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题名基于滑窗算法和序列翻译模型的非侵入式负荷跨域分解
被引量：3
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作者
刘海东
崔昊杨
楼志斌
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机构
上海电力大学电子与信息工程学院
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出处
《电测与仪表》
北大核心
2022年第8期139-146,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61107081)。
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文摘
非侵入式负荷分解作为实现电网与家庭用户能量监测的关键技术,能够量化能耗,为合理分配能源提供数据支撑。虽然目前已有算法在同数据集中功率分解准确率上有了很大的提高,但模型泛化性差且跨数据集间分解准确率低。为此,文中提出了一种基于滑窗方法的序列翻译优化模型,并运用迁移学习实现算法的跨数据集分解。该模型以滑动窗口的方式读取主电源有功功率的时间序列,采用基于LSTM编解码的序列到点模型预训练,经迁移学习获得训练模型,实现在不同数据集中的负荷分解。算例结果表明,提出的深度学习模型在不同的数据集间训练测试均有较高的分解性能和准确率,提高了算法的泛化能力。
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关键词
非侵入式负荷分解
深度学习
迁移学习
序列到点模型
滑窗算法
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Keywords
non-intrusive load decomposition
deep learning
transfer learning
sequence-to-point model
sliding window algorithm
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分类号
TM92
[电气工程—电力电子与电力传动]
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