I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   2 A p r il   201 9 ,   p p .   742 ~ 7 5 2   I SS N:  2088 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 9 i 2 . pp 742 - 7 5 2           742       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Residentia l loa e v ent  de tect io in  NIL M  using  robu st cepst ru m   s m o o thing ba sed  m e thod       Nur  I ks a n J a k a   Se m b iring Na na ng   H a r i y a nt o Su ho no   H a rso   Su pa ng k a t   S c h o o o f   El e c tri c a En g in e e ri n g   a n d   In f o rm a ti c s In stit u T e k n o lo g Ba n d u n g ,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   16 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Dec   2 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Dec   23 ,   2 0 1 8       Ev e n d e tec ti o n   h a a n   im p o rtan t   ro le  i n   d e tec ti n g   t h e   sw it c h in g   o f   th e   sta te  o f   th e   a p p li a n c e   in   th e   re sid e n ti a l   e n v iro n m e n t.   T h is  p a p e p ro p o se d   a   ro b u st  s m o o th i n g   m e th o d   f o c e p stru m   e sti m a ti o n   u si n g   d o u b le  sm o o th i n g   i. e .   t h e   c e p stru m   s m o o th in g   a n d   l o c a li n e a re g re s sio n   m e th o d .   T h e   m a in   p ro b lem   is  to   re d u c e   th e   v a rian c e   o f   th e   h o m e   a p p li a n c e   p e a k   sig n a l.   In   th e   f irst  ste p ,   t h e   c e p stru m   s m o o th in g   m e th o d   re m o v e d   th e   u n n e c e ss a r y   q u e f re n c y   b y   a p p l y in g   a   re c tan g u lar  w in d o w   to   th e   c e p stru m   o f   th e   c u rre n sig n a l.   In   th e   n e x ste p ,   th e   lo c a re g re ss io n   s m o o th in g   w e i g h ted   d a ta  p o in ts  t o   b e   sm o o th e d   u sin g   ro b u st  lea st  sq u a re re g re ss io n .   T h e   re su lt   o f   th is   re se a rc h   sh o w th e   v a rian c e   o f   th e   p e a k   sig n a is   d e c re a se d   a n d   h a a   g o o d   p e rf o rm a n c e   w it h   b e tt e r   a c c u ra c y .   In   n o ise   e n v iro m m e n t,   p e rf o r m a n c e   p re d ictio n   q u it e   g o o d   w it h   v a lu e g re a ter  th a n   0 . 6   a n d   re lati v e l y   sta b le  a v a lu e a b o v e   0 . 9   o n   S NR>   2 5   f o sin g le  a p p li a n c e s.  F u r th e rm o re ,   in   m u lt ip le  a p p li a n c e s,  p e rf o r m a n c e   p re d ictio n   q u i te  g o o d   a S NR>   2 0   a n d   b e g in t o   d e c re a se   in   S N < 2 0   a n d   S NR>   2 5 .     K ey w o r d s :   E v en t d etec tio n   C ep s tr u m   s m o o th i n g   L o ca l li n ea r   r eg r ess io n   Var ian ce   r ed u ctio n   Co p y rig h ©   2 0 1 9   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Nu r   I k s a n   Sch o o l o f   E lectr ical  E n g i n ee r i n g   a n d   I n f o r m atics ,   I n s tit u t T ek n o lo g i B an d u n g ,   J l.  Gan esh 1 0 ,   B an d u n g ,   40132 ,   I n d o n esia .   E m ail:  n u r . i k s a n @ s t u d en t s . itb . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   I n cr ea s ed   p u b lic  a w ar e n es s   o f   en er g y   co n s er v atio n   i n   r e ce n y ea r s   h as   cr ea ted   g r ea t   in ter es i n   m o n ito r i n g   th u s o f   elec tr ic al  en er g y .   E n er g y   m o n ito r in g   w a s   o r ig i n all y   in ten d ed   to   f i n d   o u i n f o r m atio n   r eg ar d in g   th e   a m o u n o f   en er g y   u s ag e   an d   f ee s   to   b p aid .   C u r r e n tl y ,   en er g y   m o n ito r in g   p r o ce s s   ai m s   t o   p r o v id s er v ices  to   t h lo ad   s ch ed u li n g   an d   d e m a n d   r esp o n s m a n ag e m e n t.  Mo n ito r i n g   en er g y   u s ca n   b e   d o n b y   m ea s u r i n g   ea ch   elec tr ical  eq u ip m en u s i n g   s en s o r s   s ep ar ately   o r   I n tr u s i v L o ad   Mo n ito r in g   ( I L M)   o th r o u g h   th e   m ea s u r e m e n o f   t h o v er all   elec tr ical  eq u ip m e n u s in g   a   s i n g le  s en s o r   in   t h ag g r e g atel y   o r   n o n - in tr u s i v lo ad   m o n ito r i n g   ( NI L M) .     NI L ap p r o ac h   i s   m o r e f f ic ien b ec a u s e   it  u s es   r elativ e l y   litt le   s e n s o r   e v e n   u s i n g   a   s i n g le  s en s o r .   Sev er al  s t u d ies  h a v b ee n   d ev elo p ed   r eg ar d in g   th NI L a p p r o ac h   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   I n   th is   ap p r o ac h   o cc u r s   p r o ce s s   o f   d is ag g r eg a tio n   to   d ec o m p o s p o w er   t h at  m ea s u r ed   in   a g g r eg ate.   Di s a g g r e g atio n   p r o ce s s   b ch al len g o f   th is   s t u d y   b ec au s o f   t h t y p o f   ap p lian ce s   t h at  h ad   n o n - li n ea r   lo ad   s o   th n ee d   o f   d ev elo p m e n i n   th e   s elec tio n   o r   f ea t u r ex tr ac t io n   an d   ap p r o p r iate  lo a d   s ig n a tu r a n d   d ev elo p m en o n   d is ag g r eg atio n   alg o r ith m s   [ 3 ] ,   [ 4 ] .   T h r o u g h   f ea tu r es  s elec t io n   an d   d is a g g r e g atio n   al g o r ith m s   ap p r o p r iate,   th NI L s y s te m   ca n   id en ti f y   w id r an g o f   p o w er   th at  ca n   b u s ed   f o r   th ca lcu latio n   o f   elec tr ic  p o w e r   d em a n d ,   elec tr ic  p o w er   co n s u m p tio n ,   p o w er   s c h ed u li n g ,   t y p o f   ap p lian ce s ,   ti m o f   u s e,   o v er lo ad   ca p ac it y   o f   lo ad ,   etc.   