129.450 INNO-EE

NextGen NILM: Nutzerfreundliche Lastaufschlüsselung mittels aktivem Lernen, minimalem Datenbedarf und generativer Assistenz

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Abstract

NILM-Innovation kombiniert aktive Lernverfahren und generative KI, um Haushaltsgeräte mit hoher Genauigkeit und minimalem Nutzeraufwand zu erkennen. Manuelles Labeln wird weitgehend vermieden. Die Lösung ist skalierbar, white-label-fähig und besonders für vZEV/LEG-Anwendungen geeignet.

Schlüsselwörter

Beteiligte

Wissenschaftliche Leitung

HSLU - Hochschule Luzern

Kontaktperson

HSLU - Hochschule Luzern

Wirtschaftspartner

whatwatt AG

Projektdetails

Forschungsstelle: INNOSUISSE
Projektstatus: Abgeschlossen
Projekttyp: Forschungsprojekt
Startdatum: 2025-07-15
Enddatum: 2026-04-29
Bewilligte Gesamtkosten: CHF 15000.00
Sektion: 80 Energy & Environment
NABS Politikbereich: Industrielle Produktivität und Technologie

Forschungsdisziplinen

T140 Energy research 100.0%