動態電力特徵值之區段選取與負載辨識度關係研究

Abstract

近年來隨著經濟發展，人類對於電力能源的需求日漸增加，在全球能量資源有限的情況下，若能即時掌握家中負載使用情形，適時給予用電建議，便可避免能源浪費。為了取得家中用電情形，當前研究多半從總電源取得電力資訊，經由分析辨識後給予使用者回饋，然而當前負載辨識研究大多以單一載具為主，若是針對一般家庭用戶，同時開啟或關閉多台電器是非常普遍的現象。在目前負載辨識相關研究上，多半需要多種電力特徵值輔助與長時間的資料收集，如此一來將造成冗贅資料佔據硬碟空間及資料量傳輸過大等問題。鑑此，本研究提出一負載辨識架構，分析當前智慧電錶所偵測到的電力資訊，動態決定電力特徵值區段傳輸時間，並藉由一因子隱藏馬可夫模型進行負載組合預測，結合動態電力特徵值選取機制進行最終辨識。根據實驗結果得知，多負載的辨識度可達77 49%，若在單一負載的狀況下，辨識度更高達94 59%。整體而言，總系統辨識率可達82 973%。

Date of Award	2014 Aug 4
Original language	Chinese
Supervisor	Yueh-Min Huang (Supervisor)