NI L an a l y ze s   th co m p o s it o f   cu r r en a n d   v o ltag s ig n als  m ea s u r ed   u s in g   c u r r en a n d   v o ltag e   s en s o r s   o n   th elec tr ical  p an e s o   th at  th e y   ca n   b d is ag g r e g ated   b y   th eir   en er g y   u s a g e.   R esear ch   o n   NI L M   f ir s p er f o r m ed   in   1 9 9 2   b y   G eo r g Har [ 5 ] .   Har d escr ib e s   th NI L s tep s ,   w h ich   i s   m ea s u r in g   a g g r e g ate   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       R esid en tia l lo a d   ev e n t d etec tio n   in   N I LM   u s in g   r o b u s t c ep s t r u s mo o th in g   b a s ed   meth o d   ( N u r   I ksa n )   743   e lectr ic  s ig n al;  d etec ti n g   an   e v en f r o m   ca p t u r ed   elec tr ic  d ata;  clu s ter in g   s i m ilar   e v en u s in g   f ea tu r v ec to r m atc h in g   e v e n t;   r ec o g n iz in g   a n d   m o n ito r in g   ea c h   ap p lia n ce .   E v e n d etec tio n   i s   u s ed   to   ac cu r atel y   d etec t h e   s w itc h in g   o f   ap p lian ce s   s tate  u s i n g   a n   ev e n o r   n o n - e v e n b ased   m et h o d s .   C l u s ter i n g   an d   m atch in g   s tep   to   d eter m in e   ap p lian ce   ca u s ed   t h is   s w itc h   t h en   r ec o g n izin g   to   t r ac k   it s   elec tr ic  e n er g y   co n s u m p tio n .   T h i s   p ap er   f o cu s es  o n   t h d ev elo p m en o f   ev e n d etec tio n   m e th o d s .   T h o r g an izatio n   o f   th p ap er   i s   as  f o llo w s Fir s t,  b ac k g r o u n d   an d   ex is ti n g   m et h o d s .   R elate d   W o r k s   in   Sectio n   2 .   T h p r o p o s ed   NI L ev en d etec tio n   m et h o d   is   d is cu s s ed   in   Sec tio n   3   an d   E x p er i m e n tal  r es u lts   a n d   d is cu s s io n   ar s h o w n   in   Sectio n   4 .   So m co n c lu s io n s   ar d is cu s s ed   i n   Se c tio n   5.       2.   RE L AT E WO RK S   So m e v en t - b ased   m et h o d   u s in g   al g o r ith m   f o r   r ea l - t i m e   ev en d etec tio n   s u ch   a s   c h an g p o i n t   d etec tio n   [ 6 ] ,   Gen er alize d   L i k eli h o o d   R atio   ( G L R )   [ 7 ] ,   t h ch i - s q u ar g o o d n e s s - of - f it  t est  ( X2   GO F)  [ 8 ] ,   th C u m u lat iv SUM  ( C U SU M)   f ilter in g   [ 9 ] ,   an d   ce p s tr u m   a n al y s i s   [ 1 0 ] - [ 1 3 ] .   C h an g e   p o in d etec tio n   to   d etec ab r u p ch an g es  i n   ti m s er ies  d ata  an d   to   id en tify   th s p ec if ic  ti m in s tan ce   w h en   t h ch an g o cc u r s .   I n   GL R   ap p r o ac h ,   d ec is io n   s t atis tic  w a s   ca lc u lated   b y   th n atu r al   lo g   o f   r ati o   o f   p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n   b ef o r an d   a f ter   t h p o ten tial  ch an g in   m ea n .   T h is   ap p r o ac h   r eq u ir es   s o m p ar a m e ter   to   b tr ain ed ,   s u ch   as   th m o v i n g   w i n d o w s ,   t h p o w er   d ata  a n d   t h r es h o ld   f o r   d etec tio n   s tat is tic.   T h X2   G OF  tes to   d ec id t h d etec tio n   d e cisi o n   th r es h o ld   w h ic h   d ep en d s   o n   th d ata  w i n d o w s   s ize.   T h is   m et h o d   d eter m in e s   d ec is io n   b et w ee n   t w o   h y p o t h eses .   I f   t h n u ll  h y p o t h esi s   is   r ej ec ted   th en   ass u m ed   t h at  a n   ap p lian c ev e n o cc u r s .   T h e   X2   d escr ib es  d ec is io n   th r es h o ld   th at  d ep en d s   o n   w in d o ws  s iz an d   d etec tio n   co n f id en ce   lev e l.  C US UM   d eter m in c h an g e s   o f   tr a n s ie n ts   i n   s eq u en ce   d ata  i n   t h e   av er ag a n d   p r o v id es  cr iter ia  th at  h elp   m a k e   d ec is io n s .   I ts   d etec tio n   b o th   b eg in n i n g   an d   th en d   o f   t h tr an s ie n is   b ased   o n   s i m p le  r u le.   Sin ce   s to p   r u le  o cc u r s   in   th s tead y   s tate  t h e n   th b eg i n n in g   o f   tr an s ie n t   h ap p en s   an d   th s to p   r u le  o cc u r s   in   t h tr an s ie n t   s tate  t h e n   t h e n d   o f   tr a n s ien o cc u r s .   T h p r ev io u s   m eth o d   in v es tig a ted   th e   p o w er   s i g n al   i n   t h t i m e   d o m ai n .   Mo r eo v er ,   an   a n al y s i s   ca n   b p er f o r m ed   i n   t h f r eq u en c y   d o m ai n ,   e. g . ,   ce p s tr u m   an al y s is .   C ep s tr u m   an al y s is   i s   u s ed   to   d er iv th r esu lt  o f   ta k in g   t h Fo u r ier   T r an s f o r m   o f   th lo g   s p ec tr u m .   T h m eth o d   w il l   p r o d u ce   th ce p s tr u m   p ar a m e ter   as  o n o f   t h c h ar ac ter is ti cs  o f   th s i g n al.   T o   g et  th e   v alu o f   ce p s tr u m   it   m u s p ass   s o m s eq u en ce   b lo ck   p r ev io u s   d ia g r a m   t h at  i s   f r o m   t h p r o ce s s   o f   F FT   w h ic h   p r o d u ce   s p ec tr u m   m u s a f ir s t   in v er s e   to   ch a n g elec tr ical  s ig n al   f r o m   f r eq u en c y   d o m ai n   b ec o m e   ti m d o m ai n ,   a n d   ce p s tr u m   v alu t h at  r es u lt s   f r o m   s p ec tr u m   in v er s v al u p r o ce s s .   