基于随机森林的非侵入式家庭负荷辨识方法

摘要：

智能量测技术是智能电网的重要组成部分,文章为增强非侵入式家庭负荷辨识算法的适用性,提出了一种负荷低频监测技术,结合居民用电行为与外部非电力负荷特征相关特性,建立一种基于随机森林的家庭负荷监测模型,在该模型中,选取常用的电气特征以及引入诸如居民负荷使用的时间特征等外部数据特征,通过互信息分析方法筛选与用电行为关联度高的多维特征量,进而采用随机森林算法对居民用电行为进行建模,从而实现对不同家庭各个类型的负荷进行有效监测.算法运行在AMPds公开数据集上,与贝叶斯分类算法进行比较,验证了所提算法的有效性.

关键词：随机森林、互信息、非侵入式负荷监测、用电行为分析、非电量特征

所属期刊栏目：58

分类号：TM714(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家电网公司总部科技项目5400201918180A0000

在线出版日期：2021-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：9-16