論文の概要: DualNILM: Energy Injection Identification Enabled Disaggregation with Deep Multi-Task Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14600v1
- Date: Wed, 20 Aug 2025 10:35:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.426954
- Title: DualNILM: Energy Injection Identification Enabled Disaggregation with Deep Multi-Task Learning
- Title（参考訳）: DualNILM: 深層多タスク学習による解離を可能としたエネルギー注入同定
- Authors: Xudong Wang, Guoming Tang, Junyu Xue, Srinivasan Keshav, Tongxin Li, Chris Ding,
- Abstract要約: 我々は、NILMにおけるアプライアンス状態認識と注入エネルギー識別の2つのタスク用に設計された深層マルチタスク学習フレームワークであるDualNILMを提案する。
シークエンス・ツー・ポイントとシークエンス・ツー・シーケンス戦略をTransformerベースのアーキテクチャに統合することにより、DualNILMは集約電力消費パターンにおけるマルチスケールの時間依存性を効果的に捉えることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.214665283943209
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) offers a cost-effective method to obtain fine-grained appliance-level energy consumption in smart homes and building applications. However, the increasing adoption of behind-the-meter energy sources, such as solar panels and battery storage, poses new challenges for conventional NILM methods that rely solely on at-the-meter data. The injected energy from the behind-the-meter sources can obscure the power signatures of individual appliances, leading to a significant decline in NILM performance. To address this challenge, we present DualNILM, a deep multi-task learning framework designed for the dual tasks of appliance state recognition and injected energy identification in NILM. By integrating sequence-to-point and sequence-to-sequence strategies within a Transformer-based architecture, DualNILM can effectively capture multi-scale temporal dependencies in the aggregate power consumption patterns, allowing for accurate appliance state recognition and energy injection identification. We conduct validation of DualNILM using both self-collected and synthesized open NILM datasets that include both appliance-level energy consumption and energy injection. Extensive experimental results demonstrate that DualNILM maintains an excellent performance for the dual tasks in NILM, much outperforming conventional methods.
- Abstract（参考訳）: 非侵入負荷モニタリング(NILM)は、スマートホームやビルディングアプリケーションにおいて、きめ細かい家電レベルのエネルギー消費を得るためのコスト効率の高い方法である。
しかし、ソーラーパネルや蓄電池などの後方エネルギー源の採用が増加しているため、従来のNILM法では測定データのみに依存しているため、新たな課題が生じる。
インジェクションされたエネルギーは、個々のアプライアンスのパワーシグネチャを曖昧にし、NILMの性能は著しく低下する。
この課題に対処するため、我々は、NILMにおけるアプライアンス状態認識と注入エネルギー識別の2つのタスク用に設計された深層マルチタスク学習フレームワークであるDualNILMを紹介した。
Transformerベースのアーキテクチャでシーケンス・ツー・ポイントとシーケンス・ツー・シーケンスの戦略を統合することで、DualNILMは集約電力消費パターンにおけるマルチスケールの時間的依存関係を効果的にキャプチャし、正確なアプライアンス状態認識とエネルギー注入の識別を可能にする。
我々は,家電レベルのエネルギー消費とエネルギー注入の両方を含むオープンNILMデータセットを用いて,DualNILMの検証を行う。
DualNILMはNILMの2つのタスクに対して優れた性能を維持しており、従来の手法よりもはるかに優れていた。
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