抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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負荷データ中の機器を検出する能力は,データの分解能に大きく依存する。本論文では,二次または二次粒度負荷データにおける機器の検出に多くの関連研究が存在するが,スマートメータに対する欧州連合により規定された15分粒度の負荷データにおいて,それらのフィルタポンプを通して水泳プールを検出する。著者らは,典型的な測定に基づいてフィルタポンプをモデル化し,現実世界の家庭の集約された信号からフィルタポンプの消費を抽出するためのプロトタイプのアルゴリズムを記述した。著者らは,水泳プールの存在に関する情報が利用可能な843家庭を持つデータセットに関する異なる分類器によるプール検出性能を評価した。著者らは,オフ-シェルクラシファイアを用いて68.5%の精度で94.8%の検出精度を達成した。いくつかのステップにおける時間分解能を8時間に減少させると,再現性に負の影響を与えるが,精度は同じレベルにとどまる。これらの結果は,欧州連合において法的に要求されているスマートメータデータの最小時間分解能においてもプライバシーの懸念をもたらすことを見出した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】