基于选择性贝叶斯分类的非侵入式负荷识别方法

论文摘要

非侵入式负荷识别可以提供用电信息,帮助用户改善用电习惯,是智能用电的关键技术。现有非侵入式负荷识别方法主要基于负荷的稳态特征进行识别,对稳态特征近似的负荷识别率不高。针对此问题,该文结合各类家用负荷在投切过程中的不同特点,提出了一种基于选择性贝叶斯分类的识别方法。首先,利用模拟退火算法从特征库中依据负荷特点选择出对于各类负荷最具辨识度的特征;然后,根据选择的特征和高斯核密度估计方法建立灵活贝叶斯分类器;最后,通过计算各负荷的后验概率对负荷进行识别。经实测数据检验,该方法具有良好的识别精度和计算速度。

论文目录

• 0 引言
• 1 家用负荷特征分析
• 2 非侵入式负荷识别原理及实现过程
•   2.1 模拟退火算法
•   2.2 灵活贝叶斯分类器
•   2.3 负荷识别实现流程
• 3 试验结果与分析
•   3.1 特征选取
•   3.2 负荷识别结果与分析
•   3.3 算法对比分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 江帆,杨洪耕

关键词: 非侵入式负荷识别,灵活贝叶斯分类器,模拟退火算法,特征选择

来源: 电力建设 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 四川大学电气信息学院

基金: 国家自然科学基金项目(51477105)~~

分类号: TM76

页码: 94-99

总页数: 6

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