【摘 要】
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针对负荷分类中单一特征在负荷特征相似时的局限以及不同负荷分类模型在不同特征下的适用性存在较大差异,提出一种基于多稳态特征建模和深度学习决策融合的非侵入式负荷分类
【机 构】
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河南农业大学理学院,武汉大学电气与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(62073247),河南省高等学校重点科研项目(18B413002)。
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针对负荷分类中单一特征在负荷特征相似时的局限以及不同负荷分类模型在不同特征下的适用性存在较大差异,提出一种基于多稳态特征建模和深度学习决策融合的非侵入式负荷分类方法。首先采集原始负荷数据,从中提取电流谐波(H)、有功功率(P)、无功功率(Q)和V-I轨迹图等电气特征,然后组合P、Q、H得到PQH特征。为降低PQH组合特征之间的数量级差异,利用z-score方法将PQH特征进行归一化预处理;为减小V-I轨迹图对神经网络性能的影响,使用图像二值化方法将V-I轨迹图进行预处理。处理后的PQH特征和V-I轨迹二值
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