EnergyColoringは教師なし学習になりますので、事前の教師データDB構築は不要です。
最終更新日 : 2021/05/11
工場でのAI分析では事前の学習データ収集など大変ではないですか。
関連する質問
- 家庭などで100Vと200Vなど複数の電圧が混在する場合も対応可能ですか。
- 同じような機械が複数ある場合は1台ずつ利用割合が表示されますか。
- モーターやコンプレッサーなど複数の装置で構成されている機械の場合はどのように表示されますか。
- 他のディスアグリゲーション技術との違いは何でしょうか。
- 未知の機器が含まれる場合でも対応可能ですか。
- 教師データDBが不要とのことですがなぜ内訳分析ができるのですか。
- 太陽光発電または蓄電池がある場合の分離はどうするのでしょうか。
- 動力回路もディスアグリゲーションできますか。
- インバータ搭載エアコンとインバータ搭載コンプレッサの区分けは 可能でしょうか。
- 測定環境によって分離がしやすい、しにくいなどあるのでしょうか。
- スマートメーターで収集した電力データをEnergyColoringで用途内訳することはできますか？
- インバータ搭載コンプレッサと、インバータレス誘導電動機の 一般的なコンプレッサの区分けは可能でしょうか。
- 特定機器の電流「音」の機械学習は可能でしょうか。
- 1つのセンサ一で何台の設備まで計測可能ですか。