Icke-inträngande belastningsövervakning (NILM) hjälper till att uppnå energibevarande mål genom att uppskatta den enskilda apparatens effektförbrukning från en enda aggregerad mätning. Djupa neurala nätverk har blivit allt populärare i försök att lösa NILM-problem, men många av dem är inte kausal vilket är viktigt för realtid tillämpning. Vi presenterar ett kausalt 1-D-konvolutionellt neuralt nätverk inspirerat av WaveNet för NILM på lågfrekventa data. Vi studerar också med hjälp av olika komponenter i den komplexa effektsignalen för NILM, och visar att med hjälp av alla fyra komponenter som finns tillgängliga i en populär NILM-datauppsättning (aktuell, aktiv effekt, reaktiv effekt och skenbar effekt) uppnår vi snabbare konvergens och högre prestanda än toppmoderna resultat för samma datauppsättning.
Referensreferensreferensnumret visar ett orsakssamband 1D CNN som parallellt undersöker effekten av andra variabler som är relaterade till effekten, såsom ström, reaktiv effekt och skenbar effekt.
Wavenilm: A Causal Neural Network for Power Disaggregation from the Complex Power Signal
{'venue': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}