REDD数据集的分析

最新推荐文章于 2025-05-25 13:59:13 发布

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本文对REDD数据集进行分析，探讨了数据文件结构、疑惑以及NILMTK在处理数据时的信息来源。疑惑主要集中在.metadata信息的来源及设备连接编号的表示。答案在于dataset.yaml和buildingX.yaml文件，它们存储在NILMTK的metadata文件夹内，提供了额外的仪表信息。

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以低频数据为例，对REDD数据集进行分析。

REDD数据文件的内容

当我们下载完REDD数据集并解压缩后，便得到了一个文件夹，其中包含了6个house，每个house内分别有不同的channel文件，以及一个label文件。REDD的数据集压缩文件大小为100多兆，解压缩为文件后大小为800多兆，通过NILMTK的格式转换工具转换为.h5文件后，大小为300多兆。
channel文件内只有两列数据，第一列是时间，第二列是功率。时间采用UTC时间戳，功率分为两种，一个是房间的总功率，一个是每个仪表的功率。房间的总功率是视在功率，单独仪表的功率是有功功率。

疑惑1

当我们使用NILMTK读取REDD数据集后，有一个.metadata函数，能够显示REDD数据集的信息，包括REDD的全称、作者、作者所在地等等信息。
莫非这些信息是NILMTK自带的？
在低频数据文件种并没有这些数据啊。

疑惑2

在building1中共有20个channel，使用NILMTK读取后，显示电器如下：

MeterGroup(meters=
  ElecMeter(instance=1, building=1, dataset='REDD', site_meter, appliances=[])
  ElecMeter(instance=2, building=1, dataset='REDD', site_meter, appliances=[])
  ElecMeter(instance=5, building=1, dataset='REDD', appliances=[Appliance(type='fridge', instance=1)])
  ElecMeter(instance=6, building=1, dataset='REDD', appliances=[Appliance(type='dish washer', instance=1)])
  ElecMeter(instance=7, building