Electrical Appliances Signature Detection using Machine Learning Techniques
Creators: name: Αμοιρίδης, Δημήτριος Ηλία
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Υπογραφή
Ηλεκτρικές Συσκευές
Machine Learning
Signature
Electrical Appliances

description: Μία από τις πλέον αναπτυσσόμενες βιομηχανίες υπηρεσιών σήμερα είναι ο ενεργειακός τομέας. Οι πάροχοι ηλεκτρικής ενέργειας, εκτός από τον μηνιαίο λογαριασμό ηλεκτρικής ενέργειας, έχουν αρχίσει να προσφέρουν μια σειρά από χρήσιμες υπηρεσίες για να αυξήσουν την ευαισθητοποίηση των πελατών τους για την ενεργειακή απόδοση και τις μειώσεις των εκπομπών. Μια από τις πιο διαδεδομένες νέες ενεργειακές υπηρεσίες είναι η κατανομή της συνολικής ημερήσιας, εβδομαδιαίας ή μηνιαίας κατανάλωσης μιας εγκατάστασης σε συγκεκριμένες οικιακές συσκευές. Κατ 'αυτόν τον τρόπο, κάθε πελάτης λαμβάνει λεπτομερή κατάλογο της ενέργειας που καταναλώνεται κατά τη διάρκεια της προαναφερθείσας χρονικής περιόδου με βάση τις δραστηριότητες που πραγματοποιούνται εντός της εγκατάστασης, όπως η ψύξη, η θέρμανση, η διασκέδαση κλπ.. Έτσι, οι καταναλωτές είναι σε θέση να λάβουν δράση για τη μείωση της κατανάλωσής τους και, κατά συνέπεια, των λογαριασμών τους (π.χ. αντικατάσταση των παλιών συσκευών τους με νέες, πιο αποδοτικές, πιο ορθολογική χρήση των συσκευών υψηλής τεχνολογίας κλπ.) μελετώντας και κατανοώντας τον τρόπο κατανομής της κατανάλωσης. Σκοπός της παρούσας εργασίας είναι να καθορίσει και να εφαρμόσει μια μεθοδολογία για την αναγνώριση της υπογραφής κατανάλωσης των οικιακών συσκευών με τη χρήση τεχνικών Μηχανικής Μάθησης. Για το σκοπό αυτό, δεδομένα μετρήσεων από διάφορες οικιακές συσκευές συλλέγονται χρησιμοποιώντας έξυπνους μετρητές, τα οποία είναι ικανά να μετρήσουν ηλεκτρικά χαρακτηριστικά όπως ενεργή και άεργος ισχύς, το ρεύμα και η τάση. Ταυτόχρονα, καταγράφονται μερικά πρόσθετα χαρακτηριστικά όπως η ώρα της ημέρας, η ημέρα της εβδομάδας, η θερμοκρασία κλπ. Μελετάται και συγκρίνεται ένα σύνολο μεθόδων Μηχανικής Μάθησης, με στόχο να διερευνηθεί ποια είναι η καταλληλότερη μέθοδος για τη δημιουργία μοντέλων συσκευών που αναγνωρίζουν και κατηγοριοποιούν τις συσκευές μεταξύ τους. Η ανάλυση διεξάγεται χρησιμοποιώντας μεθόδους Βαθιάς Μάθησης και πιο συγκεκριμένα Κλειστά Επαναλαμβανόμενα Νευρωνικά Δίκυτα. Με την ανάλυση των δεδομένων, κάθε συνδεδεμένη συσκευή αναγνωρίζεται μέσω ταξινόμησης που εφαρμόζεται για την ανίχνευση μοτίβων που αποτελούν μέρος της υπογραφής των συσκευών. Τα μοντέλα παρέχουν όλες τις απαραίτητες πληροφορίες που χρειάζονται για να κατανοήσουν την τελική χρήση της συσκευής και τη συμπεριφορά κατανάλωσης. Το αποτέλεσμα αυτής της μελέτης είναι άμεσα εφαρμόσιμο στο Διαδίκτυο των Πραγμάτων, καθώς η εφαρμογή του αλγορίθμου μπορεί να ενσωματωθεί σε έξυπνους πράκτορες, οι οποίοι μπορούν να στέλνουν έξυπνες ειδοποιήσεις στους χρήστες, καθώς και να λαμβάνουν αυτόνομες αποφάσεις. Επιπλέον, οι πιθανοί χρήστες θα είναι σε θέση να πάρουν χρήσιμα αναλυτικά γεγονότα αφού αναλύσουν τα αποτελέσματα προκειμένου να βελτιστοποιήσουν το ενεργειακό τους αποτύπωμα.
description: One of the most growing service industries nowadays is the energy sector. Electricity providers, in addition to the monthly electricity bill, have begun to offer a range of useful services to increase their customers’ awareness for energy efficiency and emissions reductions. One of the most widespread new energy services is the disaggregation of total daily, weekly or monthly consumption of an installation to specific household appliances. In this way, each customer receives a detailed list of the energy consumed during the aforementioned period of time based on the activities taking place inside the installation, such as refrigeration, space heating, entertainment etc. Thus, consumers are able to take action towards reducing their consumption and, consequently, their bills (e.g. replacing their old appliances with new, more efficient ones, make more rational use of high-end appliances and so on) via studying and understanding the way consumption is divided. The purpose of this thesis is to define and implement a methodology for identifying the consumption signature of household appliances using Machine Learning techniques. To this end, measurement data sets from various domestic appliances are collected using smart plugs, which are capable of metering electrical characteristics such as active and reactive power, current and voltage. At the same time, some additional features such as time of the day, day of the week, temperature, etc. are recorded per use. A set of Machine Learning methods are examined and compared, aiming to investigate which is the most appropriate method for the creation of appliance models that can recognize and differentiate the appliances from one another. The analysis is conducted using Deep Learning methods and more specifically Gated Recurrent Neural Networks. By analyzing the data, each connected appliance is identified through classification which is applied in order to detect patterns that are part of the appliances’ signature. The models provide all the necessary information needed to help comprehend the appliance’s end use and consumption behavior. The outcome of this study is directly applicable to the Internet of Things, since the implementation of the algorithm can be integrated into smart agents, which can send intelligent alerts to users, as well as make autonomous decisions. Additionally, potential users will be able to get useful analytical facts after analyzing the results in order to optimize their energy footprint.
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)