Resilient Event Detection Algorithm for Non-Intrusive Load Monitoring Under Non-Ideal Conditions Using Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
Event detection is critical in a non-intrusive load monitoring (NILM) solution. NILM is essential for the implementation of some demand-side management (DSM) techniques. This article proposes an event detection algorithm based on reinforcement learning for NILM purposes (RLNILM). The proposed method employs a number of simpler traditional event detection algorithms, e.g., LLR voting, or SWDC, to train the RLNILM agent through a feedback system that separates the RLNILM agent from directly accessing consumers' data. The performance of the proposed RLNILM method is validated using the real-world data from the iAWE dataset under ideal and non-ideal conditions. Four test scenario groups include cases where the frequency, input electric signals, or access to crucial grid information varies significantly. In all scenarios, the RLNILM agent outperforms traditional event detection algorithms used in the feedback system. The results show not only the proposed architecture increases the cyber security of the customers connected to NILM services, but also it improves the performance of real-time event detection algorithms in non-ideal grid conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».