論文の概要: Energy Disaggregation & Appliance Identification in a Smart Home: Transfer Learning enables Edge Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03018v2
- Date: Thu, 14 Mar 2024 08:50:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-16 03:12:58.564747
- Title: Energy Disaggregation & Appliance Identification in a Smart Home: Transfer Learning enables Edge Computing
- Title（参考訳）: スマートホームにおけるエネルギー分散とアプライアンス同定:伝達学習によるエッジコンピューティングの実現
- Authors: M. Hashim Shahab, Hasan Mujtaba Buttar, Ahsan Mehmood, Waqas Aman, M. Mahboob Ur Rahman, M. Wasim Nawaz, Haris Pervaiz, Qammer H. Abbasi,
- Abstract要約: 非侵入負荷監視(NILM)またはエネルギー分散は、個々の家電機器の負荷プロファイルを抽出することを目的としている。
本研究は、NILM問題を解決するための新しいディープラーニングとエッジコンピューティングアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.921708254378147
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Non-intrusive load monitoring (NILM) or energy disaggregation aims to extract the load profiles of individual consumer electronic appliances, given an aggregate load profile of the mains of a smart home. This work proposes a novel deep-learning and edge computing approach to solve the NILM problem and a few related problems as follows. 1) We build upon the reputed seq2-point convolutional neural network (CNN) model to come up with the proposed seq2-[3]-point CNN model to solve the (home) NILM problem and site-NILM problem (basically, NILM at a smaller scale). 2) We solve the related problem of appliance identification by building upon the state-of-the-art (pre-trained) 2D-CNN models, i.e., AlexNet, ResNet-18, and DenseNet-121, which are fine-tuned two custom datasets that consist of Wavelets and short-time Fourier transform (STFT)-based 2D electrical signatures of the appliances. 3) Finally, we do some basic qualitative inference about an individual appliance's health by comparing the power consumption of the same appliance across multiple homes. Low-frequency REDD dataset is used for all problems, except site-NILM where REFIT dataset has been used. As for the results, we achieve a maximum accuracy of 94.6\% for home-NILM, 81\% for site-NILM, and 88.9\% for appliance identification (with Resnet-based model).
- Abstract（参考訳）: 非侵入負荷監視(NILM)またはエネルギー分散は、スマートホームのメインの総負荷プロファイルを考慮し、個々の家電機器の負荷プロファイルを抽出することを目的としている。
本研究は,NILM問題を解くための新しい深層学習およびエッジコンピューティング手法を提案する。
1) 提案するセク2点畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルに基づいて,提案したセク2点CNNモデルを構築し,(家庭)NILM問題とサイト-NILM問題(基本的には,小型のNILM)を解決する。
2) 2D-CNNモデル(AlexNet, ResNet-18, DenseNet-121)を用いて,ウェーブレットと短時間フーリエ変換(STFT)に基づく2D電気署名を微調整した。
3 最後に, 同一家電の電力消費を複数の家庭で比較することにより, 個々の家電の健康状態に関する基本的な質的推測を行う。
REFITデータセットが使用されているサイトNILMを除いて、低周波のREDDデータセットはすべての問題に使用される。
その結果,ホーム・NILMでは94.6\%,サイト・NILMでは81\%,アプライアンス識別では88.9\%(Resnet-based model)が得られた。
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