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人工智能技术在用电行为分析中的应用研究 认领
1
作者 毕善钰 戚梦逸 俞海猛 《电子设计工程》 2021年第1期147-151,共5页
针对人工智能技术在用电行为分析领域的应用问题,构建了基于人工智能技术的用电行为分析架构,其包括离线训练与实时分析两个环节,离线训练实现负荷特征库的构建,实时分析实现在线的负荷识别和用电行为分析。提出基于功率滑动窗口的事件... 针对人工智能技术在用电行为分析领域的应用问题,构建了基于人工智能技术的用电行为分析架构,其包括离线训练与实时分析两个环节,离线训练实现负荷特征库的构建,实时分析实现在线的负荷识别和用电行为分析。提出基于功率滑动窗口的事件检测方法及基于深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的负荷识别方法,进一步在负荷识别的基础上,实现用电时间、用电量与用电费用等用电行为进行负荷分类计算分析。以某居民用电统计数据进行的仿真分析结果表明,所提出负荷识别方法的识别准确率均大于95%,性能良好,通过用户用电情况分析为制定节能策略、优化用电计划提供指导。 展开更多
关键词 负荷识别 深度置信网络 用电行为 人工智能 识别准确率
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非侵入式负荷识别边缘计算颜色编码研究 认领
2
作者 陈军锋 王雪 张效天 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期12-19,共8页
非侵入式负荷监测是负荷监测领域的发展趋势,随着用电负荷数量和类型的迅速增加,提取可辨识的负荷特征并建立可靠的分类模型是提升负荷识别效果的重要途径。而将原始电能数据上传至云端集中计算会占用大量网络带宽和服务器计算资源。本... 非侵入式负荷监测是负荷监测领域的发展趋势,随着用电负荷数量和类型的迅速增加,提取可辨识的负荷特征并建立可靠的分类模型是提升负荷识别效果的重要途径。而将原始电能数据上传至云端集中计算会占用大量网络带宽和服务器计算资源。本文提出一种颜色编码负荷标识构建方法,并依托边缘计算架构合理分配计算任务,根据边缘端和云端计算资源分别部署合适的深度学习模型进行负荷识别,实现边缘端和云端计算资源的充分利用,并降低网络带宽需求。针对公共数据集的实验结果表明,本文边缘-云协作负荷识别正确率超过当前最优方法,边缘端独立负荷识别方法在资源受限的条件下正确率超过91%,对提高居民家庭用电的能效性和减少能源浪费具有重要意义。 展开更多
关键词 非侵入式负荷监测 边缘计算 负荷识别 颜色编码 负荷标识
基于负荷辨识的电气负荷终端控制器设计 认领
3
作者 孙艺铭 牛兴才 +2 位作者 刘华楠 张丽 张宏伟 《电子世界》 2020年第17期174-175,178,共3页
本文基于负荷辨识技术设计了一种电气负荷终端控制器,用于实现用电设备的智能管理、负荷辨识、故障切除和等功能。硬件系统采用STM32F767单片机作为主控芯片,设计了主控电路、电源电路、负荷特征采集电路、继电器控制电路和保护电路等... 本文基于负荷辨识技术设计了一种电气负荷终端控制器,用于实现用电设备的智能管理、负荷辨识、故障切除和等功能。硬件系统采用STM32F767单片机作为主控芯片,设计了主控电路、电源电路、负荷特征采集电路、继电器控制电路和保护电路等。该控制器上位机软件中内嵌一种基于马尔可夫模型的负荷识别算法,在对负荷进行准确的分类、分时、分区控制的同时可以实现高效的负荷识别。最后,通过实验对负荷辨识效果和故障识别效果进行测试,证明该终端可以很好地完成预期的功能。 展开更多
关键词 智能管理 主控电路 终端控制器 继电器控制电路 电气负荷 马尔可夫模型 负荷辨识 负荷识别
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基于V-I轨迹特征的非侵入式负荷监测算法 认领
