In a decentralized household energy system consisting of various devices such as washing machines, heat pumps, and solar panels, understanding the electric energy consumption and production data at the granularity of the device helps end-users be closer to the system and further achieve the sustainability of energy use. However, many datasets in this area are isolated from other domains with records of only energy-related data. This may raise a loss of information (e.g. weather) that is relevant to the energy use of each device. A noticeable disadvantage is that many of those datasets have to be used in computational modeling approaches such as machine learning models, which are vulnerable to the data feed, to advance the understanding of energy consumption and production. Although such computational methods have achieved a high benchmark merely through a local view of datasets, the reusability cannot be firmly guaranteed when the information omission is taken into account. This paper addresses the data isolation problem in the smart energy systems area by exploring Semantic Web techniques on top of a household energy system. We propose an ontology modeling solution for the management of decentralized data at the resolution of a device in the system. As a result, the scope of the data concerning each device can be easily extended to be wider across the web and more information that may be of interest such as weather can be retrieved from the Web if the data are structured by the ontology.


翻译:在由洗衣机、热泵和太阳能电池板等各种装置组成的分散式家庭能源系统中,了解该装置颗粒的电能消耗和生产数据有助于终端用户更接近该系统,并进一步实现能源使用的可持续性。然而,这一领域的许多数据集与仅记录与能源有关的数据的其他领域隔绝,这可能造成与每个装置的能源使用相关的信息(如天气)丢失。一个明显的不利之处是,许多这类数据集必须用于计算模型方法,例如机器学习模型,这些模型容易受数据反馈的影响,以增进对能源消费和生产的了解。虽然这类计算方法仅通过对数据集的当地观点就达到了一个高基准,但在考虑信息遗漏时无法牢固地保证重新使用。本文探讨智能能源系统区域的数据孤立问题,在家庭能源系统顶部探索Smantic网络技术。我们提议,在系统设备分辨率上管理分散式数据时,必须使用一个在线模型,以便较容易地从网络结构化的数据范围扩大到网络结构,这样,就能通过网络结构化的每个数据更容易地在网络上获取。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 11月截稿会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年10月14日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
Arxiv
3+阅读 · 2018年12月21日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 11月截稿会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年10月14日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员