典型文献
基于模体挖掘与调和函数半监督学习的非侵入式负荷监测
文献摘要：
针对现有非侵入式负荷监测(NILM)方法成本高昂等问题,提出一种基于模体挖掘与调和函数半监督学习的NILM方法.基于低频采样数据,根据从监测数据得到的功率阶跃量,利用时间序列分析法和模体挖掘法划分设备的运行窗;在设备运行窗中,根据设备特性与统计方法定义设备开启最大值到稳定运行点的斜率、设备稳定运行时的波动幅度2个新的特征量;构建设备运行窗的特征向量,并利用基于调和函数的半监督学习算法对运行窗中的设备类型进行识别.基于参考能量分解数据集,分别从事件匹配和设备识别的角度将模体挖掘和基于调和函数的半监督学习算法与其他NILM方法进行对比,验证了所提方法的准确性和可推广性.
文献关键词：
非侵入式负荷监测;时间序列;模体挖掘;调和函数;半监督学习
中图分类号：
作者姓名：
周勇军;吴元香;董智华;胡誉蓉;肖先勇;张姝
作者机构：
国网西藏电力有限公司拉萨供电公司,西藏拉萨850010;四川大学 电气工程学院,四川成都610065;国网西藏电力有限公司,西藏 拉萨850000
文献出处：
引用格式：
[1]周勇军;吴元香;董智华;胡誉蓉;肖先勇;张姝-.基于模体挖掘与调和函数半监督学习的非侵入式负荷监测)[J].电力自动化设备,2022(07):3-10
A类：
B类：
模体挖掘,调和函数,半监督学习,非侵入式负荷监测,NILM,高昂,采样数据,阶跃,时间序列分析法,分设,设备运行,统计方法,稳定运行点,波动幅度,特征量,特征向量,基于参考,能量分解,解数,事件匹配,设备识别,推广性
AB值：
0.239196
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