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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 103 - 114 (12page)
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Energy consumption feedback with an appliance-level feedback system can reduce consumption by a maximum of 12%. In this study, we proposed a data acquisition and training framework for configuring deep learning based on Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) for a personalized and appliance-level energy consumption feedback system. To construct a training dataset, an aggregation of active power data from four types of home appliances (refrigerator, induction, TV, washing machine) was performed for approximately three weeks. LSTNet was applied to extract and recognize the features of active power data and the state of each home appliance. With an accuracy metric of more than 90% of the disaggregation result, the applicability of the appliance-level active power feedback system was verified.
목차
Abstract
1. 연구배경 및 목적
2. 학습용 데이터셋 구축을 위한 가전기기 전력 데이터 측정
3. NILM 프레임워크를 위한 LSTNet
4. LSTNet 학습 및 추론 결과
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
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