非侵入式工业负荷监测方法.pdf
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非侵入式工业负荷监测方法.pdf
本发明涉及一种非侵入式工业负荷监测方法,包括以下步骤:步骤1:获取多种工业负荷的历史用电数据并绘制对应的V?I轨迹;步骤2:分别由各种工业负荷对应的V?I轨迹中提取多种特征参数而构成对应的特征向量;步骤3:基于各种工业负荷对应的特征向量进行聚类分析;步骤4:利用各类别工业负荷的历史用电数据进行训练得到负荷分类器;步骤5:获取待分类工业负荷的实时用电数据并绘制对应的V?I轨迹;步骤6:由待分类工业负荷对应的V?I轨迹中提取特征参数而构成对应的特征向量;步骤7:基于待分类工业负荷对应的特征向量,利用负荷分类器
基于多物理量融合的非侵入式负荷监测方法.pdf
本申请涉及一种基于多物理量融合的非侵入式负荷监测方法,属于负荷监测技术领域,该方法包括:获取干线中电能数据的N种物理量;将N种物理量输入预先训练的全卷积自编码网络,得到目标设备的有功功率值;其中,全卷积自编码网络包括N个特征提取模块、特征融合模块和输出层;不同特征提取模块对应不同种物理量;特征提取模块基于自编码器建立;特征融合模块用于对N个特征提取模块输出的特征值进行融合,得到与输出层的数据尺寸匹配的特征序列;特征融合模块基于N个依次相连的转置卷积层建立;网络结构中不采用全连接层,采用卷积或转置卷积操作代
基于盲源分离的非侵入式负荷监测方法及系统.pdf
本公开提供了一种基于盲源分离的非侵入式负荷监测方法,利用盲源分离建立家庭负荷用电监测模型;利用信号预处理对混合负荷信号进行信号中心化和白化,使得信号去均值并且每个分量不具相关性并有单位方差;利用近似的负熵找到负荷信号非高斯最大化的方向;利用迭代算法找到最优分离矩阵,从而计算得到分离信号。本公开不仅可以实现非侵入式负荷监测,还降低了非侵入式负荷监测的特征提取过程,摒弃了庞大的学习的过程,在保证监测精度的前提下,保留了分离负荷的完整性,促进了非侵入负荷监测技术在家庭用户中广泛应用。
一种基于多标签分类的非侵入式负荷监测方法.pdf
本发明提供一种基于多标签分类的非侵入式负荷监测方法,涉及电力负荷管理分析领域。该基于多标签分类的非侵入式负荷监测方法,包括:采集用户的用电总数据,并将用户的用电总数据划分为训练集和测试集,构建不同类型负荷的用电模型;构建多标签分类模型对非侵入式负荷识别问题进行表征;构建多标签分类问题求解模型,并使用训练集和验证集对多标签分类问题求解模型参数进行训练;将训练完成的多标签分类问题求解模型应用于负荷识别,获取负荷的运行状态;根据负荷的运行状态,预测负荷的功率消耗情况。本发明提高了负荷识别的效率并获得较高的识别精
一种非侵入式负荷监测多变量暂态特征提取方法.pdf
本发明公开了一种非侵入式负荷监测多变量暂态特征提取方法,包括:步骤S10,根据负荷对应的多变量数据,建立对应的多维时间序列;步骤S11,根据预先确定的多元滑动窗算法构建一多变量暂态特征检测通用模型;步骤S12,在所述多变量暂态特征检测通用模型中,根据所述多元滑动窗算法,移动预定尺寸的窗口,计算当前窗口内决策函数值;步骤S13,将所述决策函数值并与比较阈值进行比较,对暂态过程起止时刻进行定位;步骤S14,根据获得的起止时刻,截取暂态过程起止时刻区间内的多维向量,计算获得对应的暂态特征。实施本发明,可以提高非