# 基于使用非 Intrusive Load Monitoring (NILM) 的 Python 用电量分析
## 引言
随着能源消耗的不断增加和环境保护意识的提升，非侵入式负载监测（NILM）作为一种有效的用电量分析技术逐渐引起了越来越多的关注。NILM可以通过分析家庭或企业的电力使用模式，提供有关不同电器用电量的详细信息，而无需在每个电器上安装计量设备。本文将介绍NILM算法的基本概念，
1.课题概述
基于GSP工具箱的NILM算法matlab仿真。GSP是图形信号处理的缩写，GSP非常适合对未知数据进行分类，尤其是当训练数据非常短时。GSPBox的基本理论是谱图论和图滤波，因此，GSPBox中的主要对象是图，图包括图的基本元素，如节点、边和权重矩阵等。
2.系统仿真结果
3.核心程序与模型
版本：MATLAB2022a
[ijk,m]
Smi_train = Smi(1
非侵入式负荷监测（non-intrusive load monitoring,NILM）0 引言电力负荷设备检测和分解方法分为：侵入式和非侵入式。侵入式在每个用户的电气设备上都安装传感器以获得用户的电器用电数据。好处：测量数据真实反映电器的实际情况缺点：不实际、成本高、用户难以接受非侵入式在用户的电表加NILM模块优点：不需安装大量的传感器和测量装备，节约成本1 非侵入式负荷分解的基本原理NILM
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2024-07-04 05:26:22
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对NILM的分类、回归问题以及论文里总说的为每个设备训练一个模型总是存疑，最近终于搞懂了，记录一下，如有错误，欢迎指正。回归与分类分类直接识别数据的开关状态，NILM的数据集通常不包含开关信息，所以要先自己给数据集打标签，比如设置一个阈值，某时刻大于多少瓦则认为该设备开启，该时刻设备对应的标签就是1，关闭则为0 。 把聚合数据和上述打好的标签放入模型，最后输出每个设备对应的开关状态（01序列），借
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2024-04-15 15:45:00
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非侵入式负载监控（Non-intrusive load monitoring NILM）是仅根据整个房屋的功率计读数估算单个设备所消耗的能量的过程。换句话说，它仅通过一个整个房屋的电表就可以判断出各类电器使用的电量（比如空调，冰箱，白炽灯，荧光灯和电视机），知道了分类电器的用电情况，可以实现各种节能措施。 所谓非侵入是
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2024-08-05 17:26:40
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1 前言 好久没写了，今天来更新一下采集设备。NILM的一个大难点，就是如何获得足够多，有效的数据，以及如何建立相应的数据库。现在国内前言的研究单位都有自己的采集设备或者与相应的公司合作来获得一手的数据。下面我将通过朋友开发的一款设备来介绍采集设备的功能。2 采集设备的组成 采集设备包括：采
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2023-12-19 19:03:01
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