4
作者 杨云瑞 黄宇魁 陈文浩 《计算机与数字工程》 2020年第10期2353-2358,共6页
为了实现对低压电器用电的实时监测,该文提出一种采用电压-电流(V-I)轨迹作为负荷特征的非侵入式负荷监测(NILM)算法。文中首先基于物理意义提出了十个V-I轨迹特征,然后以视在总功率的变化作为低压电器用电状态变化事件的检测标准,随后... 为了实现对低压电器用电的实时监测,该文提出一种采用电压-电流(V-I)轨迹作为负荷特征的非侵入式负荷监测(NILM)算法。文中首先基于物理意义提出了十个V-I轨迹特征,然后以视在总功率的变化作为低压电器用电状态变化事件的检测标准,随后通过平滑和插值算法来提取V-I轨迹,最后基于V-I轨迹特征采用支持向量机多分类算法进行负载识别。测试结果表明,该算法具有较好的负荷识别精度。 展开更多
关键词 非侵入式负荷监测 V-I轨迹 负荷识别
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家用非侵入式电力负荷监测与识别算法研究 认领
5
作者 殷波 张帅 《中国海洋大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期149-156,共8页
为实现非侵入式电力负荷监测与识别过程中,负荷投切时间的精确辨识以及负荷类型的准确识别,有效地实现电网动态分析、诊断和优化,提高电力利用率,本文提出一种家用非侵入式电力负荷监测与识别算法。首先,提出一种基于改进滑动窗的负荷... 为实现非侵入式电力负荷监测与识别过程中,负荷投切时间的精确辨识以及负荷类型的准确识别,有效地实现电网动态分析、诊断和优化,提高电力利用率,本文提出一种家用非侵入式电力负荷监测与识别算法。首先,提出一种基于改进滑动窗的负荷投切检测算法,准确判断负荷投切时间和稳态时间,实现稳态负荷特征的高精度提取,提高投切检测辨识灵敏度和抗干扰能力。然后,利用Adaboost算法实现家用电力负荷识别。实验结果表明,本文提出的负荷投切事件检测算法和负荷识别算法准确率较高,可以满足实际应用需求。 展开更多
关键词 非侵入式 暂态事件检测 负荷监测 负荷识别 自适应增强算法
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打造新一代智能电表/感知层的解决方案 认领
6
作者 姚玲玲 《电子产品世界》 2020年第4期14-14,18共2页
1智能电表的发展机会在智能物联网的应用中,罗姆(ROHM)目前主要着力点仍然在感知层。通过不断优化终端的数据采集和数据预处理,减轻边缘计算负担;提供无线传输方案,实现快速、安全的数据传输。智能电网在建成“坚强智能电网”的基础上,... 1智能电表的发展机会在智能物联网的应用中,罗姆(ROHM)目前主要着力点仍然在感知层。通过不断优化终端的数据采集和数据预处理,减轻边缘计算负担;提供无线传输方案,实现快速、安全的数据传输。智能电网在建成“坚强智能电网”的基础上,正在与“泛电力物联网”相融合,以建设“能源互联网”。作为感知层的智能电表,将会承担“智慧网关”的角色。新一代智能电表引入操作系统、可插拔模组化设计理念,将主芯片分为管理芯和计量芯,新增了负荷识别模块,并可根据场景个性化加装多元化功能模块。 展开更多
关键词 数据采集 数据预处理 智能电表 操作系统 主芯片 可插拔 边缘计算 负荷识别
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基于ELM的非侵入式电力负荷识别算法 认领
7
作者 周晓 李永清 张有兵 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第10期1018-1024,共7页
