Principal
Grupo de investigación BISITE
  • English
  • Spanish
Universidad de Salamanca
  • ¿Quiénes somos?
  • Grupo
    • Equipo
    • Laboratorios
    • Blog
  • I+D+i
    • Líneas de investigación
    • Proyectos
      • Internacionales
      • Nacionales
      • Regionales
      • Empresas
      • Innovación docente
      • Redes temáticas
    • Publicaciones
      • Revistas
      • Libros
      • Capítulos en libro
      • Congresos
    • Transferencia
      • Plataformas
      • Socios tecnológicos
  • Formación
    • Cursos
    • Másteres
      • Máster en Animación Digital
      • Máster en Blockchain y Smart Contracts
      • Máster en Desarrollo de Aplicaciones Móviles Multiplataforma
      • Máster en Desarrollo de Sistemas de Social Media
      • Máster en Dirección de Sistemas de Información
      • Máster en Fintech
      • Máster en Inteligencia Digital
      • Máster en Internet de las Cosas
      • Máster en Seguridad en Internet
      • Máster en Smart Cities & Intelligent Buildings
      • Máster en Tecnologías a la Industria 4.0 basadas en IIoT y Data Science
      • Máster en Transferencia de Conocimiento y Gestión de la I+D+i
      • Máster en Transformación Digital
      • Máster en tecnologías aplicadas al Diseño e Impresión 3D
    • Campus-bisite
  • Congresos
  • BISITE
  • Investigación
  • Publicaciones

Single Appliance Automatic Recognition: Comparison of Classifiers

Atrás
  • Líneas de investigación
  • Proyectos
    • Internacionales
    • Nacionales
    • Regionales
    • Empresas
    • Innovación docente
    • Redes temáticas
  • Publicaciones
    • Revistas
    • Libros
    • Capítulos de libro
    • Congresos
  • Propiedades Intelectuales
Título:
Single Appliance Automatic Recognition: Comparison of Classifiers.
Autores: 
López Barriuso, Alberto; Lozano Murciego, Alvaro; Revuelta Herrero, Jorge; Landeck, Jorge; De Paz Santana, Juan F.; Corchado Rodríguez, Juan Manuel
Libro:
Trends in Cyber-Physical Multi-Agent Systems. The PAAMS Collection - 15th International Conference, PAAMS 2017. Volumen 619, pp. 115-124.

Fecha de Publicación: 
16 July 2017
ISBN: 
978-3-319-61577-6 (Print), 978-3-319-61578-3 (Online)
DOI
 10.1007/978-3-319-61578-3_11

BibTex

@conference { conference,
title = {Single Appliance Automatic Recognition: Comparison of Classifiers},
author = {López Barriuso, Alberto; Lozano Murciego, Alvaro; Revuelta Herrero, Jorge; Landeck, Jorge; De Paz Santana, Juan F.; Corchado Rodríguez, Juan Manuel},
chapter = {Trends in Cyber-Physical Multi-Agent Systems. The PAAMS Collection - 15th International Conference, PAAMS 2017},
publisher = {Springer},
volume = {619},
pages = {115-124},
isbn = {978-3-319-61577-6 (Print), 978-3-319-61578-3 (Online)},
year = {2017}
}

XML

<inproceedings key='conf/López/16 July 2017' mdate='16 July 2017'>
<author>López Barriuso</author>
<author>Alberto; Lozano Murciego</author>
<author>Alvaro; Revuelta Herrero</author>
<author>Jorge; Landeck</author>
<author>Jorge; De Paz Santana</author>
<author>Juan F.; Corchado Rodríguez</author>
<author>Juan Manuel</author>
<title>Single Appliance Automatic Recognition: Comparison of Classifiers</title>
<pages>115-124</pages>
<year>2017</year>
<booktitle>Trends in Cyber-Physical Multi-Agent Systems. The PAAMS Collection - 15th International Conference, PAAMS 2017</booktitle>
<ee>10.1007/978-3-319-61578-3_11</ee>
<url>https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-61578-3_11</url>
</inproceedings>

Measuring and recording systems for the consumption of electrical energy which are connected to households, are essential in the optimization of energy use. Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) is one of the most used techniques in the study of electrical consumption; these systems are based on the analysis of the load curve (the aggregated electrical consumption of the whole household). Thanks to a significant reduction in the price of sensors and sensor systems in recent years, it is possible to individually monitor each one of the devices connected to the grid. In this paper we compare different classifiers in order to find out which is the most appropriate for the identification of individual appliances attending to their consumption. In this way, we will know which electrical appliance is connected to a smart plug, helping to obtain more accurate and efficient load monitoring systems.

Síguenos

Grupo de investigación BISITE newsletter

Stay informed on our latest news!

>Tweets de @bisite_usal.

Contacto

  • Edificio Multiusos I+D+I:
    Calle Espejo s/n, 37007, Salamanca, España

     

  • Teléfono: (+34) 923 294 400
  • Fax: (+34) 923 294 514
  • Email: bisite@usal.es

Bisite Research Group

© Copyright 2019 by Bisite Research Group

  • Contacto
  • Sitemap
  • Identidad gráfica
Solicitamos su permiso para obtener datos estadísticos de su navegación en esta web, en cumplimiento del Real Decreto-ley 13/2012. Si continúa navegando consideramos que acepta el uso de cookies. OK | Más información