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工业非介入式负荷监测研究综述
被引量：
1
1
作者
黄颖祺
颜钟宗
+1 位作者
郝芃斐
温和
《中国测试》
北大核心
2025年第1期11-23,共13页
非介入式负荷监测(NILM)能实时获取工业设备负荷状态和能耗信息,为工业节能提供重要数据支撑。NILM在居民负荷监测中得到较好的应用,但在工业应用中遇到挑战,主要原因是:1)工业数据涉及行业隐私,公开的工业NILM数据集稀缺;2)工业设备运...
非介入式负荷监测(NILM)能实时获取工业设备负荷状态和能耗信息,为工业节能提供重要数据支撑。NILM在居民负荷监测中得到较好的应用,但在工业应用中遇到挑战,主要原因是:1)工业数据涉及行业隐私,公开的工业NILM数据集稀缺;2)工业设备运行特性和工作模式复杂多变。该文从工业NILM数据集、工业负荷特征的提取和选择方法、工业负荷辨识与电量分解方法等方面综述了工业NILM技术的发展现状。在此基础上,对工业NILM模型的优化、适应多行业负荷辨识模型迁移、大规模负荷辨识模型轻量化、负荷辨识评价标准等方面进行展望。该文的工作对推动工业非介入式负荷监测的研究和应用有一定的参考意义。
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关键词
工业
非介入式负荷监测
负荷分解
综述
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职称材料
基于无监督域适应的非介入式负荷监测方法
2
作者
刘宇鹏
郝芃斐
+1 位作者
邓林峰
温和
《中国测试》
北大核心
2025年第9期167-175,共9页
针对非介入式负载监测中合成数据与真实数据的分布差异及目标域标注缺失问题,提出基于特征重构的无监督域适应方法。通过分离领域共有与特有特征缓解分布偏移,结合外部注意力机制提升泛化能力,实现合成数据向真实数据的无标注迁移。实...
针对非介入式负载监测中合成数据与真实数据的分布差异及目标域标注缺失问题,提出基于特征重构的无监督域适应方法。通过分离领域共有与特有特征缓解分布偏移,结合外部注意力机制提升泛化能力,实现合成数据向真实数据的无标注迁移。实验表明:该方法在UK-DALE数据集上使洗碗机和微波炉分解误差分别降低52.5%和88.0%;对冰箱等周期性电器的域内迁移任务中,平均绝对误差减少44.3%。模型性能受设备功耗特征及域间分布差异影响,当Jensen-Shannon散度>0.8时分解精度显著下降。该方法可为低标注场景的能耗分解提供有效解决方案。
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关键词
非介入式负荷监测
负荷分解
领域适应
迁移学习
Jensen-Shannon距离
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职称材料
基于设备行为关联图的非侵入式多标签负荷分解改进方法
被引量：
5
3
作者
陈鑫沛
余涛
+1 位作者
杨家俊
余盛灿
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期95-104,I0008,共11页
非侵入式负荷分解技术作为目前用户用电信息监测的主要手段,对推动能源效率提升和需求侧优化管理具有重要意义。针对目前负荷分解模型过分依赖电器本身的用电特征,而忽视用户用电习惯所提供的信息,导致分解效果始终难以改善的问题,该文...
非侵入式负荷分解技术作为目前用户用电信息监测的主要手段,对推动能源效率提升和需求侧优化管理具有重要意义。针对目前负荷分解模型过分依赖电器本身的用电特征,而忽视用户用电习惯所提供的信息,导致分解效果始终难以改善的问题,该文提出一种考虑用户用电行为的多标签负荷分解改进方法。改进后的模型是两个网络串行的架构。第一个网络结合用户用电行为实现多标签类型识别;第二个网络在识别结果基础上完成各个在线电器的能量分解。文中通过设备行为关联图来表示用户的用电习惯。模型随用户用电不断完成行为更新,并逐渐为用户生成独特的网络图,为负荷分解提供行为依据。最后使用公开数据集REDD和REFIT对提出方法进行仿真和评估。实验结果表明,提出的方法能够准确获取各电器的用电信息,且与现有先进方法相比有明显的改进,证明了考虑用户用电行为的多标签方法是一种有效可行的负荷分解思路。
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关键词
非侵入式负荷监测
能量分解
多标签识别
设备行为关联图
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职称材料
基于图信号处理的智能电表功率信号分解
被引量：
9
4
作者
祁兵
刘利亚
+2 位作者
武昕
石坤
薛溟枫
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期79-85,93,共8页
智能电表的大规模部署,使得对电表采集的低频信号进行数据分析成为一个研究热点。以非侵入式负荷监测为背景,研究基于图信号处理(GSP)的低频功率信号分解算法。首先,将功率信号分解定义为最小化求解问题,并引入基于图转移矩阵的全局变...
