Transfer Learning for Non-Intrusive Load Monitoring

摘要 - 非侵入式负载监控（NILM）是一种仅从家庭中记录的主电源恢复源设备的技术。 NILM无法识别，因此是一个挑战问题，因为仅给出主电源的设备的推断功率值不可能是唯一的。为了缓解不可识别的问题，已经提出了将领域知识结合到NILM中的各种方法，并且在实验上有效地显示了这些方法。最近，在这些方法中，深度神经网络显示出最佳性能。可以说，最近提出的序列到点（seq2point）学习对于NILM是有希望

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