A Study on Markovian and Deep Learning Based Architectures for Household Appliance-level Load Modeling and Recognition
Notice bibliographique
Résumé
The promise of non-intrusive approach of Appliance Load Monitoring (ALM) promotes the load decomposition analysis at the most disaggregated level. Accordingly, appliance-level load modeling is bolstered to provide appliance-level information and quantify energy consumption. This paper intends to investigate the proficiency of Markovian models, as the state-of-the-art and Deep Learning (DL) architectures, as the cutting-edge of machine learning methods for load modeling through disaggregation practice. Particularly, a simple Recurrent Neural Network (RNN) as a fundamental network architecture for DL is chosen, which is consistent with first-order Markovian chain assumption. A dataset with a challenging load disaggregation case is utilized for the analysis. The same learning mechanism is used to execute the training phase of both approaches, regarding a fair performance comparison. Consequently, the recognition accuracy of the algorithms is evaluated. The results demonstrate that Markov decision procedure is comparable with DL basic manner. Additionally, the paper elaborates remarks on essential prerequisites, specifically data adequacy, to provide a thorough load modeling analysis. From a practical standpoint, this work aims to pinpoint major barriers in terms of both load model construction and recognition towards actual implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».