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基于结合情景上下文的FHMM负荷分解方法
1
作者
魏海浩
刘爱莲
李英娜
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第4期60-67,共8页
负荷监测是实现智能用电的关键技术,为了实现非侵入式负荷检测,提出一种结合情景上下文的因子隐马尔可夫(FHMM)负荷分解方法。运用FHMM模型对负荷进行建模。根据电器工作状态的功率服从高斯分布,运用高斯混合模型进行电器状态聚类。结...
负荷监测是实现智能用电的关键技术,为了实现非侵入式负荷检测,提出一种结合情景上下文的因子隐马尔可夫(FHMM)负荷分解方法。运用FHMM模型对负荷进行建模。根据电器工作状态的功率服从高斯分布,运用高斯混合模型进行电器状态聚类。结合情景上下文信息,对负载设备的状态转移概率进行优化消除冗余状态转移概率,对状态空间以及状态转移路径进行约束降低维特比算法的复杂度。基于REDD数据集验证了该方法的有效性和准确性。
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关键词
非侵入式负荷监测
因子隐马尔可夫模型
电器状态聚类
情景上下文
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职称材料
题名
基于结合情景上下文的FHMM负荷分解方法
1
作者
魏海浩
刘爱莲
李英娜
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第4期60-67,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51567013)。
文摘
负荷监测是实现智能用电的关键技术,为了实现非侵入式负荷检测,提出一种结合情景上下文的因子隐马尔可夫(FHMM)负荷分解方法。运用FHMM模型对负荷进行建模。根据电器工作状态的功率服从高斯分布,运用高斯混合模型进行电器状态聚类。结合情景上下文信息,对负载设备的状态转移概率进行优化消除冗余状态转移概率,对状态空间以及状态转移路径进行约束降低维特比算法的复杂度。基于REDD数据集验证了该方法的有效性和准确性。
关键词
非侵入式负荷监测
因子隐马尔可夫模型
电器状态聚类
情景上下文
Keywords
Non-intrusive
load
monitoring
Factor
hidden
Markov
model
electrical
state
clustering
Situational
context
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于结合情景上下文的FHMM负荷分解方法
魏海浩
刘爱莲
李英娜
《计算机应用与软件》
北大核心
2022
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