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Original title:
Appliance Event Detection for Non-Intrusive Load Monitoring in Complex Environments
Translated title:
Geräteeventerkennung für Nicht-Invasive Lastüberwachung in komplexen Umgebungen
Author:
Haq, Anwar Ul
Year:
2018
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Informatik
Advisor:
Jacobsen, Hans-Arno (Prof. Dr.)
Referee:
Jacobsen, Hans-Arno (Prof. Dr.); Carle, Georg (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; ERG Energietechnik, Energiewirtschaft
Keywords:
Energy monitoring, energy data compression, high-frequency data acquisition, Hilbert-Huang transform, non-intrusive load monitoring, simultaneous event detection,
TUM classification:
WIR 523d
Abstract:
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...     »
Translated abstract:
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
Date of submission:
30.10.2018
Oral examination:
18.12.2018
File size:
9164098 bytes
Pages:
154
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20181218-1453879-1-6
Last change:
23.01.2019
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