基于深度字典学习的非侵入式负荷监测算法

• 作者: 张云翔 赵少东 饶竹一
• 来源期刊: 建筑工程技术与设计
• 关键词: 负荷监测 非侵入式 字典学习 深度学习
• 年，卷（期）: 2018,（24）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 510-512
• 页数: 3页
• 字数: 3100字
• 语种: 中文

摘要

负荷监测是智能电网需求侧管理的重要组成部分，非侵入式负荷监测代表了负荷监测未来的主要方向。近年来，基于字典学习的算法被用到了非侵入式负荷监测中，但是已有的算法都是浅层结构，对负荷特征的表达能力非常有限。为了学习到更细致和更精确的负荷特征表达，本文提出一种基于深度字典学习的非侵入式负荷监测算法。在REDD数据集上的实验结果验证了本文所提出算法的有效性，同时证明了深度字典学习算法相对于浅层字典学习的优势。