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J-GLOBAL ID：201702243161273338   整理番号：17A1641156

和へのK制約による非負行列因数分解を用いた非侵襲的エネルギー分解【Powered by NICT】

Non-Intrusive Energy Disaggregation Using Non-Negative Matrix Factorization With Sum-to-k Constraint

著者 (4件)： Rahimpour Alireza (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, Knoxville, TN, USA) ,  Qi Hairong (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, Knoxville, TN, USA) ,  Fugate David (Computing and Computational Sciences Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA) ,  Kuruganti Teja (Computing and Computational Sciences Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA)
資料名： IEEE Transactions on Power Systems  (IEEE Transactions on Power Systems)
巻： 32  号： 6  ページ： 4430-4441  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0872B  ISSN： 0885-8950  CODEN： ITPSEG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エネルギー分解または非侵襲型負荷モニタリングは,それぞれデバイスに計を設置することなしに単一測定点で凝集した信号をモニタリングすることによってデバイスレベルのエネルギー消費情報を抽出する問題を検討した。エネルギー解離は源分離問題として定式化でき,凝集した信号を行列因数分解フレームワークにおける基底ベクトルの線形結合として表現した。本論文では,和にK制約非負行列因子分解(S2K NMF)に基づくアプローチを提案した。和にK制約と非負制約を課すことにより,S2K NMFである複雑な混合物からの知覚的に意味のある源を効果的に抽出することができた。提案したアルゴリズムの強度は,二組の実験:住宅スマートホームにおけるエネルギー分解により実証した暖房,換気,空調成分,Oak Ridge国立研究所で維持された産業用建築物テストベッドにおけるエネルギーモニタリング。広範な実験結果は,最新の分解に基づく分解アルゴリズムと比較して,S2K NMFの優れた性能を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  エネルギー消費 ,  換気 ,  定式化 ,  空気調和
準シソーラス用語： テストベッド ,  スマートホーム ,  線形結合 ,  基底ベクトル ,  *行列因数分解 ,  *非侵襲 ,  *非負行列因子分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 制約 ,  非負行列因数分解 ,  非侵襲的 ,  エネルギー ,  分解