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

新加坡

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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