A Learnable Image-Based Load Signature Construction Approach in NILM for Appliances Identification

计算机科学 图形 格拉米安矩阵 人工智能 变压器 签名(拓扑) 特征提取 模式识别(心理学) 残余物 机器学习 数据挖掘 电压 工程类 算法 数学 理论计算机科学 几何学 物理 电气工程 量子力学 特征向量
作者
Yusen Zhang,Hao Wu,Qing Ma,Qingrong Yang,Yiwen Wang
出处
期刊:IEEE Transactions on Smart Grid [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:14 (5): 3841-3849 被引量:6
标识
DOI:10.1109/tsg.2023.3239598
摘要

One of the tasks of Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) is load identification, which aims to extract and classify altered electrical signals after switching events are detected. In this subtask, representative and distinguishable load signatures are essential. At present, the literature approach to characterize electrical appliances is mainly based on manual feature engineering. However, the performance of signatures obtained by this way is limited. In this paper, we propose a novel load signature construction method utilizing deep learning techniques. Specifically, three learnable load signatures are presented such as Learnable Recurrent Graph (LRG), Learnable Gramian Matrix (LGM) and Generative Graph (GG). Furthermore, we test different frameworks for learning these signatures and conclude that Temporal Convolutional Networks (TCN) based on residual learning are more suitable for this work than the other schemes mentioned. The results of experiment on the PLAID datasets with submetered and aggregated, WHITED dataset and LILAC dataset confirm that our method outperforms the voltage-current trajectory, Recursive Graph and Gramian Angular Field methods in multiple evaluation metrics.
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