Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2019

3030307816 / 9783030307813

Serie: Buch 73 von 80 - SpringerBriefs in Energy

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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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 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.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783030307813

Titel
Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring
Autor
Stefano Squartini
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2019
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3030307816
ISBN-13
9783030307813
Artikelgewicht
230 Gramm
Abmessungen
235x155x9 mm
Serie
Buch 73 von 80: SpringerBriefs in Energy

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