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题名非侵入式负荷动态识别方法的研究及工程应用
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作者
刘春蕾
庞鹏飞
石纹赫
孔令号
黄洵
戚军
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机构
国网河北省电力有限公司保定供电分公司
浙江工业大学信息工程学院
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出处
《电气工程学报》
CSCD
2023年第3期307-314,共8页
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文摘
随着非侵入式负荷监测技术应用场景不断扩展,负荷类型日趋多样化,基于单层特征的静态识别方法需要构造更加全面、复杂的特征,难以兼顾负荷识别的准确度及速度。提出一种基于多层特征组的动态识别方法,综合考虑不同负荷特征提取的采样频率、监测窗口宽度、计算复杂度和负荷特征存储量等构建分层特征组,针对负荷群中不同的负荷类型提取不同的特征组作为分类特征以降低特征的综合提取代价,最后基于支持向量机多分类算法实现按需识别负荷类型。BLUED数据库的仿真对比分析和实际某工厂的工程测试结果表明,基于多层特征组的动态识别方法不仅能够提高负荷的综合识别速度,也能提升相似负荷的识别准确度,在负荷相似及投切频繁的场景下能够兼顾负荷识别准确度和速度,具有较好的工程适用性。
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关键词
非侵入式负荷监测
负荷特征分层
动态识别
支持向量机多分类算法
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Keywords
Non-intrusive load monitoring
load feature hierarchy
dynamic identification
SVM multi-classification algorithm
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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