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基于VMD样本熵与随机森林的非侵入式设备状态检测方法
被引量：
5
1
作者
汪繁荣
向堃
吴铁洲
《现代电子技术》
2021年第15期104-108,共5页
非侵入式负荷监测可以保护用户隐私并对用电情况做出细分,为了提高设备状态检测辨识精度,提出一种基于变分模态分解样本熵特征数据集结合随机森林分类的非侵入式负荷状态检测方法。采用变分模态分解算法利用其良好的抗噪性、鲁棒性对暂...
非侵入式负荷监测可以保护用户隐私并对用电情况做出细分,为了提高设备状态检测辨识精度,提出一种基于变分模态分解样本熵特征数据集结合随机森林分类的非侵入式负荷状态检测方法。采用变分模态分解算法利用其良好的抗噪性、鲁棒性对暂态特征进行提取;计算模态样本熵,将处理后的数据集作为决策树、支持向量机和随机森林等算法的输入进行负荷状态辨识。实验分析表明,随机森林的强分类性使得负荷辨识结果较好,且拟合效果优秀,成功结合了所提算法并解决了单设备运行和多设备运行时的非侵入式设备状态的检测问题。
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关键词
非侵入式负荷监测
变分模态分解
样本熵
随机森林
用电设备
暂态特征
状态检测
支持向量机
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职称材料
基于改进SVIT算法的非侵入式居民负荷监测方法
2
作者
卞海红
孙鑫
《电子设计工程》
2024年第16期87-91,96,共6页
针对居民侧异常用电负荷对用户用电安全有重大影响的问题,提出了一种基于改进SVIT的非侵入式负荷监测方法。该方法从用户总线处对居民家庭用电负荷投切时的V-I数据进行特征提取;对提取出的V-I轨迹特征进行二进制化处理并绘制成V-I轨迹图...
针对居民侧异常用电负荷对用户用电安全有重大影响的问题,提出了一种基于改进SVIT的非侵入式负荷监测方法。该方法从用户总线处对居民家庭用电负荷投切时的V-I数据进行特征提取;对提取出的V-I轨迹特征进行二进制化处理并绘制成V-I轨迹图像;利用改进的与三重注意力机制(Triplet Attention)相结合的SVIT的特征提取网络对其进行特征提取与映射;在此基础上,将处理后生成的新的特征向量进行聚类形成特征检索数据库,以识别出不在该特征检索数据库中的用电器V-I轨迹样本。通过利用PLAID数据集进行仿真实验并分析,验证了模型的有效性以及算法的优越性。
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关键词
非侵入式负荷监测
V-I轨迹特征
改进SVIT
三重注意力机制
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职称材料
基于UMAP流形特征提取和KELM的非侵入式负荷监测方法研究
3
作者
张瀚文
李鹏
+3 位作者
郎恂
沈鑫
梁俊宇
苗爱敏
《电子器件》
CAS
2024年第2期448-457,共10页
非侵入式负荷监测是“坚强智能电网”用户侧智能数据挖掘的关键技术。针对现有辨识算法对叠加态负荷辨识准确率低的问题,提出了一种基于均匀流形逼近与投影(UMAP)和KELM结合的非侵入式负荷辨识模型。首先利用UMAP对原始负荷特征作嵌入,...
非侵入式负荷监测是“坚强智能电网”用户侧智能数据挖掘的关键技术。针对现有辨识算法对叠加态负荷辨识准确率低的问题,提出了一种基于均匀流形逼近与投影(UMAP)和KELM结合的非侵入式负荷辨识模型。首先利用UMAP对原始负荷特征作嵌入,提取负荷的类内流形结构,并结合随机梯度下降法优化负荷的全局结构,在保留负荷原始相邻位置信息的前提下有效增大负荷特征的区分度;然后,采用径向基函数搭建核映射网络,利用ACO算法对映射网络的径向范围和模型的惩罚系数寻优,建立最优辨识模型。与多种基于机器学习的辨识方法相比,所提模型对叠加态负荷的辨识准确率提升显著,在TIPDM和BLUED数据集上的辨识准确率分别达到了98.48%和99.44%。
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关键词
非侵入式负荷监测
叠加态负荷
均匀流形逼近与投影
蚁群算法
核极限学习机
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职称材料
赤峰市某镇农村人员生活用电设备使用行为研究
4
作者
袁鹏丽
端木琳
王宗山
《建筑科学》
CSCD
北大核心
2022年第10期108-115,228,共9页
本文以赤峰市某镇47户农宅为例,对农户用电设备信息与逐时用电负荷进行详细的入户调查与监测,利用非侵入与侵入式负荷分解法,辨识了农户用电设备的使用时间,揭示了供暖季与非供暖季农户的用电行为规律。发现不同季节下农户对主要用电设...
