Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring

Idioma: inglés

Editorial: Springer International Publishing Nov 2019, 2019

3030307816 / 9783030307813

Serie: Libro 73 de 80 - SpringerBriefs in Energy

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Research on Smart Grids has recently focused on the energy monitoring issue, with the objective of maximizing the user consumption awareness in building contexts on the one hand, and providing utilities with a detailed description of customer habits on the other. In particular, Non-Intrusive Load Monitoring (NILM), the subject of this book, represents one of the hottest topics in Smart Grid applications. NILM refers to those techniques aimed at decomposing the consumption-aggregated data acquired at a single point of measurement into the diverse consumption profiles of appliances operating in the electrical system under study.This book provides a status report on the most promising NILM methods, with an overview of the publically available dataset on which the algorithm and experiments are based. Of the proposed methods, those based on the Hidden Markov Model (HMM) and the Deep Neural Network (DNN) are the best performing and most interesting from the future improvement point of view. One method from each category has been selected and the performance improvements achieved are described. Comparisons are made between the two reference techniques, and pros and cons are considered. In addition, performance improvements can be achieved when the reactive power component is exploited in addition to the active power consumption trace. 144 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783030307813

Título
Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring
Autor
Stefano Squartini
Editorial
Springer International Publishing Nov 2019
Año de publicación
2019
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3030307816
ISBN 13
9783030307813
Peso del artículo
230 gramos
Dimensiones
235x155x9 mm
Serie
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in Energy

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