論文の概要: Mixed-Integer Nonlinear Programming for State-based Non-Intrusive Load
Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09158v2
- Date: Tue, 22 Feb 2022 22:38:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-26 12:51:04.425992
- Title: Mixed-Integer Nonlinear Programming for State-based Non-Intrusive Load
Monitoring
- Title（参考訳）: 状態ベース非侵入負荷監視のための混合整数非線形プログラミング
- Authors: Marco Balletti, Veronica Piccialli, Antonio M. Sudoso
- Abstract要約: 非侵入負荷モニタリング(Non-Intrusive Load Monitoring, NILM)は、1つのスマートメーターによって記録された集約信号に対して、各アプライアンスのエネルギー消費を推定するタスクである。
エネルギー分散のための2段階最適化手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2237337682863125
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Energy disaggregation, known in the literature as Non-Intrusive Load
Monitoring (NILM), is the task of inferring the energy consumption of each
appliance given the aggregate signal recorded by a single smart meter. In this
paper, we propose a novel two-stage optimization-based approach for energy
disaggregation. In the first phase, a small training set consisting of
disaggregated power profiles is used to estimate the parameters and the power
states by solving a mixed integer programming problem. Once the model
parameters are estimated, the energy disaggregation problem is formulated as a
constrained binary quadratic optimization problem. We incorporate penalty terms
that exploit prior knowledge on how the disaggregated traces are generated, and
appliance-specific constraints characterizing the signature of different types
of appliances operating simultaneously. Our approach is compared with existing
optimization-based algorithms both on a synthetic dataset and on three
real-world datasets. The proposed formulation is computationally efficient,
able to disambiguate loads with similar consumption patterns, and successfully
reconstruct the signatures of known appliances despite the presence of
unmetered devices, thus overcoming the main drawbacks of the optimization-based
methods available in the literature.
- Abstract（参考訳）: 非侵入負荷モニタリング (non-intrusive load monitoring, nilm) は、1つのスマートメータで記録された集約信号に基づいて各機器のエネルギー消費量を推定する作業である。
本稿では,エネルギー分散のための2段階最適化手法を提案する。
第1段階では、分解されたパワープロファイルからなる小さなトレーニングセットを使用して、混合整数計画問題の解法によりパラメータとパワー状態を推定する。
モデルパラメータを推定すると、エネルギー分散問題は制約付き2次最適化問題として定式化される。
我々は,分散トレースの生成方法に関する事前知識を活用するペナルティ用語と,同時に動作するさまざまな種類の家電の署名を特徴付けるアプライアンス固有の制約を取り入れた。
我々のアプローチは、合成データセットと3つの実世界のデータセットの両方で既存の最適化ベースのアルゴリズムと比較される。
提案した定式化は計算的に効率的であり、類似の消費パターンで負荷を曖昧にし、未測定デバイスの存在にもかかわらず既知の機器のシグネチャを再構築し、文献で利用可能な最適化手法の主な欠点を克服する。
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