智能电表的大规模部署,使得对电表采集的低频信号进行数据分析成为一个研究热点。以非侵入式负荷监测为背景,研究基于图信号处理(GSP)的低频功率信号分解算法。首先,将功率信号分解定义为最小化求解问题,并引入基于图转移矩阵的全局变化量作为正则项。然后,分两步对该优化问题求解:第1步最小化正则项得到满足图信号全局变化量最小的近似解;第2步以该解为基础,利用模拟退火算法对目标函数和约束条件迭代寻优。最后利用开源数据库REDD进行仿真,验证了该算法在分类准确率上的优势,且与其他算法相比对训练数据的依赖性较小。
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关键词
非侵入式负荷监测
图信号处理
功率信号分解
正则项
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职称材料
非侵入式负荷监测综述
被引量：
69
5
作者
邓晓平
张桂青
+2 位作者
魏庆来
彭伟
李成栋
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期644-663,共20页
非侵入式负荷监测通过对总负荷电表数据进行分析处理,能够实现对各个用电设备及其工作状态的辨识,可广泛应用于建筑节能、智慧城市、智能电网等领域.近年来,随着智能电表的大规模部署以及各类机器学习算法的广泛应用,非侵入式负荷监测...
非侵入式负荷监测通过对总负荷电表数据进行分析处理,能够实现对各个用电设备及其工作状态的辨识,可广泛应用于建筑节能、智慧城市、智能电网等领域.近年来,随着智能电表的大规模部署以及各类机器学习算法的广泛应用,非侵入式负荷监测引起了学术界与工业界的共同关注.本文对非侵入式负荷监测方面的研究进行综述.首先提炼非侵入式负荷监测的问题模型及基本框架;然后分别对非侵入式负荷监测的数据采集与预处理过程、负荷分解模型与方法、常用数据集及评估指标进行归纳总结;最后,对目前研究中存在的挑战进行分析,并对未来的研究方向进行展望.
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关键词
非侵入式负荷监测
负荷分解
特征提取
隐马尔科夫模型
深度学习
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职称材料
基于决策融合的非侵入式电力负荷辨识方法及应用
被引量：
23
6
作者
王晓换
李如意
+2 位作者
周东国
周洪
胡文山
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2016年第7期115-121,共7页
在非侵入式负荷分解与辨识中,单独一种算法的辨识决策方法容易受算法自身的局限性以及电网对用电设备而降低辨识精度,使得不能准确获得用电设备投切情况。为此,基于多种不同算法得到的分解与辨识结果,提出了一种非侵入式电力负荷分解与...
在非侵入式负荷分解与辨识中,单独一种算法的辨识决策方法容易受算法自身的局限性以及电网对用电设备而降低辨识精度,使得不能准确获得用电设备投切情况。为此,基于多种不同算法得到的分解与辨识结果,提出了一种非侵入式电力负荷分解与辨识决策融合方法。首先,提取每个用电设备平稳状态下的负荷特征,并采用3种常用的模式识别方法进行分解与辨识。然后将得到的辨识结果,进一步采用一种加权方法对投切结果进行决策。最后采用案例分析,对决策融合方法进行了合理验证。结果证明,辨识决策方法可以有效地提高设备辨识的准确性。
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关键词
辨识决策
非侵入式
负荷分解
节能
负荷监测
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职称材料
基于三维特征向量的非侵入式电热负荷细分算法
被引量：
1
7
作者
刘西昂
周赣
+1 位作者
徐欣
李志
《电力工程技术》
北大核心
2021年第6期150-156,192,共8页
非侵入式负荷监测分解(NILMD)技术是当前居民用能服务深化提升和电力供需互动的重要数据获取手段,然而当前工程上应用广泛的事件驱动型NILMD技术一直无法准确细化分解电热负荷。针对这一问题,文中提出了一种基于三维特征向量的典型电热...
