Aplicación de una arquitectura de red neuronal para el monitoreo de carga por métodos no invasivos (NILM) utilizando ciclos de activación de artefactos eléctricos en el entrenamiento

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Con el objetivo de lograr identificar artefactos eléctricos utilizando redes neuronales a partir de una medida total de consumo de energía (técnica conocida como NILM, del inglés Non-Intrusive Load Monitoring), en el presente trabajo se plantea la evaluación de dos tipos de redes neuronales capaces...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Cocconi, Diego, Yuan, Rebeca, Mulassano, Micaela, Ferreyra, Diego
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2019
Materias:
Ciencias Informáticas
Neural nets
NILM
Consumo de Energía
ciclos de activación
aprendizaje automático
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/76969
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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