Nowadays, we are surrounded by electric appliances. Either at home by the washing
machine, kettle, or oven, or work by the computer, cellphone, or printer. Such
devices help us daily, but their popularization increased the energy consumption
to concerning values. In an attempt to reduce energy consumption, governments
started enforcing policies regarding energy education to teach homeowners how to
reduce energy wastage on the demand side. One of those policies was the deployment
of smart meters, which allow the consumer to know how much energy is
being consumed at any given time through a display on the household energy meter.
Even though this measure was well received, the studies show that the best results
in energy conservation are obtained through real-time appliance level feedback. To
get such feedback, one can either measure every outlet in a household, which is
unviable for a broad deployment solution, or disaggregate the energy recorded by
the smart meter. NILM or Non-Intrusive Load Monitoring is the name we give to
the second option where we use the aggregated readings of a household to find the
energy consumed by each appliance. There were many proposals to solve NILM
ranging from HMMs to GSP, where deep learning models showed remarkable results,
obtaining state-of-the-art results. With the intent to create a complete NILM
solution, Withus partnered with the University of Aveiro and proposed this dissertation.
The initial objective was to develop a machine learning model to solve
NILM. Still, during the background analysis, we found the need to create a new
dataset which led to the expansion of the initial proposal to include the dataset
preprocessing and conversion. Regarding NILM, we proposed three new deep learning
models: a convolutional neural network with residual blocks, a recurrent neural
network, and a multilayer perceptron that uses discrete wavelet transforms as features.
These models went through multiple iterations, being evaluated first in the
simpler ON/OFF classification task and later modified and evaluated for the disaggregation
task. We compared our models to the state-of-the-art ones proposed in
NILMTK, where they presented better results than the real-time alternative, dAE,
reducing the NRMSE on average by 49%. We also got close to the best option that
classified with a 30 min delay, Seq2Point, increasing the error on average by 17%.
Besides that, we also analyze the best models from the previous comparison on the
benefit of transfer learning between datasets, where the results show a marginal
performance improvement when using transfer learning. This document presents
the solution outline definition, the multiple options considered for dataset processing
and the best solution, the models’ evolution and results, and the comparison
with the state-of-the-art models regarding generalization to different houses and
under transfer learning.Hoje em dia estamos rodeados de dispositivos elétricos. Quer seja em casa, pela
máquina de lavar, o microondas ou o forno ou no emprego pelo computador, o
telemóvel ou a impressora. Estes dispositivos ajudam-nos diariamente, mas com
a sua popularização o consumo energético atingiu valores preocupantes. Numa
tentativa de reduzir o consumo energético, os governos começaram a introduzir
políticas de educação energética para ensinar os consumidores a reduzir o desperdício
energético. Uma das medidas foi a implementação generalizada de smart
meters, que permitem ao consumidor saber quanta energia está a ser consumida
a qualquer altura através de um ecrã no contador da casa. Mesmo sendo bem
recebida, esta medida não é suficiente uma vez que os estudos indicam que os
melhores resultados são obtidos através de feedback ao nível do dispositivo em
tempo real. Para obtermos este feedback existem duas formas, podemos medir
cada tomada numa dada casa, o que é inviável para uma implementação em larga
escala, ou desagregar a energia registrada pelo smart meter que já está presente
na casa. NILM ou Non-Intrusive Load Monitoring é o nome dado à segunda opção
onde a energia agregada da casa é usada para descobrirmos a energia consumida
por cada dispositivo elétrico. Para resolver este problema foram propostas várias
alternativas, desde HMMs a GSP, onde os modelos de deep learning obtiveram
resultados notáveis sendo agora o estado da arte. Com o objetivo de produzir um
sistema NILM completo, a Withus juntou-se à Universidade de Aveiro e juntos propuseram
esta dissertação. O objetivo inicial era o desenvolvimento de um modelo
de machine learning para desagregar consumos elétricos. Contudo, durante análise
do estado da arte, deparamo-nos com a necessidade de criar um novo dataset, o
que levou à extensão da proposta inicial para incluir também o pré-processamento
e conversão do dataset. Para desagregação de consumos elétricos propusemos três
modelos: uma rede neuronal convolucional com blocos residuais, uma rede neuronal
recorrente e um multilayer perceptron que usa discrete wavelet transforms
como features. Estes modelos passaram por diversas iterações, sendo avaliados
primeiro na tarefa de classificação ON/OFF e depois modificados e avaliados para
desagregação. Os modelos foram ainda comparados com os do estado da arte
presentes no NILMTK, onde apresentaram melhores resultados que a alternativa
real-time, dAE, diminuindo o NRMSE em média 49% ficando próximos da melhor
alternativa que classifica com atraso, Seq2Point, apresentando um erro pior, em
média, de 17%. Para além disso, também analisamos os melhores modelos da
experiência anterior no benefício de usar transfer learning entre datasets, onde os
resultados mostram uma melhoria marginal quando usamos transfer learning. Este
documento apresenta a definição do esboço da solução, as múltiplas opções consideradas
para processamento de dataset e qual a melhor, a evolução dos modelos,
os seus resultados e a comparação com os modelos do estado da arte na capacidade
de generalização entre diferentes casas e de transfer learning entre datasets.Mestrado em Engenharia Informátic
