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KI-gestütze Energiedisaggregation als low-cost Alternative zu sensorbasiertem Energiemonitoring

Aufgabenstellung

Um den Strombedarf der einzelnen Komponenten einer Maschine zu ermitteln, ist die Disaggregation (Aufschlüsselung) eines zentralen Messpunkts eine elegante Alternative zum direkten Messen an jeder Einzelkomponente. Jede dieser Sub-Komponenten einer Maschine hat ein individuelles Muster in seinem Stromverbrauch. Mit Algorithmen des maschinellen Lernens kann der Gesamtstromverbrauch anhand dieser Muster auf die einzelnen Komponenten verteilt werden.

Schwerpunkte

  • Literaturrecherche zu bestehenden Disaggregations und Nonintrusive Load Monitoring Ansätzen
  • Implementierung der Energiedisaggregation auf verschiedenen Maschinen der ETA-Fabrik
  • wirtschaftliche Bewertung des low-cost Monitoringkonzepts

Notwendige Vorkenntnisse

Überblick

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