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基于多特征目标函数PCA-ILP的非侵入式负荷分解方法 被引量:7
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作者 刘赛 刘宇 +6 位作者 高山 郭昊旻 宋天成 蒋伟毅 李正 王俊成 徐逸民 《电力建设》 北大核心 2020年第8期1-8,共8页
非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)能够在不影响用户正常用电的前提下,低成本地获取用电信息,实现用电设备的类型识别和负荷分解,而大量智能电表的安装也为用户进行NIML提供了数据与技术支撑。首先,在研究常见家用... 非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)能够在不影响用户正常用电的前提下,低成本地获取用电信息,实现用电设备的类型识别和负荷分解,而大量智能电表的安装也为用户进行NIML提供了数据与技术支撑。首先,在研究常见家用电器的功率特征、电流波形及其频域谐波特征的基础上,采用主成分分析方法(principal components analysis,PCA)对高维谐波特征空间进行降维,提取主要谐波信息,与基本功率特征结合形成多特征目标函数。然后,基于整数线性规划(integer linear programming,ILP)模型,提出了考虑多特征目标函数的PCA-ILP的NILM方法。算例分析表明,所提方法对不同信噪比(signal to noise ratio,SNR)下的不同家用电器应用场景均具有良好的负荷分解效果。 展开更多
关键词 非侵入式负荷监测 主成分分析 多特征目标函数 整数线性规划
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