Nghiên cứu và xây dựng chương trình giám sát tải không xâm nhập ứng dụng bộ thư viện Scikit - Learn (SKLEARN)

Tóm tắt

Những năm gần đây, giám sát sử dụng điện năng đang trở thành yếu tố then chốt trong định hướng tiết kiệm năng lượng và phát triển lưới
điện thông minh. Tuy nhiên, để giám sát và theo dõi chi tiết các phụ tải thành phần cần một lượng lớn thiết bị đo đếm, từ đó dẫn tới khó
khăn về đầu tư, triển khai và quản lý. Để giải quyết vấn đề này, giải thuật Giám sát tải không xâm nhập (NILM) ứng dụng kỹ thuật học
máy (ML) cho phép xác định phụ tải thành phần dựa trên dữ liệu đo tổng tiêu thụ điện, qua đó giảm đáng kể số lượng thiết bị đo đếm và
chi phí đầu tư. Trong bài báo này, thông qua ứng dụng các giải thuật Machine learning, nhóm nghiên cứu đã phân tích bộ dữ liệu tiêu thụ
điện năng của một căn hộ với các phụ tải tổng và thành phần đa dạng. Kết quả của bài báo đã chỉ ra những khó khăn và tiềm năng trong
việc ứng dụng học máy phân tách phụ tải thành phần từ tổng tiêu thụ điện năng