基于特征相似度的家庭用电负荷识别方法

• 作者: 刘政 肖森林 陈俊
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷识别 稳态 相似度 识别模板 最大相似度原则
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 174-180,187
• 页数: 8页
• 分类号: TM714
• 字数: 3213字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2018.01.025

摘要

为实现给用户提供类似通知清单的家庭用电运行详细状态及用电清单,及时帮助用户了解、调整家庭用电的使用,达到节能、降低费用的目的,提出利用特征相似度比较对负荷进行识别的方法.该方法提取家庭用电正常稳定运行时的功率、电流指标作为特征参数,利用提取的特征参数作为识别模板,通过比较待识别负荷特征参数与特征识别模板的相似度,并通过最大相似度原则确定家庭用电负荷的类别.提出的方法利用电器特定属性,不需要经过复杂样本数据的先前训练以及复杂算法的学习过程,可以实现家庭中常有电器的识别,进而了解用电的运行状态.通过采集家庭用电运行的电流电压信号实测分析,验证了该方法的有效性、实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊	重庆理工大学计算机科学与工程学院	4	15	2.0	3.0
2	刘政	重庆理工大学计算机科学与工程学院	7	51	5.0	7.0
3	肖森林	重庆理工大学计算机科学与工程学院	2	13	2.0	2.0