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Non-Intrusive Load Monitoring Using Machine Learning

机译:使用机器学习的非侵入式负载监控

摘要

Embodiments implement non-intrusive load monitoring using machine learning. A trained convolutional neural network (CNN) can be stored, where the CNN includes a plurality of layers, and the CNN is trained to predict disaggregated target device energy usage data from within source location energy usage data based on training data including labeled energy usage data from a plurality of source locations. Input data can be received including energy usage data at a source location over a period of time. Disaggregated target device energy usage can be predicted, using the trained CNN, based on the input data.
机译:实施例使用机器学习实现非侵入式负载监控。可以存储训练卷积神经网络(CNN),其中CNN包括多个层,并且CNN训练以基于包括标记的能量使用数据的训练数据来预测来自源位置能量使用数据的分列的目标设备能量使用数据来自多个源位置。可以在一段时间内包括在源位置处的能量使用数据的输入数据。基于输入数据,可以使用训练的CNN来预测分类的目标设备能量使用。

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