論文の概要: COLD: Concurrent Loads Disaggregator for Non-Intrusive Load Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02352v2
• Date: Tue, 21 Jan 2025 12:34:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 16:42:35.358712
• Title: COLD: Concurrent Loads Disaggregator for Non-Intrusive Load Monitoring
• Title（参考訳）: COLD:非侵入型負荷モニタリングのためのコンカレント負荷分散器
• Authors: Ilia Kamyshev, Sahar Moghimian Hoosh, Dmitrii Kriukov, Elena Gryazina, Henni Ouerdane,
• Abstract要約: 非侵入負荷モニタリング(NILM)は家庭用電力の使用状況の詳細な分析を可能にする。 トランスフォーマーベースのモデルであるColdは、複数の動作デバイスで高周波データを分離する際の課題に対処する。
• 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: The global effort toward renewable energy and the electrification of energy-intensive sectors have significantly increased the demand for electricity, making energy efficiency a critical focus. Non-intrusive load monitoring (NILM) enables detailed analyses of household electricity usage by disaggregating the total power consumption into individual appliance-level data. In this paper, we propose COLD (Concurrent Loads Disaggregator), a transformer-based model specifically designed to address the challenges of disaggregating high-frequency data with multiple simultaneously working devices. COLD supports up to 42 devices and accurately handles scenarios with up to 11 concurrent loads, achieving 95% load identification accuracy and 82% disaggregation performance on the test data. In addition, we introduce a new fully labeled high-frequency NILM dataset for load disaggregation derived from the UK-DALE 16 kHz dataset. Finally, we analyze the decline in NILM model performance as the number of concurrent loads increases.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギーへの世界的な取り組みとエネルギー集約セクターの電化により、電力需要が大幅に増加し、エネルギー効率が重要な焦点となっている。 非侵入負荷モニタリング(NILM)は、家電レベルのデータに総消費電力を分散させることにより、家庭内電力使用量の詳細な分析を可能にする。 本稿では,複数の同時動作デバイスで高周波データを分離する問題に対処するトランスフォーマーモデルであるCOLD(Concurrent Loads Disaggregator)を提案する。 COLDは最大42のデバイスをサポートし、最大11の同時ロードでシナリオを正確に処理し、95%の負荷識別精度とテストデータでの分解性能を達成する。 さらに、UK-DALE 16kHzデータセットから導出される負荷分散のための、完全ラベル付き高周波NILMデータセットを導入する。 最後に、並列負荷の増加に伴い、NILMモデルの性能低下を解析する。

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