Intelligenter Energiequellen-Klassifikator NILM-Methode im maschinellen Lernen
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Die ILM-Methode erfordert eine Gruppe von Sensoren, die an jedem Ger酹 angebracht sind, um Informationen er die Lastmessung des Ger酹s anzuzeigen, die f die Funktionen der Lasterwachung und Klassifizierung der Ger酹e verwendet werden. Die Verbindung der Sensoren mit den einzelnen Ger酹en er intelligente Steckdosen erm鐷licht genauere Messungen als das NILM-System. Der Nachteil des ILM-Systems sind seine Kosten, die aufgrund der komplizierten Installation und der zahlreichen Sensorkonfigurationen als sehr hoch angesehen werden. In der Forschung wird der ILM-Ansatz als Middleware auf Atlas- und OSGi-Plattformen verwendet, die implementiert wurden, um eine Einzelger酹el飉ung zur Kostenreduzierung zu erkennen. Mit dieser Methode kann der Status eines Haushalts in Echtzeit kontrolliert und erwacht werden, indem jedes mit seinem Smart Plug verbundene Ger酹 erkannt wird.
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