电采暖负荷分解的贝叶斯模型
信号处理
2020-11-12 v1 机器学习
摘要
智能电表的采用是欧洲向智慧能源转型道路上的一个重要里程碑。法国居民部门约占电力消耗的 35\%，其中 40\%（INSEE）的家庭使用电采暖。已部署的 Linky 智能电表数量预计在 2021 年达到 3500 万。在本稿件中，我们分析了 676 户家庭、观测期至少 6 个月的数据，这些家庭具有如建造年份和采暖类型等元数据，并提出一种以温度为条件的用电量的贝叶斯模型，该模型能够以无监督方式将采暖分量从电力负荷曲线中分解出来。本质上，该模型是分段线性模型的混合，其特征是具有一个温度阈值，低于该阈值时我们允许两种模式的混合来表示离家/在家的潜在状态。
引用
@article{arxiv.2011.05674,
title = {Bayesian model of electrical heating disaggregation},
author = {François Culière and Laetitia Leduc and Alexander Belikov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.05674},
year = {2020}
}
备注
5th International Workshop on Non-Intrusive Load Monitoring (NILM 2020)