The paper presents the electrical appliances identification method using artificial intelligence methods, based on the measurements of currents and voltages in the medium frequency band. To identify the change of the particular device state, the random forest and k Nearest Neighbours were proposed. The former is characterized by the high classification accuracy and the ability to work in the uncertainty conditions. The latter is based on the distance calculation, missing the machine learning stage. Experiments confirmed the usefulness of both methods to identify the selected appliances.
EN
W artykule przedstawiono zastosowanie metod sztucznej inteligencji do identyfikacji odbiorników energii elektrycznej na podstawie pomiarów prądu i napięcia w paśmie średnich częstotliwości. W celu klasyfikacji konkretnego urządzenia wybrano las losowy oraz metodę k Najbliższych sąsiadów. Pierwszy algorytm charakteryzuje się wysoką skutecznością oraz zdolnością do pracy w warunkach niepewności pomiarowej, drugi zaś to podejście oparte na obliczaniu odległości, nie wymagające procesu uczenia maszynowego. Badania wykazały wysoką skuteczność klasyfikacji wybranych odbiorników zapewnianej przez obie metody.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.