电力负荷识别是需求侧管理的重要环节,为解决传统侵入式负荷监测高成本、不易安装维护的问题,以非侵入式负荷监测为背景研究电力负荷识别算法。从负荷特性出发,针对各电力负荷的暂态及稳态电气特性,提取并建立负荷特征标签。然后,采用... 电力负荷识别是需求侧管理的重要环节,为解决传统侵入式负荷监测高成本、不易安装维护的问题,以非侵入式负荷监测为背景研究电力负荷识别算法。从负荷特性出发,针对各电力负荷的暂态及稳态电气特性,提取并建立负荷特征标签。然后,采用极限学习机(ELM)神经网络模型,将输入特征非线性地映射到输入层,实现快速收敛至全局最优点。采用基于累积和(CUSUM)的双边事件检测方法,实现快速准确地检测出负荷投切事件,实时触发负荷识别。最终,以4种常用电力负荷进行实验,结果表明,所提出的负荷识别算法可准确识别出负荷类型,运算效率高,且适用于组合负荷识别。 展开更多
关键词 非侵入式 负荷识别 极限学习机(ELM)模型 事件检测 累积和(CUSUM)
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基于智能电表的电器用电量分类计量方法研究 认领 被引量:1
8
作者 梅凯 蔡高琰 +1 位作者 骆德汉 梁炳基 《信息技术与网络安全》 2020年第2期62-68,共7页
随着电力需求侧对于用电管理的重视度提升,只提供用户总电量计量的电表已无法满足人们的要求,为此,开创性地提出了在通用电表上实现用电器用电量分类计量方法。该方法利用电表的数据采集及处理功能获取用电器特征后,将该暂态告警信息上... 随着电力需求侧对于用电管理的重视度提升,只提供用户总电量计量的电表已无法满足人们的要求,为此,开创性地提出了在通用电表上实现用电器用电量分类计量方法。该方法利用电表的数据采集及处理功能获取用电器特征后,将该暂态告警信息上传至云端与预先建立的SVM模型进行类别匹配,从而判定用电器类型及相应的用户操作,同时将识别结果及告警时间存入数据库,后续通过分类计量策略实现各类用电器单独的耗能量计算。实例验证了该方法的准确性及可靠性,该方法具有较大实际应用价值。 展开更多
关键词 负荷识别 智能电表 电力需求侧管理 SVM 分类计量
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基于HHT与GWO-SVM算法的负荷识别 认领
9
作者 张旭旭 邵琪 包永强 《南京工程学院学报:自然科学版》 2020年第3期42-48,共7页
为了准确地识别居民用户端用电时具体的家用电器类别,提出采用HHT时频分析法对采集的家用电器稳态电流信号进行特征提取的负荷识别方法.HHT分为经验模态分解和Hilbert变换两部分.首先,对电流信号进行EMD分解得到多个IMF分量,并做Hilber... 为了准确地识别居民用户端用电时具体的家用电器类别,提出采用HHT时频分析法对采集的家用电器稳态电流信号进行特征提取的负荷识别方法.HHT分为经验模态分解和Hilbert变换两部分.首先,对电流信号进行EMD分解得到多个IMF分量,并做Hilbert变换得到Hilbert边际谱;然后提取边际谱幅频值作为负荷特征,结合负荷时域特征组成负荷特征样本集;最后应用GWO-SVM算法进行负荷识别.试验结果表明,基于HHT得到的HIlbert边际谱幅频特征比并基于FFT得到的频谱幅频特征具有更高的负荷识别率. 展开更多
关键词 负荷识别 HHT FFT GWO-SVM
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基于多尺度模糊熵和改进极限学习机的球磨机负荷状态识别 认领
10
作者 蔡改贫 刘鑫 +2 位作者 罗小燕 戴聪聪 周小云 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期2055-2067,共13页