A   ce p s tr u m - s m o o t h in g - b ased   m et h o d   is   p r o p o s ed   to   im p r o v ce p s tr u m   p er f o r m a n ce   b y   c o n s id er in g   s i m u lta n eo u s   ON/O FF   tr a n s it io n s   [ 1 2 ] .   T h is   m e th o d   ca p ab le  o f   d etec tin g   ON/ OFF  ap p l ian ce s   a n d   ca n   b e   u s ed   to   h an d le  th s i m i lar   p ea k   s iz o f   ch ar ac ter is t ic  s ig n als  f r o m   d if f er en ap p lian c es.  T h s m o o th e d   ce p s tr u m   ex tr ac t h u s e f u l   f ea tu r es  f r o m   th e   cu r r en s i g n al  g en er ated   b y   h o m ap p lian ce .   T h is   p ap er   f o cu s es  o n   t h d ev elo p m e n o f   ev e n d etec tio n   m et h o d s .   T h m eth o d   is   ad o p ted   f r o m   t h e   ce p s tr u m   a n al y s i s   tech n iq u [ 1 2 ]   to   ex tr ac u s ef u f ea tu r u s i n g   s m o o t h in g   f r eq u en c y   co m p o n e n t.  Ho w e v er ,   ce p s tr u m   e s ti m ato r   b ased   o n   th p er io d o g r a m   s u f f er s   f r o m   lar g e   v ar ia n ce   an d   th is   w i ll  ca u s lar g est i m atio n   er r o r s   in   t h e   ce p s tr u m   co e f cie n t s .   T h c o n tr ib u tio n   o f   o u r   p ap er   co n ce r n   o n   d ev elo p in g   r o b u s s m o o t h i n g   ap p r o ac h   b ased   o n   lo ca l lin ea r   r eg r ess io n   [ 1 4 ] ,   [ 1 5 ]   to   r ed u ce   v ar ian ce   an d   i m p r o v lo ad   ev en t id e n ti f icatio n .       3.   L O AD  E V E N T   DE T E CT I O N     C ep s tr u m   m et h o d   u s ed   to   e x t r ac th c h ar ac ter is tic s   o f   e lectr ical  s i g n al   o n   h o m ap p lia n ce s .   L o ad   s ig n al s   o f   ap p lian ce s   s i m u late d   an d   m ea s u r ed   th r o u g h   t h s i m u lato r   to o l.  C u r r en s i g n al   d ata  f r o m   ap p lian ce s   ar u s ed   to   ex tr ac its   f ea tu r e s .   So m n o i s in   t h C u r r en t   s ig n al  w ill  a f f ec th p er f o r m an ce   o f   th e v en t   d etec tio n   r esu lt,  s o   it  n ee d s   t o   b r em o v ed .   T h is   ch ap ter   d is cu s s e s   th lo ad   m o d eli n g   o f   h o m ap p lian ce s ,   n o is r e m o v al  p r o ce s s e s ,   d etec tio n   p r o ce s s   o f   c h a n g e s   i n   t h C u r r en t   a m p lit u d es  a n d   t h p r o ce s s   o f   s i g n al   ex tr ac tio n   u s i n g   th C ep s tr u m   m et h o d .     3 . 1 .     H o m a pp lia nce  lo a mo delin g   R esid en tial  elec tr ical   n et w o r k   an d   s o m lo ad s   o f   ap p lia n ce s   w er s i m u lated   u s in g   MA T L A B   Si m u li n k   m o d el.   T h is   m o d el   co n s i s ts   o f   th r ee   p h ase s   o f   t h p o w er   s o u r ce ,   th r ee - p h a s e   m ea s u r e m e n a n d   h o m e   ap p lian ce .   E ac h   p h ase  c o n n ec ted   to   ea ch   h o m e ' s   ap p lian ce ,   ie   P h ase  to   h o m e   1 ,   P h ase  B   to   h o m e   2   an d   P h ase  C   to   h o m 3   as  s h o w n   in   t h f o llo w i n g   Fi g u r 1 .   A p p lian ce s   i n   ea ch   h o u s a m o u n ts   f o u r   ap p lian ce s   w it h   B r ea k er   C o n tr o l to   tu r n   o n   / o f f   th e ir   o p er atio n .   A p p lian ce   in   ea c h   h o u s w a s   s i m u lated   n o n - l in ea r l y   alo n g   w it h   T HD  an al y s i s .   So m n o n - li n ea r   elec tr ical  ap p lian ce s   ar m o d e led   b y   r ef er s   to   t h [ 1 6 ] - [ 1 8 ]   m o d el  as  f o llo w s   P er s o n al  C o m p u ter   ( P C ) ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   2 A p r il   201 9   :   7 4 2   -   7 5 2   744   Flu o r esce n ts   L a m p   ( F L )   an d   T elev is io n   ( T V) .   Fig u r 2   s h o w s   e x a m p les  o f   w a v e f o r m s   o f   cu r r en an d   v o lta g e   an d   T HD  an al y s i s   o f   4 7 . 5 % o f   T V.           Fig u r 1 .   Diag r a m   b lo ck   o f   r esid en tial lo ad                   Fig u r 2 .   No n - l i n ea r   L C tele v is io n   w av e f o r m   w i th   T HD= 4 7 , 5 %       3 . 2 .     No is re du ct io n   E lectr ical  s ig n als  ar o b tain ed   f r o m   ap p lian ce s   co n s i s ti n g   o f   Vo ltag an d   C u r r en an d   n o is th at  h as   n o t b ee n   co m p letel y   er ased .   T h is   elec tr ical  s i g n al  is   s en s iti v to   w h ite  n o is d u to   t h s m all  m a g n itu d o f   th e   Vo ltag a n d   C u r r en t.   T h is   r esear ch   u s es   Me d ian   Fil ter   m et h o d   to   r ed u ce   n o is o n   elec tr ical   s i g n al.   T h f ilter ed   s ig n al  ( Yi)   ca n   b e   o b tain ed   u s i n g   t h f o llo w i n g   f o r m u la     Y_ i= m ed ian ( Y_ ( i - m /2 ) Y_ ( i - m /2 +1 ) + +Y _ ( i - m /2 - 1 ) +X _ ( i - m /2 ) )         ( 1 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       R esid en tia l lo a d   ev e n t d etec tio n   in   N I LM   u s in g   r o b u s t c ep s t r u s mo o th in g   b a s ed   meth o d   ( N u r   I ksa n )   745   3 . 3 .     Cha ng po int  det ec t i o n   T h is   ev e n d etec tio n   p r o ce s s   b ased   o n   ch a n g es   in   t h Am p litu d o f   th e   C u r r en t   s i g n al.   T h least   s q u ar m et h o d   is   u s ed   to   d etec t su c h   ch a n g es,  ie.     