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考虑辨识结果连续性的Type-Ⅲ型工商业负荷辨识方法
被引量：
8
1
作者
段晶
李勇
+3 位作者
张振宇
李巍巍
蒋林
李磊
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第24期65-72,共8页
非侵入式负荷监测技术可以引导用户合理安排用电时间,从而减少电量消耗。其中,由于状态的连续可变性,连续变化(Type-Ⅲ)型负荷的辨识一直是非侵入式负荷监测中难以解决的问题之一。针对Type-Ⅲ型负荷的辨识难题,提出了基于深度卷积神经...
非侵入式负荷监测技术可以引导用户合理安排用电时间,从而减少电量消耗。其中,由于状态的连续可变性,连续变化(Type-Ⅲ)型负荷的辨识一直是非侵入式负荷监测中难以解决的问题之一。针对Type-Ⅲ型负荷的辨识难题,提出了基于深度卷积神经网络(CNN)和隐马尔可夫模型(HMM)的非侵入式负荷辨识算法。首先,根据互信息理论进行负荷特征选择;然后,利用残差神经网络作为深度CNN的基本架构,提取负荷多维特征并实现Type-Ⅲ型负荷的初辨识;最后,为了解决CNN辨识结果中存在的状态断点问题,采用HMM完成负荷辨识结果的连续性优化。在复杂的工商业运行环境中,对具有代表性的Type-Ⅲ型负荷数据进行了算法训练和验证,结果表明所提算法能有效辨识Type-Ⅲ型工商业负荷的运行状态。
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关键词
非侵入式负荷辨识
互信息
残差神经网络
隐马尔可夫模型
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职称材料
题名
考虑辨识结果连续性的Type-Ⅲ型工商业负荷辨识方法
被引量：
8
1
作者
段晶
李勇
张振宇
李巍巍
蒋林
李磊
机构
湖南大学电气与信息工程学院
长沙新奥长燃能源发展有限公司
利物浦大学电气工程与电子系
长沙
新
奥
湘江
新
能源
发展
有限公司
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第24期65-72,共8页
基金
国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项资助项目(2018YFE0125300)
国家自然科学基金资助项目(52061130217)
湖湘高层次人才聚集工程资助项目(2019RS1016)。
文摘
非侵入式负荷监测技术可以引导用户合理安排用电时间,从而减少电量消耗。其中,由于状态的连续可变性,连续变化(Type-Ⅲ)型负荷的辨识一直是非侵入式负荷监测中难以解决的问题之一。针对Type-Ⅲ型负荷的辨识难题,提出了基于深度卷积神经网络(CNN)和隐马尔可夫模型(HMM)的非侵入式负荷辨识算法。首先,根据互信息理论进行负荷特征选择;然后,利用残差神经网络作为深度CNN的基本架构,提取负荷多维特征并实现Type-Ⅲ型负荷的初辨识;最后,为了解决CNN辨识结果中存在的状态断点问题,采用HMM完成负荷辨识结果的连续性优化。在复杂的工商业运行环境中,对具有代表性的Type-Ⅲ型负荷数据进行了算法训练和验证,结果表明所提算法能有效辨识Type-Ⅲ型工商业负荷的运行状态。
关键词
非侵入式负荷辨识
互信息
残差神经网络
隐马尔可夫模型
Keywords
non-intrusive load identification
mutual information
residual neural network
hidden Markov model
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑辨识结果连续性的Type-Ⅲ型工商业负荷辨识方法
段晶
李勇
张振宇
李巍巍
蒋林
李磊
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021
8
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