【摘 要】
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负荷投切事件是关联负荷分类、辨识的一个重要依据，为了能够准确地实现非侵入式负荷投切过程的辨识，提出一种基于KM算法投切事件匹配的非侵入式负荷辨识方法。该方法采用一种功率曲线拟合逼近的方式进行负荷事件检测，并利用投切稳态特征建立用电设备投入和切除特征的概率分布模型。同时，考虑到负荷投入事件和切除事件数量不对等情况，将负荷事件与数据库负荷进行匹配，并采用加权优化的KM算法寻找最佳解，从而实现负荷投入和
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司科技项目（ZBKJXM20170079）； 山东济宁圣地电业集团有限公司科技项目（SD19-GC-ZB005-ZH-KSJP）；
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负荷投切事件是关联负荷分类、辨识的一个重要依据，为了能够准确地实现非侵入式负荷投切过程的辨识，提出一种基于KM算法投切事件匹配的非侵入式负荷辨识方法。该方法采用一种功率曲线拟合逼近的方式进行负荷事件检测，并利用投切稳态特征建立用电设备投入和切除特征的概率分布模型。同时，考虑到负荷投入事件和切除事件数量不对等情况，将负荷事件与数据库负荷进行匹配，并采用加权优化的KM算法寻找最佳解，从而实现负荷投入和切除的正确匹配辨识。在真实的测试场景并结合REDD数据集进行实验，结果表明，文中方法可对负荷投切事件进行有效匹配辨识，为实现能耗细分奠定了基础。
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