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基于改进kNN算法的非侵入式负荷识别方法
被引量：
13
1
作者
延菲
张瑞祥
+3 位作者
孙耀杰
陶余会
黄国平
孙伟涛
《复旦学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期182-188,共7页
居民用户作为智能电网的重要消耗端,合理用电对缓解能源危机起着至关重要的作用,用电量的分项计量及实时反馈能够引导用户自行优化用能习惯,同时帮助电网侧挖掘用户侧的节能潜力和需求响应潜力.非侵入式负荷监测是用电量分项计量的实现...
居民用户作为智能电网的重要消耗端,合理用电对缓解能源危机起着至关重要的作用,用电量的分项计量及实时反馈能够引导用户自行优化用能习惯,同时帮助电网侧挖掘用户侧的节能潜力和需求响应潜力.非侵入式负荷监测是用电量分项计量的实现途径,本文针对现有高精度的基于深度学习的负荷识别算法运算复杂度高,无法用于家庭嵌入式设备的问题,提出利用无需训练过程的k最近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)算法作为负荷识别模型.首先对标准kNN算法容易误判少数类的缺陷采用加权方式进行改进,然后针对V-I轨迹缺失数值特征的不足提出了基于综合相似度的类别判决方法,最后利用数据集和实验室数据验证了上述算法的有效性.
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关键词
负荷识别
KNN算法
二
值
v
-
i
轨迹
综合相似度
下载PDF
职称材料
题名
基于改进kNN算法的非侵入式负荷识别方法
被引量：
13
1
作者
延菲
张瑞祥
孙耀杰
陶余会
黄国平
孙伟涛
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
上海复旦复华科技股份有限公司
中节能太阳能科技(镇江)有限公司
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《复旦学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期182-188,共7页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1500904,2019YFB2103200)
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
居民用户作为智能电网的重要消耗端,合理用电对缓解能源危机起着至关重要的作用,用电量的分项计量及实时反馈能够引导用户自行优化用能习惯,同时帮助电网侧挖掘用户侧的节能潜力和需求响应潜力.非侵入式负荷监测是用电量分项计量的实现途径,本文针对现有高精度的基于深度学习的负荷识别算法运算复杂度高,无法用于家庭嵌入式设备的问题,提出利用无需训练过程的k最近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)算法作为负荷识别模型.首先对标准kNN算法容易误判少数类的缺陷采用加权方式进行改进,然后针对V-I轨迹缺失数值特征的不足提出了基于综合相似度的类别判决方法,最后利用数据集和实验室数据验证了上述算法的有效性.
关键词
负荷识别
KNN算法
二
值
v
-
i
轨迹
综合相似度
Keywords
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i
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kNN algo
v
i
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v
e s
i
m
i
lar
i
ty
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进kNN算法的非侵入式负荷识别方法
延菲
张瑞祥
孙耀杰
陶余会
黄国平
孙伟涛
《复旦学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
13
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