論文の概要: MSDC: Exploiting Multi-State Power Consumption in Non-intrusive Load Monitoring based on A Dual-CNN Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05565v1
• Date: Sat, 11 Feb 2023 01:56:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 19:58:35.938859
• Title: MSDC: Exploiting Multi-State Power Consumption in Non-intrusive Load Monitoring based on A Dual-CNN Model
• Title（参考訳）: MSDC:デュアルCNNモデルに基づく非侵入負荷モニタリングにおけるマルチステート電力消費の爆発
• Authors: Jialing He, Jiamou Liu, Zijian Zhang, Yang Chen, Yiwei Liu, Bakh Khoussainov, and Liehuang Zhu
• Abstract要約: 非侵入負荷モニタリング(NILM)は、集積電気利用信号から家電固有の電力消費に分解することを目的としている。 我々は新しいニューラルNILMモデルであるMulti-State Dual CNN(MSDC)を設計する。 MSDCは、アプライアンスの複数の状態と状態遷移に関する情報を明示的に抽出し、アプライアンスの信号の予測を制御する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.86649389838833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Non-intrusive load monitoring (NILM) aims to decompose aggregated electrical usage signal into appliance-specific power consumption and it amounts to a classical example of blind source separation tasks. Leveraging recent progress on deep learning techniques, we design a new neural NILM model Multi-State Dual CNN (MSDC). Different from previous models, MSDC explicitly extracts information about the appliance's multiple states and state transitions, which in turn regulates the prediction of signals for appliances. More specifically, we employ a dual-CNN architecture: one CNN for outputting state distributions and the other for predicting the power of each state. A new technique is invented that utilizes conditional random fields (CRF) to capture state transitions. Experiments on two real-world datasets REDD and UK-DALE demonstrate that our model significantly outperform state-of-the-art models while having good generalization capacity, achieving 6%-10% MAE gain and 33%-51% SAE gain to unseen appliances.
• Abstract（参考訳）: 非侵入負荷監視(NILM)は、集積電気利用信号を家電固有の電力消費に分解することを目的としており、ブラインドソース分離タスクの古典的な例である。 近年のディープラーニング技術の進歩を生かして,新しいニューラルNILMモデルであるMulti-State Dual CNN(MSDC)を設計する。 以前のモデルとは異なり、MSDCはアプライアンスの複数の状態と状態遷移に関する情報を明示的に抽出し、アプライアンスの信号の予測を制御する。 より具体的には、状態分布を出力するCNNと、各状態のパワーを予測するCNNという、二重CNNアーキテクチャを採用しています。 条件付きランダムフィールド(CRF)を用いて状態遷移をキャプチャする新しい手法が発明された。 REDDとUK-DALEの2つの実世界のデータセットによる実験により、我々のモデルは高度な一般化能力を持ちながら最先端モデルよりも優れており、6%～10%のMAEゲインと33%～51%のSAEゲインを達成した。

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