-
题名基于差量特征提取与模糊聚类的非侵入式负荷监测方法
被引量：80
- 1
-
-
作者
孙毅
崔灿
陆俊
郝建红
刘向军
-
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
-
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2017年第4期86-91,共6页
-
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(SS2015AA050203)
国家电网公司科技项目"智能电网用户行为理论与互动化模式研究"
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015XS05)~~
-
文摘
现有非侵入式负荷监测(NILM)方法主要将电器功率大小作为特征值,对于低功率电器识别的准确性不够,无法满足精细化智能用电的应用需求。文中分析了多种家用电器的功率和谐波特征,并选取低功率电器差异最大的频域谐波幅值作为新的特征。在此基础上提出一种新的NILM方法,该方法采用差量特征提取方法获取任意时刻的特征值变化量并引入信息熵的方法,通过计算簇间熵来确定最佳聚类数和负荷相似度;再通过模糊聚类实现电器负荷数量及种类的聚类识别。实验结果表明,文中提出的NILM方法在不同场景下均具有良好的可靠性和鲁棒性,采用谐波特征后识别准确性有明显提升。
-
关键词
非侵入式负荷监测
电器特征分析
差量特征提取
模糊聚类
-
Keywords
non-intrusive load monitoring
appliance feature analysis
delta feature extraction
fuzzy clustering
-
分类号
TM76
[电气工程—电力系统及自动化]
-
-
题名基于SAGA-FCM算法的非侵入式负荷监测方法
被引量：6
- 2
-
-
作者
刘炜
谭兴
周克
马嘉伟
-
机构
贵州大学电气工程学院
贵州大学明德学院
-
出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第23期72-76,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(51567005)~~
-
文摘
针对现有的非侵入式负荷监测(NILM)方法对小功率设备识别准确率不够,以及监测数据量过大时,准确率下降严重等问题,提出一种新颖的非侵入负荷监测方法。该方法以模糊C均值聚类算法(FCM)为基础,采用差量特征提取法提取任意时刻的特征变化值,引入模拟退火算法(SA)和遗传算法(GA)对聚类过程进行优化,实现了多类型电器负荷的聚类识别。实验数据表明,随着监测数据量的增加,该方法最终目标函数始终小且稳定,具有较好的稳定性和可靠性,适用于NILM大数据监测环境,采用谐波特征后识别准确率有一定的提升。
-
关键词
监测方法
非侵入负荷监测
差量特征提取
聚类过程优化
SAGA-FCM算法
聚类识别
-
Keywords
monitoring method
non-intrusive load monitoring
delta feature extraction
clustering process optimization
SAGA-FCM algorithm
clustering recognition
-
分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
-
