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An efficient algorithm for extracting appliance-time association using smart meter data

机译:使用智能电表数据提取设备时间关联的有效算法

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摘要

Demand Response (DR) programs play a significant role for developing energy management solutions. Gaining home residents trust and respecting their appliances usage preferences are essential factors for promoting these programs. Extracting resident's usage behaviour is a challenging task with the infinite massive amount of data being generated from smart meters. The main contribution of this paper is to extract temporal association patterns of energy consumption at appliance level. The proposed approach extends the Utility-oriented Temporal Association Rules Mining (UTARM) algorithm to discover appliances usage preference at a time. The results achieved from the proposed work succeeded to discover appliance-time association considering appliances usage priority as a utility factor with respect to the 24-hours of the day as a temporal partitioning factor.
机译:需求响应(DR)计划在开发能源管理解决方案中起着重要作用。获得家庭居民的信任并尊重他们的电器使用偏好是促进这些计划的重要因素。提取居民的使用行为是一项具有挑战性的任务,因为智能电表会生成无限量的数据。本文的主要贡献是提取设备级别能耗的时间关联模式。所提出的方法扩展了面向实用程序的时间关联规则挖掘(UTARM)算法,以一次发现设备的使用偏好。从提议的工作中获得的结果成功地发现了设备-时间关联,将设备使用优先级作为相对于一天中24小时的时间分配因子的效用因子。

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