Abstract: J. S. Corr^ea, R. A. Fernandes, P. I. Barbalho, D. V. Coury (2025)

Proceedings of the IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference – Latin America (ISGT LA 2025), 1–6p. (2025) DOI:10.1109/ISGTLA64895.2025.11371083

An Analysis of Different Temporal Window Sizes and Image-Based Features with Convolutional Neural Networks for Demand-Side Management

Labeling residential loads represents an important task to improve the home energy management systems and support demand response programs in the context of smart grids. As multiple loads with distinct state patterns can operate at the same time, i.e. overlapped, it is difficult to distinguish each one in sliding windows. This way, the present paper proposes a comparative analysis between different image-based feature extraction techniques, named as Recurrence Plots, Gramian Angular Fields and Temporal Bar Graphs. The analysis was conducted to define the better sizes of windows, considering the UK-DALE dataset. In order to adequately compare the approaches, the five highest consumption loads were labeled using Convolutional Neural Networks parameterized with GridSearch. This comparative analysis demonstrated the potential of each image-based feature extraction technique, obtaining an average F1-score of 92%, highlighting the need for temporal window sizes between 2 and 14 minutes.

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