文献

J-GLOBAL ID：201802278532224300   整理番号：18A0269923

非侵襲的負荷モニタリングにおける既知の状態遷移モデルから生じる配列のための誤り訂正フレームワーク【Powered by NICT】

An error correction framework for sequences resulting from known state-transition models in Non-Intrusive Load Monitoring

著者 (2件)： Giri Suman (Department of Civil and Environmental Engineering, Carnegie Mellon University, 5000 Forbes Avenue, Pittsburgh, PA, USA) ,  Berges Mario (Department of Civil and Environmental Engineering, Carnegie Mellon University, 5000 Forbes Avenue, Pittsburgh, PA, USA)
資料名： Advanced Engineering Informatics  (Advanced Engineering Informatics)
巻： 32  ページ： 152-162  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0593A  ISSN： 1474-0346  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 建築その構成電気負荷への全電力消費を分解に利用される技術の非侵襲的負荷モニタリング(NILM)が最近研究コミュニティの関心,部分的に世界的なスマートメータリング技術の展開を受けている。事象ベースNILMアプローチ(すなわち,電力時系列をセグメント化し,電気器具の操作と各セグメントを最初に基づいている)は一般的に実施した解決策であるが,データ処理パイプラインによる誤差の伝搬する傾向がある。エネルギー推定(プロセスの最終段階)の間,セグメンテーション,特徴抽出と分類(事象ベースアプローチに典型的に存在する他の段階)生じる誤差を説明するためにする必要がある多くの補正。エネルギー推定のためのロバストなフレームワークは,装置で発生する種々の状態遷移を(1)モデルに分類からのラベルを使用すべきである(2)抽出されたモデルを破る事象ラベルを補正することにより,誤分類を説明するおよび(3)時間の期間の家電製品で消費するエネルギーを精密に推定できる。本論文では,有限状態機械(FSM)により生成される定常時系列に着目し,配列における誤差を補正する誤り訂正アルゴリズムを提案することにより,第二の問題を解決し誤差はFSMを破る状態遷移として定義される。模擬データに提案フレームワークを評価し,それがエネルギー推定誤差を改善することを見出した。はさらに19住宅から収集した43機器からのデータにそれを試験し,フレームワークは19機器における補正の場合と比較してない場合エネルギー推定における誤差を改善し,葉17機器変化し,6機器にわずかに負の影響をもつことを見出した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  電力 ,  データ処理 ,  家庭電器 ,  *誤り訂正 ,  有限状態機械 ,  アルゴリズム ,  電力消費 ,  ロバスト性 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  *状態遷移 ,  スマートメータリング ,  *状態遷移モデル ,  *非侵襲 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： NILM ,  非侵襲的負荷モニタリング ,  エネルギー管理 ,  エネルギー効率 ,  エネルギー推定

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非侵襲的 ,  モニタリング ,  状態遷移モデル ,  誤り訂正 ,  フレームワーク