Abstract: M. Wenninger, S. Bayerl, A. Maier, J. Schmidt (2021)

Proceedings of the 20th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2021), (), 108–115p. (2021) DOI:10.1109/ICMLA52953.2021.00025

Recurrence Plot Spacial Pyramid Pooling Network for Appliance Identification in Non-Intrusive Load Monitoring

Parameter free Non-intrusive Load Monitoring (NILM) algorithms are a major step toward real-world NILM scenarios. The identification of appliances is the key element in NILM. The task consists of identification of the appliance category and its current state. In this paper, we present a parameter free appliance identification algorithm for NILM using a 2D representation of time series known as unthresholded Recurrence Plots (RP) for appliance category identification. One cycle of voltage and current (V-I trajectory) are transformed into a RP and classified using a Spacial Pyramid Pooling Convolutional Neural Network architecture. The performance of our approach is evaluated on the three public datasets COOLL, PLAID and WHITEDvl.1 and compared to previous publications. We show that compared to other approaches using our architecture no initial parameters have to be manually tuned for each specific dataset.

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