近い将来、負荷の識別を実行し、NILMTKインストールパッケージを見つけて、プロセスを慎重に記録する必要があります。
（1）Windowsのインストール
Anacondaがこのマシンにインストールされ、環境はPython3で、NILMTKパッケージのプロジェクトアドレスはhttps://github.com/nilmtk/nilm_metadata/です。まず、gitコマンドをインストールしてgitリソースをダウンロードする必要があります。
a、nilmtkをダウンロード
git clone https://github.com/nilmtk/nilmtk.gitディレクトリにnilmtkフォルダーがあり、setup.pyファイルがあります。
このディレクトリに切り替えてインストールすると、コマンドは次のようになります。
pyhthon setup.py develop実装の結果は次のとおりです。
b。nilmtk-metadataをダウンロードします
git clone https://github.com/nilmtk/nilm_metadata/ディレクトリにnilmtk-metadataフォルダーがあり、setup.pyファイルがあります。
このディレクトリに切り替えてインストールすると、コマンドは次のようになります。
pyhthon setup.py develop結果：
c。テスト結果
1）出力ピップリストテスト
2）ノーズテスト
注意：1。nilm-metadataのみをインストールする場合は、nosetestsでテストすることもできますが、pythonステートメントでテストすることはできません。両方のパッケージをインストールする必要があります！
（2）REDDデータセット形式の変換
REDDは、Reference Energy Disaggregation Data Set（Reference Energy Disaggregation Data Set）の略です。マサチューセッツ工科大学（MIT）は、数週間で6つの異なる世帯のエネルギー消費データと2つの世帯の主要なエネルギー消費機器の高周波電流/電圧データを含むREDDデータセットをリリースしました。
nilmatはH5フォーマットをサポートするファイルであり、ダウンロードしたデータセットをフォーマットする必要があります。
from nilmtk.dataset_converters import convert_redd
convert_redd(r'C:\Users\admin\Anaconda3\nilm_metadata\low_freq',r'C:\Users\admin\Anaconda3\nilm_metadata\low_freq\redd_low_new.h5')
結果：
インストール後、nilmtkはdataset_convertersが存在しないことを確認し、フォルダー内で./nilmtk/nilmtkの下に対応するpyファイルがあることを発見しました。したがって、nilmtk.dataset_converters importconvert_reddからnilmtk.nilmtk.dataset_convertersimportに変更できます。 convert_reddは、この対応するパッケージのファイルも変更する必要があります。
データを読み取るときに、関数がエラーを報告し、PyCharm環境で構成および実行されました！あなたはブログを参照することができます：https：//blog.csdn.net/wwb1990/article/details/103905371
データセットのダウンロード：
英国デール：https：//data.ukedc.rl.ac.uk/browse/edc/efficiency/residential/EnergyConsumption/Domestic