基于多任务学习卷积网络的非侵入式负荷监测方法

摘要：

随着居民用户对设备耗能管理需求的增长,低硬件成本的非侵入式负荷监测技术具有巨大的工程应用价值.目前,负荷监测深度网络存在输出假阳性功率片段问题,造成对电器开关运行状态的误判,影响负荷分解精度.为此,提出一种基于多任务学习的非侵入式负荷监测方法.首先,建立基于多分支卷积网络及改进后处理的负荷监测推理框架,在负荷功率分解网络主分支的基础上,设立开关状态判定分支网络,引入电器开关序列监督信息,通过多任务聚合损失函数调整网络训练时梯度反向传播过程,降低了运行状态误判率.然后,采用加权均值滤波对网络输出的开关状态评估值和功率输出值进行后处理,进一步降低负荷分解误差.最后,在UK-DALE数据集上开展对比实验,实验结果表明所提方法能够较好地分离出包含复杂功率特性的电器负荷,验证了方法的有效性.

关键词：非侵入式负荷监测、多任务学习、注意力机制、残差卷积

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.41;TM715;TM464

资助基金：国家自然科学基金52077035

在线出版日期：2023-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：189-197