J   n                  n        k       K             k -                 k          i -       k                ( 2 )     Fig u r 3   s h o w s   t h p r o ce s s   o f   ev e n d etec tio n   t h r o u g h   c h an g p o in t   cu r r en a m p l itu d in   n o is y   cu r r en s i g n al  an d   f ilter ed   cu r r en s ig n al.   I n   Fi g u r 3 ( a)   t h w r o n g   n o is is   d etec t ed   as  an   ev e n t.  A n d   i n   Fig u r 3 ( b )   s h o w s   t h c u r r en tr ac a m p litu d a f ter   p r o ce s s ed   b y   t h m ed ia n   f i lter .               ( a)   ( b )     Fig u r e   3 P o in t o f   c h an g d etec tio n   o n   cu r r en w av e f o r m   ( a)   No is ed   cu r r en w a v ef o r m ( b )   Fil ter ed   cu r r en w a v e f o r m   w it h   m =3 0       3 . 4 .     Ro bu s t   ce ps t ru m - s m o o t hin g   T h elec tr ical  s i g n al   ex tr ac ti o n   p r o ce s s   w as   p er f o r m ed   t o   o b tain   th c h ar ac ter is t ic  v alu f r o m   C u r r en s i g n a l.  T h v alu o f   t h is   f ea t u r to   b u s ed   as  r ef er en ce   to   th n e w   elec tr ical  s i g n al  to   b test ed   s o   ca n   p r o d u ce   d ec is io n   o f   th e   r esu lts   o f   th co m p ar i s o n   o f   th o s v a lu e s .   T h s ig n al  ch ar ac ter is tic  ex tr ac tio n   p r o ce s s   w as  p er f o r m ed   b y   ce p s tr u m   m et h o d   w h ich   w ill   p r o d u ce   th ch ar ac ter is tic  v alu o f   q u e f r en c y   cep s tr u m .   T h ap p licatio n   o f   ce p s tr u m   to   th s ig n al  e x tr ac t io n   p r o ce s s   ca n   b s ee n   in   th b lo ck   d iag r a m   o f   Fig u r e   4 .         Fig u r 4 .   Sig n al  ex tr ac tio n   p r o ce s s       T h f r am in g   p r o ce s s   w as  b as ed   o n   elec tr ical  s ig n als  w h ic h   u n li m ited   an alo g   s i g n als  i n   ti m an d   co n tin u o u s   d o m ai n s .   A s   n e ce s s it y   f o r   p r o ce s s i n g   t h ese  e lectr ical  s i g n als,   th e   co n ti n u o u s   s i g n a m u s t   b e   tr an s f o r m ed   i n   l i m ited   ti m ep i ec es.  Fra m in g   p r o ce s s   i n to   m u ltip le  f r a m es  w h er o n f r a m co n s i s ts   o f   s e v er al  s a m p les  d ep en d i n g   o n   h o w   m an y   s ec o n d s   th s o u n d   w ill  b e   s a m p led   an d   h o w   m a n y   t h s a m p lin g   f r eq u en c y   an d   u s i n g   th e   o v er lap p in g   m eth o d .   T h f r a m in g   p r o ce s s   ca u s e s   t h s p ec tr al  leak a g a n d   t h s i g n al  to   b e   d is co n ti n u o u s ,   s o   t h r es u lt o f   th f r a m i n g   p r o ce s s   m u s t p ass   th r o u g h   t h w i n d o w in g   p r o ce s s .   T h w in d o w i n g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   2 A p r il   201 9   :   7 4 2   -   7 5 2   746   f u n ctio n   u s ed   in   t h is   r esear c h   is   w in d o w   h a m m i n g   b ec au s th h a m m i n g   f u n c tio n   ca n   cr e ate  d ata  at  th f ir s t   an d   th e   last   p o in ts   in   th e   f r a m clo s e   to   ze r o   w e ll.  E ac h   f r a m s i g n al  h as  to   b m u ltip l ied   b y   th e   w i n d o w   f u n ctio n .   T h v alu o f   n   in   t h w i n d o w   p r o ce s s   w as  ad j u s t ed   b y   th n u m b er   o f   s a m p les  u s ed   in   t h f r a m i n g   p r o ce s s .   Ham m i n g   w i n d o w   d ef i n ed   b y   ( 3 ) ,   th en   th s i g n al   af ter   Ha m m i n g   w i n d o w in g   was  m u l tip l y   b et w ee n   f r a m s ig n al  a n d   th Ha m m i n g   w i n d o w ,   d ef i n ed   b y   ( 5 ) .       (   )                         *               (       ) +           (       )         ( 3 )       (   )      (   )     (   )           (       )             ( 4 )       (   )   [                   ]   [                ]                 ( 5 )     Fo u r ier   an al y s is   al lo w s   f o r   an al y s i s   o f   t h e   s p ec tr al  p r o p er t ies  ( s p ec tr o g r a m )   o f   t h i n p u t   s ig n al  b y   elab o r atin g   t h s i g n a ls   i n to   th s in w a v w it h   d if f er e n f r e q u en c y .   T h p u r p o s o f   u s i n g   Fo u r ier   an al y s i s   o n   elec tr ical  s i g n al  d ata  w as   to   c h an g d ata   f r o m   t h t i m e   d o m ain   i n to   s p ec tr u m   d ata  in   f r e q u en c y   d o m ain .   T h C u r r en s ig n al s   w er tr a n s f o r m ed   b y   u s i n g   t h F FT   an d   t h eir   s p ec tr u m   i s   o b tai n ed   b y   ( 6 ) .   T h r esu lt  o f   t h e   FF T   ca n n o s h o w   t h f o r m   o f   th s p ec tr u m   s o   th at   lo g ar it h m   o f   t h ab s o l u te  v al u w a s   u s ed .   T h co ef f ic ien t   ce p s tr u m   is   o b tai n ed   b y   tr an s f o r m in g   t h is   in f o r m at io n   f r o m   t h f r eq u en c y   d o m ai n   i n t o   th q u e f r en c y   o r   ce p s tr u m   d o m ain .   T h ese  ca n   b co m p u ted   b y   ap p l y in g   t h in v er s Fo u r ier   tr an s f o r m   to   t h lo g ar it h m   o f   t h ab s o lu te  v al u o f   t h FF T   o f   s i g n al |   x   | .       [   ]     (   )                                                  ( 6 )       (   )           |     [   ] |                                                  ( 7 )     Af ter   o b tain ed   ce p s tr u m   co ef f icien t,  t h w ei g h ti n g   p r o ce s s   w a s   t h en   p er f o r m ed   to   o b tain   s m o o t h ed   ce p s tr u m   v a lu e.   