論文の概要: Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) using Deep Neural Networks: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05017v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 08:11:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 15:33:48.799516
• Title: Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) using Deep Neural Networks: A Review
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いたnon-intrusive load monitoring(nilm)のレビュー
• Authors: Mohammad Irani Azad, Roozbeh Rajabi, Abouzar Estebsari
• Abstract要約: 非侵入負荷監視(Non-Inrusive Load Monitoring, NILM)は、総エネルギー消費プロファイルを個々の機器負荷プロファイルに分解する手法である。 機械学習やディープラーニングを含む様々な手法がNILMアルゴリズムの実装と改善に用いられてきた。 本稿では, 深層学習に基づく最近のNILM手法を概観し, 住宅負荷の最も正確な方法を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Demand-side management now encompasses more residential loads. To efficiently apply demand response strategies, it's essential to periodically observe the contribution of various domestic appliances to total energy consumption. Non-intrusive load monitoring (NILM), also known as load disaggregation, is a method for decomposing the total energy consumption profile into individual appliance load profiles within the household. It has multiple applications in demand-side management, energy consumption monitoring, and analysis. Various methods, including machine learning and deep learning, have been used to implement and improve NILM algorithms. This paper reviews some recent NILM methods based on deep learning and introduces the most accurate methods for residential loads. It summarizes public databases for NILM evaluation and compares methods using standard performance metrics.
• Abstract（参考訳）: 需要側の管理が住宅の負荷を増加させている。 需要対応戦略を効率的に適用するためには,各種家電製品のエネルギー消費への貢献を定期的に観察することが不可欠である。 非侵入型負荷モニタリング(non-intrusive load monitoring, nilm)は、家庭内のエネルギー消費プロファイルを個々の家電負荷プロファイルに分解する方法である。 需要側管理、エネルギー消費モニタリング、分析に複数の応用がある。 機械学習やディープラーニングを含む様々な手法がNILMアルゴリズムの実装と改善に用いられてきた。 本稿では, 深層学習に基づく最近のNILM手法を概観し, 住宅負荷の最も正確な方法を紹介する。 NILM評価のための公開データベースを要約し、標準的なパフォーマンス指標を用いた手法を比較する。

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