本文以赤峰市某镇47户农宅为例,对农户用电设备信息与逐时用电负荷进行详细的入户调查与监测,利用非侵入与侵入式负荷分解法,辨识了农户用电设备的使用时间,揭示了供暖季与非供暖季农户的用电行为规律。发现不同季节下农户对主要用电设备的使用行为均存在较大差异,供暖季电炊事设备的平均使用频率仅为非供暖季的0.5倍,电炊事设备全天运行概率的波峰出现时刻在不同季节下也存在2 h左右的差异,电炊事设备及电冰箱或电冰柜的使用行为不同是造成农户生活用电量季节性差异的主要原因。本文研究结果可为农村住宅用电能耗及负荷预测模型的建立提供基础数据,今后对农村用电行为的研究需进行季节分段。
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关键词
农村住宅
用电行为
设备使用时间
非侵入式负荷分解
运行规律
原文传递
题名
基于VMD样本熵与随机森林的非侵入式设备状态检测方法
被引量：
5
1
作者
汪繁荣
向堃
吴铁洲
机构
湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室
无锡风繁伟业科技有限公司
出处
《现代电子技术》
2021年第15期104-108,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51677058)。
文摘
非侵入式负荷监测可以保护用户隐私并对用电情况做出细分,为了提高设备状态检测辨识精度,提出一种基于变分模态分解样本熵特征数据集结合随机森林分类的非侵入式负荷状态检测方法。采用变分模态分解算法利用其良好的抗噪性、鲁棒性对暂态特征进行提取;计算模态样本熵,将处理后的数据集作为决策树、支持向量机和随机森林等算法的输入进行负荷状态辨识。实验分析表明,随机森林的强分类性使得负荷辨识结果较好,且拟合效果优秀,成功结合了所提算法并解决了单设备运行和多设备运行时的非侵入式设备状态的检测问题。
关键词
非侵入式负荷监测
变分模态分解
样本熵
随机森林
用电设备
暂态特征
状态检测
支持向量机
Keywords
non
⁃
intrusive
load monitoring
VMD
sample
entropy
random
forest
electrical
equipment
transient
feature
state
detection
SVM
分类号
TN99-34 [电子电信—信号与信息处理]
TM714 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
基于改进SVIT算法的非侵入式居民负荷监测方法
2
作者
卞海红
孙鑫
机构
南京工程学院电力工程学院
出处
《电子设计工程》
2024年第16期87-91,96,共6页
基金
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX21_0947)。
文摘
针对居民侧异常用电负荷对用户用电安全有重大影响的问题,提出了一种基于改进SVIT的非侵入式负荷监测方法。该方法从用户总线处对居民家庭用电负荷投切时的V-I数据进行特征提取;对提取出的V-I轨迹特征进行二进制化处理并绘制成V-I轨迹图像;利用改进的与三重注意力机制(Triplet Attention)相结合的SVIT的特征提取网络对其进行特征提取与映射;在此基础上,将处理后生成的新的特征向量进行聚类形成特征检索数据库,以识别出不在该特征检索数据库中的用电器V-I轨迹样本。通过利用PLAID数据集进行仿真实验并分析,验证了模型的有效性以及算法的优越性。
关键词
非侵入式负荷监测
V-I轨迹特征
改进SVIT
三重注意力机制
Keywords
non
⁃
intrusive
load monitoring
V-I
trajectory
features
improved
SVIT
Triplet
Attention
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
基于UMAP流形特征提取和KELM的非侵入式负荷监测方法研究