针对球磨机振动信号具有非线性、非平稳性特点导致的负荷状态难以识别问题,提出一种基于改进多尺度模糊熵(MMFE)和极限学习机(ELM)的球磨机负荷识别方法。首先,采用自适应频率窗经验小波变换(EWT)对球磨机振动信号进行预处理;其次,利用M... 针对球磨机振动信号具有非线性、非平稳性特点导致的负荷状态难以识别问题,提出一种基于改进多尺度模糊熵(MMFE)和极限学习机(ELM)的球磨机负荷识别方法。首先,采用自适应频率窗经验小波变换(EWT)对球磨机振动信号进行预处理;其次,利用MMFE提取能表征原始振动信号的负荷状态特征;最后,利用自适应进化粒子群算法(AEPSO)优化极限学习机,进而建立出球磨机负荷识别模型。试验结果表明:MMFE能够有效区分球磨机三种负荷状态,AEPSO-ELM模型在负荷识别时有较高的精准性,整体识别率高达98.67%。以上结果证明了MMFE能较好地提取负荷状态特征;MMFE特征提取结合AEPSO-ELM的方法可实现对球磨机负荷状态的准确识别。 展开更多
关键词 仪器仪表技术 负荷识别 球磨机 多尺度模糊熵 极限学习机 经验小波变换
基于改进EWT-精细复合多尺度散布熵和GG聚类的球磨机负荷识别方法 认领
11
作者 罗小燕 郁慧 +1 位作者 方正沛 陈晟 《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第6期52-58,66,共8页
针对球磨机振动信号具有非线性、非平稳性特点所导致的负荷状态难以识别问题,提出一种基于改进经验小波变换(EWT)、精细复合多尺度散布熵(RCMDE)和GG聚类的球磨机负荷识别方法。首先,在EWT的基础上,引入滑动频率窗的思想,提出自适应频率... 针对球磨机振动信号具有非线性、非平稳性特点所导致的负荷状态难以识别问题,提出一种基于改进经验小波变换(EWT)、精细复合多尺度散布熵(RCMDE)和GG聚类的球磨机负荷识别方法。首先,在EWT的基础上,引入滑动频率窗的思想,提出自适应频率窗EWT算法,将其用于对球磨机原始振动信号的分解以获得本征模态分量;其次,通过相关系数法选出能表征原始信号状态的敏感模态分量进行信号重构;第三,利用RCMDE对重构信号进行处理提取负荷状态特征;最后,将特征向量作为GG聚类算法的输入,将球磨机负荷状态作为输出,建立球磨机负荷识别模型。通过磨矿实验验证了该方法的有效性,结果表明,该方法的聚类内紧致性较好,识别的评价指标PC值最高可达0.9989,而CE值仅为0.0013,识别效果显著,能够准确识别球磨机的负荷状态。 展开更多
关键词 振动与波 负荷识别 精细合法多尺度散布熵 GG聚类 经验小波变换 相关系数
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基于稳态波形的非侵入式电力负荷识别 认领
12
作者 宋佶聪 黄勇 +2 位作者 明爽 余志斌 王浩磊 《现代信息科技》 2020年第18期36-39,43,共5页
目前非侵入式电力负荷监测系统大都基于瞬态特征分解技术,需要高精度测量设备,文章提出一种基于稳态波形的家用电力负荷识别方法。在该方法中,使用电压的相位来选择电流波形区域,并建立电流矩阵和电流分解模型,根据识别结果采用多种深... 目前非侵入式电力负荷监测系统大都基于瞬态特征分解技术,需要高精度测量设备,文章提出一种基于稳态波形的家用电力负荷识别方法。在该方法中,使用电压的相位来选择电流波形区域,并建立电流矩阵和电流分解模型,根据识别结果采用多种深度学习算法对错误结果样本进一步训练以提升识别率。通过实测数据验证了该方法的有效性,即使各常见家用电器同时开启,电力负荷平均正确识别率也达到82%。 展开更多
关键词 非侵入式 负荷识别 稳态 深度学习
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基于FFT与遗传算法的用电器识别 认领
13
作者 曹以龙 涂少博 帅禄玮 《上海电力大学学报》 CAS 2020年第5期436-440,450,共6页