非侵入式负荷监测分解(NILMD)技术是当前居民用能服务深化提升和电力供需互动的重要数据获取手段,然而当前工程上应用广泛的事件驱动型NILMD技术一直无法准确细化分解电热负荷。针对这一问题,文中提出了一种基于三维特征向量的典型电热负荷细化分解算法。首先,基于有功、无功功率和电流谐波等电气负荷特征采用事件检测方法提取电热事件,在有功功率的基础上,引入运行时长、频繁启停次数等非电气负荷特征共同构建三维特征向量电器模型。然后,采用序贯覆盖法设计典型电热负荷细化分解命题学习规则和细化分解算法。最后,基于实证实验数据进行分解验证,发现4种典型电热负荷的细化分解准确率超过85%。实验结果表明,文中所提典型电热负荷细化分解算法有效地提高了4种典型电热负荷分解的准确率。
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关键词
非侵入式负荷监测分解
典型电热负荷细化分解
三维特征向量
事件检测
事件提取
序贯覆盖法
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职称材料
非侵入式负荷事件监测的曲线拟合方法
被引量：
10
8
作者
李亚前
杨滨
+3 位作者
杨宇全
李志远
刘磊
董泽寅
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2021年第5期100-105,共6页
负荷事件监测是实现非侵入式电力负荷监测的关键环节。为提高最终负荷识别与分解的准确性,提出一种基于曲线拟合的非侵入式负荷事件监测方法。首先跟踪计算总功率信号滑动窗内拟合直线斜率值,进一步与根据功率变化设立的判定阈值进行比...
负荷事件监测是实现非侵入式电力负荷监测的关键环节。为提高最终负荷识别与分解的准确性,提出一种基于曲线拟合的非侵入式负荷事件监测方法。首先跟踪计算总功率信号滑动窗内拟合直线斜率值,进一步与根据功率变化设立的判定阈值进行比较,最终判断负荷运行状态是否发生变化。该方法可准确地标记出总负荷过渡区段和稳态区段的起止时刻,使监测系统能够准确地获取所需的负荷印记特征。理论证明了该方法的有效性和优越性,并且通过实例进行了验证。
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关键词
非侵入式监测
负荷分解
负荷事件监测
印记特征
曲线拟合
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职称材料
基于卷积神经网络的非侵入式负荷监测方法
被引量：
12
9
作者
刘一铭
李惠民
+1 位作者
王乐挺
Hasan RAFIQ
《电测与仪表》
北大核心
2022年第1期148-154,共7页
从深度学习与边缘计算的角度,对适用于电力物联网的非侵入式负荷监测方法展开了研究。针对NILM系统在物联网场景下的部署问题,提出了一种新的边缘计算架构,并讨论了各组成部分的任务分配。针对负荷激活在线提取问题,提出了基于离散度和...
从深度学习与边缘计算的角度,对适用于电力物联网的非侵入式负荷监测方法展开了研究。针对NILM系统在物联网场景下的部署问题,提出了一种新的边缘计算架构,并讨论了各组成部分的任务分配。针对负荷激活在线提取问题,提出了基于离散度和用电行为规律分析的激活判断策略;针对低频采样下的负荷特征问题,提出了一种可自动提取激活特征并识别类型的卷积神经网络架构,并通过分析负荷激活的背景功率、功率波动等特性,定义了三个一般性特征作为补充。最后,在民用数据集上进行了实验,证明了文中算法在泛化性能和计算效率方面的提升。
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关键词
非侵入式负荷监测
负荷分解
智能用电
深度学习
卷积神经网络
边缘计算
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职称材料
题名
工业非介入式负荷监测研究综述
被引量：
1
1
作者
黄颖祺
颜钟宗
郝芃斐
温和
机构
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《中国测试》
北大核心
2025年第1期11-23,共13页
基金
国网江西省电力有限公司重点研究科技项目(521852230006,5218G0230009)。
文摘
非介入式负荷监测(NILM)能实时获取工业设备负荷状态和能耗信息,为工业节能提供重要数据支撑。NILM在居民负荷监测中得到较好的应用,但在工业应用中遇到挑战,主要原因是:1)工业数据涉及行业隐私,公开的工业NILM数据集稀缺;2)工业设备运行特性和工作模式复杂多变。该文从工业NILM数据集、工业负荷特征的提取和选择方法、工业负荷辨识与电量分解方法等方面综述了工业NILM技术的发展现状。在此基础上,对工业NILM模型的优化、适应多行业负荷辨识模型迁移、大规模负荷辨识模型轻量化、负荷辨识评价标准等方面进行展望。该文的工作对推动工业非介入式负荷监测的研究和应用有一定的参考意义。
关键词
工业
非介入式负荷监测
负荷分解
综述
Keywords
industry
non-intrusive
load
monitoring
(NILM)
energy
disaggregation
