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题名面向深度学习的非侵入式负荷监测研究进展
被引量：5
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作者
张石清
王伟
钱亚冠
赵小明
杜磊
章为昆
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机构
浙江科技学院理学院
台州学院智能信息处理研究所
浙江万胜智能科技股份有限公司
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出处
《计算机系统应用》
2023年第3期25-47,共23页
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基金
浙江省自然科学基金重点项目(LZ22F020007)。
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文摘
非侵入式负荷监测,是智能用电和节能技术的重要部分,备受研究者关注.由于近年来新发展起来的深度学习方法在各种任务所表现出来的优越性能,目前已有一些代表性深度学习方法被成功用于非侵入式负荷监测中的负荷分解任务.为了系统地总结深度学习方法在非侵入式负荷监测领域中的研究现状与进展,拟对近年来面向深度学习的非侵入式负荷监测研究文献进行分析与归纳.首先对非侵入式负荷监测的框架进行简要概述;随后介绍了非侵入式负荷监测的特征提取方法和公开数据集,并重点分析和归纳了非侵入式负荷监测中面向深度学习的负荷分解方法;最后对该领域存在的一些挑战及机遇进行了展望,并指出了其未来的研究方向.
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关键词
非侵入式
负荷分解
特征提取
深度学习
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Keywords
non-intrusive
load decomposition
feature extraction
deep learning
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM714
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名非侵入式负荷识别方法研究综述
被引量：1
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作者
章为昆
邬永强
杜磊
韩伟健
陈炎
张石清
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机构
浙江万胜智能科技股份有限公司
台州学院电子与信息工程学院
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出处
《台州学院学报》
2021年第6期48-54,共7页
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文摘
非侵入式负荷识别技术是通过分析用户电表采集到的电流电压等数据信息,得到负荷设备的各种信息,如电器的数量、电器的种类以及每种电器耗电信息等,这对于智慧电网和智能家居的发展具有较大意义。本文首先介绍负荷识别算法的框架,接着分别介绍了数据采集和预处理、事件检测、特征提取以及负荷分解等的常用算法,最后对现有非侵入式负荷识别方法进行总结和展望。
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关键词
非侵入
模式识别
特征提取
负荷分解
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Keywords
non-intrusive
pattern recognition
feature extraction
energy disaggregation
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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