Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Algorithmic Detection of Home Appliances from Smart Meter Data. Proof-of-concept implementation of Energy Disaggregation algorithms based on data generated from smart meters

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Sebastian Schaal
ISBN: 9783639858464
Год издания: 2015
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 60
Издательство: AV Akademikerverlag
Цена: 17885 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 150533
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Reducing the overall energy waste is one of the most pressing challenges of mankind. The energy consumption of individuals can be reduced by providing them with information about the consumption of single appliances in their household. The field of Non-intrusive Appliance Load Monitoring or Energy Disaggregation detects single devices from aggregated loads. Smart meters provide an easy solution to extract momentary values of the device-aggregated energy consumption for further processing. This publication summarizes a proof-of-concept implementation from data extraction via standard smart meters to the detection of appliances of interest (AOIs). Data extraction is based on a low cost hardware with an extraction computer script. The developed disaggregation algorithms were trained with device parameters to detect three AOIs: freezer, dishwasher, and dryer. Through the generality of the concept, the algorithms could be trained to detect other appliance models or classes. Leveraging standard interfaces, the implementation could be reproduced in different households with an installed standard smart meter.
Ключевые слова: NALM, NILM, NIALM, Energy Disaggregation, Smart Meter, Load Monitoring, Data Processing, Matlab, Smart Energy, Smart Grid