Classificateur intelligent de sources d'énergie Méthode NILM en apprentissage automatique

La méthode ILM nécessite un groupe de capteurs fixés à chaque appareil pour afficher des informations sur la mesure de la charge de l'appareil, utilisées pour les fonctions de surveillance et de classification de la charge des appareils. La connexion des capteurs à chaque appareil par le biais de fiches intelligentes permet d'obtenir des mesures plus précises que le système NILM. L'inconvénient de l'ILM est son coût, qui est considéré comme très élevé en raison de la complexité d'installation des configurations de capteurs multiples. Dans la recherche, l'approche ILM est utilisée comme middleware sur les plates-formes Atlas et OSGi qui a été mis en -uvre pour détecter une solution d'appareil unique pour la réduction des coûts. Cette méthode peut identifier le contrôle et la surveillance en temps réel de l'état du foyer en détectant chaque appareil connecté à sa prise intelligente.

Completé mi maestría con publicaciones de seis patentes seguidas de un diseño de circuito en IPO Delhi.Incluyendo 11 trabajos de investigación y 2 libros de investigación.Un galardonado del joven científico en el año de 2018, miembro de 11 sociedades profesionales. Editor y revisor de 6 revistas internacionales