前もって言う
この記事では主に、非侵入的負荷識別の分野で使用されている現在の公開データ セット、ツールなどを紹介します。論文や具体的なコード実装を読む必要がある場合は、前の記事を参照してください。
また、すべてのデータセットを使用したわけではなく、UK-DALE しか使用したことがないため、他のデータセットをどのように扱うかわかりません。！！！！！！！！！！！！！！！
ただし、実践的な能力が十分でない場合は、次のことを検討できます。
1. nilmtk ツールキットを直接使用する
ます以下に最も一般的なものをいくつか示します
更新日：2023年5月9日 22時36分45秒
公開データセット:
1.REDD（The Reference Energy Disaggregation Data Set） （常用）
ID:レッド
パスワード:エネルギーを分解する
2. AMPds (一般的に使用される)
nilmtkに付属のコンバータはAMPds R2013バージョンに対応しています
それ以外にも
AMPds2: Minutely Power データセットの年鑑 (バージョン 2)
3. CER_電気_データ
4. Umass スマート データ セット
5. REFIT （一般的に使用）
最も細かい粒度、8秒レベル
6.ベッドへ
7.グリーン
8.電力負荷図
OEDI: 米国のすべての TMY3 拠点の商業および住宅の時間当たり負荷プロファイル
欠けている点はありません
9. UK-DALE（一般的に使用）
英国国内家電レベル電力 (UK-DALE) データセット | ジャック・ケリー
https://data.ukedc.rl.ac.uk/browse/edc/efficiency/residential/EnergyConsumption/domestic
3つのバージョンがあります
10.ECOデータセット
11.HES（家庭用電力調査）
12.トレースベース データ セット
GitHub - areinhardt/tracebase: トレースベースのアプライアンスレベルの消費電力データセット
13.エナートーク
https://www.nature.com/articles/s41597-019-0212-5
前処理および視覚化コード: GitHub - ch-shin/ENERTALK-dataset: ENERTALK データセット、韓国の 22 戸の 15 Hz 電力消費データ
14.ブルード
非侵入的負荷分解のためのBLUEDデータセット_Alex Ching Hoのブログ-CSDNブログ_bluedデータセット
15.トゥエルブ
DEDDIAG、ドイツの個々の家電製品の国内電力需要データセット
16.PLAID（よく使われる）
プレイド2018:プレイド2018
チェック柄 2017: チェック柄 2017
チェック柄 2014: チェック柄 2014
17.MORED: モロッコの建物の電力消費データセット
https://github.com/MOREDataset/MORED
論文:https://www.mdpi.com/1996-1073/13/24/6737
18. 5 軒の住宅の電力追跡: iHomeLab RAPT データセット
論文:データ | 無料の全文 | 5 軒の住宅の住宅電力トレース: iHomeLab RAPT データセット
前処理コード: https://github.com/ihomelab/RAPT-dataset
データセット: 5 軒の住宅の電力追跡: iHomeLab RAPT データセット | ゼノド
19.FIRED: 完全にラベル付けされた高周波電力分解データセット
紙:焼きました | エネルギー効率の高い建物、都市、交通システムに関する第 7 回 ACM 国際会議の議事録
20.RAE:スマートグリッドメーターデータ分析のための熱帯雨林オートメーションエネルギーデータセット
pdf:データ | 無料の全文 | RAE: スマート グリッド メーター データ分析のための熱帯雨林オートメーション エネルギー データセット
GitHub - smakonin/RAE.dataset: Rainforest Automation Energy Dataset (RAE データセット) のスクリプト
21.COOLL:Controlled On/Off Loads Library、機器識別用の高サンプリング電気信号の公開データセット
リンクなし。
22.IAWE:環境水とエネルギーに関するインドのデータセット
合成データセット:
ここでの電力データは、その名のとおり、上記の電力メーターで収集されるデータとは異なり、人工的に合成されたものであり、一般的には拡張データセットとして使用されます。
1.小屋
商業ビル向けのシミュレートされた高周波エネルギー分解データセット
2. SynD（NILM の合成エネルギー消費データセット）
コード: GitHub - klemenjak/SynD: 非侵入的負荷監視のための合成エネルギー消費データセット
pdf:家庭における非侵入型負荷監視のための合成エネルギー データセット | 科学的データ
3.スマートシム
エネルギー分析用のデバイス正確なスマート ホーム シミュレーター
GitHub - 持続可能なコンピューティングラボ/スマートシム
4.非侵入型負荷監視を使用したデバイスフリーのユーザーアクティビティ検出: ケーススタディ
pdf: https://www.areinhardt.de/publications/2020/Reinhardt_DFHS_2020.pdf
コード: GitHub - klemenjak/antgen: AMBAL ベースの NILM トレース ジェネレーター (NILMTK 用)
負荷分散のパフォーマンスはデータの特性にどのように依存しますか? ベンチマーク調査からの洞察。 （2020年）。PDF: https://www.areinhardt.de/publications/2020/Reinhardt_eEnergy_2020.pdf
ツール (フレームワーク、データセット変換ツールなど):
NILM-TK は、非侵入型負荷モニタリング用のオープンソース ツールキットであり、エネルギー分解アルゴリズムを再現可能な方法で比較するために特別に設計されており、Jack Kelly らが作成したツールキットです。
論文アドレス: NILMTK | 未来エネルギーシステムに関する第 5 回国際会議議事録
NILMTK:
コード: GitHub - nilmtk/nilmtk: 非侵入型負荷監視ツールキット (nilmtk)
ドキュメント: NILMTK ドキュメント
エネルギー分解タスクのためのすべての最先端のアルゴリズム
GitHub - nilmtk/nilmtk-contrib
非侵入型負荷監視アルゴリズムの評価フレームワーク
https://github.com/beckel/nilm-eval
NILM評価指標に関する関連論文
《非侵入型負荷監視における機械学習モデルの移行可能性を評価する指標について》
《非侵入型負荷モニタリングのための機械学習アプローチ: 定性的比較から定量的比較へ、人工知能レビュー》
NILM の機能選択関連論文
《NILMにおける機器分類のための包括的な機能選択》
DOI：10.1016/j.enbuild.2017.06.042
コード:https://github.com/18D070001/Electrical-Devices-Identification-Model
NILM の拡張応用例:
一人暮らし高齢者の見守り：
《非侵入型負荷モニタリングによる高齢者の人間活動の評価》
DOI：10.3390/s17020351
電力データセンシングによる持続可能な在宅介護見守りシステム | IEEE ジャーナルと雑誌 | IEEE エクスプロア
NILM を使用して家庭での活動の認識を実現します。
サンプリング周波数はさまざまな高調波特性に対応します
住宅用スマートメーターデータを活用した非侵入型負荷監視と日常生活活動の分類 | IEEE ジャーナルと雑誌 | IEEE エクスプロア