用于非侵入性负载监测(NILM)的深度神经网络(DNN)方法

用于非侵入性负载监测(NILM)的深度神经网络(DNN)方法

应用领域:先进制造与自动化

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国家/地区

东南亚

行业领域

先进制造与自动化

简介

该技术是一种用于住宅和工业能源管理的神经网络解决方案。它利用时间序列预测工具预测负荷、可再生能源发电和电价,而无需昂贵的分计量设备。它以强化学习算法为基础,通过奖励和惩罚神经网络算法分别对好的或坏的决策进行训练。该解决方案是一种非侵入性技术,通过安排供暖、通风、空调(HVAC)系统的负荷需求,帮助住宅和商业终端用户在开放能源市场中节省能源成本,洗衣机和电动汽车充电。

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