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摘要:
电力负荷功率分解是将负荷总功率合理地分配给各主要成分电器设备,这对于用户了解自身用电习惯、降低电能消耗、节约电费具有重要作用.为了提高分解准确性和实用性,在分解法中首次引入无功功率构建多特征分解模型;在分解模型的最优化目标函数中增加了关于成分电器设备稀疏性及工作状态转换稀疏性的惩罚项;提出了一种有效的工作状态辨识结果修正方法.在公开数据集上与文献12方法进行对比测试的结果表明,上述方法能够有效提高电力负荷功率分解的准确性.此外,为减少负荷建模阶段所需的人工,采用无监督学习技术构建电器设备不同工作状态下的稳态功率特征模板.
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文献信息
篇名 考虑稀疏性的多特征电力负荷功率实时分解
来源期刊 电力系统及其自动化学报 学科 工学
关键词 非侵入式 负荷分解 最优化 稀疏性 多特征融合 无监督学习
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 79-84
页数 6页 分类号 TM933
字数 5924字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-8930.2018.02.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘博 天津大学电气自动化与信息工程学院 27 243 9.0 15.0
2 栾文鹏 22 720 11.0 22.0
3 刘卫涛 天津大学电气自动化与信息工程学院 2 15 2.0 2.0
4 刘浩 2 15 2.0 2.0
5 崔高辰 天津大学电气自动化与信息工程学院 1 6 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
非侵入式
负荷分解
最优化
稀疏性
多特征融合
无监督学习
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电力系统及其自动化学报
月刊
1003-8930
12-1251/TM
大16开
天津市南开区天津大学电气与自动化工程学院
1989
chi
出版文献量(篇)
3958
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6
总被引数(次)
53050
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