基于电器粗糙归类的无监督NILM结果自主标注

无监督非侵入式负荷监测(non-intrusiveload monitoring,NILM)方法通常无法自动确定分解结果所对应的电器名称,这影响NILM结果的用户可读性,阻碍了其规模应用。为此,该文提出一种基于电器粗糙归类的无监督NILM结果自主标注方法。从电器运行控制方式和使用时间分布2个方面,总结分析同类电器共同具有的通用运行特性。定义周期运行、密集波动、固定时长运行3种控制规律特性,给出基于聚类分析的电器相应特性自适应判别方法;对于受人类活动影响程度不同的不同电器,提出基于电器使用与人类活动强弱的时间分布之间相关性的电器使用规律特性判别方法,同时给出一种基于负荷成分变化的用户个性化人类活动强弱时段划分方法。在此基础上,基于粗糙集理论,依据上述2类通用运行特性进行电器粗糙归类,进而提出融合通用运行特性的电器名称两层决策方法,实现NILM结果标注。在私有和公开数据集中的实验表明,该方法能在不同场景下实现常见家用电器NILM结果准确标注。所提方法可作为任意无监督NILM方法的后续步骤与之集成,形成完全无监督NILM方案。     

多电器混叠场景NILM负荷事件优化匹配方法

负荷事件匹配是从已检测到的所有负荷事件中,找到与电器工作循环对应的负荷事件序列,它是实现无监督非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)的基础.针对多电器混叠场景,该文建立了以估计矩阵为决策变量的负荷事件匹配组合优化模型.为了在估计矩阵维数未知的情况下求解该模型,该文提出了...