Applicazione del GSP per il NILM = GSP application for NILM

NILM è in grado di analizzare le caratteristiche elettriche di diversi apparecchi, come ad esempio l'accensione e lo spegnimento, la quantità di energia che consumano e i modelli specifici di utilizzo dell'energia. Utilizzando algoritmi avanzati e tecniche di apprendimento, i sistemi NILM sono in grado di disaggregare i dati complessivi di consumo energetico in dati di utilizzo dei singoli apparecchi. Uno dei vantaggi principali del NILM è la sua natura non intrusiva, in quanto non richiede alcun contatto fisico con gli elettrodomestici né sensori aggiuntivi. Questo lo rende più facile ed economico da implementare rispetto ad altri sistemi di monitoraggio. Nonostante le sfide che questa tecnica ha affrontato e sta attualmente affrontando, la tecnologia NILM ha il potenziale per rivoluzionare il monitoraggio e la gestione dell'energia, aiutando i consumatori e le aziende di servizi pubblici a identificare le opportunità di risparmio energetico e di miglioramento dell'efficienza. Una delle possibili implementazioni attualmente disponibili si avvale del Graph Signal Processing (GSP). Il GSP ha trovato applicazione in diversi campi, poiché questo strumento può essere riformulato in diversi modi, quindi offre un ampio spettro di implementazioni. GSP fornisce strumenti per l'analisi e l'elaborazione di segnali definiti su grafi, consentendo a ricercatori e ingegneri di estrarre informazioni significative e di prendere decisioni in contesti complessi e diversificati. Alcuni concetti chiave del GSP includono le trasformate di Fourier dei grafi, il filtraggio dei dati, il campionamento, il clustering e le reti neurali. Questi strumenti consentono l'analisi, il filtraggio, la compressione e la previsione di segnali. Con la crescente importanza dei dati raccolti nelle moderne applicazioni, il GSP svolge un ruolo importante nell'estrazione di informazioni preziose e di dati complessi e diversi. Inoltre, l'approccio non richiede alcun training preliminare, il che lo rende una soluzione pratica per le applicazioni reali. Questo approccio potrebbe avere il potenziale per dare un miglioramento nel campo del NILM e contribuire a una maggiore comprensione delle tecniche di disaggregazione per i sistemi di misurazione intelligente dell'energia.