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非侵入式负荷监测在我国起步较晚,但国外发展比较久,一个新的角度来看待这个问题,用HMM模型解决算法
非侵入式负荷分解seq2point模型
基于整数规划的非侵入式电力负荷在线分解,张晓,张建文,基于电器正常工作时的稳态电流波形具有周期性和规律性的特点,提出了一种利用电器稳态电流作为识别特征量的非侵入电力负荷在线分
非侵入式负荷监测与分解(NILMD)是获取电器用电信息的关键技术,针对当前NILMD缺乏考虑不同电器关联运行的用电模式和电器状态的强波动性以致分解精度低的问题,提出一种计及电器状态关联规则的新型负荷分
针对传统的机器学习方法识别准确度低的问题,非侵入式负荷分解因其充分利用现有智能电能计量装置采集的数据,无需对计量装置与线路进行改造,得到了广泛应用。文中分析多种非侵入式负荷分解的深度学习方法,提出基于
监测负荷运行状态有利于加强电网负荷侧管理,引导用户合理消费,实现节能降耗。针对小功率负荷与大功率负荷同时投入时,单一谐波电流特征易受线路电压、电流波动影响导致负荷辨识精度低的问题,提出一种基于改进鸡群
非侵入式负荷监测(NILM)技术能够利用在总线处单点测量的数据识别用户内部的负荷,是建设泛在电力物联网与透明电网的基础技术之一。在分析NILM基本实现框架和技术体系的基础上,对NILM应用亟需解决的三
基于神经网络的非侵入式负荷监测识别算法,张建文,赵时,智能电网用户与供电网之间具有互动性,为了配合供电网,用户的用电需要自行调节,而家用电器的用电量的调节具有相当大的潜力。本
基于模板滤波的非侵入负荷辨识系统。这个文章介绍的很好,建议好好读读,有一定的帮助
本文非侵入式负荷识别,提取特征,通过神经网络模式识别,混沌矩阵,遗传算法有效地识别出用电设别
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