典型文献
基于事件感知的钢厂工业用户非侵入式负荷检测分解算法
文献摘要：
针对非侵入式负荷监测对钢厂负荷动作识别率低的问题,研究了一种基于事件感知的钢厂工业用户非侵入式负荷检测分解算法.该算法首先将待测事件分为由负荷投切行为引起的状态变化事件和负荷工作过程引起的模式变化事件两类,通过特征差分检测负荷状态变化事件并引入采集功率曲线与平均功率直线的交点数作为新的特征用于检测负荷模式变化事件,最终通过解析事件实现负荷辨识.通过实际采集的钢厂用电数据验证算法的有效性,该算法提高了检测的准确率,减小了漏检率,具有负荷辨识能力,对生产细节的还原效果较好.
文献关键词：
工业负荷;用电感知;非侵入式负荷监测;事件检测
中图分类号：
作者姓名：
余昊杨;武昕;郭一凡;李想
作者机构：
华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206
文献出处：
引用格式：
[1]余昊杨;武昕;郭一凡;李想-.基于事件感知的钢厂工业用户非侵入式负荷检测分解算法)[J].南方电网技术,2022(11):29-36
A类：
用电感知
B类：
钢厂,工业用户,非侵入式负荷监测,动作识别,识别率,状态变化事件,特征差分,分检,负荷状态,功率曲线,平均功率,率直,交点,征用,负荷辨识,厂用电,用电数据,数据验证,漏检率,工业负荷,事件检测
AB值：
0.372381
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