9783030307813 - machine learning approaches to non-intrusive load monitoring (springerbriefs in energy) de bonfigli, roberto; squartini, stefano (19 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: SpringerBriefs in Energy, Libro 73 de 80. Libro 73 de 80 - SpringerBriefs in Energy
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Editorial: Springer, 2019
Serie: SpringerBriefs in Energy, Libro 73 de 80. Libro 73 de 80 - SpringerBriefs in Energy
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2019-11, 2019
Serie: SpringerBriefs in Energy, Libro 73 de 80. Libro 73 de 80 - SpringerBriefs in Energy
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer Verlag, 2019
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer International Publishing, 2019
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Editorial: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2019
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 habit…s 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.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Taschenbuch. Condición: Neu. Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring | Roberto Bonfigli (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Energy | viii | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030307813 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann…[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Editorial: Springer, 2019
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing Nov 2019, 2019
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Taschenbuch. Condición: Neu. 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 o…f 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.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: SpringerBriefs in Energy, Libro 73 de 80. Libro 73 de 80 - SpringerBriefs in Energy
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer, Springer Nov 2019, 2019
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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 cu…stomer 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 144 pp. Englisch.