review
分类号
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
基于无监督域适应的非介入式负荷监测方法
2
作者
刘宇鹏
郝芃斐
邓林峰
温和
机构
湖南大学电气与信息工程学院
长沙半导体技术与应用创新研究院
出处
《中国测试》
北大核心
2025年第9期167-175,共9页
基金
湖南省重点研发计划资助项目(2025JK2016)。
文摘
针对非介入式负载监测中合成数据与真实数据的分布差异及目标域标注缺失问题,提出基于特征重构的无监督域适应方法。通过分离领域共有与特有特征缓解分布偏移,结合外部注意力机制提升泛化能力,实现合成数据向真实数据的无标注迁移。实验表明:该方法在UK-DALE数据集上使洗碗机和微波炉分解误差分别降低52.5%和88.0%;对冰箱等周期性电器的域内迁移任务中,平均绝对误差减少44.3%。模型性能受设备功耗特征及域间分布差异影响,当Jensen-Shannon散度>0.8时分解精度显著下降。该方法可为低标注场景的能耗分解提供有效解决方案。
关键词
非介入式负荷监测
负荷分解
领域适应
迁移学习
Jensen-Shannon距离
Keywords
non-intrusive
load
monitoring
load
disaggregation
domain adaptation
transfer learning
Jensen-Shannon distance
分类号
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于设备行为关联图的非侵入式多标签负荷分解改进方法
被引量：
5
3
作者
陈鑫沛
余涛
杨家俊
余盛灿
机构
广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室(华南理工大学电力学院)
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期95-104,I0008,共11页
基金
国家自然科学基金委员会–国家电网公司智能电网联合基金(U2066212)。
文摘
非侵入式负荷分解技术作为目前用户用电信息监测的主要手段,对推动能源效率提升和需求侧优化管理具有重要意义。针对目前负荷分解模型过分依赖电器本身的用电特征,而忽视用户用电习惯所提供的信息,导致分解效果始终难以改善的问题,该文提出一种考虑用户用电行为的多标签负荷分解改进方法。改进后的模型是两个网络串行的架构。第一个网络结合用户用电行为实现多标签类型识别;第二个网络在识别结果基础上完成各个在线电器的能量分解。文中通过设备行为关联图来表示用户的用电习惯。模型随用户用电不断完成行为更新,并逐渐为用户生成独特的网络图,为负荷分解提供行为依据。最后使用公开数据集REDD和REFIT对提出方法进行仿真和评估。实验结果表明,提出的方法能够准确获取各电器的用电信息,且与现有先进方法相比有明显的改进,证明了考虑用户用电行为的多标签方法是一种有效可行的负荷分解思路。
关键词
非侵入式负荷监测
能量分解
多标签识别
设备行为关联图
Keywords
non-intrusive
load
monitoring
energy
disaggregation
multi-label identification
appliance behavior correlation graph
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于图信号处理的智能电表功率信号分解
被引量：
9
4
作者
祁兵
刘利亚
武昕
石坤
薛溟枫
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
中国电力科学研究院有限公司
国网无锡供电公司
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期79-85,93,共8页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2018MS001)~~
文摘
智能电表的大规模部署,使得对电表采集的低频信号进行数据分析成为一个研究热点。以非侵入式负荷监测为背景,研究基于图信号处理(GSP)的低频功率信号分解算法。首先,将功率信号分解定义为最小化求解问题,并引入基于图转移矩阵的全局变化量作为正则项。然后,分两步对该优化问题求解:第1步最小化正则项得到满足图信号全局变化量最小的近似解;第2步以该解为基础,利用模拟退火算法对目标函数和约束条件迭代寻优。最后利用开源数据库REDD进行仿真,验证了该算法在分类准确率上的优势,且与其他算法相比对训练数据的依赖性较小。
关键词
非侵入式负荷监测
图信号处理
功率信号分解
正则项
Keywords
non-intrusive
load
monitoring
graph signal processing
power signal
disaggregation
regularization term
分类号
TM933.4 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
非侵入式负荷监测综述
被引量：
69
5
作者
邓晓平
张桂青
魏庆来
彭伟
李成栋
机构
