基于諧波分量與有效值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷分解
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：507 K
標(biāo)簽： 非侵入式負(fù)荷分解 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能電網(wǎng)
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文檔介紹：非侵入式負(fù)荷分解可以從主表電流變化信息中分解出各個(gè)用電器的用電信息，方便為用電戶提供更精細(xì)化、有針對(duì)性的用電管理和調(diào)度服務(wù)。當(dāng)前利用一維卷積的非侵入式負(fù)荷分解算法存在分解準(zhǔn)確率不高、新增用戶用電器需要重新訓(xùn)練、復(fù)雜度較高的問(wèn)題?；诖?，利用電流有效值和傅里葉變換后的諧波分量信息，提出一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷分解算法，利用相似性對(duì)比分解出各個(gè)用電器電流信息，解決了新增用戶或用電器需要重新訓(xùn)練的問(wèn)題。經(jīng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，所提出的方法還可以在一定程度上提高負(fù)荷分解的準(zhǔn)確率，且復(fù)雜度較低。
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