Welche Geräte kann Discovergy momentan erkennen?

nilm
disaggregation
nonintrusive-load-monitoring

#1

Welche Geräte kann Discovergy momentan erkennen? Wie viel Prozent des Stromverbrauchs wird aktuell von unserer Geräteerkennung entschlüsselt?


#2

Aktuell unterstützen wir die Erkennung von:

geraeteerkennung%20grundlast Grundlast

backoffen_disaggregation Backofen

durchlauferhitzer_nilm_discovergy Durchlauferhitzer

kuhlscharank_disaggregation Kühlschrank

Nonintrusive load monitoring Waschmaschine

Discovergy Geraeteerkennung Spuelmaschine Spülmaschine

waschetrockner_disaggregation Wäschetrockner

Weitere Geräte sind in Vorbereitung und werden aktuell noch unter unbekannt zusammengefasst.

Die automatische Geräteerkennung ist ein noch sehr junges Forschungsgebiet. Im Gegensatz etwa zur Spracherkennung stehen erst seit Kurzem genügend hochaufgelöste Smart Meter Daten zur Verfügung, um die ebenfalls erst in den letzten Jahren entwickelten maschinellen Lernverfahren darauf anzuwenden.

Discovergy ist einer der Vorreiter auf diesem Gebiet. Gemeinsam mit anderen Unternehmen, Forschungsinstituten und Universitäten arbeiten wir in mehreren Projekten intensiv daran, die automatische Geräteerkennung weiter zu verbessern.

Dennoch bleibt die automatische Geräteerkennung eine gewaltige Herausforderung. Deshalb freuen wir uns umso mehr, dass wir in der Regel schon zwischen 50 und 70% des Stromverbrauchs entschlüsseln können. Wir werden auch weiterhin intensiv daran arbeiten, diese Erkennungsquote weiter zu verbessern.


#3

Zunächst einmal freut es mich, dass die Funktionalität, die mich vor fast 7 Jahren zu Discovergy geführt hat, jetzt endlich implementiert wird! Vor etwa 2 Monaten hatte ich ein Beratungsgespräch mit dem CEO eines Start Ups aus dem Bereich Home Energy Monitoring und dabei fiel mir auf, dass praktisch alle neuen Start Ups in diesem Bereich das Thema Geräteerkennung sehr prominent in ihrem Angebot haben - entweder haben sich die Algorithmen in der Zwischenzeit stark verbessert, oder die Firmen gehen dies offensiver an; ein wesentliches Element erfolgreicher Ansätze scheint die (meist App-basierte) Möglichkeit für den User zu sein, den Lernprozess durch direkten eigenen Input zu unterstützen - etwas, das ich mir auch bei Discovergy wünschen würde.

Erstes Ergebnis der Gerätererkennung bei mir: zweifelsfrei richtig erkannt wurden wahrscheinlich nur die Kühl-/Gefrierschränke. Gar nicht erkannt wurden Herd/Backofen und Wäschetrockner. Bei allen anderen (ausgewiesenen) Geräten sind die Angaben eindeutig fehlerhaft bzw. habe ich Zweifel, welches Gerät tatsächlich erfasst wurde. Ich bin gerne bereit, an der weiteren Verbesserung des Erkennungsprozesses aktiv mitzuwirken.


#4

Sehr geehrter Herr Hoffmann,

vielen Dank für Ihre Rückmeldung zur Geräteerkennung und Ihre Bereitschaft, an der weiteren Verbesserung unserer Algorithmen mitzuwirken. Wie Sie schon erwähnt haben, ist das Feedback von Kunden wie Ihnen extrem wichtig, um unsere Geräteerkennung feinzujustieren. Zu unseren anstehenden Aufgaben gehört die Erstellung eines Tools in dem Discovery-Portal, wodurch die Benutzer ihre Rückmeldungen direkt übermitteln können.

Es tut uns sehr leid, dass bei Ihnen nur die Kühlgeräte eindeutig erkannt wurden. Einer unserer Ingenieure wird Ihre Verbrauchswerte analysieren und wir werden Ihnen schnellstmöglich mitteilen, woran die ungenaue Aufschlüsselung Ihrer Haushaltsgeräte liegt.

Bei eventuellen Rückfragen stehe ich Ihnen gerne zur Verfügung.

Beste Grüße,

Pablo Santiago


#5

Bis heute hat es hier keine weitere Reaktion/Lösung gegeben …


#6

Hallo,

bei mir ist auch nur der “Kühlschrank” erkannt worden.

Dabei ist es so einfach, Geräte zu erkennen.

Fernseher kann man einfach erkennen - hier könnte man sogar den aktuellen Sender erkennen …
Lüftungsanlagen haben Motoren, die Anlaufen und meistens nicht so viel Strom verbrauchen.
Notebooks kann man auch einfach erkennen … Starten mit hohem Stromverbrauch der langsam runter geht (Akku laden).
Einen PC kann man auch einfach erkennen … Beleuchtung ebenso …

Ich habe schon einmal behauptet, dass ein Data Scientist sich mal die Daten anschauen sollte …


#7

Hallo cawi2001 und Hofmann1959,
erst einmal freut es uns, dass Sie weiter mit Begeisterung für die Geräteerkennung dabei sind. Für uns ist diese ebenfalls das spannendste Feld der Energie-Visualisierung, weshalb wir immer noch so viele Ressourcen wie nur irgend möglich in diesem Bereich bündeln.

Unser Algorithmus hinter der Geräteerkennung lernt nach und nach dazu und dass nicht nur im großen Gesamtbild, sondern auch bei Ihnen als einzelnen Verbrauchern und Nutzern. So ist es möglich, dass dieser, nach und nach, Ihren Verbrauch weiter versteht und in weitere Einzelverbraucher aufschlüsseln kann.
Wie Sie uns weiterhelfen können, wenn Sie möchten: Haben Sie den Verdacht, dass einige Verbraucher gar nicht oder falsch angezeigt werden, könnten Sie unsere Datenanalyse mit einem „Energietagebuch“ unterstützen. Dafür würden Sie für 1-2 Wochen notieren, wann Sie die falsch erkannten Verbraucher für wie lange benutzt haben und uns diese Notizen zukommen lassen.

Denn damit könnten unsere Data Analysten sicher einen noch genaueren Blick auf die Prozesse werfen und die Geräteerkennung weiter verbessern.


#8

Hallo Simon,

wenn ich eine Email-Adresse bekommen könnte, würde ich Screenshots mit den Grafiken und Zeitpunkten zusenden.

MfG

Carsten Wiemann


#9

Hallo cawi2001,

Simon hat heute Urlaub. Sie können mir gerne die Screenshots senden. Meine E-Mail-Adresse lautet: ps@discovergy.com. Vielen Dank im Voraus für Ihre Bemühungen.

Und noch eine kurze Frage: Ist bei Ihnen das Glühbirnen-Symbol vorhanden? geraeteerkennung-aufrufen

Vielleicht wurde einfach die Geräteerkennung bei Ihnen noch nicht aktiviert.

Herzliche Grüße, Pablo


#10

Hallo Pablo,

nein, BETA Button habe ich nicht.

MfG

cawi