山东建筑大学信息与电气工程学院
山东省智能建筑技术重点实验室
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期644-663,共20页
基金
国家自然科学基金(61903226,61573225)
山东省泰山学者计划(TSQN201812092)
+1 种基金
山东省重点研发计划(2019GGX101072,2019JZZY010115)
山东省高等学校青创科技计划(2019KJN005)资助。
文摘
非侵入式负荷监测通过对总负荷电表数据进行分析处理,能够实现对各个用电设备及其工作状态的辨识,可广泛应用于建筑节能、智慧城市、智能电网等领域.近年来,随着智能电表的大规模部署以及各类机器学习算法的广泛应用,非侵入式负荷监测引起了学术界与工业界的共同关注.本文对非侵入式负荷监测方面的研究进行综述.首先提炼非侵入式负荷监测的问题模型及基本框架;然后分别对非侵入式负荷监测的数据采集与预处理过程、负荷分解模型与方法、常用数据集及评估指标进行归纳总结;最后,对目前研究中存在的挑战进行分析,并对未来的研究方向进行展望.
关键词
非侵入式负荷监测
负荷分解
特征提取
隐马尔科夫模型
深度学习
Keywords
non-intrusive
load
monitoring
(NILM)
load
disaggregation
feature extraction
hidden Markov model
deep learning
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于决策融合的非侵入式电力负荷辨识方法及应用
被引量：
23
6
作者
王晓换
李如意
周东国
周洪
胡文山
机构
河南许继仪表有限公司
武汉大学动力与机械学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2016年第7期115-121,共7页
基金
国家科技支撑计划项目(2013BAA01B01)
文摘
在非侵入式负荷分解与辨识中,单独一种算法的辨识决策方法容易受算法自身的局限性以及电网对用电设备而降低辨识精度,使得不能准确获得用电设备投切情况。为此,基于多种不同算法得到的分解与辨识结果,提出了一种非侵入式电力负荷分解与辨识决策融合方法。首先,提取每个用电设备平稳状态下的负荷特征,并采用3种常用的模式识别方法进行分解与辨识。然后将得到的辨识结果,进一步采用一种加权方法对投切结果进行决策。最后采用案例分析,对决策融合方法进行了合理验证。结果证明,辨识决策方法可以有效地提高设备辨识的准确性。
关键词
辨识决策
非侵入式
负荷分解
节能
负荷监测
Keywords
decision fusion
non-intrusive
load
disaggreg
ating
energy saving
load
monitoring
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于三维特征向量的非侵入式电热负荷细分算法
被引量：
1
7
作者
刘西昂
周赣
徐欣
李志
机构
东南大学电气工程学院
出处
《电力工程技术》
北大核心
2021年第6期150-156,192,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目“城区用户负荷特征感知能力提升及拓展应用”(SQ2020YFF0426410)。
文摘
非侵入式负荷监测分解(NILMD)技术是当前居民用能服务深化提升和电力供需互动的重要数据获取手段,然而当前工程上应用广泛的事件驱动型NILMD技术一直无法准确细化分解电热负荷。针对这一问题,文中提出了一种基于三维特征向量的典型电热负荷细化分解算法。首先,基于有功、无功功率和电流谐波等电气负荷特征采用事件检测方法提取电热事件,在有功功率的基础上,引入运行时长、频繁启停次数等非电气负荷特征共同构建三维特征向量电器模型。然后,采用序贯覆盖法设计典型电热负荷细化分解命题学习规则和细化分解算法。最后,基于实证实验数据进行分解验证,发现4种典型电热负荷的细化分解准确率超过85%。实验结果表明,文中所提典型电热负荷细化分解算法有效地提高了4种典型电热负荷分解的准确率。
关键词
非侵入式负荷监测分解
典型电热负荷细化分解
三维特征向量
事件检测
事件提取
序贯覆盖法
Keywords
non-intrusive load monitoring and disaggregation
typical electrothermal
load
disaggregation
three dimensional characteristics vector
edge detection
edge extraction
sequential covering
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
非侵入式负荷事件监测的曲线拟合方法
被引量：
10
8
作者
李亚前
杨滨
杨宇全
李志远
刘磊
董泽寅
机构
国网天津市电力公司滨海供电分公司
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2021年第5期100-105,共6页
基金
用电量测数据压缩和边缘计算方法研究(KJ20-1-28)。
