Identification and Classification of Electrical Loads in a Norwegian Household Using Energy Disaggregation Methods of Non-Intrusive Load Monitoring.

Abstract

Formålet med denne avhandlingen er å fastslå fordelene til forbrukerne ved innføring av smart strømmålere. Et eksperiment ble utformet for å samle inn totalt forbruksdata samt individuell apparatdata i et ikke-laboratoriemiljø til opplæringsformål. Dataene som er samlet inn er formatert til å passe standarden satt av evalueringsverktøyet NILM-Eval og evaluert med tre algoritmer: Weiss, Baranski og Voss og Parson. En detaljert veiledning for oppsett av eksperiment og datastruktur er gitt for å støtte videre forskning. Resultatene viser at mulighetene for en spesifisert strømregning er tilstede, men det er behov for videre studier og en omfattende forhåndslagret signatur-database for å gjøre det mulig for forbrukerne å dra full nytte av NILM.

The purpose of this thesis is to establish the level of benefit brought to the consumers by the introduction of smart meters. An experiment was designed to collect total consumption data and individual appliance data in a non-lab environment for training purposes. The data collected is formatted to fit the standard set by the evaluation tool NILM-Eval and evaluated with three algorithms: Weiss, Baranski and Voss and Parson. A detailed guide for setting up the experiment and data structure is provided to aid further research. Results show that the possibilities for a specified electricity bill are present but in need of further studies and a substantial premade signature database to enable consumers to fully benefit from NILM.