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| Título: | LOAD DISAGGREGATION IN A BRAZILIAN INDUSTRIAL DATASET USING INVERTIBLE NETWORKS AND VARIATIONAL AUTOENCODERS | ||||||||||||
| Autor: |
EDUARDO SANTORO MORGAN |
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| Colaborador(es): |
SERGIO COLCHER - Orientador |
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| Catalogação: | 05/AGO/2021 | Língua(s): | ENGLISH - UNITED STATES |
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| Tipo: | TEXT | Subtipo: | THESIS | ||||||||||
| Notas: |
[pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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| Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=54082&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=54082&idi=2 |
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| DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54082 | ||||||||||||
| Resumo: | |||||||||||||
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Load Disaggregation is the task of estimating appliance-level consumption
from a single aggregate consumption metering point. This work explores
machine learning techniques applied to an industrial load disaggregation
dataset from a poultry feed factory in Brazil. It proposes a model that combines
variational autoencoders with invertible normalizing flows models. The
results obtained are, in general, better than the current best reported results
for this dataset, outperforming them by up to 86 percent in the Signal Aggregate
Error and by up to 81 percent in the Normalized Disaggregation Error.
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