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题名基于混合特征图的非侵入式负荷监测算法
被引量：1
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作者
梁浚杰
杨舒惠
鲍海波
莫江婷
李江伟
郭小璇
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机构
广西电网有限责任公司南宁供电局
广西大学广西电力系统最优化与节能技术重点实验室
广西电网有限责任公司电力科学研究院
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出处
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第1期132-139,共8页
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基金
广西重点研发计划项目(桂科AB22080022)
中国南方电网公司科技项目(GXKJXM20190717)。
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文摘
针对目前的非侵入式负荷监测算法所需运算成本高、难以实用推广的现状,提出一种低运算成本的基于混合特征图的非侵入式负荷监测算法。首先,提取设备的功率特征和稳态电压-电流轨迹图特征,将设备功率特征进行维数变换后与电压-电流轨迹特征图组合,得到设备混合特征图。该特征图以小尺寸灰度图为载体,减小了硬件存储与模型算力的成本。然后,基于LeNet卷积神经网络建立设备辨识模型,以混合特征图为输入,实现对设备种类的辨识。最后,使用PLAID数据集对所提算法的结果准确性与计算性能进行测试。结果表明:所提算法的设备辨识准确率可达92.7%,与辨识准确率相差小于1%的同类算法相比,在算法参数量和运算量方面减少了99%,能有效减少NILM的运算成本。
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关键词
非侵入式负荷监测
混合特征图
电压-电流轨迹
LeNet卷积神经网络
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Keywords
non-intrusive load monitoring
mixed feature image
U I trajectory
LeNet convolutional neural network
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分类号
TM769
[电气工程—电力系统及自动化]
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