NILMTK程序运行

NILM非侵入式负荷监测

第三章 NILMTK程序运行

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NILMTK安装完成之后，可以运行程序测试一下，官方给出了教程https://github.com/nilmtk/buildsys2019-paper-notebooks，但该教程是.ipynb格式，需要利用jupyter notebook打开，本文提供.py格式文件，可以直接运行。作为对比算法，非常方便！

from nilmtk.api import API
from nilmtk.disaggregate import CO,Mean,FHMMExact

REDD1 = {
  'power': {'mains': ['apparent'],'appliance': ['active']},
  'sample_rate':60,
    'appliances': ['fridge','light','washer dryer','dish washer','microwave'],
  'artificial_aggregate': True,
  'methods': {
        'CO': CO({}),
        'Mean': Mean({}),
        'FHMMExact': FHMMExact({'num_of_states':3}),
      },
  'train': {    
    'datasets': {
        'REDD': {
            'path': 'D:/data/redd.h5',  
            'buildings': {
                1: {
                    'start_time': '2011-04-19',
                    'end_time': '2011-04-25'
                    }   
                }                
            }
        }
    },
                
  'test': {
    'datasets': {
        'REDD': {
            'path': 'D:/data/redd.h5',  
            'buildings': {
                1: {
                    'start_time': '2011-05-01',
                    'end_time': '2011-05-02'
                    }    
                }
            }
        },
        'metrics':['rmse','f1score','accuracyscore']
    }
}

api_results_experiment_1 = API(REDD1)

errors_keys = api_results_experiment_1.errors_keys
errors = api_results_experiment_1.errors

list_mean_result=[err.mean() for err in errors]
ps_rmse=list_mean_result[0]
ps_f1=list_mean_result[1]
ps_acc=list_mean_result[2]

结果如图所示：

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