論文の概要: Trimming Feature Extraction and Inference for MCU-based Edge NILM: a Systematic Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10302v1
• Date: Fri, 21 May 2021 12:08:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:18:24.694468
• Title: Trimming Feature Extraction and Inference for MCU-based Edge NILM: a Systematic Approach
• Title（参考訳）: MCUに基づくエッジNILMのトリミング特徴抽出と推論:システム的アプローチ
• Authors: Enrico Tabanelli, Davide Brunelli, Andrea Acquaviva, Luca Benini
• Abstract要約: 非侵入負荷モニタリング(NILM)は、複数の負荷のグローバルな電力消費を、単一のスマート電気メーターから、アプライアンスレベルの詳細に分解することを可能にする。 State-of-the-Artアプローチは機械学習手法に基づいており、電流と電圧センサーからの時間領域と周波数領域の機能の融合を利用する。 低レイテンシNILMを低コストでリソース制約のあるMCUベースのメーターで実行することは、現在オープンな課題である。 本稿では,特徴空間の最適化と,ステート・オブ・ザ・ステートの実行に必要な計算・記憶コストの削減について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.491636333680297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) enables the disaggregation of the global power consumption of multiple loads, taken from a single smart electrical meter, into appliance-level details. State-of-the-Art approaches are based on Machine Learning methods and exploit the fusion of time- and frequency-domain features from current and voltage sensors. Unfortunately, these methods are compute-demanding and memory-intensive. Therefore, running low-latency NILM on low-cost, resource-constrained MCU-based meters is currently an open challenge. This paper addresses the optimization of the feature spaces as well as the computational and storage cost reduction needed for executing State-of-the-Art (SoA) NILM algorithms on memory- and compute-limited MCUs. We compare four supervised learning techniques on different classification scenarios and characterize the overall NILM pipeline's implementation on a MCU-based Smart Measurement Node. Experimental results demonstrate that optimizing the feature space enables edge MCU-based NILM with 95.15% accuracy, resulting in a small drop compared to the most-accurate feature vector deployment (96.19%) while achieving up to 5.45x speed-up and 80.56% storage reduction. Furthermore, we show that low-latency NILM relying only on current measurements reaches almost 80% accuracy, allowing a major cost reduction by removing voltage sensors from the hardware design.
• Abstract（参考訳）: 非侵入負荷モニタリング(NILM)は、複数の負荷のグローバルな電力消費を、単一のスマート電気メーターから、アプライアンスレベルの詳細に分解することを可能にする。 最先端のアプローチは機械学習手法に基づいており、電流と電圧センサーから時間領域と周波数領域の機能を統合する。 残念ながら、これらのメソッドは計算要求とメモリ集約です。 したがって、低遅延NILMを低コストで資源制約のMCUベースで実行することは、現在オープンな課題である。 本稿では,メモリおよび計算制限付きmcu上での最先端(soa)nilmアルゴリズムの実行に必要な計算コストとストレージコストの削減に加えて,特徴空間の最適化について述べる。 異なる分類シナリオにおける4つの教師あり学習手法を比較し,MCUベースのスマート計測ノード上でのNILMパイプラインの実装を特徴付ける。 実験の結果、特徴空間の最適化により、エッジMCUベースのNILMを95.15%の精度で実現し、最大5.45倍のスピードアップと80.56%のストレージ削減を実現しながら、最も正確な特徴ベクトル展開(96.19%)に比べて小さな低下をもたらすことが示された。 さらに,電流測定のみに依存する低遅延nilmはほぼ80%の精度に到達し,ハードウェア設計から電圧センサを取り外すことで大幅なコスト削減が可能となることを示した。

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