共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
针对不同稳态特征对识别结果的影响程度不同,并考虑到不平衡数据集造成的少数类误判的问题,提出一种基于特征加权KNN的非侵入式负荷识别方法。首先,采用熵权法计算特征权重,利用特征权重改进特征距离的计算。其次,根据样本数量和对应算法k值计算得到表决权重,带入投票表决过程中,以此来增加少数类的分类准确性。实验结果表明,针对实测负荷数据集时,本文算法的平均识别准确率为93.4%,与KNN算法相比提高了2.8%;针对公开数据集时,本文算法的平均准确率和F1得分分别为86.8%和81.6%,要优于其他4种分类算法。 相似文献
2.
非侵入式负荷识别可以提供用电信息,帮助用户改善用电习惯,是智能用电的关键技术。现有非侵入式负荷识别方法主要基于负荷的稳态特征进行识别,对稳态特征近似的负荷识别率不高。针对此问题,该文结合各类家用负荷在投切过程中的不同特点,提出了一种基于选择性贝叶斯分类的识别方法。首先,利用模拟退火算法从特征库中依据负荷特点选择出对于各类负荷最具辨识度的特征;然后,根据选择的特征和高斯核密度估计方法建立灵活贝叶斯分类器;最后,通过计算各负荷的后验概率对负荷进行识别。经实测数据检验,该方法具有良好的识别精度和计算速度。 相似文献
3.
4.
非侵入式负荷识别可以实现电网和用户的灵活双向互动,对智能电网的发展具有重大意义,而神经网络因其自学习能力及计算复杂度低等优点越来越多地应用在非侵入式负荷识别中。针对现有BP神经网络方法容易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,文章提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的非侵入式负荷识别方法。该方法使用负荷投切过程的功率、谐波、投切时间等暂态特征作为输入,应用Parzen非参数估计方法搭建网络结构,利用模拟退火算法的全局搜索能力对光滑因子进行寻优,从而建立GRNN网络模型进行负荷识别。实验结果表明,相对于BP神经网络,文中方法具有更好的识别精度和训练速度。 相似文献
5.
6.
7.
针对传统方法无法准确识别含高次谐波家用负荷的问题,文中提出了基于V-I轨迹矩阵、功率及高次谐波多特征融合的负荷辨识方法.首先,分析了11种典型家用负荷的V-I轨迹、功率特征以及谐波特征,提出了基于像素图像转换的混合特征矩阵构建方法,将负荷的功率、高次谐波特征通过二进制编码转换与基本V-I像素轨迹相融合,丰富了样本的特征信息;然后以混合特征矩阵作为卷积神经网络的输入,实现了对家用负荷类型的准确识别.算例中,文中所提算法可准确区分功率特征相似但高次谐波含量不同的加热器与吹风机2种负荷,且其对全类型家用负荷的准确辨识率超过93%.该算法的应用可为实际中准确排查含高次谐波家用负荷的用电安全隐患提供有力的技术支撑. 相似文献
8.
基于特征融合与深度学习的非侵入式负荷辨识算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对使用单一设备特征进行负荷辨识存在的局限性,提出了一种基于特征融合与深度学习的非侵入式负荷辨识算法。通过分析设备的高频采样数据提取了V-I轨迹图像特征与功率数值特征。利用人工神经网络的高级特征提取能力,实现了V-I轨迹图像特征与功率数值特征的融合。最后以复合特征作为设备新的特征训练反向传播(BP)神经网络进行非侵入式负荷辨识。使用PLAID数据集对算法辨识效果进行了验证,并对比了不同分类算法对特征融合的有效性与负荷辨识能力。结果表明,该算法利用不同特征之间的互补性,克服了使用V-I轨迹特征无法反映设备功率大小的缺点,从而提高了V-I轨迹特征的负荷辨识能力,并且在嵌入式设备中的运算速度为毫秒级。 相似文献
9.
非侵入式负荷识别是非侵入式负荷监测的一个重要任务.考虑到实际部署的成本问题,负荷识别的算法常常需要在计算能力与内存受限的设备上运行,因此本文提出了一种基于事件检测和卷积神经网络模型的负荷识别方法并在基于STM32微处理器的嵌入式系统上实现.首先引入带边距的滑动窗口,选取合适的特征值使用霍特林T2检验进行事件检测,对检测... 相似文献
10.
11.
