基于稳态波形的非侵入式电力负荷识别

• 作者: 余志斌 宋佶聪 明爽 王浩磊 黄勇
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 非侵入式 负荷识别 稳态 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（18）
• 所属期刊栏目: 电子工程
• 页码范围: 36-39,43
• 页数: 5页
• 分类号: TM930
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.18.010

摘要

目前非侵入式电力负荷监测系统大都基于瞬态特征分解技术,需要高精度测量设备,文章提出一种基于稳态波形的家用电力负荷识别方法.在该方法中,使用电压的相位来选择电流波形区域,并建立电流矩阵和电流分解模型,根据识别结果采用多种深度学习算法对错误结果样本进一步训练以提升识别率.通过实测数据验证了该方法的有效性,即使各常见家用电器同时开启,电力负荷平均正确识别率也达到82％.