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基于结合情景上下文的FHMM负荷分解方法
文献摘要：
负荷监测是实现智能用电的关键技术,为了实现非侵入式负荷检测,提出一种结合情景上下文的因子隐马尔可夫(FHMM)负荷分解方法.运用FHMM模型对负荷进行建模.根据电器工作状态的功率服从高斯分布,运用高斯混合模型进行电器状态聚类.结合情景上下文信息,对负载设备的状态转移概率进行优化消除冗余状态转移概率,对状态空间以及状态转移路径进行约束降低维特比算法的复杂度.基于REDD数据集验证了该方法的有效性和准确性.
文献关键词：
非侵入式负荷监测;因子隐马尔可夫模型;电器状态聚类;情景上下文
中图分类号：
作者姓名：
魏海浩;刘爱莲;李英娜
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南 昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]魏海浩;刘爱莲;李英娜-.基于结合情景上下文的FHMM负荷分解方法)[J].计算机应用与软件,2022(04):60-67
A类：
情景上下文,FHMM,电器状态聚类,因子隐马尔可夫模型
B类：
负荷分解,分解方法,智能用电,工作状态,服从,高斯分布,高斯混合模型,上下文信息,状态转移概率,状态空间,行约,低维,维特比算法,REDD,数据集验证,非侵入式负荷监测
AB值：
0.205616
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