[論文レビュー] Identification of TV Channel Watching from Smart Meter Data Using Energy Disaggregation

Pascal A. Schirmer, Iosif Mporas+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 1, 2020

Smart Grid Energy Management参考文献 49被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、スマートメーターから得られる集計エネルギー消費データを分析することで、世帯がどのテレビチャンネルを見ているかを非侵襲的に特定する手法を提案する。20のテレビチャンネルからの参照信号とスマートメーターのエネルギー信号フレームとの間でエラスティックマッチングを実行し、MVMアルゴリズムを用いることで93.6%の正確性を達成した。これは、直接的なデバイス監視なしに低レベルのエネルギーデータから詳細なコンテンツ同定が可能であることを示している。

ABSTRACT

Smart meters are used to measure the energy consumption of households. Specifically, within the energy consumption task, a smart meter must be used for load forecasting, the reduction in consumer bills as well as the reduction in grid distortions. Smart meters can be used to disaggregate the energy consumption at the device level. In this paper, we investigated the potential of identifying the multimedia content played by a TV or monitor device using the central house’s smart meter measuring the aggregated energy consumption from all working appliances of the household. The proposed architecture was based on the elastic matching of aggregated energy signal frames with 20 reference TV channel signals. Different elastic matching algorithms, which use symmetric distance measures, were used with the best achieved video content identification accuracy of 93.6% using the MVM algorithm.

研究の動機と目的

• スマートメーターで測定されたエネルギー消費データが、世帯で視聴されている特定のテレビチャンネルを同定できるかどうかを調査すること。
• 集計された世帯のエネルギー消費信号のみを用いて、非侵襲的な動画コンテンツ同定が可能かどうかを検討すること。
• エネルギー信号フレームと参照テレビチャンネル信号をマッチングするための異なるエラスティックマッチングアルゴリズムを評価すること。
• ノイズやデバイスのばらつきといったさまざまな現実世界の条件下でのテレビチャンネル同定の正確性を特定すること。

提案手法

• システムはスマートメーターを用いて、世帯内のすべての家電機器からの集計エネルギー消費データを収集する。
• 集計信号はスライディングウィンドウ手法を用いて時間フレームに分割され、分析に用いられる。
• マッチングのためのテンプレートとして用いるために、20の異なるテレビチャンネルから参照エネルギー信号を収集する。
• エラスティックマッチングアルゴリズムとして、動的時間ワープング（DTW）とマルチビュー・マッチング（MVM）が、信号フレームと参照信号との比較に適用される。
• マッチングの正確性を向上させるために、直流オフセットの除去や信号フレーミングなどの前処理ステップが含まれる。
• 同定されたテレビチャンネルは、マッチングプロセスにおける類似度スコアの最大値に基づいて選択される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スマートメーターが測定する集計された世帯のエネルギー消費データのみを用いて、テレビチャンネルの視聴状況を同定できるか？
• RQ2 エラスティックマッチングアルゴリズムは、エネルギー信号フレームからアクティブなテレビチャンネルをどの程度正確に同定できるか？
• RQ3 ノイズや変動する条件下での識別正確性の観点から、異なるエラスティックマッチングアルゴリズム（DTW 対 MVM）はどのように比較できるか？
• RQ4 テレビモニターや世帯の家電機器がテストシナリオごとに異なる場合、この手法の耐障害性はどの程度か？

主な発見

• 提案手法は、クリーンなデータ上でマルチビュー・マッチング（MVM）アルゴリズムを用いて、ピーク同定正確性93.6%を達成した。
• MVMアルゴリズムは、動的時間ワープング（DTW）を上回り、すべての実験プロトコルにおいて顕著に高い正確性を示した。
• ノイズのある状況や異なるテレビモニタを使用しても、MVMベースのシステムは強力な性能を維持し、ほとんどのテストケースで85%以上の正確性を達成した。
• 直接的なデバイスレベルの監視なしに、中央のスマートメーターからの集計エネルギー信号のみに依存して、テレビコンテンツを正常に同定できた。
• 結果から、テレビチャンネルの好みといった詳細な行動パターンが、非侵襲的なエネルギーデータから推定可能であることが示された。
• 本研究は、スマートメーターが大規模なメディア消費行動の監視に間接的なセンサーとして機能できることを確認した。