論文の概要: Particle Swarm Optimization for Energy Disaggregation in Industrial and Commercial Buildings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12940v1
• Date: Tue, 23 Jun 2020 12:34:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 23:11:10.869520
• Title: Particle Swarm Optimization for Energy Disaggregation in Industrial and Commercial Buildings
• Title（参考訳）: 産業・商業ビルにおけるエネルギー分散のための粒子群最適化
• Authors: Karoline Brucke, Stefan Arens, Jan-Simon Telle, Sunke~Schl\"uters, Benedikt Hanke, Karsten von Maydell, Carsten Agert
• Abstract要約: 本稿では,粒子群最適化におけるエネルギー分散問題の定式化について述べる。 マルチテナント商業ビルにおける分散化へのパーティクルスワム最適化の適用が成功したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper provides a formalization of the energy disaggregation problem for particle swarm optimization and shows the successful application of particle swarm optimization for disaggregation in a multi-tenant commercial building. The developed mathmatical description of the disaggregation problem using a state changes matrix belongs to the group of non-event based methods for energy disaggregation. This work includes the development of an objective function in the power domain and the description of position and velocity of each particle in a high dimensional state space. For the particle swarm optimization, four adaptions have been applied to improve the results of disaggregation, increase the robustness of the optimizer regarding local optima and reduce the computational time. The adaptions are varying movement constants, shaking of particles, framing and an early stopping criterion. In this work we use two unlabelled power datasets with a granularity of 1 s. Therefore, the results are validated in the power domain in which good results regarding multiple error measures like root mean squared error or the percentage energy error can be shown.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,粒子群最適化のためのエネルギー分散問題の形式化を行い,マルチテナント商業ビルにおける粒子群最適化の適用性を示す。 状態変化行列を用いた分散問題の発達した数学的記述は、エネルギー分散のための非事象に基づく方法群に属する。 この研究は、パワー領域における目的関数の開発と、高次元状態空間における各粒子の位置と速度の記述を含む。 粒子群最適化では, 分散結果の改善, 局所光学に関する最適化器のロバスト性の向上, 計算時間を短縮するために4つの適応が適用されている。 適応は様々な運動定数、粒子の揺動、フレーミング、早期停止基準である。 この作業では、1sの粒度を持つ2つのラベルなしのパワーデータセットを使用します。 したがって、ルート平均二乗誤差やパーセンテージエネルギー誤差などの多重誤差対策に関する良い結果を示すことができるパワー領域において、結果が検証される。

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