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J-GLOBAL ID：201702268333498011   整理番号：17A1268046

非侵襲型負荷モニタリングにおける事象検出のための最適化された統計的検定【Powered by NICT】

Optimized statistical test for event detection in non-intrusive load monitoring

著者 (5件)： De Baets Leen (Department of Information Technology, Ghent University - imec, Technologiepark-Zwijnaarde 15, 9052 Ghent) ,  Ruyssinck Joeri (Department of Information Technology, Ghent University - imec, Technologiepark-Zwijnaarde 15, 9052 Ghent) ,  Develder Chris (Department of Information Technology, Ghent University - imec, Technologiepark-Zwijnaarde 15, 9052 Ghent) ,  Dhaene Tom (Department of Information Technology, Ghent University - imec, Technologiepark-Zwijnaarde 15, 9052 Ghent) ,  Deschrijver Dirk (Department of Information Technology, Ghent University - imec, Technologiepark-Zwijnaarde 15, 9052 Ghent)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EEEIC / I&CPS Europe  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 事象検出は,機器が居住環境におけるスイッチオンまたはオフした場合正確に検出する非侵入負荷の監視に重要な役割を果たしている。正確さに加えて,これらの方法は,現実の電力トレース上のロバストなことが重要である。本論文では,いくつかの最新イベント検出方法は,有効電力消費装置に起因するかなりのベース負荷時事象を見逃す可能性があることを示した。この問題を解決するために,本論文では,投票方式と既存のカイ二乗適合度検定を拡張した。さらに,ワークフローは,これらの試験パラメータを調整する効率的な方法での代理ベース最適化を用いて提案した。BLUEDデータセット上での結果は,より高いベース負荷を用いるこん跡量へ適用したときの新投票カイ二乗GOF法は,標準カイ二乗GOF試験よりも優れていることを示した。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： ベース負荷 ,  ロバスト性 ,  投票 ,  住環境 ,  検出法 ,  有効電力 ,  *最適化 ,  ワークフロー ,  電力
準シソーラス用語： 適合度 ,  侵入 ,  *統計的検定 ,  *イベント検出 ,  *非侵襲 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非侵襲 ,  モニタリング ,  事象検出 ,  最適化 ,  統計的検定