論文の概要: Smart Home Energy Management: VAE-GAN synthetic dataset generator and Q-learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08885v1
• Date: Sun, 14 May 2023 22:22:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 17:40:18.421944
• Title: Smart Home Energy Management: VAE-GAN synthetic dataset generator and Q-learning
• Title（参考訳）: スマートホームエネルギーマネジメント:VAE-GAN合成データセットジェネレータとQラーニング
• Authors: Mina Razghandi, Hao Zhou, Melike Erol-Kantarci, and Damla Turgut
• Abstract要約: 本稿では,スマートホームにおけるエネルギー消費に関する時系列データを生成するための,変分自動エンコーダ生成対向ネットワーク(VAE-GAN)手法を提案する。 実世界のスマートホームデータを用いて,Qラーニングに基づくHEMSのオンラインパフォーマンスを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.995891934245334
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Recent years have noticed an increasing interest among academia and industry towards analyzing the electrical consumption of residential buildings and employing smart home energy management systems (HEMS) to reduce household energy consumption and costs. HEMS has been developed to simulate the statistical and functional properties of actual smart grids. Access to publicly available datasets is a major challenge in this type of research. The potential of artificial HEMS applications will be further enhanced with the development of time series that represent different operating conditions of the synthetic systems. In this paper, we propose a novel variational auto-encoder-generative adversarial network (VAE-GAN) technique for generating time-series data on energy consumption in smart homes. We also explore how the generative model performs when combined with a Q-learning-based HEMS. We tested the online performance of Q-learning-based HEMS with real-world smart home data. To test the generated dataset, we measure the Kullback-Leibler (KL) divergence, maximum mean discrepancy (MMD), and the Wasserstein distance between the probability distributions of the real and synthetic data. Our experiments show that VAE-GAN-generated synthetic data closely matches the real data distribution. Finally, we show that the generated data allows for the training of a higher-performance Q-learning-based HEMS compared to datasets generated with baseline approaches.
• Abstract（参考訳）: 近年、学界や産業の間で住宅の電気消費を分析し、家庭用エネルギー消費とコストを削減するためにスマートホームエネルギー管理システム(hems)を採用することへの関心が高まっている。 HEMSは、実際のスマートグリッドの統計的および機能的性質をシミュレートするために開発された。 公開データセットへのアクセスは、この種の研究において大きな課題である。 人工HEMSの応用の可能性は、合成システムの異なる動作条件を表す時系列の開発によってさらに強化される。 本稿では,家庭におけるエネルギー消費に関する時系列データを生成するための変分的自動エンコーダ生成逆ネットワーク(vae-gan)手法を提案する。 また、Qラーニングに基づくHEMSと組み合わせることで、生成モデルがどのように機能するかについても検討する。 実世界のスマートホームデータを用いて,Qラーニングに基づくHEMSのオンラインパフォーマンスを検証した。 生成したデータセットをテストするために,実データと合成データの確率分布間のKullback-Leibler(KL)偏差,最大平均差(MMD)およびワッサーシュタイン距離を測定する。 実験の結果, VAE-GAN生成合成データは実データ分布と密に一致していることがわかった。 最後に、生成したデータにより、ベースラインアプローチで生成されたデータセットと比較して、高性能なQ-ラーニングベースのHEMSのトレーニングが可能になることを示す。

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