Deep Learning Applications in non-intrusive load monitoring
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.1/18761 |
Resumo: | Within the frame of the project Non-Intrusive Load Monitoring for Intelligent Home Energy Management Systems, this work will present a deep learning application in non-intrusive load monitoring on a case study in a residential home in in Gambelas, Faro in the Algarve region south of Portugal. This work has for a goal to detect type 2 appliances in different houses. For the sake of this study, two models will be trained: - Convolutional Neural Network - Long Short-term Memory Recurrent Neural Network on three datasets: - UKDale - REDD - Data from the Portuguese private residential house from the project NILM for IHEMS. |
id |
RCAP_f0f834a701e021721b63df2d1e066caa |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sapientia.ualg.pt:10400.1/18761 |
network_acronym_str |
RCAP |
network_name_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository_id_str |
7160 |
spelling |
Deep Learning Applications in non-intrusive load monitoringNILMCNNLSTMUKDaleREDDNILM for IHEMSDomínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e TecnologiasWithin the frame of the project Non-Intrusive Load Monitoring for Intelligent Home Energy Management Systems, this work will present a deep learning application in non-intrusive load monitoring on a case study in a residential home in in Gambelas, Faro in the Algarve region south of Portugal. This work has for a goal to detect type 2 appliances in different houses. For the sake of this study, two models will be trained: - Convolutional Neural Network - Long Short-term Memory Recurrent Neural Network on three datasets: - UKDale - REDD - Data from the Portuguese private residential house from the project NILM for IHEMS.No âmbito do projeto Monitorização de Carga Não Intrusiva para Sistemas Inteligentes de Gestão de Energia Doméstica, este trabalho apresentará uma aplicação de aprendizagem profunda na monitorização de carga não intrusiva num estudo de caso numa casa residencial em Gambelas, Faro na região sul do Algarve de Portugal. Este trabalho tem por objetivo detectar eletrodomésticos tipo 2 em diferentes residências. Para fins deste estudo, dois modelos serão treinados: - Rede Neural Convolucional - Rede Neural Recorrente de Memória Longa de Curto Prazo em três conjuntos de dados: - UKDale - REDD - Dados da habitação privada portuguesa do projecto NILM para IHEMS.Ruano, A. E.SapientiaGaimes, Yousra2023-01-09T11:08:21Z2022-02-172022-02-17T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.1/18761TID:203012046enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-24T10:31:06Zoai:sapientia.ualg.pt:10400.1/18761Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T20:08:29.713027Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Deep Learning Applications in non-intrusive load monitoring |
title |
Deep Learning Applications in non-intrusive load monitoring |
spellingShingle |
Deep Learning Applications in non-intrusive load monitoring Gaimes, Yousra NILM CNN LSTM UKDale REDD NILM for IHEMS Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias |
title_short |
Deep Learning Applications in non-intrusive load monitoring |
title_full |
Deep Learning Applications in non-intrusive load monitoring |
title_fullStr |
Deep Learning Applications in non-intrusive load monitoring |
title_full_unstemmed |
Deep Learning Applications in non-intrusive load monitoring |
title_sort |
Deep Learning Applications in non-intrusive load monitoring |
author |
Gaimes, Yousra |
author_facet |
Gaimes, Yousra |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Ruano, A. E. Sapientia |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Gaimes, Yousra |
dc.subject.por.fl_str_mv |
NILM CNN LSTM UKDale REDD NILM for IHEMS Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias |
topic |
NILM CNN LSTM UKDale REDD NILM for IHEMS Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias |
description |
Within the frame of the project Non-Intrusive Load Monitoring for Intelligent Home Energy Management Systems, this work will present a deep learning application in non-intrusive load monitoring on a case study in a residential home in in Gambelas, Faro in the Algarve region south of Portugal. This work has for a goal to detect type 2 appliances in different houses. For the sake of this study, two models will be trained: - Convolutional Neural Network - Long Short-term Memory Recurrent Neural Network on three datasets: - UKDale - REDD - Data from the Portuguese private residential house from the project NILM for IHEMS. |
publishDate |
2022 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2022-02-17 2022-02-17T00:00:00Z 2023-01-09T11:08:21Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10400.1/18761 TID:203012046 |
url |
http://hdl.handle.net/10400.1/18761 |
identifier_str_mv |
TID:203012046 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação instacron:RCAAP |
instname_str |
Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
instacron_str |
RCAAP |
institution |
RCAAP |
reponame_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
collection |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1799133331384696832 |