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Originaltitel:
Appliance Event Detection for Non-Intrusive Load Monitoring in Complex Environments
Übersetzter Titel:
Geräteeventerkennung für Nicht-Invasive Lastüberwachung in komplexen Umgebungen
Autor:
Haq, Anwar Ul
Jahr:
2018
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Jacobsen, Hans-Arno (Prof. Dr.)
Gutachter:
Jacobsen, Hans-Arno (Prof. Dr.); Carle, Georg (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; ERG Energietechnik, Energiewirtschaft
Stichworte:
Energy monitoring, energy data compression, high-frequency data acquisition, Hilbert-Huang transform, non-intrusive load monitoring, simultaneous event detection,
TU-Systematik:
WIR 523d
Kurzfassung:
This work proposes, develops, and evaluates a fine-grained high-frequency data acquisition (DAQ) solution to accurately detect individual appliances from the aggregate load, even when several appliances are operating simultaneously. As most disaggregation inaccuracies stem from DAQ, we have developed a circuit-level electric appliance radar to simultaneously gather energy data at up to 250 kHz from six circuits. Similarly, a novel event detection algorithm using the Hilbert-Huang transform is pr...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit beschreibt, definiert und evaluiert ein feingranulares hoch-frequentes Datenerfassungskonzept zur Erkennung von Einzelgeräten anhand von aggregierten Lastdaten, im besonderen Fall von mehreren gleichzeitig aktiven Verbrauchern. Ein Hauptfaktor für Disagreggierungsungenauigkeiten sind die Datenerfassungsmodule, daher entwickeln wir ein Schaltkreis-basiertes Geräteradar zur simulatenen Erfassung von Energiedaten mit bis zu 250 kHz auf 6 Schaltkreisen. Weiters führen wir einen neuen Ev...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1453879
Eingereicht am:
30.10.2018
Mündliche Prüfung:
18.12.2018
Dateigröße:
9164098 bytes
Seiten:
154
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20181218-1453879-1-6
Letzte Änderung:
23.01.2019
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