論文の概要: Towards trustworthy Energy Disaggregation: A review of challenges, methods and perspectives for Non-Intrusive Load Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02009v1
• Date: Tue, 5 Jul 2022 12:44:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-06 20:50:42.496558
• Title: Towards trustworthy Energy Disaggregation: A review of challenges, methods and perspectives for Non-Intrusive Load Monitoring
• Title（参考訳）: 信頼に値するエネルギー分散に向けて : 非インタラクティブ負荷モニタリングの課題, 方法, 展望のレビュー
• Authors: Maria Kaselimi, Eftychios Protopapadakis, Athanasios Voulodimos, Nikolaos Doulamis, Anastasios Doulamis
• Abstract要約: 非侵入負荷監視(Non-Inrusive Load Monitoring, NILM)は、電力消費を個々のサブコンポーネントに分散させるタスクである。 本研究は,未熟期のNILM時代と成熟期のNILM時代とのギャップを狭めるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.149188998019186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Non-intrusive load monitoring (NILM) is the task of disaggregating the total power consumption into its individual sub-components. Over the years, signal processing and machine learning algorithms have been combined to achieve this. A lot of publications and extensive research works are performed on energy disaggregation or NILM for the state-of-the-art methods to reach on the desirable performance. The initial interest of the scientific community to formulate and describe mathematically the NILM problem using machine learning tools has now shifted into a more practical NILM. Nowadays, we are in the mature NILM period where there is an attempt for NILM to be applied in real-life application scenarios. Thus, complexity of the algorithms, transferability, reliability, practicality and in general trustworthiness are the main issues of interest. This review narrows the gap between the early immature NILM era and the mature one. In particular, the paper provides a comprehensive literature review of the NILM methods for residential appliances only. The paper analyzes, summarizes and presents the outcomes of a large number of recently published scholarly articles. Also, the paper discusses the highlights of these methods and introduces the research dilemmas that should be taken into consideration by researchers to apply NILM methods. Finally, we show the need for transferring the traditional disaggregation models into a practical and trustworthy framework.
• Abstract（参考訳）: 非侵入負荷監視(Non-Inrusive Load Monitoring, NILM)は、電力消費を個々のサブコンポーネントに分散させるタスクである。 長年にわたり、信号処理と機械学習アルゴリズムが組み合わさってこれを実現してきた。 多くの出版物や広範な研究が、望ましい性能に到達するための最先端の手法のためのエネルギー分解(NILM)について行われている。 科学コミュニティの最初の関心は、機械学習ツールを用いたNILM問題を数学的に定式化し記述することであった。 現在、私たちは成熟したNILM時代にあり、NILMを実際のアプリケーションシナリオに適用しようと試みています。 したがって、アルゴリズムの複雑さ、転送可能性、信頼性、実用性、そして一般に信頼性が主な関心事である。 本研究は,未熟期のNILM時代と成熟期とのギャップを狭めるものである。 特に, 住宅機器のみを対象としたNILM法に関する総合的な文献レビューを行った。 論文は、最近発表された多くの学術論文の結果を分析し、要約し、提示する。 また、これらの手法のハイライトについて論じ、NILM法の適用について研究者が考慮すべき研究ジレンマを紹介する。 最後に,従来のデアグリゲーションモデルを実用的で信頼性の高いフレームワークに移行する必要性を示す。

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