论文摘要
文中针对非侵入式负荷检测技术,提出了一种基于LSTM网络深度学习模型的负荷辨识方法。在该方法中,为避免电压、电流等信号的干扰,提出一种基于高斯窗移动变点寻优算法监测负荷事件,提取谐波分量作为负荷特征标签作为LSTM模型的输入,进而建立起内在信息间的映射关系,并依次进行模型的离线训练与负荷数据的在线辨识,实现对用电设备类型及其运行状态的精准辨识。经实验数据证明所提出的方法能准确完成对用电设备状态的辨识。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘恒勇,刘永礼,邓世聪,史帅彬,闵若琳,周东国
关键词: 非侵入式,负荷辨识,深度学习
来源: 电测与仪表 2019年23期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 深圳供电局有限公司,武汉大学动力与机械学院
分类号: TM714
DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.023.010
页码: 62-69
总页数: 8
文件大小: 1825K
下载量: 490
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