Semisupervised refrigeration plant cooling disaggregation by means of deep neural network ensemble
Visualitza/Obre
08781335.pdf (1,171Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/170734
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2019
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The awareness of the energy usage has become a recurrent topic during the last decades. Identifying the end-use energy of each individual device can lead to a substantial improvement in efficiency and fault detection. The cost of instrumentation and especially the ones which involve fluids, makes the monitoring unfeasible. Hereby, the necessity of Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) techniques has increased in order to avoid the aforementioned associated costs. In this paper, the cooling power of a refrigeration plant is disaggregated to identify the cooling power spent in each compartment. A data-driven methodology based on a semisupervised deep neural network ensemble is presented, which takes advantage of the data acquired from the typical installed sensors in a refrigeration plant. The proposed strategy is able to disaggregate accurately the cooling power without the necessity of introducing any additional sensing device in the installation. The proposed methodology is validated with a test bench simulation and also with real refrigeration plant data.
CitacióCirera, J. [et al.]. Semisupervised refrigeration plant cooling disaggregation by means of deep neural network ensemble. A: IEEE International Symposium on Industrial Electronics. "2019 IEEE 28th International Symposium on Industrial Electronics: proceedings: Vancouver, BC, Canada: 12-14 June, 2019". Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2019, p. 1761-1766.
ISBN978-1-7281-3667-7
Versió de l'editorhttps://ieeexplore.ieee.org/document/8781335
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
08781335.pdf | 1,171Mb | Accés restringit |