Intelligenter Energiequellen-Klassifikator NILM-Methode im maschinellen Lernen

Die ILM-Methode erfordert eine Gruppe von Sensoren, die an jedem Gert angebracht sind, um Informationen ber die Lastmessung des Gerts anzuzeigen, die fr die Funktionen der Lastberwachung und Klassifizierung der Gerte verwendet werden. Die Verbindung der Sensoren mit den einzelnen Gerten ber intelligente Steckdosen ermglicht 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 Einzelgertelsung zur Kostenreduzierung zu erkennen. Mit dieser Methode kann der Status eines Haushalts in Echtzeit kontrolliert und berwacht werden, indem jedes mit seinem Smart Plug verbundene Gert erkannt wird.