基于SAGA-FCM算法的非侵入式负荷监测方法

• 作者: 刘炜 周克 谭兴 马嘉伟
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 监测方法 非侵入负荷监测 差量特征提取 聚类过程优化 SAGA-FCM算法 聚类识别
• 年，卷（期）: 2019,（23）
• 所属期刊栏目: 电子技术及应用
• 页码范围: 72-76
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.1-34|TM714|TM76
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.23.016

摘要

针对现有的非侵入式负荷监测(NILM)方法对小功率设备识别准确率不够,以及监测数据量过大时,准确率下降严重等问题,提出一种新颖的非侵入负荷监测方法.该方法以模糊C均值聚类算法(FCM)为基础,采用差量特征提取法提取任意时刻的特征变化值,引入模拟退火算法(SA)和遗传算法(GA)对聚类过程进行优化,实现了多类型电器负荷的聚类识别.实验数据表明,随着监测数据量的增加,该方法最终目标函数始终小且稳定,具有较好的稳定性和可靠性,适用于NILM大数据监测环境,采用谐波特征后识别准确率有一定的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭兴	贵州大学明德学院	20	67	3.0	8.0
2	周克	贵州大学电气工程学院	28	99	6.0	8.0
3	马嘉伟	贵州大学电气工程学院	3	4	1.0	2.0
4	刘炜	贵州大学电气工程学院	10	21	3.0	4.0