基于图像分类网络的非侵入式负荷辨识算法的运算成本优化

摘要：

目前基于图像分类网络的非侵入式负荷辨识算法可达到较高的辨识准确率,但存在较严重的参数冗余,引发了不必要的运算成本.对此类算法的运算成本进行优化,提出一种基于灰色编码的设备特征组合方法,以减少算法中设备特征的参数冗余;然后使用轻量级图像分类网络ZFNet构建设备辨识模型,并引入Inception模块来减少模型中卷积层输出的参数冗余,同时基于仿真实验结果对模型中全连接层的结构和参数进行适应性调整,以减少模型的参数冗余,最后使用PLAID数据集进行算例分析.结果表明:相比于同类算法,所提算法在设备特征的参数量上减少了66.7％～67.5％,在模型的参数量上减少了90％～97.1％,在整体运算量上的变动为-91.7％～6.1％.

关键词：非侵入式负荷监测、图像分类网络、灰度图、特征组合、设备辨识

所属期刊栏目：44

分类号：TM714(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2024-01-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：141-146