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Fostering Non-intrusive Load Monitoring for Smart Energy Management in Industrial Applications : An Active Machine Learning Approach

Titelangaben

Fabri, Lukas ; Leuthe, Daniel ; Schneider, Lars-Manuel ; Wenninger, Simon:
Fostering Non-intrusive Load Monitoring for Smart Energy Management in Industrial Applications : An Active Machine Learning Approach.
In: Energy Informatics. Bd. 8 (2025) . - 54.
ISSN 2520-8942
DOI: https://doi.org/10.1186/s42162-025-00517-5

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Abstract

Non-intrusive load monitoring (NILM) is a promising and cost-effective approach incorporating techniques that infer individual applications' energy consumption from aggregated consumption providing insights and transparency on energy consumption data. The largest potential of NILM lies in industrial applications facilitating key benefits like energy monitoring and anomaly detection without excessive submetering. However, besides the lack of feasible industrial time series data, the key challenge of NILM in industrial applications is the scarcity of labeled data, leading to costly and time-consuming workflows. To overcome this issue, we develop an active learning model using real-world data to intelligently select the most informative data for expert labeling. We compare three disaggregation algorithms with a benchmark model by efficiently selecting a subset of training data through three query strategies that identify the data requiring labeling. We show that the active learning model achieves satisfactory accuracy with minimal user input. Our results indicate that our model reduces the user input, i.e., the labeled data, by up to 99% while achieving between 62 and 80% of the prediction accuracy compared to the benchmark with 100% labeled training data. The active learning model is expected to serve as a foundation for expanding NILM adoption in industrial applications by addressing key market barriers, notably reducing implementation costs through minimized worker-intensive data labeling. In this vein, our work lays the foundation for further optimizations regarding the architecture of an active learning model or serves as the first benchmark for active learning in NILM for industrial applications.

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: Active learning; Energy efficiency; Machine learning; Non-intrusive load monitoring; Smart energy management
Institutionen der Universität: Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVII - Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVII - Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVII - Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement - Univ.-Prof. Dr. Maximilian Röglinger
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Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > Institutsteil Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer FIT
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > FIM Forschungsinstitut für Informationsmanagement
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Eingestellt am: 07 Mai 2025 05:24
Letzte Änderung: 07 Mai 2025 05:24
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/93461