frågor i NILM nyligen. I detta dokument tar vi itu med dessa problem genom att lämna våra bidrag enligt följande. För det första föreslog vi en toppmodern energifördelning baserad på modellen Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network (LSTM-RNN) och ytterligare avancerat fördjupat lärande. För det andra föreslog vi en ny signatur för att förbättra klassificeringsprestandan för den föreslagna modellen i flerstatshus. Vi tillämpade den föreslagna modellen på två datauppsättningar som UK-DALE och REDD. Via våra experimentella resultat har vi bekräftat att vår modell överträffar den avancerade modellen. Därför visar vi att vår kombination mellan avancerad djupinlärning och ny signatur kan vara en robust lösning för att lösa NILM:s problem och förbättra prestandan för lastidentifiering.
I synnerhet föreslår Ref en LSTM-modell och dessutom en ny signatur för att förbättra klassificeringsprestandan.
Nonintrusive Load Monitoring Based on Advanced Deep Learning and Novel Signature