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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: LOAD DISAGGREGATION IN A BRAZILIAN INDUSTRIAL DATASET USING INVERTIBLE NETWORKS AND VARIATIONAL AUTOENCODERS Autor: EDUARDO SANTORO MORGAN
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
SERGIO COLCHER - ADVISOR
Nº do Conteudo: 54082
Catalogação: 05/08/2021 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54082@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54082@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54082
Resumo:
Título: LOAD DISAGGREGATION IN A BRAZILIAN INDUSTRIAL DATASET USING INVERTIBLE NETWORKS AND VARIATIONAL AUTOENCODERS Autor: EDUARDO SANTORO MORGAN
Nº do Conteudo: 54082
Catalogação: 05/08/2021 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54082@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54082@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54082
Resumo:
Load Disaggregation is the task of estimating appliance-level consumption
from a single aggregate consumption metering point. This work explores
machine learning techniques applied to an industrial load disaggregation
dataset from a poultry feed factory in Brazil. It proposes a model that combines
variational autoencoders with invertible normalizing flows models. The
results obtained are, in general, better than the current best reported results
for this dataset, outperforming them by up to 86 percent in the Signal Aggregate
Error and by up to 81 percent in the Normalized Disaggregation Error.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