随着智能电网和大数据技术的发展,用电器的识别和检测对规划用电器使用和参与需求响应具有越来越重要的意义。针对用电器识别,提出了一种基于FFT与遗传算法的用电器识别方法。分析了典型用电器负荷的电流波形频谱,并以其谐波作为负荷识... 随着智能电网和大数据技术的发展,用电器的识别和检测对规划用电器使用和参与需求响应具有越来越重要的意义。针对用电器识别,提出了一种基于FFT与遗传算法的用电器识别方法。分析了典型用电器负荷的电流波形频谱,并以其谐波作为负荷识别的最优特征参量,通过快速傅里叶变换对波形数据进行处理,以欧式距离最小作为优化指标,采用遗传算法搜寻最优解,最终实现对用电器类别的精确识别。在MATLAB/Simulink中搭建用电器识别模型,并以TI公司的TM S320F28335数字控制器为核心搭建了硬件系统,进行了实验验证。仿真结果与实际测试表明,该算法能够准确识别用电器的类别。 展开更多
关键词 负荷识别 特征参量 快速傅里叶变换 欧式距离 遗传算法
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面向配用电侧负荷数据的深度端到端超分辨率感知方法 认领
14
作者 刘国龙 赵俊华 +3 位作者 文福拴 毛一汝 吴占昕 薛禹胜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第24期28-35,共8页
在智能电网中,精准的数据采集是整个系统安全与经济运行的基础。随着信息与物理系统融合的不断加深,各类大数据应用与实时控制等任务对采集高频数据的要求不断提高。然而,提高数据采样频率必然给系统造成更高的数据通信与存储负担。文... 在智能电网中,精准的数据采集是整个系统安全与经济运行的基础。随着信息与物理系统融合的不断加深,各类大数据应用与实时控制等任务对采集高频数据的要求不断提高。然而,提高数据采样频率必然给系统造成更高的数据通信与存储负担。文中提出了一种基于深度学习的超分辨率感知技术,用于从低频采样的传感器数据中恢复精确的高频数据。具体地,提出了一种基于门控循环单元网络的深度端到端超分辨率感知方法,包括特征提取、关系推断、信息重建3个部分。特征提取部分采用一维卷积网络对低频数据进行特征提取;在关系推断部分应用门控循环单元网络对获得的特征进行学习,推断低频数据同高频数据间内在关系;在信息重建部分则使用全连接层对推断信息进行重建,获得对应的高频数据。采用所提方法对居民用户和工业用户功率数据及输电线电压数据进行超分辨率感知,同时使用恢复的高频数据进行负荷状态识别。算例结果表明所提方法能够精准有效地恢复低频数据的丢失信息并提升负荷识别等实际应用的准确性。 展开更多
关键词 智能电网 超分辨率感知 深度学习 负荷识别 配电网
基于家用电器开启瞬时负荷特征的识别 认领
15
作者 柳志军 余彬 +1 位作者 孔锋峰 陈杰 《现代建筑电气》 2020年第11期18-22,共5页
针对目前家用电器负荷识别存在的问题,提出了基于叠加拟合的负荷识别方法,介绍了负荷识别装置的硬件搭建,实例验证表明基于叠加拟合的负荷识别方法简单、准确,可以很好地处理多个家电同时开启时的负荷识别问题,解决了利用电器暂态负荷... 针对目前家用电器负荷识别存在的问题,提出了基于叠加拟合的负荷识别方法,介绍了负荷识别装置的硬件搭建,实例验证表明基于叠加拟合的负荷识别方法简单、准确,可以很好地处理多个家电同时开启时的负荷识别问题,解决了利用电器暂态负荷波形来进行负荷识别的瓶颈。 展开更多
关键词 家用电器 负荷识别 特征分析 延时系数
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基于改进的0-1非线性规划的家庭用电负荷识别方法 认领
16
作者 章胤 梁昊 +3 位作者 余林治 耿燕 李世琪 穆晓伟 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 CAS 2019年第4期33-35,共3页
在NILMD研究的基础上建立改进的0-1非线性规划的最优性负荷识别体系,在进行负荷分解前引入用户设备组粗判别,对家庭中常见的用电器进行识别检测分析,得到较好的辨别效果,能够实现多个设备的分解.
