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非侵入式负载监控框架 日期： 2015年4月 作者： 蒂博·拉夫里尔（Thibaut Lavril） 版本： 2.0 目的 基于事件检测实现非侵入式负载监视（NILM）的框架。 该框架实现了Hart在[1]中开发的算法和方法。 NILM的目标是将家庭的总消费分解为单独的电器消费（冰箱，空调等）。 为此，使用了机器学习技术（主要是无监督学习）。 算法概述 该算法由不同的步骤组成： 数据加载和预处理：将电表数据（例如，智能电表在不同相位上测得的功率）加载到内存中并进行预处理（采样率，缺失值，离群值）。 事件检测：事件是设备状态变化可能导致的总消耗量变化。 可以通过不同的信号处理算法来检测事件。 事件的聚类：检测到的事件是聚类的，例如，我们尝试将可能来自同一设备状态更改的事件分组在一起。 在那里采用无监督的机器学习算法。 设备建模：利用获得的集群和时间序列分析，构建设备模型。

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Kdyby / ElasticSearch 该软件包已被放弃，不再维护。 作者建议改用软件包。

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