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特征选择及数据质量对负荷识别算法的影响研究
被引量:
2
1
作者
延菲
张瑞祥
+4 位作者
孙耀杰
康巍
张健
孙洁
李琦芬
《复旦学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期811-816,共6页
非侵入式负荷监测(Non-Intrusive Load Monitoring,NILM)是电网对需求侧进行精细化管理的关键技术之一,NILM通过实时监控用户用电设备的运行状态与能耗状况,为电网侧制定调度策略及用户侧制定节能计划提供了重要依据.在家庭NILM系统中,...
非侵入式负荷监测(Non-Intrusive Load Monitoring,NILM)是电网对需求侧进行精细化管理的关键技术之一,NILM通过实时监控用户用电设备的运行状态与能耗状况,为电网侧制定调度策略及用户侧制定节能计划提供了重要依据.在家庭NILM系统中,识别精度、实时性和实现成本是评价负荷识别算法的重要指标,选择唯一性强、维度低的负荷特征可提升负荷识别模型的精度和实时性,在不牺牲精度的前提下,降低数据采集频率,有助于控制硬件成本.本文提取了用电设备稳态运行时的形状和幅值特征,测试了改进kNN算法对不同特征组合的识别效果,筛选出唯一性最强的负荷特征为形状特征与幅值特征的组合.然后在此基础上,以采样频率和V-I轨迹分辨率为自变量,通过实验研究了数据质量与识别效果的对应关系,找出导致识别效果下降的采样频率和分辨率的临界点.
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关键词
负荷识别
KNN
分辨率
采样频率
负荷特征组合
下载PDF
职称材料
题名
特征选择及数据质量对负荷识别算法的影响研究
被引量:
2
1
作者
延菲
张瑞祥
孙耀杰
康巍
张健
孙洁
李琦芬
机构
复旦大学信息科学与工程学院
复旦大学六次产业研究院
上海综合
能源
系统人工智能工程技术研究
中心
中国质量认证中心新能源风电部
上海明华电力科技有限公司
陕西省
能源
局
上海电力大学
能源
与机械工程学院
出处
《复旦学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期811-816,共6页
基金
国家重点研发计划(2019YFB2103200,2018YFB1500904)
2019年度上海市工程技术研究中心建设计划(19DZ2252000)
2020年第一批上海市信息化发展专项资金(智慧城市建设和大数据发展)(202001015)。
文摘
非侵入式负荷监测(Non-Intrusive Load Monitoring,NILM)是电网对需求侧进行精细化管理的关键技术之一,NILM通过实时监控用户用电设备的运行状态与能耗状况,为电网侧制定调度策略及用户侧制定节能计划提供了重要依据.在家庭NILM系统中,识别精度、实时性和实现成本是评价负荷识别算法的重要指标,选择唯一性强、维度低的负荷特征可提升负荷识别模型的精度和实时性,在不牺牲精度的前提下,降低数据采集频率,有助于控制硬件成本.本文提取了用电设备稳态运行时的形状和幅值特征,测试了改进kNN算法对不同特征组合的识别效果,筛选出唯一性最强的负荷特征为形状特征与幅值特征的组合.然后在此基础上,以采样频率和V-I轨迹分辨率为自变量,通过实验研究了数据质量与识别效果的对应关系,找出导致识别效果下降的采样频率和分辨率的临界点.
关键词
负荷识别
KNN
分辨率
采样频率
负荷特征组合
Keywords
load identification
kNN
resolution
sampling frequency
combination of load features
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
特征选择及数据质量对负荷识别算法的影响研究
延菲
张瑞祥
孙耀杰
康巍
张健
孙洁
李琦芬
《复旦学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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