T h v alu e   o f   th ce p s tr u m   co ef f icie n r es u lt in g   f r o m   t h s m o o th in g   p r o ce s s   t h e n   u s ed   as  th e   f ea t u r v ec to r   v al u e.   T h is   s te p   ca lled   as  ce p s tr u m - s m o o th i n g   an d   f u r t h er m o r ca n   b d ef i n ed   as   ( 8 ) .   T h is   v alu e   ca n   b ta k en   s e v er al  p o in ts   t h at  ca n   r ep r esen all  d ata  an d   u s ed   as  f ea tu r t h at  r ep r esen t s   ea ch   f r a m e.   T h n ex t   s m o o th i n g   p r o ce s s   i s   d o n b y   u s i n g   lo ca lin ea r   r eg r ess io n   m et h o d .   I is   b ased   o n   lo ca ll y   f itti n g   a   lin a n d   ca lc u lated   b y   p er f o r m i n g   w eig h ted   lea s s q u ar es  r e g r ess io n .   I n   t h w ei g h t in g   p r o ce s s ,   th e   ap p r o p r iate  w ei g h is   d eter m i n ed   b y   t h d is tan ce   b et w e e n   th d ata  p o in ts   an d   th s m o o t h in g   p o in t s .   T h d ata  p o in ts   t h at  h av t h g r ea test   w ei g h a n d   th m o s i m p ac o n   th f it  ar u s ed   a s   d ata  p o in ts   to   b s m o o th .   W eig h ti n g   is   p er f o r m ed   b y   u s i n g   t h f o llo w in g   tr icu b f u n cti o n   [ 1 4 ] .           (     |           (   ) |   )                   ( 8 )     T h r eg r ess io n   p r o ce s s   p er f o r m ed   u s i n g   2 n d   d eg r ee   p o ly n o m ial  m o d el  is   k n o w n   a s   th ' lo es s m et h o d .   T h r o b u s v er s io n   o f   t h e   lo ess   m e th o d   i s   u s ed   to   r ed u ce   t h ' lo e s s '   s e n s iti v it y   to   th e   o u tlier .   T h i s   r o b u s v er s io n   is   k n o w n   as  t h e   ' r lo ess '   m et h o d .   T h is   m et h o d   in cl u d es  also   ca lc u lati n g   t h w ei g h ti n g   u s i n g   th e   b is q u ar ( 9 )   f u n ctio n .   T h r esu lt  o f   r o b u s s m o o th in g   is   ca lc u lated   u s in g   b o th   th lo ca r eg r ess io n   w ei g h an d   th r o b u s w ei g h t.           { (     (             )   )     |    |                                                                                                 |    |               ( 9 )     W h er e,   r   : th r esid u al s   o f   t h d ata  p o in ts   g e n er ated   b y   t h r eg r e s s io n   s m o o th in g   p r o ce s s   MA D   m ed ian   ab s o l u te  d ev iatio n   o f   th r esid u al s   o r   m ed ian ( | r | )           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       R esid en tia l lo a d   ev e n t d etec tio n   in   N I LM   u s in g   r o b u s t c ep s t r u s mo o th in g   b a s ed   meth o d   ( N u r   I ksa n )   747   4.   E XP E R I M E NT   AND  R E SU L T   E lectr ical  s ig n al  ch ar ac ter is t ics  ar th m o s i m p o r ta n t   p ar o f   th ev en d etec tio n   p r o ce s s .   T h elec tr ical  s ig n al  c h ar ac te r is tics   t h e n   p r o ce s s ed   ac co r d i n g   to   th s tep s   s h o w n   i n   Fi g u r e   3 .   B ased   o n   th e   s tep s ,   I n   t h f r a m i n g   p r o ce s s ,   s a m p li n g   is   d o n e v er y   2 0 m s ,   an d   t h s a m p li n g   f r eq u e n c y   u s ed   is   2 0   KHz ,   w h ile  t h r ec o r d   len g th   i s   2 4   s ec o n d s .   T h n u m b er   o f   f r a m es  g en er ated   is   9 8   f r a m e s   p er   s ec o n d   an d   2 3 7 6   f r a m e s   f o r   2 4   s ec o n d s   an d   ea ch   h as  4 0 0   s a m p le  d ata  p er   f r a m e.   T h w i n d o w   p r o ce s s   is   u s ed   to   r ed u ce   d is co n ti n u o u s   e f f ec ts   at  t h e n d s   o f   t h f r a m b y   u s i n g   h a m m in g   m et h o d s .   T h v alu o f   i n   t h w i n d o w   p r o ce s s   is   ad j u s ted   b y   th e   n u m b er   o f   s a m p le s   u s ed   i n   t h f r a m in g   p r o ce s s ,   w h ic h   ar 4 0 0 .   T h FF T   p r o ce s s   u s e s   5 1 2   p o in ts   g r ea ter   th a n   th n u m b er   o f   in   t h w i n d o w   p r o ce s s .   B ec au s th s ig n a FF T   r esu lt  is   s y m m etr ical  t h en   t h d ata  u s e d   o n l y   h al f ,   w h ich   i s   2 5 6   p o in ts .   T h r esu lt o f   t h FF T   ca n n o t sh o w   t h s h ap o f   th s i g n al  s p ec tr u m   s o   th a lo g ar ith m   i s   u s ed .   C o e f f icien ce p s tr u m   i s   o b tain ed   b y   co n v er tin g   th v alu o f   th e   FF T   r esu lt  to   f r eq u en c y   d o m a in   i n to   ti m d o m ai n   t h r o u g h   I n v er s o f   F FT   p r o ce s s .   Si m u l atio n   d ash b o ar d   as   s h o w n   in   F ig u r 5 .             Fig u r 5 .   Si m u latio n   d ash b o ar d       T h s h ap o f   s ig n al  tr a n s f o r m atio n   at  ea ch   s tag o f   t h ce p s tr u m   p r o ce s s   ca n   b s ee n   in   Fi g u r 6 .   T h am p li tu d at  p ea k   f r eq u e n c y   h a s   d if f er en t   v al u es   o n   t h s p ec tr u m   o f   ea c h   ap p lian ce .   T h is   d if f er en ce   w i ll   b th ch ar ac ter is tic  o f   ea ch   a p p lian ce .   T h p e ak   f r eq u en c y   v alu o f   t h r esu l o f   th ce p s t r u m   p r o ce s s   o n   th e   ag g r e g ate  s i g n al  c a n   v ar y   an d   ev en   t h s a m e.   