文摘
负荷事件监测是实现非侵入式电力负荷监测的关键环节。为提高最终负荷识别与分解的准确性,提出一种基于曲线拟合的非侵入式负荷事件监测方法。首先跟踪计算总功率信号滑动窗内拟合直线斜率值,进一步与根据功率变化设立的判定阈值进行比较,最终判断负荷运行状态是否发生变化。该方法可准确地标记出总负荷过渡区段和稳态区段的起止时刻,使监测系统能够准确地获取所需的负荷印记特征。理论证明了该方法的有效性和优越性,并且通过实例进行了验证。
关键词
非侵入式监测
负荷分解
负荷事件监测
印记特征
曲线拟合
Keywords
non-intrusive
monitoring
load
disaggregation
load
event
monitoring
signature characteristics
curve fitting
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的非侵入式负荷监测方法
被引量：
12
9
作者
刘一铭
李惠民
王乐挺
Hasan RAFIQ
机构
山东理工大学电气与电子工程学院
山东网聪信息科技有限公司
山东大学电气工程学院
出处
《电测与仪表》
北大核心
2022年第1期148-154,共7页
文摘
从深度学习与边缘计算的角度,对适用于电力物联网的非侵入式负荷监测方法展开了研究。针对NILM系统在物联网场景下的部署问题,提出了一种新的边缘计算架构,并讨论了各组成部分的任务分配。针对负荷激活在线提取问题,提出了基于离散度和用电行为规律分析的激活判断策略;针对低频采样下的负荷特征问题,提出了一种可自动提取激活特征并识别类型的卷积神经网络架构,并通过分析负荷激活的背景功率、功率波动等特性,定义了三个一般性特征作为补充。最后,在民用数据集上进行了实验,证明了文中算法在泛化性能和计算效率方面的提升。
关键词
非侵入式负荷监测
负荷分解
智能用电
深度学习
卷积神经网络
边缘计算
Keywords
non-intrusive
load
monitoring
load
disaggregation
smart power utilization
deep learning
convolutional neural network
edge computing
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
工业非介入式负荷监测研究综述
黄颖祺
颜钟宗
郝芃斐
温和
《中国测试》
北大核心
2025
1
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下载PDF
职称材料
2
基于无监督域适应的非介入式负荷监测方法
刘宇鹏
郝芃斐
邓林峰
温和
《中国测试》
北大核心
2025
0
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职称材料
3
基于设备行为关联图的非侵入式多标签负荷分解改进方法
陈鑫沛
余涛
杨家俊
余盛灿
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
5
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职称材料
4
基于图信号处理的智能电表功率信号分解
祁兵
刘利亚
武昕
石坤
薛溟枫
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2019
9
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职称材料
5
非侵入式负荷监测综述
邓晓平
张桂青
魏庆来
彭伟
李成栋
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
69
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职称材料
6
基于决策融合的非侵入式电力负荷辨识方法及应用
王晓换
李如意
周东国
周洪
胡文山
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2016
23
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职称材料
7
基于三维特征向量的非侵入式电热负荷细分算法
刘西昂
周赣
徐欣
李志
《电力工程技术》
北大核心
2021
1
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职称材料
8
非侵入式负荷事件监测的曲线拟合方法
李亚前
杨滨
杨宇全
李志远
刘磊
董泽寅
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2021
10
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职称材料
9
基于卷积神经网络的非侵入式负荷监测方法
刘一铭
李惠民
王乐挺
Hasan RAFIQ
《电测与仪表》
北大核心
2022
12
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