基于长短时神经网络的居民负荷曲线分解方法

面向居民家庭的非侵入式负荷监测,提出一种基于开关事件和长短时神经网络的居民负荷曲线精确分解方法。采用差分和算法对居民家庭的总有功功率数据进行计算,采用硬阈值函数滤除差分和数据的噪声,通过差分和数据突变点实现电器开关事件的准确检测。进一步采用长短时神经网络进行电器负荷曲线数据的预测,可从总负荷曲线中逐一提取出单一电器的负荷曲线,实现居民家庭总负荷功率曲线电器级别的精确分解。通过实验测试数据和参考能量分解公开数据集(REDD)验证了所提方法的有效性。