关键词 非侵入式 负荷印记 负荷识别 智能用电 0-1规划
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基于DTW算法的非侵入式家居负荷行为识别方法 认领 被引量:6
17
作者 华亮亮 黄伟 +2 位作者 杨子力 王钰 张可佳 《电测与仪表》 北大核心 2019年第14期17-22,共6页
随着电力负荷监测在生产和生活中的广泛应用,非侵入式负荷识别技术得到发展,具有很好的发展前景。针对非侵入式家用电器负荷的行为识别存在识别特征量难以优化,识别算法收敛性差等问题,提出了一种基于特征匹配度的家居负荷的行为识别方... 随着电力负荷监测在生产和生活中的广泛应用,非侵入式负荷识别技术得到发展,具有很好的发展前景。针对非侵入式家用电器负荷的行为识别存在识别特征量难以优化,识别算法收敛性差等问题,提出了一种基于特征匹配度的家居负荷的行为识别方法。将家用负荷开、关时的暂态波形和功率变化值作为特征量,运用DTW算法计算测试模板与参考模板之间的相似度,有效的识别出家庭用电的各项负荷数据,并且通过三种案例来模拟负荷的识别过程,验证了算法的可行性。 展开更多
关键词 非侵入式监测 负荷识别 行为识别 DTW算法 相似度匹配
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基于EWT-奇异值熵的磨机负荷识别方法 认领
18
作者 高纯生 刘鑫 +1 位作者 谢文涓 蔡改贫 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2019年第11期130-136,共7页
针对球磨机振动信号非线性、非平稳性导致的负荷状态难以识别问题,提出一种基于经验小波变换(EWT)和奇异值熵相结合的磨机负荷识别方法。首先,采用经验小波变换对磨机筒体的原始振动信号进行分解得到本征模态分量,初步提取球磨机负荷状... 针对球磨机振动信号非线性、非平稳性导致的负荷状态难以识别问题,提出一种基于经验小波变换(EWT)和奇异值熵相结合的磨机负荷识别方法。首先,采用经验小波变换对磨机筒体的原始振动信号进行分解得到本征模态分量,初步提取球磨机负荷状态特征值;其次,通过相关系数法选出能表征原始信号状态的敏感模态分量进行信号重构;最后,利用奇异值分解技术对重构信号进行处理并计算出奇异值熵,利用奇异值熵的大小判断球磨机的负荷状态。球磨机在3种工况下的磨矿实验结果表明:相较于其他2种识别方法,EWT-奇异值熵识别时,球磨机3种负荷状态之间的熵值差异很大,识别区间分别为欠负荷(48,61)、正常负荷(98,111)、过负荷(34,45),能够较好地区分磨机负荷状态。 展开更多
关键词 球磨机 负荷识别 经验小波变换 模态分量 奇异值熵
基于卷积神经网络的非侵入式负荷识别方法 认领 被引量:1
19
作者 唐璐 颜钟宗 +1 位作者 温和 唐立军 《云南电力技术》 2019年第2期2-4,10共4页
针对非侵入式负荷识别中识别准确率不高的问题,提出基于卷积神经网络的非侵入式负荷识别方法。首先对电阻类负荷、电容类负荷、电感类负荷进行数学建模,并结合tracebase master数据集构建样本库;然后建立卷积神经网络模型,损失函数为交... 针对非侵入式负荷识别中识别准确率不高的问题,提出基于卷积神经网络的非侵入式负荷识别方法。首先对电阻类负荷、电容类负荷、电感类负荷进行数学建模,并结合tracebase master数据集构建样本库;然后建立卷积神经网络模型,损失函数为交叉熵函数,优化算法采用自适应矩估计优化算法;最后对网络进行训练和测试。仿真结果表明,与循环神经网络等方法相比,本文的方法能够有效识别非侵入式负荷,并具有很好的抗噪性能,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 负荷识别 非侵入式 卷积神经网络 深度学习
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基于人工神经网络的非侵入式居民用电负荷识别方法 认领 被引量:6
20
作者 耿赫男 刘莉 庞新富 《沈阳工程学院学报:自然科学版》 2019年第3期236-240,共5页
非侵入式居民负荷识别技术的应用推动了家庭智能用电技术的发展,它能对居民用户的负荷组成成分进行深入分析,从而获取不同精细程度的用户用电信息,对于电力用户和电网公司都具有重要意义。负荷识别问题的数学模型较为复杂,导致数学优化... 非侵入式居民负荷识别技术的应用推动了家庭智能用电技术的发展,它能对居民用户的负荷组成成分进行深入分析,从而获取不同精细程度的用户用电信息,对于电力用户和电网公司都具有重要意义。负荷识别问题的数学模型较为复杂,导致数学优化算法在进行负荷识别时的求解效率较低。首先提出一种基于人工神经网络的非侵入式负荷识别模型,利用该模型训练好用于识别各类家用电器的神经网络并由此构成负荷特征识别库,用于判断家用电器的工作状态;然后通过仿真证明了所提方法的有效性;最后为了解决非侵入式居民负荷识别的应用问题,进一步探讨了非侵入式负荷识别的高级应用。 展开更多
关键词 非侵入式 负荷识别 神经网络 用电行为
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