Brucke, Karoline und Arens, Stefan und Telle, Jan-Simon und Steens, Thomas und von Maydell, Karsten und Agert, Carsten
(2021)
A non-intrusive load monitoring approach for very short-term power predictions in commercial buildings.
Applied Energy.
Elsevier.
doi: 10.1016/j.apenergy.2021.116860.
ISSN 0306-2619.
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3MB |
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/141804/ |
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Dokumentart: | Zeitschriftenbeitrag |
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Titel: | A non-intrusive load monitoring approach for very short-term power predictions in commercial buildings |
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Autoren: | |
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Datum: | 15 Juni 2021 |
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Erschienen in: | Applied Energy |
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Referierte Publikation: | Ja |
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Open Access: | Ja |
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Gold Open Access: | Nein |
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In SCOPUS: | Ja |
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In ISI Web of Science: | Ja |
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DOI: | 10.1016/j.apenergy.2021.116860 |
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Verlag: | Elsevier |
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ISSN: | 0306-2619 |
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Status: | veröffentlicht |
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Stichwörter: | Non-intrusive load monitoring
Energy disaggregation
Power prediction
Unsupervised learning
Neural networks |
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HGF - Forschungsbereich: | Energie |
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HGF - Programm: | Energiesystemdesign |
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HGF - Programmthema: | Digitalisierung und Systemtechnologie |
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DLR - Schwerpunkt: | Energie |
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DLR - Forschungsgebiet: | E SY - Energiesystemtechnologie und -analyse |
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DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | E - Energiesystemtechnologie |
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Standort: |
Oldenburg
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Institute & Einrichtungen: | Institut für Vernetzte Energiesysteme > Energiesystemtechnologie |
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Hinterlegt von: |
Arens, Stefan
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Hinterlegt am: | 22 Apr 2021 15:40 |
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Letzte Änderung: | 16 Jun 2023 03:00 |
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Verfügbare Versionen dieses Eintrags
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A non-intrusive load monitoring approach for very short-term power predictions in commercial buildings. (deposited 22 Apr 2021 15:40)
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