3
作者
张瀚文
李鹏
郎恂
沈鑫
梁俊宇
苗爱敏
机构
云南大学信息学院
云南电网有限责任公司
仲恺农业工程学院自动化学院
出处
《电子器件》
CAS
2024年第2期448-457,共10页
基金
国家自然科学基金项目(62163036)
云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目(202105AC160094)
+1 种基金
工业控制技术国家重点实验室开放课题项目(NoICT2022B24)
云南大学专业学位研究生实践创新项目(ZC-22222774)。
文摘
非侵入式负荷监测是“坚强智能电网”用户侧智能数据挖掘的关键技术。针对现有辨识算法对叠加态负荷辨识准确率低的问题,提出了一种基于均匀流形逼近与投影(UMAP)和KELM结合的非侵入式负荷辨识模型。首先利用UMAP对原始负荷特征作嵌入,提取负荷的类内流形结构,并结合随机梯度下降法优化负荷的全局结构,在保留负荷原始相邻位置信息的前提下有效增大负荷特征的区分度;然后,采用径向基函数搭建核映射网络,利用ACO算法对映射网络的径向范围和模型的惩罚系数寻优,建立最优辨识模型。与多种基于机器学习的辨识方法相比,所提模型对叠加态负荷的辨识准确率提升显著,在TIPDM和BLUED数据集上的辨识准确率分别达到了98.48%和99.44%。
关键词
非侵入式负荷监测
叠加态负荷
均匀流形逼近与投影
蚁群算法
核极限学习机
Keywords
non
⁃
intrusive
load monitoring
superimposed
state
load
UMAP
ACO
KELM
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
赤峰市某镇农村人员生活用电设备使用行为研究
4
作者
袁鹏丽
端木琳
王宗山
机构
中原工学院
大连理工大学
出处
《建筑科学》
CSCD
北大核心
2022年第10期108-115,228,共9页
基金
国家重点研发计划“村镇建筑用能系统整合与能效提升技术研究”(2018YFD1100705)。
文摘
本文以赤峰市某镇47户农宅为例,对农户用电设备信息与逐时用电负荷进行详细的入户调查与监测,利用非侵入与侵入式负荷分解法,辨识了农户用电设备的使用时间,揭示了供暖季与非供暖季农户的用电行为规律。发现不同季节下农户对主要用电设备的使用行为均存在较大差异,供暖季电炊事设备的平均使用频率仅为非供暖季的0.5倍,电炊事设备全天运行概率的波峰出现时刻在不同季节下也存在2 h左右的差异,电炊事设备及电冰箱或电冰柜的使用行为不同是造成农户生活用电量季节性差异的主要原因。本文研究结果可为农村住宅用电能耗及负荷预测模型的建立提供基础数据,今后对农村用电行为的研究需进行季节分段。
关键词
农村住宅
用电行为
设备使用时间
非侵入式负荷分解
运行规律
Keywords
rural
residences
usage
behavior
for
electricity
time
use
of
appliances
non
⁃
intrusive
load
monitor
operation
law
分类号
TU831 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于VMD样本熵与随机森林的非侵入式设备状态检测方法
汪繁荣
向堃
吴铁洲
《现代电子技术》
2021
5
下载PDF
职称材料
2
基于改进SVIT算法的非侵入式居民负荷监测方法
卞海红
孙鑫
《电子设计工程》
2024
0
下载PDF
职称材料
3
基于UMAP流形特征提取和KELM的非侵入式负荷监测方法研究
张瀚文
李鹏
郎恂
沈鑫
梁俊宇
苗爱敏
《电子器件》
CAS
2024
0
下载PDF
职称材料
4
赤峰市某镇农村人员生活用电设备使用行为研究
袁鹏丽
端木琳
王宗山
《建筑科学》
CSCD
北大核心
2022
0
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