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基于深度学习的家电能量分解与开关检测

出版:2021年5月3日出版历史
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摘要

能量分解,又称非侵入性负载监测,旨在将单个电器的能量消耗与测量整个房屋总能量消耗的市电功率表的读数分开。单个设备的能耗在许多应用中都很有用,例如,向最终用户提供设备级反馈,帮助他们了解能耗并最终节能。最近,随着大规模能耗数据集的可用性,为了解决能量分解问题,人们研究了各种神经网络模型,如卷积神经网络和递归神经网络。神经网络模型可以从大量数据中学习复杂模式,并且已经证明其性能优于传统的机器学习方法,例如隐马尔可夫模型的变体。然而,目前用于能量分解的神经网络方法要么计算量大,要么无法处理长期依赖关系。在本文中,我们研究了最近开发的WaveNet模型在能量分解任务中的应用。基于两年多从20户家庭收集的真实世界能源数据集,我们表明WaveNet模型在误差度量和计算成本方面优于文献中提出的最先进的深度学习方法。在能量分解的基础上,我们研究了两个基于深度学习的框架在开/关检测任务中的性能,该任务旨在评估设备是否在运行。第一个框架通过将针对能量分解训练的回归模型的预测二值化来获得设备的开/关状态,而第二个框架通过直接将设备的二值化能量读数作为目标值训练二进制分类器来获取设备的开、关状态。基于相同的数据集,我们表明,对于开/关检测任务,第二个框架,即直接训练二进制分类器,在F1分数方面取得了更好的性能。

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        从数据中发现知识的封面图像ACM事务
        ACM数据知识发现事务 第15卷第3期
        2021年6月
        533页
        国际标准编号:1556-4681年
        EISSN公司:1556-472倍
        内政部:10.1145/3454120
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        版权所有©2021版权归所有人/作者所有。

        出版商

        计算机协会

        美国纽约州纽约市

        出版历史

        • 认可的:2021年12月1日
        • 出版:2021年5月3日
        • 修订过的:2020年9月1日
        • 收到:2019年8月1日
        发布于tkdd公司第15卷第3期

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