T h ce p s tr u m   m eth o d   ca n   b u s ed   to   r ed u ce   th e   p ea k   h o m e   s ig n al  v ar ian ce   i n   th F FT   s p ec tr u m .   F u r th er m o r e,   ce p s tr u m - s m o o t h in g   ca n   b u s ed   to   h an d le  p ea k   s ize   s ig n al s   o f   t h s a m ch ar ac ter i s tics   o f   d if f er en eq u ip m e n t.  B elo w   ar th q eu f r en c y   f o r m s   o f   h o m elec tr ical   eq u ip m e n t.  Fo r   ex a m p le,   T V,   P C   an d   T ag g r eg atio n   a n d   P C .   T h ce p s tr u m   s m o o t h i n g   m et h o d   ca n   b u s ed   to   r ed u ce   t h v ar ia n ce   o f   t h p ea k   s ig n al  o n   t h e   o r ig in al   ce p s tr u m .   Fu r t h er m o r e,   ce p s tr u m   s m o o th in g   ca n   b u s ed   to   o v er co m e   th e   g r e at  s i m ilar it y   o f   t h e   p ea k s   o f   s i g n al  c h ar ac ter is ti cs  o f   d i f f er en e lectr ical  ap p lian ce s   b y   r ed u ci n g   t h ch ar ac ter is tics   at   lo w   f r eq u en c ies.  T h n ex s m o o th in g   p r o ce s s   is   d o n b y   u s i n g   L o ca L i n ea r   R e g r ess io n   m et h o d .   T h is   p r o ce s s   is   u s ed   to   r ed u ce   th in cr ea s in   b ias  an d   v ar ian ce   o f   p ea k   s i g n als  r esu l tin g   f r o m   ce p s tr u m   s m o o t h i n g .   A   r o b u s t   v er s io n   o f   ' lo es s '   is   u s ed   as  m et h o d   o f   s m o o th i n g .   T h is   m eth o d   ass ig n s   th lo w er   w ei g h to   o u tlier s   in   t h e   r eg r ess io n .   T h m e th o d   ass i g n s   ze r o   w ei g h t to   d ata   o u ts id m ea n   ab s o l u te  d ev ia tio n s .   Fig u r 7   s h o w s   t h s ig n al  s m o o t h i n g   o b tain ed   f r o m   b o th   o f   s m o o th i n g   m eth o d   o f   ce p s tr u m   an d   r lo ess .   Si g n al   s m o o th i n g   o f   s o m e   ap p lian ce s   in c lu d es   P C   e q u ip m e n ( a) T ( b ) ag g r e g ate  P C   an d   T ( c) .   T h ce p s tu m   s m o o t h in g   s i g n a Y( n )     T h ce p s t u m   s m o o th i n g   s ig n al   Y( n )     is   i n d icate d   b y   d o b lu an d   r lo es s   s m o o th in g   is   i n d icate d   b y   th r ed   lin e.   W d eter m in t h s p an   as  p er ce n tag o f   t h co u n p o in ts   in   t h d ata  s et  u s i n g   0 . 2   w h ic h   i s   m ea n s   t h at  s p an   o f   0 . 2   u s es  2 0 o f   th co u n d ata  p o in t s   i n   d ata  s et.   T h n u m b er   o f   d ata  p o in ts   ce p s tr u m   s ig n al  Y( n )   w i ll  k ee p   th s a m a n d   u s e d   in   th lo ca f it  w h en   p r o ce s s ed   b y   lo ess   m eth o d   an d   d eter m in ed   th r o u g h   th s p an   p ar a m eter .   T h n u m b er   o f   d ata  p o in t   in   th is   s i m u l atio n   ar 5 1 2   an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   2 A p r il   201 9   :   7 4 2   -   7 5 2   748   s p an = 0 . 2 .   L o ess   w ill   u s t h 0 . 2   *   5 1 2   n ea r e s d ata  p o in t   t o   s ig n al  Y( n )   f o r   f it tin g .   Fig u r 6   s h o w s   t h r es u lt   o f   s m o o t h i n g   u s in g   ce p s tr u m   an d   r lo es  m et h o d   to   d eter m i n th f ea t u r s et  th e n   t h is   s m o o t h i n g   s i g n a is   ex tr ac ted   th r o u g h   t h p ea k   d etec tio n   p r o ce s s   to   g et  th p ea k   o f   f r eq u e n c y   a m p l itu d o f   t h e   s m o o th i n g   s ig n al.   T h p ea k   d etec tio n   p r o ce s s   is   u s ed   to   f in d   t h lo ca m ax i m an d   m i n i m a.   T h p ea k   t h r esh o ld   o f   0 . 1   is   u s ed   to   d eter m in t h m i n i m al  d if f er e n ce   b et w ee n   t h p ea k   a n d   its   s u r r o u n d in g s   a n d   th e n   to   d ec l ar it  as  th p ea k .   T h p ea k   o f   f r eq u en c y   a m p lit u d g en er ated   b y   ce p s tr u m   s m o o t h i n g   s ig n al  h as  m o r p ea k   v ar ia n ce   th a n   i n   r lo es  s m o o t h i n g   s i g n al.   Mo r e   p ea k   v ar ian ce   w ill   i n cr ea s t h co m p le x it y   o f   t h e   d ev ice  f ea tu r es.  As  i w a s   p r ev io u s l y   k n o w n ,   t h u s o f   th i s   r lo es  m eth o d   to   r ed u ce   t h p ea k   o f   f r eq u en c y   a m p lit u d v ar ian ce   o f   t h e   ce p s tr u m   s m o o t h in g   r es u lts .   T h er ef o r e,   th r esu lt  o f   r o b u s s m o o t h in g   p r o d u ce s   p ea k   s ig n als  t h at  h a v r elativ el y   les s   v ar iatio n   an d   ce r tain l y   i m p ac t o n   t h r ed u ce d   co m p u tatio n al  co m p le x it y .               ( a)         ( b )             ( c)     Fig u r e   6 C ep s tr u m   s i g n al  o n   s in g le/ m u l tip le  ap p lian ce s .   T h r esu lt o f   p ea k   f r eq u e n c y   a n d   a m p lit u d u s i n g   ce p s tr u m   s m o o th i n g   ( r ig h t)   an d   s i m p le  ce p s tr u m   ( le f t)   m et h o d   ( a)   P C ; ( b )   T V;  ( c)   s ig n al  ag g r e g ated   o f   P C   an d   T V         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       R esid en tia l lo a d   ev e n t d etec tio n   in   N I LM   u s in g   r o b u s t c ep s t r u s mo o th in g   b a s ed   meth o d   ( N u r   I ksa n )   749       ( a)       ( b )         ( c)     Fig u r 7 .   