NILM(非侵入式电力负荷监测)学习笔记 —— 准备工作(二)下载和转换REDD数据集

下载REDD数据集

上一个笔记中,我们下载和搭建了NILMTK的环境。
NILM(非侵入式电力负荷监测)学习笔记 —— 准备工作(一)配置环境NILMTK Toolkit

本章我们来准备训练和测试用的数据集。

  • REDD的下载

这份数据是来自MTK团队免费提供的,需要登录他们的网站,Email给他们,获取账号和密码,来下载。
资源地址:http://redd.csail.mit.edu/

随便发一封邮件,一句话要一下REDD数据集,就会回复来到账号和密码了(发邮件到[email protected] 机器自动回复给你账号和密码)
所以我的账号密码就不提供了。

之后可以看到提供了两个高频和一个低频的数据
在这里插入图片描述
这里NILMTK使用 低频数据 处理,所以下载low_freq.tar.bz2

下载下来,解压缩之后,可以看到是6个房子的数据
在这里插入图片描述
将low_freq文件夹拷贝到工程目录中,
在这里插入图片描述
下载的原始数据是.dat格式,NILMTK不支持这个格式,所以需要转换一下数据格式。

新建python文件REDDToH5.py,转换方法直接调用库中的方法很简单,参数是原始数据low_freq的路径,和输出路径就好了。
代码如下:

from nilmtk.dataset_converters import convert_redd

convert_redd(r'F:\MyProject\RNN\NILMTK\low_freq',r'F:\MyProject\RNN\NILMTK\low_freq\redd_low.h5')

运行这个脚本后,可以看到输出路径多了一个 .h5 的文件,这个就是NILMTK可以直接使用的了。
在这里插入图片描述
到此,我们的数据集也准备好了。
接下来就是要来使用数据集,和NILM的库来分解和预测了。

如何使用详见我后面的文章。

NILM(非侵入式电力负荷监测)学习笔记 —— 使用NILMTK Toolkit,REDD数据集,CO和FHMM两种算法
https://blog.csdn.net/wwb1990/article/details/103904340

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