Comments 6
Расскажите в следующих частях чего интересного/неожиданного намерили.
На предыдущей работе — стартапе под названием Bidgely, занимался тем, что писал алгоритмы, которые из временных рядов потребления энергии типа того, что выше вычленяли компоненты которые соответствуют стиральной машине, холодильнику, кондиционеру, насосу в бассейне и т. д. — крайне востребованный анализ в Европе, США и Австралии для тех, кто пытается понять, как сократить издержки на электричество.
Это была очень интересная задача. Мы под неё какие-то велоспеды придумывали, но, видится мне, задача очень похожа на распознование голоса, так что я пытался раскрутить начальство начать работать в сторону рекурентных нейронных сетей. Но индусы этой идеей не прониклись, да и я ушёл в другое место.
Это была очень интересная задача. Мы под неё какие-то велоспеды придумывали, но, видится мне, задача очень похожа на распознование голоса, так что я пытался раскрутить начальство начать работать в сторону рекурентных нейронных сетей. Но индусы этой идеей не прониклись, да и я ушёл в другое место.
Есть интересный проект ecois.me, там подобная аналитика делается на основании анализа спектра сигнала в сети, тоже позволяет после некоторого обучения отличить одну нагрузку от другой. Мне, честно говоря, такие подробности не сильно нужны, достаточно посуточного учета электроэнергии и наблюдения текущих показаний.
Хех, как раз себе заказал такой счетчик и на днях забрал. Спасибо за ссылку на ThingSpeak, не знал об этот проекте. Думал еще написать простую страницу, чтобы в realtime за последнюю минуту показывала параметры. Но пока еще не уверен, кроме фана и опыта, будет ли это полезно.
Sign up to leave a comment.
Анализ данных с электросчетчика Eastron SDM220 средствами ThingSpeak