近日，我校計算機與信息科學學院王超副教授關于電力數據邊緣計算的研究論文“A Smart Socket for Real-Time Non-Intrusive Load Monitoring”被中科院一區Top期刊《IEEE Transactions on Industrial Electronics》接收并出版，王超副教授為共同第一作者。
非侵入式負荷監測（NILM）技術使用人工智能和機器學習算法分析總體用電信號，實現對每個設備的具體電能消耗信息的有效估計，其結果可以幫助更清晰地理解不同用電設備的消耗信息，調整和優化用電行為，是當前智能家居和智能電網的研究熱點之一。針對目前研究領域中缺乏公開可用的實時負荷分解硬件設計方案，本文通過使用一組易于獲取的傳感器，設計了一種新型的智能插座。在此基礎上，提出了一種高效的自動狀態檢測算法和階乘隱馬爾可夫模型（ASD-FHMM），解決了傳統基于隱馬爾可夫模型（HMM）在負荷分解過程中需要設備狀態等額外信息的問題，提升了負荷分解算法的整體效率，結合所提出的智能插座可以幫助實現實時的負荷分解。論文在公開和實驗室采集的數據集上分別進行了實驗，結果表明所提出方案在實時負荷分解方面具備良好的性能。
《IEEE Transactions on Industrial Electronics》（IEEE TIE）（影響因子為8.16）期刊創刊于1953年，是IEEE工業電子學會的旗艦匯刊，主要報道信息、控制、電氣及工業電子等領域最新的研究進展，被公認為國際工業電子領域的頂級期刊。
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