129.450 INNO-EE

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

Textes supplémentaires

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

Participants

Wissenschaftliche Leitung

HSLU - Hochschule Luzern

Kontaktperson

HSLU - Hochschule Luzern

Wirtschaftspartner

whatwatt AG

Détails du projet

Office de recherche: INNOSUISSE
Statut du projet: Abgeschlossen
Type de projet: Forschungsprojekt
Date de début: 2025-07-15
Date de fin: 2026-04-29
Coûts totaux approuvés: CHF 15000.00
Section: 80 Energy & Environment
Domaine politique NABS: Industrielle Produktivität und Technologie

Disciplines de recherche

T140 Energy research 100.0%