基于seq2seq模型的非侵入式负荷分解算法.pptx
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基于seq2seq模型的非侵入式负荷分解算法.pptx
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一种基于seq2seq的非侵入式负荷分解方法.pdf
本发明提供了一种基于seq2seq的非侵入式负荷分解方法,包括一下步骤:第一步:设计seq2seq模型;第二步:功能提取;使用Conv1D在一维尺度上对功率序列进行卷积和池化,依靠多个相同权值的卷积核提取功率特征;第三步:(3)基于LSTM的负荷识别;第四步:seq2seqBCL负荷分解。针对目前非侵入式负荷分解方法在低频采样条件下(1Hz及以下)分解准确率较低的问题,发明提出的一种基于卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的seq2seq的非侵入式负荷分解算法(seq2seqBase
基于Bi-LSTM算法的非侵入式负荷监测模型.docx
基于Bi-LSTM算法的非侵入式负荷监测模型基于Bi-LSTM算法的非侵入式负荷监测模型摘要:负荷监测是电力系统运行管理中的重要环节,准确的负荷监测可以帮助电力系统提高能源利用效率和运行安全性。然而,传统的负荷监测方法通常需要使用传感器采集实时数据,存在昂贵和影响用户隐私的问题。为了解决这一问题,本论文提出了一种基于Bi-LSTM算法的非侵入式负荷监测模型。该模型利用现有的智能电表数据,通过Bi-LSTM算法进行序列学习和负荷预测,实现了非侵入式的负荷监测。关键词:负荷监测,非侵入式,Bi-LSTM算法,
基于seq2point模型的非侵入式负荷分解方法.pdf
本发明公开了一种基于seq2point模型的非侵入式负荷分解方法,其包括S1、获取待测目标电器设备对应的电表的总功率,并采用预设采样频率对总功率进行重采样得到重采样数据;S2将重采样数据与电表总功率标准数据进行对比,删除重采样数据中的异常片段得到网络的输入数据;S3根据输入数据的初始长度,计算输入数据的最佳序列长度;S4采用已训练的seq2point模型对调整至最佳序列长度的输入数据进行识别,得到待测目标电器设备的功率曲线。
一种基于深度学习的非侵入式负荷分解模型.pdf
本发明提供一种基于深度学习的非侵入式负荷分解模型,涉及电力系统智能电网领域。该基于深度学习的非侵入式负荷分解模型,包括输入层、中间层和输出层;所述输入层输入滑动窗口所截取的序列样本,所述输出层输出等长的且时间戳相对应的目标设备预测序列,通过输入及输出构建回归模型;所述中间层由神经网络所构成,对输入数据进行线性空间映射,并通过循环迭代更新网络参数,提取序列局部特征的同时,实现了特征序列尺寸和个数的还原;主要区别在于中间层引入了注意力机制,由多个Trans层串联而成,完全避免了CNN和RNN的使用,大大提高了