R lo ess   s m o o th i n g   s i g n al  o n   s i n g le/ m u l tip le  ap p lian ce s .   Si g n al  s m o o th i n g   u s in g   ce p s tr u m   s m o o th in g   ( d o t b lu e)   an d   r lo e s s   s m o o t h i n g   ( r ed   lin e)   m e th o d   ( a)   P C ; ( b )   T V;  ( c)   s ig n al  ag g r eg ated   o f     P C   an d   T V       Fig u r 8   s h o w s   th r es u lt  o f   s m o o th in g   u s in g   r lo es  m et h o d   o n   T eq u ip m e n t.  T o p e r atio n   h as   s ev er al  s tates,  w h ic h   co n s is t s   o f   OFF  to   O N;  ON;  O to   OF F;  an d   OF F.  T o   d etec th o cc u r r en ce   o f   t h s tate  th en   d eter m i n ed   th p ea k   a m p litu d o f   th r lo es   s ig n al.   T h p o in o f   t h p ea k   a m p l itu d in   ea ch   s tate  i s   d if f er e n i n   n u m b er   an d   p ea k   p o in t.  T h n u m b er   o f   p ea k   p o in ts   o n   th O FF   co n d itio n   is   r elativ el y   s m all  a n d   d o es  n o ev en   e x is o n   ce r tain   eq u ip m en t.  T h is   is   b ec au s t h a m p lit u d o f   t h cu r r en wav e   s i g n a is   ze r o .   I n   T eq u ip m e n t,  w h e n   t h OFF  co n d itio n   h a s   o n l y   o n p ea k   an d   w ill  h a v m o r p ea k s   w h e n   t h e   s tat e   tr an s itio n s   ON.   I n   s tate  ON  a n d   s tate  ON  to   OFF,  s u m   a n d   p ea k   p o in ts   ar co n s id er ed   eq u al.               Fig u r 8 .   P ea k   am p li tu d f ea t u r s et  o f   ce p s tr u m   a n d   r lo es s m o o t h i n g       Fig u r 9   s h o w s   th e   v ar ia n ce   v alu es   o f   t h p ea k   a m p litu d o f   elec tr ical   eq u ip m en t.  T h v a lu o f   t h is   v ar ian ce   i n d icate s   m ea s u r o f   th s p r ea d   o f   d ata  in   t h d a ta  d is tr ib u tio n   an d   i s   u s ed   as  t h r ef er e n ce   o f   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   2 A p r il   201 9   :   7 4 2   -   7 5 2   750   ac cu r ac y   o f   t h m o d el  r ep r esen ti n g   th e   tr u e   v al u e.   T h h i g h er   o f   v ar ia n ce   v al u t h e n   m o r e   v ar ied   t h d ata  a n d   m o r e   in ac c u r ate.   T o   ca lcu late   th v ar ia n ce ,   w m u s t   f ir s k n o w   t h m ea n ,   a n d   t h e n   ad d   th s q u ar es  o f   t h e   d if f er e n ce   o f   ea c h   d ata  to   th m ea n .   N u m er icall y ,   th v ar ia n ce   is   t h m ea n   o f   th s q u ar o f   th d i f f er e n ce   i n   d ata  to   th m ea n .   I n   th elec tr ical  eq u ip m e n id en ti f icatio n   p r o ce s s ,   lo w   v ar ian ce   v a lu e   o f   p ea k   a m p litu d e   ca n   h elp   i m p r o v t h ac c u r ac y   o f   id en tific atio n .   T h ce p s tr u m   s m o o th i n g   m et h o d   is   g o o d   en o u g h   at   r ed u ci n g   th v ar ian ce   o f   th p ea k   s i g n al  co m p ar ed   w h e n   u s i n g   t h FF T   s p ec tr u m .   F u r t h er m o r e,   th u s o f   r o b u s s m o o th in g   ca n   i m p r o v t h ab ilit y   to   r ed u ce   t h v a lu o f   v ar ian ce   s o   it  h as  lo w er   v ar ia n c v alu th a n   u s i n g   th m et h o d   o f   ce p s tr u m   s m o o t h i n g .   T o   test   t h p er f o r m a n ce   o f   s i g n al  e x tr ac tio n   t h f ea t u r s et  o b tain ed   f r o m   th p ea k   a m p lit u d f r eq u en c y   v alu is   u s ed   i n   t h cla s s i f icatio n   p r o ce s s .   P ea k   a m p l it u d v al u o f   ea c h   eq u ip m e n h a s   th d i f f er e n ev en ti m w it h   th n u m b er   o f   e v en t s   is   2 .   A p ea k   a m p li tu d o f   ag g r eg ate  s i g n al   th er is   3   ap p lian ce s   w it h   t i m e v en t h at  v ar ies  a n d   b as ed   o n   th e   s i g n al  m ea s u r e m en th er ar 7   e v e n ts .   T h is   ev e n w ill  th e n   b u s e d   to   g r o u p   t h v ec to r   f ea t u r b y   u s i n g   k - m ea n s   m et h o d   w it h   K   is   7 .   A f ter   o b tain in g   t h g r o u p   o f   v ec to r   f ea tu r e,   th e n   t h p r o ce s s   o f   cla s s i f icatio n   u s i n g   Na ïv B a y e s   m et h o d   w it h   cr o s s - v alid atio n   is   0 . 3 .   T h f o llo w i n g   Fi g u r 1 0   s h o w s   t h p er f o r m an ce   v al u o f   t h v ec to r   f e atu r u s i n g   t h p ea k   a m p lit u d o f   th C u r r en s ig n al.   Fi g u r 1 0   s h o w s   t h co m p ar i s o n   o f   th c lass if ica tio n   p er f o r m a n ce   o f   th e   ce p s tr u m   s m o o t h i n g   m et h o d   an d   th p r o p o s ed   m e th o d .   T h class i f icatio n   o f   t h p r o p o s ed   m et h o d   s h o w s   th e   b etter   r esu lt th a n   t h ce p s tr u m   s m o o th i n g   eit h er   o n   s i n g le  ap p lian ce   o r   m u l tip le  ap p lian ce s .           Fig u r 9 .   P ea k   an d   m in   a m p lit u d o   af ter   s m o o t h ed   b y   r o b u s s m o o th in g           Fig u r 1 0 .   P ea k   am p lit u d v ar ian ce   o f   ap p lian ce   a n d   p r ec is io n   p r ed ictio n   o f   ce p s tr u m   s m o o th in g   an d   p r o p o s ed   m eth o d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       R esid en tia l lo a d   ev e n t d etec tio n   in   N I LM   u s in g   r o b u s t c ep s t r u s mo o th in g   b a s ed   meth o d   ( N u r   I ksa n )   751   No is ad d ed   in   th e   s i m u latio n   is   a   Ga u s s ian   n o i s t h at  is   u s ed   f o r   s ce n ar io s   o f   s e n s iti v it y   test i n g   o f   lo ad   ev en d etec tio n   ag ai n s n o is e.   