[英語から日本語への翻訳依頼] 家電製品の負荷監視システムは、製品ごとの電力を識別できるようにすること目標にしています。このようなシステムは、自動的に設定することができないため、広範な導...

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Appliance load monitoring systems aim to achieve per appli- ance energy decomposition. Such systems however lack automated set-up, which precludes widespread roll-outs. This work illustrates how human supervision can be reduced to a strict minimum; appliance activity states are captured with cheap wireless sensors, which enables accurate automated energy data annotation. This paper demonstrates the accu- racy of this technique via an intuitive graphical user interface.Behavior altering technologies are being rolled out to better inform domestic energy consumers. Invariably, these manifest themselves as single devices offering direct feedback on energy expenditures,

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家電製品の負荷監視システムは、製品ごとの電力を識別できるようにすること目標にしています。このようなシステムは、自動的に設定することができないため、広範な導入が妨げられています。この実験では、家電製品の稼動状態を、安価なワイヤレスセンサーで記録することで、正確に自動的なデータの識別を可能にし、人力による監視作業を最小限にする方法を説明します。この文書では、直感的なGUIを用いた、その技術の正確性について具体的に説明します。生活習慣を警告する技術を導入して、家庭内の電力消費者に情報をより良く提供できるようにしました。これらの顕在情報が単一の装置として作用し、電力消費の直接の原因が常に提供されます。

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software tools for comprehensive overview on energy spending, or complete systems for residential energy management. Such systems do not as yet incorporate realtime per-appliance energy decomposition. The recording of appliances’ signatures, the generation of annotated data sets to train machine learning algorithms, as well as the comparison of the systems’ outputs to the actual appliances’ activity all require manual input from homeowners.
This work demonstrates via an intuitive graphical user interface how appliances’ activity states can be autonomously retrieved using cheap wireless sensors and furthermore how this enables full automation of the appliance load monitoring set-up procedure.

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電力消費の広範囲にわたる概要を提供するソフトウェアツール、または家庭の電力消費管理のための総合的なシステムです。このようなシステムはリアルタイムな家電製品別の電力消費量を識別できるようになっていません。家電製品のシグネチャの記録や、機械に学習能力アルゴリズムを覚えさせるための、識別された複数のデータの生成、システムの出力と家電製品の稼動状態との比較などは、その家の住人が手動でインプットすることを必要とします。
この研究では、直感的なGUIを用いて、家電製品の稼動状態の情報を安価なワイヤレスセンサーを使用して自動的に引き出す方法、さらに、これが家電製品の完全に自動化した負荷監視システムを設定する方法を説明します。

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Using a temporary wireless sensor network to automate energy data annotation and configure a load monitoring system requires high accuracy. Kim et al. proved with Viridiscope the feasibility of indirect sensing to evaluate appliances’ power consumption with less than 10% error. Within this work, different combinations of cheap sensors and reasoning about concurrent sensor activity is proposed. Preliminary results showed an accuracy greater than 90% in laboratory experiments as our detection is confined to appliances’ activity; no additional errors from evaluating the power consumption are introduced.

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簡易ワイヤレスセンサーのネットワークを使用して電力データの自動識別を可能にし、さらに負荷の監視システムを初期設定する場合、正確性が非常に重要となります。キムと他の研究者は、Viridiscopeを使用して家電製品の電力消費量を間接的に認識し、10%未満の誤差で計算できることを証明しました。この実験では、異なる複数の安価なセンサーを組み合わせて、センサーが同時に稼動する環境を設定しました。研究室における実験の初期段階の結果では、家電製品の稼動状態の検知のみを目的として、電力消費量の計算における付加的なエラーは対象にしなかったため、90%を超える正確性が得られました。