基于SAGA-FCM算法的非侵入式负荷监测方法

刘炜; 谭兴; 周克; 马嘉伟

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基于SAGA-FCM算法的非侵入式负荷监测方法

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cqvip:针对现有的非侵入式负荷监测(NILM)方法对小功率设备识别准确率不够,以及监测数据量过大时,准确率下降严重等问题,提出一种新颖的非侵入负荷监测方法。该方法以模糊C均值聚类算法(FCM)为基础,采用差量特征提取法提取任意时刻的特征变化值,引入模拟退火算法(SA)和遗传算法(GA)对聚类过程进行优化,实现了多类型电器负荷的聚类识别。实验数据表明,随着监测数据量的增加,该方法最终目标函数始终小且稳定,具有较好的稳定性和可靠性,适用于NILM大数据监测环境,采用谐波特征后识别准确率有一定的提升。

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来源
《现代电子技术》 |2019年第23期|72-76|共5页
作者
刘炜; 谭兴; 周克; 马嘉伟;
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作者单位

贵州大学电气工程学院贵州贵阳 550025;

贵州大学明德学院贵州贵阳 550025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类负荷分析;电力系统的自动化;
关键词
监测方法; 非侵入负荷监测; 差量特征提取; 聚类过程优化; SAGA-FCM算法; 聚类识别;

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