10.3969/j.issn.1000-3886.2023.04.013
基于门控循环单元神经网络及负荷激活提取的非侵入式负荷监测算法
非侵入式负荷监测技术对于电力公司准确预测电力负荷、科学制定电网调度方案以及为用户提供良好的用能方案策略有着重要意义.提出一种以门控循环单元为神经网络架构,结合了数据去噪以及负荷激活提取的方式,通过大量的功率数据完成了对神经网络模型的训练.通过测试实现了对于开源数据集UK-DALE中的四种典型电器负荷的功率分解,以平均绝对误差以及能量分解准确率作为分解的评价指标,取得了较为优异的效果.实现了对于家庭负荷的准确分解,证明了所提方法的有效性.
神经网络、深度学习、数据去噪、负荷激活提取、负荷分解
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TM714(输配电工程、电力网及电力系统)
新疆维吾尔自治区自然科学基金青年基金项目2021D01C088
2023-08-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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