COLD：面向非侵入式负荷监测的并发负荷分解器
信号处理
2025-10-17 v2 机器学习
摘要
全球迈向可再生能源及能源密集型部门电气化的努力显著增加了电力需求，使能效成为关键焦点。非侵入式负荷监测（NILM）通过将总功耗分解为各电器级数据，实现对家庭用电的细致分析。本文提出 COLD（Concurrent Loads Disaggregator，并发负荷分解器），一种基于 transformer 的模型，专门设计用于应对高频数据下多设备同时工作带来的分解挑战。COLD 支持多达 42 个设备，并准确处理多达 11 个并发负荷的场景，在测试数据上取得 95% 负荷识别准确率和 82% 分解性能。此外，我们基于 UK-DALE 16 kHz 数据集引入了一个全新的全标注高频 NILM 负荷分解数据集。最后，我们分析了 NILM 模型性能随并发负荷数量增加而下降的情况。
引用
@article{arxiv.2106.02352,
title = {COLD: Concurrent Loads Disaggregator for Non-Intrusive Load Monitoring},
author = {Ilia Kamyshev and Sahar Moghimian Hoosh and Dmitrii Kriukov and Elena Gryazina and Henni Ouerdane},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.02352},
year = {2025}
}