负荷特征是指负荷设备运行过程中具备某种统计规律的特殊标识,而包含负荷特征的数据库则是实现非侵入式负荷监测与分解的基本依据。对于纯阻性负荷设备,研究人员利用其运行状态切换过程中功率产生跃变的特点,可以准确提取相应状态下的负荷特征。然而,对非纯阻性设备,其负荷特征提取存在以下2个问题。问题1)运行状态切换过程中功率变化不显著,无法精准定位状态投切时刻点;问题2)负荷设备存在功率缓变化的运行状态,导致对应状态下的负荷特征不唯一,无法手动提取。为了解决非纯阻性设备负荷特征提取中存在的上述问题,提出一种基于在线特征库的非侵入式负荷特征提取方法,该方法分为2个阶段。第一阶段:基于负荷设备运行过程中的稳态周期电流数组建立在线特征库,通过改进Pearson相似系数构建滑窗函数,得到负荷设备运行时的周期电流数组与在线特征库的相似性,并同步判断在线特征库冗余性,实现负荷设备状态数据分割;第二阶段:计算在线特征库的特征矩阵,对特征矩阵进行K-means聚类分析,融合相似在线特征库,形成负荷设备的状态特征库,从而实现负荷设备特征电流数组的提取。在私人数据集和PLAID数据集上的测试结果证明,所提负荷特征提取方... 相似文献
12.
13.
14.
随着建筑物能源消耗的不断升高,高精度与高泛化能力的非侵入式负荷监测技术的研究具有重大意义。针对当前负荷分解方法存在的问题,提出了一种基于多尺度特征融合与多任务学习框架的非侵入式负荷监测方法。将实例-批归一化网络与U形网络结合,提取总负荷数据的上下文信息,并利用跨越连接实现对不同尺度的细节特征与全局特征的融合。针对多特征特点,引入高效通道注意力网络,使模型聚焦重要特征。引入多任务学习框架与后处理操作,去除输出的假阳性片段,实现对目标电器的精准识别。将所提模型与几种代表性模型在UK-DALE (UK domestic appliancelevel electricity)数据集与REDD (reference energy disaggregation data set)上进行对比实验,结果表明,所提模型的性能优于对比模型,具有出色的负荷分解能力与状态识别能力。 相似文献
15.
非侵入式负荷监测方法是实现电网智能化的关键技术,有助于优化能量管理,促进能源高效利用。为了应对目前大多数负荷辨识模型存在的特征冗余、识别精度有限和计算效率低下等问题,提出了一种基于最优特征和改进随机森林的新型非侵入式负荷辨识方法。首先,通过递归特征消除方法从众多负荷特征中自主确定最优特征组合,以减少信息冗余。然后,确定不同决策树的权重数值,通过构建加权随机森林模型来实现电器负荷的辨识。为了进一步提高算法的精确度,利用改进鲸鱼算法对随机森林的重要参数进行优化。最终在公开数据集进行实验验证,证明所提负荷辨识方法具有准确性和优越性。 相似文献
16.
针对低频采样识别精确度较低,系统稳定性较差的问题,文章提出了一种基于改进隐马尔科夫模型(hidden M arkov model,HM M)的非侵入式负荷监测方法(non-intrusive load monitoring,NILM)。该模型运用人工免疫算法和增量学习对传统HMM模型进行双重优化,通过人工免疫算法解决HMM模型容易陷入局部最优的问题,提升了模型的识别精确度。再通过增量学习实现了模型参数的自主更新,使得模型能够适应新的环境,提高了模型的鲁棒性。最后通过低频数据集建立了两个实验场景,对改进的HMM模型进行了实验验证,结果证明了该模型在识别精确度和鲁棒性等方面具有一定优越性。 相似文献
17.
非侵入负荷监测是实现需求侧测量与能效优化的有效途径。文中提出了一种高频采集模式下的非侵入式负荷在线监测方法,使整个监测过程自动化、实时化。首先,根据负荷电流的可加性原理建立了负荷分离模型,得到独立负荷波形;并结合负荷的操作特性,无需预实验获取先验数据。然后,通过贝叶斯分类模型实现负荷种类判断,从而在运行过程中为每个独立用户构建动态的负荷特征库。最后,基于库中数据,通过构建寻优模型实现负荷辨识,从而持续、实时获取负荷用电状态,并通过实际采集的用电数据验证了方法的有效性。该研究可自适应地为独立用户构建负荷特征库,改善了提前建库不具有普适性的问题,同时,基于特征库的快速寻优保证了辨识的有效性与准确性。 相似文献
18.
19.
20.
为提升负荷监测中事件检测与负荷识别的准确性与适应性,提出一种基于低频功率差量特征与双长短期记忆网络的非侵入式负荷监测方法。基于低频数据,根据电器正常运行造成的功率波动与事件启停造成的功率跳变之间的特性差异,提出一种事件检测算法,该算法通过滑动窗内功率波动的差量特征排除波动干扰,实现事件准确定位并获取相关功率数据;建立一种双长短期记忆网络,对不同电器构建专一电器判别单元并进行训练;建立由各判别单元组成的事件识别网络,根据各判别单元输出的概率对事件进行综合判别,实现非侵入式负荷监测。基于测试数据集的仿真结果验证了所提方法的有效性与准确性。 相似文献