非侵入式负荷监测的事件检测方法研究.docx
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非侵入式负荷监测的事件检测方法研究.docx
非侵入式负荷监测的事件检测方法研究非侵入式负荷监测的事件检测方法研究摘要:随着能源消耗量的不断增加,对电网的出力与负荷的平衡以及对用电设备的合理使用就显得尤为重要。负荷监测是对电网系统运行情况的有效监控手段,而非侵入式负荷监测技术作为负荷监测的一种重要手段,具有无需对电网进行改造的优点,因而备受关注。本文针对非侵入式负荷监测中的事件检测问题,探讨了事件检测的方法及其应用。关键词:非侵入式负荷监测,事件检测,负荷平衡1.引言负荷监测是电网系统中的重要环节,通过监测负荷情况可以提前预知电网出力与负荷的平衡情况
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基于事件检测的非侵入式负荷识别方法研究基于事件检测的非侵入式负荷识别方法研究摘要:能够准确识别和监测电力负荷是电力系统管理和能源管理的重要任务之一。本论文主要研究了基于事件检测的非侵入式负荷识别方法。非侵入式负荷识别方法通过分析电力系统中的传感器数据,识别出电力负荷中的不同事件并对其进行分类。本文重点关注事件检测算法的研究和应用,提出了一种基于事件检测的非侵入式负荷识别方法,并验证了其在实际应用中的有效性。关键词:非侵入式负荷识别、事件检测、电力系统、能源管理1.引言随着电力系统的发展和电力负荷的快速增长
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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
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基于YOLO的非侵入式事件检测及负荷识别方法研究的开题报告一、选题背景事件检测和负荷识别是智能化物联网系统中非常重要的任务之一。实现这两项任务可以在系统管理和协调中提供有价值的信息,以实现系统的更高效运作、有序智能管理、降低管理成本等价值。随着近年来视频监控技术的快速发展,监控视频数据量快速增长,对于人工监控员来说,手动处理这些庞大的视频数据使任务变得非常繁琐和费时。因此,非侵入式事件检测和负荷识别技术的开发变得极其重要。当今的事件检测和负荷识别方法往往依赖于专门配置的传感器,这种传感器往往需要额外的硬件
基于状态特征聚类的非侵入式负荷事件检测方法.docx
基于状态特征聚类的非侵入式负荷事件检测方法摘要随着电力系统中负荷的不断增加和复杂化,负荷监测和事件检测变得越来越重要。本文提出了一种基于状态特征聚类的非侵入式负荷事件检测方法。该方法通过对负荷数据进行聚类,以检测异常状态,如过载或故障。本方法在模拟数据集和实际数据集上进行了测试,结果表明该方法能够高效、准确地检测出负荷事件。关键词:状态特征聚类,非侵入式,负荷事件检测,过载,故障引言电力负荷是电网运行管理的核心。对于电网运营者来说,了解负荷的实时状态非常重要。当负荷过载或出现故障时,及时检测和处理是保障电