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J-GLOBAL ID：201802283498391896   整理番号：18A0521264

非侵入負荷個別化のためのグラフベース信号処理アプローチ【Powered by NICT】

A graph-based signal processing approach for non-intrusive load disaggregation

著者 (3件)： Liu Xiao-feng (School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Beijing, China) ,  Zhai Ming-yue (School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Beijing, China) ,  Xie Zheng-yan (School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WiSPNET  ページ： 780-785  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： グラフに基づく信号処理(GSP)は多くの分野で使用されている新興分野である。信号フィルタリングと画像処理におけるGSPの成功した応用からインスピレーションを得る,本論文において,筆者らは,GSPが非侵襲機器負荷モニタリング(NALM)への実行可能なアプローチとして役立つことを実証した。特に,NALMは純粋にソフトウェアソリューションを通した単一機器まで家庭の総エネルギー消費を意味している。NALMは30年以上前に提案されて以来,多くの注目を得ている。しかし,多数の解が提案されているという事実にもかかわらず,のアプローチ大部分は訓練なしうまく作動できないし,定期的に再訓練を必要とする機器変動する傾向がある。本論文において,筆者らは訓練と良く実行できないことをGPS NALMアプローチを適用することにより,この課題に取り組んだ。このアルゴリズムはGSP三倍,それぞれ適応しきい値処理,信号クラスタリングと特徴マッチングを実行するためにグラフを用いた1minの分解能を持つ有効電力測定のデータセットを用いた。公的に利用可能なREDDデータセットを用いたシミュレーション結果は,NALMのためのGSPの実現可能性と可能性を示した。Copyright 2018 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： シミュレーション ,  有効電力 ,  *グラフ ,  エネルギー消費 ,  アルゴリズム ,  画像処理 ,  *信号処理 ,  フィルタリング ,  分解能 ,  クラスタ化 ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  特徴マッチング ,  非侵襲 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 遺伝子の構造と化学  (EC02020U) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 侵入 ,  個別化 ,  グラフ ,  信号処理