Monitoreo de Carga No Intrusivo (NILM) utilizando un Modelo de Aprendizaje Profundo con un Mecanismo de Atención basado en Transformadores y Agrupamiento Temporal
Autores: Irani Azad, Mohammad; Rajabi, Roozbeh; Estebsari, Abouzar
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Monitoreo de Carga No Intrusivo (NILM) utilizando un Modelo de Aprendizaje Profundo con un Mecanismo de Atención basado en Transformadores y Agrupamiento Temporal
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Monitoreo de carga
Gestión de energía
Modelo de aprendizaje profundo
Mecanismo de atención
Agrupación temporal
Conexiones residuales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 61
Citaciones: Sin citaciones
La monitorización de carga no intrusiva (NILM) es una técnica importante para la gestión y conservación de energía. En este artículo, se propone un modelo de aprendizaje profundo basado en un mecanismo de atención, agrupación temporal, conexiones residuales y transformadores.
Descripción
La monitorización de carga no intrusiva (NILM) es una técnica importante para la gestión y conservación de energía. En este artículo, se propone un modelo de aprendizaje profundo basado en un mecanismo de atención, agrupación temporal, conexiones residuales y transformadores.