Tematem pracy jest rozłożenie sygnału sumy zużycia energii elektrycznej na części składowe
poszczególnych urządzeń. W tym celu zostały wykorzystane algorytmy sztucznej inteligencji. Program
wczytuje dwa zestawy danych: PGE i REDD. Wykorzystuje takie narzędzia i technologie jak: Python,
Keras, TensorFlow, HDF5 i inne. Główne algorytmy programu to rozpoznawanie sygnałów
oraz redukcja szumów. Sztuczna sieć neuronowa zawiera 23 warstwy, których implementacja została
wykorzystana z biblioteki Keras. Wynikiem obliczeń programu jest przewidywany sygnał zużycia
energii przez poszczególne urządzenie na podstawie sumy zużycia energii elektrycznej przez wszystkie
urządzenia.

The thesis subject is the distribution of the total signal of electricity consumption into components
of various devices. For this purpose, artificial intelligence algorithms were used. The program loads
two sets of data: PGE and REDD. Uses such tools and technologies as: Python, Keras, TensorFlow,
HDF5 and others. The main algorithms of the program are signal recognition and noise reduction.
The artificial neural network contains 23 layers, the implementation of which was used from the Keras
library. The result of program calculations is the predicted signal of energy consumption by a particular
device based on the sum of electricity consumption by all devices.