T h n o is s ce n ar io   is   d o n b y   s etti n g   t h n o is r atio   o f   SNR   5 1 0 ,   1 5 ,   2 0 ;   2 5 ; 3 0 ; a n d   5 0 .   Fig u r 1 1   s h o w s   th co m p ar i s o n   o f   t h s e n s itiv it y   o f   e v e n t lo ad   d etec tio n   to   n o is e.   At  th t i m e   o f   r u n n i n g   t h s i m u latio n ,   th f ir s tr ai n i n g   o f   d ata  o n   t h d ataset  o f   s i n g le  an d   m u lt ip le  ap p lian ce s   w it h   SN R   o f   2 5 .   Data   tr ain ed   s er v as  m o d el  to   p r ed ict  th d ata  g e n e r ated   w h e n   r u n n in g   t h s i m u la tio n   b y   u s i n g   s o m e   SNR   s ce n ar io .   P r ed ictio n   p r ec is io n   i n   s in g le  ap p lian ce   s h o w s   v ar y i n g   r es u lt s   i n   ea ch   s ce n ar io .   I n   SN R   > 2 0 ,   th p r ec is io n   p r ed ictio n   is   q u i te  g o o d   w ith   v al u es  g r ea ter   t h an   0 . 6   an d   is   r elativ el y   s ta b le  at  v alu e s   ab o v 0 . 9   o n   SNR   > 2 5 .   Ho w ev er ,   t h p r ed ictio n   p r ec i s io n   d ec r ea s es  b elo w   0 . 5   o n   SNR   <2 0   d u to   t h lar g n o i s r atio   o f   th s ig n al.   Si m i lar l y   i n   m u ltip le  ap p lian ce s ,   p r ec is io n   p r ed ict io n   is   q u i te  g o o d   at  SNR   > 2 0   an d   b eg in s   t d ec r ea s in   SNR   <2 0   an d   SN R   > 25.             Fig u r 1 1 .   P r ec is io n   p r ed ictio n   o n   n o i s s ce n ar io       5.   CO NCLU SI O N   I n   th i s   p ap er ,   r o b u s s m o o th in g   m et h o d   f o r   ce p s tr u m   est i m atio n   b ased   o n   lo ca lin ea r   r eg r ess io n   u s i n g   r lo es  m et h o d ,   is   p r esen ted .   T h is   m eth o d   is   ca p ab le  o f   p r o d u cin g   b etter   s m o o th i n g   m et h o d   th an   ce p s tr u m   s m o o th i n g .   T h is   m et h o d   ca n   r ed u ce   t h v ar ia n ce   o f   p ea k   elec tr ical  eq u ip m e n s ig n als a n d   i m p ac t o n   th r ed u ce d   co m p u tatio n a co m p lex i t y .   T h r esu lts   o f   th i s   esti m atio n   ce p s tr u m   ar th e n   u s ed   in   th ev e n t   id en ti f icatio n   p r o ce s s   o f   th elec tr ical  eq u ip m e n in   o p er atio n .   I n   p er f o r m an ce   te s tin g ,   th class i f icatio r esu lt s   s h o w   t h p r o p o s ed   m et h o d   h as a   b etter   ac cu r ac y   t h a n   th p r ev io u s   m et h o d .         ACK NO WL E D G E M E NT S   W w o u ld   l ik to   th a n k   to   B l ac k b er r y   I n n o v atio n   C e n ter   I n s ti tu te   o f   T ec h n o lo g y   B a n d u n g   ( B B I C - I T B ) Sem ar an g   State  U n i v er s it y   ( UNNE S);  a n d   Min is tr y   o f   R es ea r ch ,   T ec h n o lo g y   a n d   Hi g h er   E d u ca tio n   o f   th R ep u b lic  o f   I n d o n es ia  ( KE MRIST E KDI KT I )   f o r   th eir   ass is ta n ce   in   f ac il itati n g   ed u ca ti o n   an d   r esear ch .       RE F E R E NC E S     [1 ]   S .   S e m w a e   R.   S .   P ra sa d     I d e n t ify in g   A p p li a n c e u sin g   NIA L M   w it h   M in im u m   F e a tu re s ”  In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ),   v o l.   4 ,   n .   6 ,   p p .   9 0 9 - 9 2 2 ,   2 0 1 4 .   [2 ]   N.  Ik sa n     S .   H.   S u p a n g k a e   I.   B.   Nu g ra h a     Ho m e   En e rg y   M a n a g e m e n S y st e m A   F ra m e w o rk   T h ro u g h   C o n tex t   Aw a re n e ss     e m   In ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n   IC T   fo r   S ma rt   S o c iety ,   Ja k a rta,  2 0 1 3 .   [3 ]   Zeifm a n     No n i n tru siv e   L o a d   M o n it o ri n g Re v iew   a n d   Ou tl o o k     IEE tra n s.  C o n su m.   El e c tro n ,   2 0 1 1 .   [4 ]   N.  Ik sa n   e   S .   H.  S u p a n g k a   A d a p ti v e   n o n - in tru siv e   L o a d   M o n it o rin g   m o d e u si n g   Ba y e sia n   lea rn in g     e m   In ter n a t io n a C o n fer e n c e   o n   ICT   Fo r S m a rt S o c iety   ( ICIS S ) ,   Ba n d u n g ,   2 0 1 4 .   [5 ]   Ha rt    No n in tru siv e   A p p li a n c e   L o a d   M o n i to ri n g     e m   IEE E ,   1 9 9 2 .   [6 ]   Ba ss e v il le,  De te c ti o n   o f   A b ru p C h a n g e s: T h e o ry   a n d   A p p li c a ti o n ,   P re n ti c e   Ha ll ,   1 9 9 3 .   [7 ]   K.  D.  A n d e rso n ,   M .   E .   Be rg é s,  A .   Oc n e a n u ,   D.  Be n it e z   e   J.  M .   M o u ra     Ev e n De tec ti o n   f o n o n   In tr u siv e   L o a d   M o n i to ri n g     e m   IECON  2 0 1 2   -   3 8 th   An n u a Co n fer e n c e   o n   IEE E   I n d u stri a El e c tro n ics   S o c iety ,   Ca n a d a ,   2 0 1 2 .   [8 ]    .  Jin     E .   T e b e k a e m   M .   Be rg e e   L .   S o ib e lm a n     A   T i m e - F re q u e n c y   A p p ro a c h   f o Ev e n De t e c ti o n   i n   No n - In tru siv e   L o a d   M o n it o ri n g ,   e m   Pro c .   S PIE   8 0 5 0 ,   S i g n a Pro c e ss in g ,   S e n so F u sio n ,   a n d   T a rg e t   R e c o g n it i o n   XX F lo ri d a ,   2 0 1 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.